DevOps

DevOps에 대한 개념 이해와 AWS의 개발자 도구를 활용한 실습 및 연구

DevOps 1.0 vs 2.0

DevOps 1.0은 개발, QA, 운영의 상호작용을 조화시키는 데 집중되어 지속적인 전달을 시스템화하는 동시에 보다 유연하고 안정적인 애플리케이션 인프라를 구축하는 것이 1차 목표
DevOps 2.0을 통해 성공적인 소프트웨어 릴리즈를 위한 중요한 구성요소로 적응형 기능 제공의 출현을 확인할 수 있다.

조직의 경우 DevOps 2.0은 비기술 팀원에게 DevOps의 힘을 가져다 준다. 실제로 마케팅, 설계 및 비즈니스 팀이 엔지니어링 리소스를 소비하지 않고 목표 가시성과 테스트를 제어할 수 있는 권한을 부여한다.
기능 Rollout이 코드 배포에서 분리되기 때문에 비기술 팀 구성원은 앱의 무결성을 훼손하지 않고, 특정 기능의 가시성을 제어할 수 있다. 이는 주로 기능 플래그 사용자 인터페이스 또는 팀 구성원이 GUI를 통해 사용자를 대상으로 할 수 있는 유사한 제어판을 사용하여 구현된다.

DevOps는 단순히 애플리케이션을 배포하고 유지 관리하는 방법으로만 남아 있는 것이 아니라, 소프트웨어를 더 빠르고 위험 부담이 덜한 상태로 제공할 수 있는 방법이 된다.
지속적인 제공이 증가함에 따라, 증가하는 소비자 기대치에 부합하는 방식으로 소프트웨어를 배치하게 될 것이다.

사용자 중심 배포는 제품의 최종 사용자의 관점에서 지속적인 제공을 프레임으로 하는 방법이다.
이는 애플리케이션의 무결성을 훼손하지 않으면서 증가하는 소비자 기대치를 만족시키는 방법이다.
단순히 개발 주기를 앞당기는 방식이 아니라, 지속적인 전달을 통해 사용자들의 삶을 더 좋게 만드는 새로운 시대를 맞이하고 있다.

DevOps Tools

DevOps 2.0의 중심 과제는 소프트웨어 배포가 소비자 요구에 대응하도록 하기 위한 적절한 도구를 활용하는 것이다.
지난 몇 년 동안, 이전에 상이한 분야들 간의 조정을 용이하게 하기 위해 많은 DevOps 도구들이 등장하였다.
DevOps는 하나의 특정 도구를 사용하는 것이 아니라 개발을 가속화하고 위험을 완화하기 위해 올바른 도구 조합을 사용하는 것이다.
하기 목록은 몇 가지 새로운 DevOps 도구를 목적별로 분류하였다.

DevOps 모델 정의

DevOps는 application과 service를 빠른 속도로 제공할 수 있도록 조직의 역량을 향상시키는 문화 철학, 방식 및 도구의 조합을 의미한다.
기존의 Software 개발 및 Infra 관리 process를 사용하는 조직보다 제품을 더 빠르게 혁신하고 개선할 수 있다.

DevOps 작동 방식

DevOps Model에서는 개발팀과 운영팀이 더 이상 Silo에 묶여 있지 않고, 이 두 팀이 단일팀으로 병합되어 엔지니어가 Developement/Test/Deploy/Operation의 전체 application Life Cycle에 걸쳐 작업하고 단일 기능에 한정되지 않은 광범위한 기술을 개발한다.
일부 DevOps model에서 품질보증팀과 보안팀 또한 application life cycle에 걸쳐 개발 및 운영과 좀 더 긴밀하게 통합된다. DevOps팀 전체가 보안을 중점으로 두는 경우 DevSecOps라고도 한다.
DevOps 방식을 사용하여 속도가 느리고 수동으로 수행되던 프로세스를 자동화하고, 애플리케이션을 안정적으로 빠르게 운영하고 개선하는 데 도움이 되는 기술 스택과 도구를 사용하게 된다. 이러한 도구 덕분에 엔지니어는 이전 같으면 다른 팀의 도움이 필요했을 코드 배포 또는 인프라 프로비저닝과 같이 작업을 독립적으로 수행할 수 있으며, 따라서 팀의 작업 속도가 더욱 빨라지게 된다.

