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프로젝트 소개

수강 신청을 진행하는 모의 프로젝트

https://github.com/ddwu-aws-cloud-club/team-b

요구사항 및 시나리오 정의

  • 수강신청 서비스는 새학기가 시작될 때 사용자가 몰릴 것이다.
    • 특정 기간에 사용자 트래픽이 과중된다.
    • 트래픽 분산이 필요하다.
  • 사용자의 데이터와 서비스의 안정성을 위해 이중화 구성(Multi - AZ)이 필요하다.
    • 사용자 1 ~ n 명의 경우 인스턴스 경량화가 필요하다.
    • 사용자가 100명이 될 경우, 관리형 서비스가 필요할 것이다.
    • 사용자가 1000명이상이 될 경우, 부하를 줄이기 위한 아키텍처 구성이 필요하다. ← 이 부분에 집중

아키텍처 설계

  • 적은 사용자에 대한 고려

    사용자가 100명 이하인 경우

    [ 고려 사항 ]

    • 기본 아키텍처
      • 적절한 인스턴스 선택
      • 인스턴스 경량화 - 데이터베이스 분리, web/was 분리 → 3 Tier 구축
      • 기본 보안 및 모니터링
    • 비용 효율적인 구성

    [아키텍처 구성]

    • 단일 퍼블릭 서브넷 → Public과 Private으로 분리함으로써 외부 사용자가 접근하는 네트워크와 데이터가 저장된 네트워크를 나눈다.

    • 인스턴스 경량화를 위해 WEB/WAS 역할을 하는 인스턴스와 DB 역할을 하는 인스턴스를 분리한다.

    • 사용자는 Route53이라고 하는 DNS서비스를 통해 Public IP를 찾아서 AWS VPC 안에 구성된 인스턴스와 연결하여 서비스를 이용한다.

    • 퍼블릭 서브넷에 있는 탄력적 ip 가 사용되는 Instance는 Web과 WAS 역할을 하고 프라이빗 서브넷에 있는 인스턴스는 데이터베이스 역할을 한다.

    • 기본 모니터링

      • CloudWatch를 통한 리소스 메트릭 및 로그 모니터링
      • 자동 대시보드 생성, 임계치 초과 알람(Slack 연결)

    • 2계층 구성

    • 인스턴스 경량화 - 3tier 분리 구축

      • public subnet
        • web server
      • private subnet
        • was
        • db

    image

    사용자가 1000명인 경우

    여전히 소규모 서비스이기는 하지만 사용자와 트래픽 증가에 대한 대비를 미리 해보자!

    → 고 가용성에 집중을 하자

[ 아키텍처 설계 ]

  1. HA(고가용성)을 위한 방안

  • 이중화

  • 다중 가용영역 (Multi -AZ)

    서비스를 보다 안전하게 구성하려면 1개 이상의 가용 영역을 사용해야 한다.

    단일 인스턴스, 단일 데이터베이스 개수를 늘리는 Scale Out

    • ELB를 이용한 수평적 확장
      • 인스턴스 개수가 여러 개일 때 트래픽을 어떻게 처리할까? → 인스턴스 앞 단에서 사용자 트래픽을 받아서 각 인스턴스에게 분배해줘야 한다.
      • ELB를 사용함으로써 트래픽을 받아 부하를 분산시키고 가용성을 높여줄 수 있다.
  1. 트래픽 분산
  • 트래픽 분산 대상
    1. EC2 인스턴스
    2. 컨테이너
    3. IP 주소
  • 다중 가용 영역 지원
  • 자동으로 용량 확장
  • 오토 스케일 그룹 지원(자동으로 인스턴스를 ELB에 등록하고 제외)
  • ELB Service
    • ALB(Application Load Balancer)
      • 고가용성, 자동확장
      • L7기반 로드 밸런서
      • 컨텐츠 기반 라우팅
      • HTTP, HTTPS, HTTP/2 지원
      • 헬스 체크
      • 세션 유지
      • 모니터링/로깅

Infra

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최종 서비스 아키텍처

CICD

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사용 기술

**WAF (**Web Application Firewall)

Application Load Balancer 앞에 WAF를 통해 웹 서버 자원에 대해 유입되는 HTTP(S) 트래픽을 분석하고 차단하였습니다.

WAF는 Access Control list를 정의하고, 탐지 Rule을 설정함으로써 내부 자원을 보호합니다.

