모니터링 및 관찰성
CloudWatch
AWS 리소스 및 애플리케이션의 운영 상태를 실시간으로 모니터링하고, 로그를 수집 및 분석할 수 있는 통합 모니터링 서비스로, 를 통해 시스템의 성능, 가용성, 운영 상태를 효율적으로 곤리하고 자동화된 대응을 설정할 수 있다.
1) 지표(Metrics) 수집 및 시각화
EC2, RDS, Lambda, ELB 등 다양한 AWS 리소스의 지표(예: CPU 사용률, 디스크 I/O, 네트워크 트래픽 등)를 실시간으로 수집하고 시각화할 수 있다.
2) 로그 수집 및 분석
애플리케이션 및 시스템 로그를 수집하여 중앙에서 검색, 분석, 저장이 가능하다. 이를 통해 오류 원인 분석 및 보안 감사에도 활용된다.
3) 경보(Alarm) 설정
설정한 임계값을 기준으로 경보를 생성할 수 있으며, 특정 조건이 충족되면 SNS, Lambda 등과 연계하여 자동으로 알림을 전송하거나 대응 작업을 수행할 수 있다.
4) 대시보드
다양한 지표를 시각적으로 구성한 대시보드를 만들 수 있어, 운영자가 전체 시스템 상태를 한눈에 파악 가능하다.
5) 자동화된 대응(Auto Actions)
예를 들어 CPU 사용률이 일정 수준을 초과하면 EC2 Auto Scaling을 트리거하거나, 문제가 감지되면 자동으로 Lambda 함수 실행 등의 자동화 작업을 구성할 수 있다.
6) CloudWatch Logs Insights
로그 데이터를 쿼리할 수 있는 분석 도구로, 대용량 로그에 대한 실시간 검색 및 통계를 제공하여 문제 해결 속도를 높인다.
7) CloudWatch 사용 사례
- 시스템 성능 모니터링 및 리소스 최적화
- 장애 발생 시 자동 알림 및 대응
- 로그 기반 보안 분석 및 감사
- 애플리케이션 사용 패턴 및 트래픽 분석
컴퓨터 / 리소스 최적화
Auto Scaling
애플리케이션의 가용성과 성능을 유지하면서도 비용을 절감할 수 있도록, 클라우드 리소스를 자동으로 확장 또는 축소해주는 서비스,
주로 EC2 인스턴스나 ECS 컨테이너, DynamoDB 용량 등의 자동 조절에 활용된다.
1) 수요 기반 확장 및 축소
CPU 사용률, 네트워크 트래픽, 사용자 정의 지표 등 특정 조건에 따라 리소스 수를 자동으로 조정한다.
2) 정책 기반 자동화
원하는 조건을 설정해두면, Auto Scaling 그룹이 해당 조건을 만족할 때 자동으로 인스턴스를 추가하거나 제거한다.
3) 예측 기반 확장
과거 사용 패턴을 기반으로 미래 수요를 예측하여 미리 리소스를 준비할 수 있다.
4) 복구 기능
상태가 비정상인 인스턴스를 자동으로 감지하고 교체하여 가용성을 유지한다.
5) 다양한 서비스와 통합 가능
EC2, ECS, Spot Fleet, DynamoDB, Aurora 등 다양한 서비스와 함께 사용할 수 있다.
6) 비용 최적화
리소스를 실제 필요한 만큼만 유지함으로써, 과잉 프로비저닝 없이 비용을 절감할 수 있다.
7) Auto Scaling 사용 사례
- 웹 애플리케이션의 유동적인 트래픽 대응
- 이벤트 기반 서비스의 단기적 수요 처리
- 비즈니스 시간대에 따라 변하는 사용량 대응
- 고가용성 및 장애 자동 복구 환경 구축
애플리케이션 통합 / 네트워킹
API Gateway
외부 클라이언트와 AWS 백엔드 서비스 간의 안전하고 확장 가능한 API 인터페이스를 제공하는 완전 관리형 서비스, API를 통해 서버리스 애플리케이션, 백엔드 서비스, 마이크로서비스 등을 효율적으로 연결할 수 있게 해준다.
1) REST 및 WebSocket API 지원
RESTful API와 실시간 양방향 통신이 가능한 WebSocket API를 모두 지원한다.
2) 서버리스 아키텍처 최적화
Lambda, DynamoDB 등과 손쉽게 연동되어 서버리스 애플리케이션의 진입점 역할을 수행한다.
3) 보안 제어
IAM, Cognito, Lambda Authorizer 등을 통해 인증 및 권한 부여를 설정할 수 있어 보안이 강화된다.
4) 요청/응답 처리 기능
요청 및 응답에 대한 데이터 변환, 매핑 템플릿, 캐싱 등 다양한 전처리 및 후처리 기능을 제공한다.
5) 모니터링 및 로깅
CloudWatch와 통합되어 API 호출 수, 지연 시간, 오류율 등의 정보를 실시간으로 모니터링하고 로깅할 수 있다.
6) 자동 스케일링 및 고가용성
대규모 트래픽에도 자동으로 확장되며, 고가용성을 유지한다.
7) API Gateway 사용 사례
- 프론트엔드와 백엔드를 연결하는 API 인터페이스 구축
- 모바일/웹 앱의 백엔드 서비스 라우팅
- Lambda 기반 서버리스 애플리케이션의 진입점
- 인증/인가가 필요한 안전한 API 제공