DevOps의 이점

속도 : 작업 속도가 빨라지므로 고객을 위해 더 빠르게 혁신하고, 시장 변화에 더 잘 적응하고, 좀 더 효율적으로 비즈니스 성과를 창출할 수 있다. DevOps 모델을 사용하면 개발자와 운영팀이 이러한 성과를 실현할 수 있는데, 예를 들어 MicroService와 지속적 전달을 사용하면 팀에서 서비스를 주도적으로 운영하여 업데이트를 좀 더 빠르게 릴리스할 수 있다.
신속한 제공 : release의 빈도와 속도를 개선하여 제품을 더 빠르게 혁신하고 개선할 수 있다. 새로운 기능의 릴리스와 버그 수정 속도가 빨라질수록 고객의 요구에 더 빠르게 대응하여 경쟁 우위를 강화할 수 있다. 지속적 통합과 지속적 전달은 빌드에서 배포까지 소프트웨어 릴리스 프로세스를 자동화하는 방식이다.
안정성 : 최종 사용자에게 지속적으로 긍정적인 경험을 제공하는 한편 더욱 빠르게 안정적으로 제공할 수 있도록 애플리케이션 업데이트와 인프라 변경의 품질을 보장한다. 지속적 통합 및 지속적 전달과 같은 방식을 사용하여 각 변경 사항이 제대로 작동하며 안전한지 테스트하고, 모니터링과 로깅 방식을 통해 실시간으로 성능에 대한 정보를 얻을 수 있다.
확장 : 규모에 따라 인프라와 개발 프로세스를 운영 및 관리한다. 자동화와 일관성이 지원되므로 위험을 줄이면서 복잡한 시스템 또는 변화하는 시스템을 효율적으로 관리할 수 있다. 예를 들어 코드형 인프라를 사용하면 개발, 테스트 및 프로덕션 환경을 반복 가능하고 좀 더 효율적인 방식으로 관리할 수 있다.
협업 강화 : 주인의식 및 책임과 같은 가치를 강조하는 DevOps 문화 모델에서 좀 더 효과적인 팀을 구축한다. 개발자와 운영팀은 긴밀하게 협력하고, 많은 책임을 공유하며, 워크플로를 결합한다. 이를 통해 비효율성을 줄이고 시간을 절약한다.
보안 : 제어를 유지하고 규정을 준수하면서 신속하게 진행할 수 있다. 자동화된 규정 준수 정책, 세분화된 제어 및 구성 관리 기술을 사용함으로써 보안을 그대로 유지하면서 DevOps 모델을 도입할 수 있다. 예를 들어 코드형 인프라와 코드형 정책을 사용하면 규모에 따라 규정 준수를 정의하고 추적할 수 있다.