이중화 구성을 통한 안정성 개선

  • 다중 가용영역 활용
  • 로드 밸런서를 통한 서버 이중화
    • ALB를 통해 요청을 적절히 배분하였습니다.
  • 데이터베이스 이중화

    • Master-Slave 구조 선택(=Primary-Secondary 구조)

      트래픽이 늘어남에 따라 자연스럽게 병목현상이 생길 수 밖에 없으며, 쓰기는 원본 서버에서만 수행하게 하고 읽기는 원본의 복제 서버에서 읽어오게 한다면 쓰기의 기능과 읽기의 기능을 향상시켰습니다.

Monitoring

아키텍처 구성

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prometheus (:9090)

alertmanager (:9093)

  • 이벤트 브릿지는 비용문제도 그렇고 굳이 한 다리를 거쳐서 진행 할 필요성을 느끼지 못했습니다.

  • node exporter 모니터링 중 조건(위험 감지)이 만족되면 알림을 띄우게 됩니다.

  • 다음 기본적인 다섯 가지 규칙에 엇나가면 slack 채널에 자동으로 전송됩니다.(현재 개인 채널에서 확인)

    💡 **instanceDown** - 인스턴스가 다운되었을 때 **HostOutOfMemory** - 메모리가 부족한 경우(10% 미만) **HostMemoryUnderMemoryPressure** - 메모리 압력이 높아지는 경우 **HostOutOfDiskSpace** - 디스크 공간이 부족한 경우 **HostHighCpuLoad** - CPU 부하가 높아지는 경우

    image

    HostOutOfMemory - 메시지가 가는지 확인을 위해 우선 100% 미만으로 설정함

grafana (:3000)

  • cpu, memory, network, Disk, File System 상태를 대쉬보드를 통해 모니터링할 수 있음

  • 현재 Node Exporter로 was의 정보를 가져오며 이를 위해 Node Exporter Full 대쉬보드를 사용하였음.

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엔드 포인트

nodeExporter (:9100) from WAS

  • WAS 서버의 메트릭을 수집해서 엔드포인트에 노출

부하 테스트

Apache Bench

💡 ab -n 100 -c 10 -p “courseId.txt” -T “application/json” http://api
  • 15000명이 15000번 요청한다.

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request 별 반응 시간

Back-End

Redis 대기열

💡 레디스 사용 이유

  • 이번 포스팅에선, 레디스에서 제공하는 자료구조 중 하나인 Sorted Set을 활용하여 모든 요청이 DB에 바로 부하가 가지 않고 차례대로 일정 범위만큼씩 처리하는 구성

  • 선착순 이벤트 시 대기하고 있는 인원에 대해 대기열 순번을 표출하기 용이

  • ❓ Sorted Set이란?

    image

    • Sorted Sets은 key 하나에 여러개의 score와 value로 구성하는 자료구조입니다.
    • Value는 score로 sort되며 중복되지 않습니다.
    • Score가 같으면 value로 sort됩니다.
    • Sorted Sets에서는 집합이라는 의미에서 value를 member라 부릅니다.
    • Sorted Sets은 주로 sort가 필요한 곳에 사용됩니다.

    간단히 정리하자면, 한 Key에 여러 value와 score를 가지고 있으며 중복되지 않는 value로 score순으로 데이터를 정렬합니다

기프티콘 선착 이벤트 구조 - Sorted Set 을 통한 이벤트 구현

  • Sorted Set Key에는 EVENT 를 설정합니다.
  • Value에는 **사용자명(Pir, David, Foo, John)**을 설정합니다. 해당 예제는 사용자명으로 했지만 사용자명이 중복일 경우, 사용자에 대한 고유한 값으로 세팅하면 됩니다.
  • Score에는 참여한 사람들을 순서대로 정렬하기 위해, 이벤트를 참여한 시간을 유닉스타임(m/s) 값으로 넣어줍니다.

📌 어플리케이션 구성 - 30개 선착순 이벤트(자리가 30개 있는 경우)시 100명이 요청했을 경우

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(1) 100명의 유저가 수강신청을 진행합니다.

(2) 100명의 유저는 대기열에 쌓이게 됩니다.

(3) 1초마다 동기화 돼어 과목 마감(성공), 실패 로직을 수행합니다.

(4) 성공시, 이벤트가 종료되지 않았으면 100명의 유저중 먼저 들어온 순서대로 10명씩 수강 신청을 성공합니다.

(5) 실패시, 다음 대기열로 돌아가면서 **남은 대기열 순번을 표출**합니다.

(6) 해당 과정을 반복하면서 이벤트는 종료(30개 발급완료)합니다

💡 10개씩 발급하는 이유는 DB 부하를 줄이기 위해서 입니다.

