[AWS] ECS로 MSA인프라 구현하기

마이크로서비스 아키텍처의 깊이 있는 이해: AWS ECS를 활용한 심화 전략과 최적화

 

AWS ECS를 이용한 마이크로서비스 아키텍처의 성공적인 구현은 단순한 기술 구축을 넘어선다.
이번 포스트에서는 AWS ECS를 활용한 마이크로서비스 아키텍처의 심화된 전략과 최적화 방법을 탐색한다.
우리는 로드 밸런싱, 서비스 디스커버리, Auto Scaling 등과 같은 고급 기능을 살펴볼 것이며, 이러한 기능들이 실제 비즈니스 환경에서 어떻게 적용될 수 있는지를 보여주는 사례 연구를 통해 이해를 깊게 할 것이다.

 

 

 

1. 서비스 디스커버리와 네트워킹 전략

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1-1. AWS Cloud Map을 사용한 서비스 디스커버리

• AWS Cloud Map은 서비스 디스커버리를 위한 강력한 도구이다.
• 예를 들어, 여러 마이크로서비스가 있는 시스템에서, Cloud Map을 사용하면 각 서비스 인스턴스가 시작될 때 자동으로 Cloud Map에 등록된다. 이를 통해, OrderService가 PaymentService를 찾을 때, Cloud Map을 조회하여 최신의 엔드포인트를 얻을 수 있다.
• 이는 서비스 간의 연결을 간소화하고, 시스템의 유연성을 높여준다.
  
  

1-2. VPC와 네트워크 격리 전략

• VPC는 네트워크 리소스를 격리하고 보안을 강화하는 데 사용된다.
• 예를 들어, UserAuthenticationService는 보안이 중요한 서브넷에 배치할 수 있고, ProductCatalogService는 다른 서브넷에 배치할 수 있다.
• 이러한 분리는 각 서비스의 네트워크 트래픽을 독립적으로 관리하고, 보안 그룹을 통해 특정 서비스만 특정 리소스에 접근할 수 있도록 제한할 수 있다.
  
  

 

2. 사례 연구 및 실제 구현 예

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2-1. 온라인 쇼핑 플랫폼 사례

• 예를 들어, 온라인 쇼핑 플랫폼에서는 여러 마이크로서비스가 상호 작용한다.
• InventoryService(스프링 서버1), OrderService(스프링 서버2), PaymentService(스프링 서버3) 등이 각각 독립적으로 ECS 클러스터에서 실행되며, Cloud Map과 ALB를 통해 서로 소통하고 트래픽을 관리한다.
• 이러한 구조는 각 서비스가 독립적으로 확장되고, 시스템 전체의 유연성과 안정성을 향상시킨다.
  
  

2-2. ECS 클러스터에서의 마이크로서비스 운영

• ECS 클러스터에서 운영되는 마이크로서비스 사례로는, 여러 서비스가 동시에 다양한 태스크를 처리하는 시스템을 들 수 있다.
• 예를 들어, UserService(스프링 서버1)는 사용자 관리를, OrderService(스프링 서버2)는 주문 처리를 담당한다. 각 서비스는 독립적으로 스케일링되며, Auto Scaling과 같은 기능을 통해 트래픽 변동에 자동으로 대응한다.
• 이는 실제 비즈니스 환경에서 높은 트래픽과 다양한 요구사항에 효과적으로 대응할 수 있게 한다.

 

 

3. Auto Scaling의 이해와 적용

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3-1. Auto Scaling의 중요성과 기능

• Auto Scaling은 ECS에서 매우 중요한 기능이다. 이는 시스템의 안정성을 유지하고 비용을 최적화하는 데 필수적이다.
• 예를 들어, 온라인 상점에서 쇼핑 시즌 동안 사용자 트래픽이 급증할 경우, Auto Scaling은 자동으로 태스크 인스턴스를 추가하여 부하를 처리한다.  이는 사용자 경험을 보장하고 서비스 중단을 방지한다. 반대로 트래픽이 감소하면, Auto Scaling은 태스크 수를 줄여비용을 절감한다.
  
  

3-2. 트래픽 및 사용량 기반 태스크 조절

• Auto Scaling은 다양한 메트릭을 기반으로 태스크의 수를 조절한다.
• 예를 들어, CPU 사용률이나 메모리 사용률이 임계값을 초과하면, 자동으로 추가 태스크를 시작하여 부하를 분산한다.
• 반대로, 이러한 메트릭이 특정 수준 아래로 떨어지면, 태스크 수를 줄여 리소스를 효율적으로 사용한다.
• 이 과정은 시스템의 안정성을 유지하고 운영 비용을 최적화하는 데 중요하다.