DevOps 모델을 도입하는 방법

DevOps로 전환하기 위해서는 문화와 사고방식의 변화가 필요하다.
DevOps는 기존에 Silo에 묶여 있던 개발과 운영이라는 두 팀 간의 장벽을 없애주며, 일부 조직에서는 개발팀과 운영팀이 나뉘어 있지 않고 엔지니어가 두 업무를 모두 수행할 수도 있다.
DevOps에서는 두 팀이 함께 작업하여 개발자의 생산성과 운영의 안정성을 모두 최적화한다.
조직이 소프트웨어 개발과 인프라 관리 프로세스의 자동화 및 간소화를 통해 더 빠르게 혁신할 수 있도록 지원하는 몇 가지 주요 방식이 있는데, 이러한 방식 대부분은 적절한 도구를 사용해 수행된다.
기본 방식 중 하나는 소규모 업데이트를 자주 수행하는 것으로, 이 방식을 통해 조직은 고객을 위해 더 빠르게 혁신할 수 있다. 소규모로 자주 업데이트하면 각 배포의 위험이 줄어든다. 팀에서 오류의 원인이 되는 최근 배포를 확인할 수 있으므로 더 빠르게 버그를 해결할 수 있고, 업데이트 소요 시간과 규모는 다르지만, DevOps 모델을 사용하는 조직은 기존 소프트웨어 개발 방식을 사용하는 조직보다 훨씬 더 자주 업데이트를 배포하게 된다.
또, microservice architecture를 사용하여 애플리케이션의 유연성과 혁신의 속도를 높일 수 있다. microservice architecture는 복잡한 대규모 시스템을 간단하고 독립적인 프로젝트로 결합 해제하게 된다. 애플리케이션은 많은 개별 구성 요소(서비스)로 분할되며, 각 서비스는 단일 목적 또는 기능으로 한정되고 피어 서비스 및 전체 애플리케이션과는 별개로 운영된다.
그러나, 마이크로 서비스와 릴리스 빈도 증가의 조합은 배포 수를 현저히 늘려 운영 문제로 이어질 수 있다. 따라서 지속적 통합 및 지속적 전달과 같은 DevOps 방식을 사용하면, 이러한 문제를 해결하고 조직이 안전하고 안정적인 방식으로 신속하게 업데이트를 제공할 수 있게 된다.
코드형 인프라 및 구성 관리와 같은 인프라 자동화 방식은 잦은 변경에 대해 컴퓨팅 리소스를 탄력적이고 대응적으로 유지하는 데 도움이 된다. 또한, 모니터링과 로깅의 사용도 엔지니어가 애플리케이션 및 인프라의 성능을 추적하여 문제에 신속하게 대응할 수 있게 하는 데 도움이 된다.

AWS DevOps Development Tool

AWS Developer Tools 및 AWS CodeCommit(관리형 소스 제어 서비스), AWS CodeBuild(완전히 관리되는 빌드 서비스), CodePipeline(완전히 관리되는 연속 전송 서비스), CodeDeploy(자동화된 애플리케이션 배포 서비스)와 CodeStar 및 Cloud9에 대해 실습해 본다.

■ CodeCommit

자동화된 빌드 및 테스트가 수행된 후, 개발자가 코드 변경 사항을 중앙 리포지토리에 정기적으로 병합하는 소프트웨어 개발 방식
지속적 통합의 핵심 목표는 버그를 신속하게 찾아 해결하고, 소프트웨어 품질을 개선하고, 새로운 소프트웨어 업데이트를 검증 및 릴리스하는데 걸리는 시간을 단축하는 것이다.

☞ 1단계: CodeCommit 리포지토리 사용을 위한 권한 및 SSH 설정

IAM Console에서 기존 정책 직접 연결을 통해 사용자에 AWSCodeCommitPowerUser 권한을 추가해 준다.

CodeCommit은 Git 버전 1.7.9 이상을 사용해야 한다.
SSH 및 Windows : Git 및 CodeCommit에 대한 퍼블릭 및 프라이빗 키 설정 후, codecommit_rsa.pub 파일 내용을 복사한다.
- codecommit_rsa : Private Key File
- codecommit_rsa.pub : Public Key File

$ ssh-keygen

IAM Console > 내 보안 자격 증명에서 Upload SSH public key를 Upload한다.

~/.ssh 디렉터리에서 config 파일을 생성한다.