다중스레드를 발생시켜(50개) 동시성 테스트

Lock (Application)

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avilableSeets이 40일 때

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수강 취소 부분 동시성 제어 (by named Lock)

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다중 서버 세션 관리

Lambda + SES

흐름

  • Lambda를 사용하여 RDS에 접속합니다.
  • Enroll 테이블과(수강신청 기록을 저장하는 테이블) Student 테이블을 Join하여 이메일을 추출합니다.
  • SES을 사용하여 해당 이메일로 수강신청 완료 메일을 보냅니다.

SNS에서 SES로 변경한 이유

  • SNS : SNS를 통해 이메일을 보내기 위해서는 먼저 이메일 주소가 SNS 주제(Topic)에 구독되어 있어야 하며, 이 구독 프로세스는 수동으로 확인 링크를 클릭해야 완료됩니다. 이 방식은 동적으로 변하는 이메일 주소에 대해 자동화된 방식으로 이메일을 보내는 데는 제한이 있습니다.
  • SES : 이메일을 프로그래밍 방식으로 보내는 서비스로, 수신자 목록이 동적으로 결정되며, 데이터베이스의 내용에 따라 변화되는 서비스에 SNS보다 적합합니다.

Lambda 함수 코드

(이 코드는 SNS 사용을 기준으로 작성해둔 코드입니다)

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RDS 접속 성공

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SES 생성

  • 계정 샌드박스 해제 필요 - 프로덕션 액세스 요청하기

    image

    샌드박스 상태에서는 등록된 사용자에 한에서만 이메일을 주고 받는 것이 가능합니다. 따라서 계정을 프로덕션 액세스가 가능하도록 AWS측에 요청해야 합니다.

  • AWS에 프로덕션 액세스 요청

    1차적으로 요청을 하였으나 더 세부적인 정보가 필요하다는 답변이 왔고, 좀 더 디테일하게 2차적으로 요청을 했습니다. 아직 승인 대기 중입니다…🥺

As Is → To Be

기술적 관점

캐시 서버: ElastiCache for Redis로 마이그레이션

현재는 WAS 인스턴스 내부에서 Redis를 구현하였으나, 추후 캐시 서버를 위한 ElastiCache를 따로 두어 개선하고자 합니다.

3Tier CICD 개선

현재는 Docker+GithubAction을 통해 CICD 를 진행하고 있습니다.

해당 방식의 문제

현재 액션에서 사용하는 방식은 Docker Hub 의 public Repository에 도커 이미지를 업로드하고 있기 때문에, public에서의 보안 문제가 발생할 수 있습니다. 이에 Terraform 을 통한 CICD 파이프라인을 개선한다면 보다 3Tier에 적합하도록 개선할 수 있을것으로 보입니다.

[CICD] Terraform을 통한 AWS 3 Tier 구성 및 CI/CD 파이프라인 배포 #1 - 아키텍처 및 CICD 흐름 소개

Bastion Host 사용 시 이슈 (pain point)

현재 저희 아키텍처에선느 Bastion host를 사용하여 타 인스턴스에 접근하고 있습니다.

EC2 접근 방법 변경에 대한 고민

이에 대해, Bastion host 대신 AWS System Manager Session Manager를 도입하여 보다 안전하게 접근을 관리할 수 있을 것으로 보여, 추후 도입하여 서비스를 개선할 수 있을 것으로 보입니다.

Amazon EC2 Instance Connect Endpoint 를 활용한 폐쇄된 VPC 환경의 AWS EC2 접근 - LG CNS

bastion host 사용하는 경우

  • Bastion Host를 사용하여 Private Subnet의 EC2에 접근한다면 keypair 기반의 접속을 동반
  • Pain point
    • 지속적인 keypair 관리 이슈
      • 1인 1계정 사용 시 많은 기회비용 발생
    • 폐쇄망에서 사용 불가능
      • VPN 등 다른 Workaround 방식 필요
  • 추가 리소스 사용으로 인한 자원 비용 및 관리 에포트 추가 발생
  • 일원화 된 접근 제어, 모니터링 불가
    • 추가적인 작업 혹은 솔루션이 필요

Session Manager 사용하는 경우

  • Bastion Host 대비 장점
    • key pair 없이 IAM을 통한 일원화된 EC2 자원 접근 통제
    • Cloud Trails, SSM Session Logging 을 통한 접근 모니터링 및 감사 가능
  • Pain point
    • 폐쇄망일 경우 Endpoint를 추가 구성하여야 하는 번거로움이 존재