실무에 유용한 14가지 서비스를
효과적으로 구현하는 비법 대방출

사실상 클라우드 업계 표준인 AWS는 제공하는 서비스와 기능이 방대하다. AWS 관리자가 EC2, S3 같은 개별 서비스 기능을 이해하는 것은 어렵지 않다. 하지만 각 서비스를 조합해 특정 요구 사항을 만족하는 시스템을 만드는 능력은 쉽게 길러지지 않는다. 이런 능력은 서비스를 완벽하게 이해해 거시적으로 통찰해야 갖출 수 있다.

저자는 AWS 초창기부터 AWS의 다양한 서비스를 적용해 고객의 요구 사항을 만족하는 사이트를 구축해왔다. 이 책은 저자가 다양한 실무 경험을 토대로 정립한 14가지 설계 패턴을 소개한다. 또한 구축한 시스템의 문제를 해결하는 방법도 함께 알려준다. 인터넷 검색으로는 절대 찾을 수 없는, 실전 경험을 빼곡히 담은 AWS 비급서라 불러도 손색 없다.

주식회사 아쿠아 시스템즈 집행 임원 기술 부장
AWS 클라우드 서비스에 대한 세미나, 강연, 저술 활동을 한다. 소속사는 데이터베이스에 대한 컨설팅과 패키지 제품을 제공하고 있다. 일찍부터 클라우드에 집중해 2012년부터 AWS 기술 파트너로서 일하고 있다.

★ Part 1 웹 시스템

[패턴 1] 이벤트 사이트
__1.1 구성을 AWS ‘심플 아이콘’으로 그려보자
__1.2 리전에 따른 응답 속도와 비용 차이
__1.3 EC2 인스턴스 작성하기
__1.4 네트워크 및 셧다운 동작 설정 주의사항
__1.5 보안 그룹 설정으로 통신 필터링하기
__1.6 고정 IP와 호스트명으로 접속하게 하기
__1.7 VPC 설정으로 인터넷 접속 설정하기
__1.8 OS 환경을 웹 서버로 설정하기
__1.9 운영 중에 리소스를 유연하게 변경하기
__1.10 이벤트 사이트를 종료하면서 할 일

[패턴 2] 기업 웹사이트
__2.1 ELB를 이용하여 웹 서버 다중화하기
__2.2 ELB 설정 시 유의사항
__2.3 RDS를 이용하여 DB 서버 다중화하기
__2.4 RDS 사용 시 유의사항
__2.5 정적 콘텐츠를 낮은 비용으로 배포하기
__2.6 기업 웹사이트에 적합한 인스턴스 설계하기

[패턴 3] 성능을 중시하는 인트라 웹
__3.1 인메모리 캐시와 고속 RDB 활용
__3.2 애플리케이션 서버의 스케일 아웃 자동화하기
__3.3 오토스케일링 그룹 설정 시 세 가지 주의점
__3.4 자동 배포로 오토스케일링을 간편하게 적용하기
__3.5 마스터 데이터나 세션 정보 캐시하기
__3.6 읽기/쓰기가 빠른 RDS for Aurora
__3.7 낮은 부하로 읽기 전용 복제본 추가 지원하기

[패턴 4] 가용성을 중시한 인트라 웹

__4.1 장애 발생을 전제로 설계하기
__4.2 AZ 다중화가 기본이다
__4.3 SLA로 추산한 가용성 99.90%
__4.4 EC2 인스턴스 자동 복구 방법
__4.5 발생 빈도가 적은 대규모 장애에 대응하기
__4.6 백업 사이트로 자동 전환하기
__4.7 데이터 백업으로 다중화 비용 아끼기

★ Part 2 스토리지 시스템

[패턴 5] 백업
__5.1 온프레미스 환경의 데이터 백업하기
__5.2 서드파티 제품 사용하기
__5.3 백업 파일 장기 보관하기
__5.4 중요 데이터 백업에 전용선 사용하기
__5.5 AWS에 구축한 시스템 백업하기