$ notepad ~/.ssh/config

파일에 다음 행을 추가한다. User 값은 앞서 복사한 SSH Key ID이고 IdentityFile은 Private Key File의 경로 및 이름 (파일 이름은 파일 확장명 없이 config여야 한다. 그렇지 않으면 SSH 연결 실패)

Host git-codecommit.*.amazonaws.com
  User SSH Key
  IdentityFile ~/.ssh/codecommit_rsa

SSH 구성 테스트

$ ssh git-codecommit.us-east-2.amazonaws.com

You have successfully authenticated over SSH. You can use Git to interact with AWS CodeCommit. Interactive shells are not supported.Connection to git-codecommit.us-east-2.amazonaws.com closed by remote host.
Connection to git-codecommit.us-east-2.amazonaws.com closed.

☞ 2단계: CodeCommit 리포지토리 생성 및 Repository 복제

https://console.aws.amazon.com/codecommit/ 에서 CodeCommit 콘솔을 열고 Create repository (MyDemoRepo)
Local repository를 설정하려면 console에서 새 리포지토리를 연 상태에서 페이지 오른쪽 상단의 URL 복제를 선택한 후, Clone SSH(SSH 복제)를 선택한다. Git 리포지토리를 복제할 주소는 클립보드에 복사된다.
터미널 또는 명령줄에서 로컬 리포지토리를 저장하고 싶은 로컬 디렉터리로 이동한다. (/tmp)
다음 명령을 실행하여 리포지토리를 복제하여 SSH 주소를 앞 단계에서 복사한 주소로 교체한다. 이 명령을 통해 MyDemoRepo라는 디렉터리가 생성되고 이 디렉터리에 샘플 애플리케이션을 복사한다.

$ git clone ssh://[email protected]/v1/repos/MyDemoRepo

☞ 3단계: CodeCommit 리포지토리에 Sample Code 추가

SampleApp_Linux.zip 파일을 다운로드하여 앞 단계에서 생성한 my-demo-repo에 파일을 복사한다.

/my-demo-repo
   │-- appspec.yml
   │-- index.html
   │-- LICENSE.txt
   └-- scripts
       │-- install_dependencies
       │-- start_server
       └-- stop_server

모든 파일 Staging, Commit, Push를 수행한다.

$ git add -A
$ git commit -m "Add sample application files"
$ git push

■ CodePipeline

CodePipeline은 소프트웨어 변경 내용을 지속적으로 릴리스하는데 필요한 단계를 자동화한다.
프로덕션에 릴리스하기 위한 코드 변경이 자동으로 빌드, 테스트 및 준비되는 소프트웨어 개발 방식
빌드 단계 이후의 모든 코드 변경 사항을 테스트 환경 및/또는 프로덕션 환경에 배포함으로써 지속적 통합을 확장한다. 지속적 전달이 적절하게 구현되면, 개발자는 언제나 즉시 배포할 수 있고 표준화된 테스트 프로세스를 통과한 빌드 아티팩트를 보유하게 된다.

☞ 배포 단계 : CodeDeploy

CodeDeploy는 Amazon EC2 인스턴스, 온프레미스 인스턴스, 서버리스 Lambda 함수 또는 Amazon ECS 서비스로 애플리케이션 배포를 자동화하는 배포 서비스를 말한다.
Code, 서버리스 AWS Lambda 함수, 웹 및 구성 파일, 실행 파일, packages, 스크립트, 멀티미디어 파일의 다양한 애플리케이션 콘텐츠를 거의 무제한으로 배포할 수 있다.

[In-Place Deploy Diagram]

[구성요소]