 

4. ECS의 MSA 구성 전략

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4-1. 하나의 ECS 클러스터로 다양한 서비스 관리

• 하나의 ECS 클러스터 내에서 여러 서비스를 관리하는 것은 리소스를 효율적으로 사용하는 전략이다.
• 예를 들어, 데이터베이스 서비스, 인증 서비스, 분석 서비스 등 다양한 서비스를 하나의 클러스터 내에서 관리함으로써, 리소스 할당과 모니터링을 중앙화할 수 있다.
• 이는 관리의 복잡성을 줄이고 운영 효율성을 높인다.
  
  

4-2. 서비스별 리소스 할당과 독립성

• 각 서비스는 필요에 따라 독립적인 리소스 할당을 받는다.
• 예를 들어, 트래픽이 많은 사용자 인터페이스 서비스에는 더 많은 CPU와 메모리를 할당하고, 백엔드 로직이 복잡한 서비스에는 추가 컴퓨팅 리소스를 제공한다.
• 이렇게 서비스별로 리소스를 할당함으로써, 각 서비스는 서로 간섭 없이 독립적으로 운영될 수 있다.
  
  

4-3. ALB를 통한 엔드포인트 구성

• 각 서비스에 대한 Application Load Balancer(ALB)를 설정함으로써, 서비스별로 독립적인 엔드포인트를 제공할 수 있다. 이는 서비스의 접근성을 높이고, 트래픽 분산을 통해 각 서비스의 성능과 안정성을 개선한다. 
• 예를 들어, 각 서비스는 자체 ALB를 통해 외부 트래픽을 받고, 이를 통해 각 서비스는 독립적으로 스케일링되고 관리될 수 있다.

 

 

5. 결론

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AWS ECS를 활용한 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 구현은 현대적인 클라우드 인프라스트럭처의 강점을 최대한 활용하는 데 중요한 전략이다. 이를 통해 개발자와 조직은 더 빠르고 유연한 개발 및 배포 프로세스를 경험할 수 있다.

 

5-1. ECS를 활용하여 MSA를 구현할 때 고려해야 할 주요 전략

1. 하나의 ECS 클러스터 사용
   • 여러 서비스를 하나의 ECS 클러스터 내에서 관리함으로써, 리소스 관리의 효율성을 높이고 관리의 복잡성을 줄일 수 있다.
   • 각 서비스는 고유한 태스크 정의를 가지고, 필요한 리소스를 할당받아 독립적으로 실행된다.
     
     
2. 서비스별 독립적인 태스크 정의
   • 각 서비스는 자신의 요구사항에 맞춰 설정된 태스크 정의를 가진다. 이를 통해 서비스별로 필요한 CPU, 메모리, 환경 설정을 세밀하게 조정할 수 있다.
     
     
3. 서비스별 로드 밸런서(ALB) 구성
   • 각 서비스는 독립적인 로드 밸런서를 가질 수 있으며, 이를 통해 서비스별로 독립적인 엔드포인트를 제공한다. 이는 트래픽 분산 및 효율적인 리소스 관리에 기여한다.
     
     
4. 서비스의 독립적 확장성과 격리
   • 각 서비스는 필요에 따라 독립적으로 확장하거나 축소할 수 있어야 한다. 이는 시스템의 전체적인 안정성과 성능을 향상시키며, 특정 서비스에 문제가 발생해도 전체 시스템에 미치는 영향을 최소화한다.
     
     

이러한 전략들은 MSA를 AWS ECS에서 성공적으로 구현하기 위한 핵심 요소들이다. 이를 통해 개발자와 기업은 더 높은 유연성, 더 나은 성능, 그리고 운영상의 효율성을 달성할 수 있다.

 

 

이번에는 ECS로 시작하는 MSA구현의 전략, 최적화, 사례 연구를 알아봤다.
전편에 이어 구현 사례를 조사하면서 클라우드 네이티브로 MSA를 구축한 기업에서는 어떤 방식으로 백엔드 서비스를 ECS로 적용시키고 이것들에 대한 리소스를 분배하며 Auto-Scailing을 적용시키는지 조금 이해가 갔다.

느낀 점은 하나의 클러스터로 관리를 하다 보니 편안하다는 점과 역시 클라우드가 알아서 오토스케일을 해준다는 점이 너무나도 큰 장점인 것 같다. 그리고 여러 개의 서비스가 리소스를 나눠서 사용한다는 점이 가장 큰 장점이라는 생각을 했다.