[패턴 6] 파일 서버
__6.1 간편하고 저렴하지만 제약 많은 S3
__6.2 EC2로 NFS 서버 구축하기
__6.3 EFS 서비스로 간단히 구축하기
__6.4 스토리지 게이트웨이로 계층형 스토리지 구축하기
__6.5 전용선으로 안정성과 보안을 확보하기
__6.6 워크독스에서 파일 공유하기

★ Part 3 데이터 분석 시스템

[패턴 7] 구조화된 데이터 분석
__7.1 브랜드 출시를 위한 데이터 분석
__7.2 레드시프트 중심의 데이터 분석 시스템 설계하기
__7.3 DWH와 BI의 기반이 되는 레드시프트
__7.4 플라이데이터를 사용한 기존 시스템과 간단한 데이터 연계
__7.5 외부 데이터를 가져오는 두 가지 방법
__7.6 타블로로 데이터 분석하기
__7.7 기존 시스템이 온프레미스에 있는 경우

[패턴 8] 비구조화된 데이터 분석
__8.1 구조화되지 않은 데이터 다루기
__8.2 플루언트디를 사용한 효율적인 로그 수집
__8.3 아마존 EMR로 로그 데이터 정형하기
__8.4 스텝 기능으로 부팅 시 스크립트 자동 실행하기
__8.5 로그가 늘어나면 아마존 EMR 튜닝하기
__8.6 타블로 서버에서 분석 결과를 전사적으로 공유하기

[패턴 9] AI와 IoT
__9.1 클라우드 AI로 불량품 검사 자동화하기
__9.2 에지와 클라우드를 연계해서 처리하는 아키텍처
__9.3 왜 세이지메이커를 써야 하는가?
__9.4 기계학습 개발 환경 - 주피터 노트북
__9.5 세이지메이커로 지속적 학습 환경 구축하기
__9.6 그린그래스에서의 에지 컴퓨팅

★ Part 4 애플리케이션 쾌속 개발

[패턴 10] 서버 애플리케이션 쾌속 개발
__10.1 코드파이프라인으로 빌드, 테스트, 배포 자동화하기
__10.2 프로덕션 환경에 컨테이너를 이용하여 효율화하기
__10.3 GUI를 통해 빌드 및 배포 워크플로 만들기
__10.4 AWS가 제공하는 컨테이너 관리 서비스
__10.5 무중단 신 버전 배포하기
__10.6 예약 인스턴스로 추가적인 비용 절감

[패턴 11] 모바일 앱 쾌속 개발
__11.1 모바일 앱 개발에 집중하기
__11.2 SDK, 테스트 서비스, 구성 관리 서비스 활용하기
__11.3 모바일 앱으로 직접 AWS 서비스에 접속하기
__11.4 단말기를 구입할 필요가 없는 단말기 테스트
__11.5 클라우드포메이션으로 빠르게 환경 구축하기

★ Part 5 클라우드 네이티브

[패턴 12] 서버리스 인프라
__12.1 서버리스 포털 사이트 구축하기
__12.2 람다와 API 게이트웨이로 웹 서비스 만들기
__12.3 람다 함수의 작성과 실행
__12.4 람다 함수 사용 시 유의사항
__12.5 API 게이트웨이와 람다의 요금 체계
__12.6 AMI로 즉시 미들웨어 구축하기

[패턴 13] 마이크로서비스 운영
__13.1 마이크로서비스로 비즈니스 가속하기
__13.2 아마존 EKS로 마이크로서비스 컨테이너 관리하기
__13.3 파게이트로 워크로드 실행환경 관리
__13.4 워크플로 관리하기
__13.5 S3로 데이터 레이크 구축하기
__13.6 왜 S3인가?
__13.7 데이터 카탈로그

★ Part 6 하이브리드 클라우드

[패턴 14] 온프레미스 환경과 연계하기
__14.1 온프레미스와의 연계를 전제로 한 인프라 설계
__14.2 다이렉트 커넥트 구조를 알자
__14.3 연동할 VPC 수와 다중화에 따른 회선 결정
__14.4 온프레미스와 같은 환경을 작성하여 BCP 대응하기
__14.5 무중단 데이터베이스 동기화하기
__14.6 피크 트래픽을 AWS로 오프로드하기
__14.7 모니터링을 고려해 설계하기
__14.8 관리형 서비스로 공통 기능 API 제공하기