Application : 배포할 애플리케이션을 고유하게 식별하는 이름
Computing Platform : CodeDeploy가 애플리케이션을 배포하는 플랫폼
- EC2/온프레미스: 물리적 서버의 인스턴스
- AWS Lambda : 업데이트 버전의 Lambda 함수로 구성된 애플리케이션을 배포하는 데 사용
- Amazon ECS : 컨테이너화된 Amazon ECS 애플리케이션을 작업 세트로 배포하는 데 사용
배포 구성 : 배포 중 CodeDeploy에서 사용하는 배포 규칙과 배포 성공 및 실패 조건 세트 (Canary/Linear/All-at-once)
배포 그룹 : 개별 인스턴스 세트. 배포 그룹에는 개별적으로 태그가 지정된 인스턴스, Amazon EC2 Auto Scaling 그룹의 Amazon EC2 인스턴스 또는 둘 다 포함
배포 유형 : 배포 그룹의 인스턴스에서 최신 애플리케이션 개정을 사용 가능하게 만드는 방법
- 실행 중 배포 : 배포 그룹의 각 인스턴스에 있는 애플리케이션이 중지되고 최신 애플리케이션 개정 버전이 설치되며 애플리케이션의 새 버전이 시작되고 유효성이 검사된다.
- Blue/Green 배포 : 새 애플리케이션 버전의 변경으로 인한 중단을 최소화하면서 애플리케이션을 업데이트하는 데 사용
IAM 인스턴스 프로파일 : Amazon EC2 인스턴스에 연결하는 IAM 역할
개정 : AWS Lambda 배포 개정은 배포할 Lambda 함수에 대한 정보를 지정하는 YAML 형식 또는 JSON 형식의 파일
서비스 역할 : AWS 리소스에 액세스할 수 있는 권한을 AWS 서비스에 부여하는 IAM 역할
대상 개정 : 리포지토리에 업로드했고 배포 그룹의 인스턴스에 배포하려는 가장 최신 버전의 애플리케이션 개정
EC2 Linux 인스턴스 생성 및 CodeDeploy 에이전트 설치 (free version으로 1$가 결재된다.)
- sample application이 배포되는 EC2 인스턴스를 생성한다.
- 이 프로세스의 일부로 EC2 instance에 CodeDeploy agent를 설치한다.
- CodeDeploy agent는 instance를 CodeDeploy 배포에서 사용할 수 있게 해주는 software package이다.
- instance에 IAM 역할을 연결하여 CodeDeploy agent가 application 배포에 사용하는 파일을 가져올 수 있게 허용해 준다.
인스턴스 역할을 생성을 위해 IAM > 역할만들기 > AWS서비스/EC2 사용사례 > AmazonEC2RoleforAWSCodeDeploy 권한 추가 > 역할 이름 EC2InstanceRole 으로 생성
인스턴스 시작을 위해 Amazon EC2 콘솔 (https://console.aws.amazon.com/ec2/) 에서 실행중인 인스턴스 선택 후 인스턴스 시작
- [Step 1] : Amazon Linux 2 AMI (HVM), SSD Volume Type 선택
- [Step 2] : Choose an Instance Type에서 프리 티어 가능 t2.micro 유형을 선택
- [Step 3] : Configure Instance Details에서 인스턴스 수 1, 퍼블릭 IP 자동 할당 활성화, IAM role EC2InstanceRole 선택
- [Step 4] : Add Storage 항목은 패스, Add Tag에서 [Key]에 Name을 입력하고 [Value]에 MyCodePipelineDemo를 입력한다.
- [Step 5] : Configure Security Group에서 [SSH] 행의 [Source]에서 [My IP]를 선택 후, 규칙 추가하여 [HTTP] [Source]에서 [My IP]를 선택
- [Step 6] : Launch 후, key pair를 다운로드 하고 인스턴스를 시작한다.
EC2에 CodeDeploy Agent 설치하기
- [Step 1] : PuTTY를 통한 EC2 Instance에 접속하기 (ID: ec2-user)
- [Step 2] : Instance 설정하기, 하기와 같이 설정

$sudo yum -y update
$sudo yum install -y ruby
$sudo yum install -y aws-cli
$cd /home/ec2-user
$sudo aws configure # AWS 접속을 위한 Access Key, Secret Access Key, region name, output format :json
$wget https://aws-codedeploy-ap-northeast-2.s3.amazonaws.com/latest/install # Agent 설치파일을 다운로드
$chmod +x ./install # 실행권한을 추가
$sudo ./install auto # 설치 진행
$sudo service codedeploy-agent status # Agent가 실행중인지 확인

The AWS CodeDeploy agent is running as PID 6683

$sudo vim /etc/init.d/codedeploy-startup.sh # EC2 인스턴스가 부팅되면 자동으로 AWS CodeDeploy Agent가 실행될 수 있도록 /etc/init.d/에 쉘 스크립트 파일을 생성

#!/bin/bash 
echo 'Starting codedeploy-agent' 
sudo service codedeploy-agent restart

$sudo chmod +x /etc/init.d/codedeploy-startup.sh # 스크립트 파일을 저장한뒤, 실행권한을 추가

CodeDeploy에서 application 생성하기
- [Step 1] 서비스 역할 생성 : CodeDeploy 서비스 역할 생성을 위해 IAM Console에서 Create Role하여 사용 사례 선택에서 CodeDeploy를 선택한 후, 역할 이름(CodeDeployRole)을 입력한 후 역할 생성
- [Step 2] 애플리케이션 생성 : CodeDeploy 콘솔에서 application을 생성한다. (name: MyDemoApplication, 컴퓨팅 플랫폼: EC2/온프레미스)
- [Step 3] 배포 그룹 생성 : 배포 그룹명 MyDemoDeploymentGroup, 서비스 역할명 CodeDeployRole, 배포유형 현재 위치, 환경 구성 Amazon EC2 인스턴스에서 Key값 MyCodePipelineDemo, 배포 구성 CodeDeployDefault.OneAtaTime, 로드 밸런싱 비활성화, 경보구성 무시
CodePipeline에서 첫 번째 파이프라인 생성하기
- [Step 1] 파이프라인 설정 : 파이프라인명 MyFirstPipeline, 새 서비스역할 선택
- [Step 2] 소스 스테이지 설정 : 소스 공급자 AWS CodeCommit, 리포지토리 이름 MyDemoRepo, 브랜치명 master
- [Step 3] 빌드 스테이지 설정 : 본 실습에서는 빌드 서비스가 필요 없는 코드를 배포하므로 이 단계는 skip한다.
- [Step 4] 배포 스테이지 설정 : 배포 공급자 AWS CodeDeploy, 애플리케이션명 MyDemoApplication, 배포그룹 MyDemoDeploymentGroup 설정 후 파이프라인 생성
- [Step 5] 파이프라인 결과 확인 : EC2 Instance의 Public DNS (http://ec2-3-22-68-153.us-east-2.compute.amazonaws.com/) 를 웹 브라우저에서 확인

☞ Build 단계 : CodeBuild

CodeBuild는 Source Code를 Compile하고 단위 테스트를 실행하며 배포할 준비가 완료된 Artifact를 생성한다.
CodeBuild에서는 자체 빌드 서버를 프로비저닝, 관리 및 확장할 필요가 없고, Apache Maven, Gradle 등과 같은 널리 사용되는 프로그래밍 언어 및 빌드 도구에 맞게 사전 패키지된 빌드 환경을 제공한다.
CodeBuild는 최대 빌드 요청 수에 맞게 자동으로 확장된다.

Console을 사용하여 AWS CodeBuild 시작하기
- [Step 1] : 두 개의 S3 버킷 생성 (입력 : codebuild-region-ID-account-ID-input-bucket, 출력 : codebuild-region-ID-account-ID-output-bucket)
- [Step 2] : 소스 코드 생성, MessageUtil.java 및 TestMessageUtil.java, pom.xml 파일 생성 (Source는 GitHub 및 CodeCommit, Bitbucket의 Repository를 연동하여 가져올 수도 있다)
- [Step 3] : buildspec.yml 파일 생성 후, 소스 코드 및 빌드 사양 파일을 입력 버킷에 추가 (MessageUtil.zip 파일을 생성)
- [Step 4] : 빌드 프로젝트 생성, CodeBuild Console (https://console.aws.amazon.com/codesuite/codebuild/home) 에 접속하여, 빌드 프로젝트명(codebuild-demo-project) 입력 후
  - 소스의 소스 공급자 Amazon S3, 버킷 codebuild-region-ID-account-ID-input-bucket, S3 object key(S3 객체 키) MessageUtil.zip, 환경 이미지 관리형 이미지
  - 운영 체제 Amazon Linux 2, 런타임 표준, 이미지 aws/codebuild/amazonlinux2-x86_64-standard:2.0, 서비스 역할 New service role(새 서비스 역할)
  - Buildspec(빌드 사양) Use a buildspec file(빌드 사양 파일 사용), 결과물 유형 Amazon S3, 버킷 이름 codebuild-region-ID-account-ID-output-bucket
- [Step 5] : 빌드 실행 후, 단계별 빌드 정보를 확인할 수 있다.
- [Step 6] : 빌드 출력 artifact 가져오기, Amazon S3 콘솔에서 출력 버킷을 선택하여 target 폴더에서 빌드 출력 결과물을 확인한다.

■ CodeStar

AWS CodeStar는 AWS에서 소프트웨어 개발 프로젝트를 생성, 관리, 작업하기 위한 클라우드 기반 서비스
AWS CodeStar 프로젝트를 통해 AWS에서 애플리케이션을 빠르게 개발, 빌드, 배포할 수 있다.
AWS CodeStar 프로젝트는 프로젝트 개발 도구 체인에 대한 AWS 서비스를 생성 및 통합한다.
선택한 AWS CodeStar 프로젝트 템플릿에 따라, 도구 체인에 소스 제어, 빌드, 배포, 가상 서버 또는 서버리스 리소스 등이 포함될 수 있다.
AWS CodeStar는 (팀원이라고 하는) 프로젝트 사용자에 필요한 권한을 관리한다. 프로젝트 소유자는 사용자를 프로젝트에 팀원으로 추가하여 각 팀원의 역할에 따라 프로젝트 및 리소스에 대한 액세스 권한을 쉽고 빠르게 부여할 수 있다.

AWS CodeStar로 할 수 있는 작업

웹 애플리케이션, 웹 서비스 등에 대한 템플릿을 사용하여 AWS에서 몇 분 이내에 새 소프트웨어 프로젝트를 시작
팀에 대한 프로젝트 액세스 관리
한 곳에서 프로젝트에 대한 시각화, 운영 협업
필요한 모든 도구로 신속하게 반복

☞ CodeStar 설정 단계

AWS CodeStar 서비스 역할 만들기
- [Step 1] : 서비스 역할 생성
- [Step 2] : IAM 사용자에 대한 권한 구성, IAM 콘솔에서 AWSCodeStarFullAccess 관리형 정책을 프로젝트 생성에 사용한 IAM 사용자에 연결
- [Step 3] : 연합된 사용자를 위해 권한 구성하기, 연합된 사용자는 사용자가 AWS CodeStar API를 사용하고 프로젝트(예: Amazon EC2 또는 AWS Lambda)에서 사용하는 모든 리소스에 액세스하게 하는 IAM 권한이 있어야 한다.
- [Step 4] : AWS CodeStar 프로젝트에 대한 Amazon EC2 키 페어 만들기

☞ Serverless Project 생성 및 관리

AWS CodeStar를 사용하여 AWS SAM을 통해 Python 기반 웹 서비스를 빌드 및 배포하는 프로젝트를 생성할 수 있다.
- [Step 1] : 프로젝트 생성, 애플리케이션 범주 웹 서비스, 프로그래밍 언어 Python, AWS 서비스 AWS Lambda 선택, 프로젝트명 My SAM Project, "AWS CodeStar는 사용자 대신 AWS 리소스를 관리할 수 있는 권한이 필요합니다" 선택 후 Welcome to My SAM Project!가 표시될 때까지 대기 (my-sam-project-Pipeline, awscodestar-my-sam-project-lambda-HelloWorld가 자동 생성된다.)
- [Step 2] : CodeCommit에서 소스 코드 리포지토리를 탐색, AWS CodeStar 콘솔에서 프로젝트를 열어 둔 상태로 측면 탐색 모음에서 코드를 선택
  - buildspec.yml : CodePipeline는 CodeBuild가 빌드 단계에서 AWS SAM을 사용하여 웹 서비스를 패키징하도록 지시한다.
  - index.py : Lambda 함수에 대한 로직을 포함하며, 이 함수는 ISO 형식의 문자열 Hello World와 타임스탬프를 출력힌다.
  - README.md : 리포지토리에 대한 일반 정보를 포함힌다.
  - template-configuation.json : 프로젝트 ID로 리소스에 태그를 지정하는 데 사용되는 자리 표시자와 함께 프로젝트 ARN을 포함한다.
  - template.yml : AWS SAM이 웹 서비스를 패키징하고 API 게이트웨이에서 API를 만드는 데 사용힌다.
- [Step 3] : 웹 서비스 테스트, 이전 단계의 프로젝트를 열어 둔 상태로 측면 탐색 모음에서 대시보드를 선택 (연속 배포 타일에서 소스, 빌드 및 배포 단계에 대해 Succeeded 확인)한 후, 애플리케이션 엔드포인트 링크를 선택 (https://API_ID.execute-api.REGION_ID.amazonaws.com/Prod/)

☞ 프로젝트 코드를 편집하기 위한 로컬 워크스테이션 설정

로컬 워크스테이션을 설정하여 AWS CodeStar 프로젝트의 소스 코드를 편집한다.
- [Step 1] : Visual Studio가 설치되어 있으면, Visual Studio 및 리포지토리 복제 URL에서 HTTPS를 선택한 후, 지침보기를 선택
- [Step 2] : AWS Toolkit for Visual Studio 설치 후, Visual Studio에 연결 AWS Explorer에서 Add a Region 선택
- [Step 3] : 로컬 워크스테이션에 Git을 설정하고, IAM 사용자에 대한 Git 자격 증명을 생성
- [Step 4] : 프로젝트의 CodeCommit 리포지토리를 로컬 워크스테이션에 복제 후, VS Code에 Git Extension Pack 설치

$ git clone ssh://git-codecommit.us-east-2.amazonaws.com/v1/repos/My-SAM-Project

☞ 웹 서비스에 로직 추가

로컬 워크스테이션을 사용하여 웹 서비스에 로직을 추가하고, Lambda 함수를 추가한 다음 API 게이트웨이의 API에 연결해 본다.
hello.py 파일 추가 및 template.yml 파일에 내용 추가

$ git add .

$ git commit -m "Added hello.py and updated template.yaml."
[master 328ab7c] Added hello.py and updated template.yaml.
 2 files changed, 27 insertions(+), 1 deletion(-)
 create mode 100644 hello.py

$ git push
Enumerating objects: 6, done.
Counting objects: 100% (6/6), done.
Delta compression using up to 4 threads
Compressing objects: 100% (4/4), done.
Writing objects: 100% (4/4), 565 bytes | 141.00 KiB/s, done.
Total 4 (delta 2), reused 0 (delta 0)
To ssh://git-codecommit.us-east-2.amazonaws.com/v1/repos/My-SAM-Project
   da5ccd4..328ab7c  master -> master

AWS CodeStar는 Push를 감지한 후, CodePipeline가 CodeBuild 및 AWS SAM을 사용하여 자동으로 웹 서비스를 다시 빌드 및 배포하도록 지시한다. 프로젝트 대시보드에서 배포 진행 상황을 볼 수 있다.

애플리케이션 엔드포인트 URL(예: https://API_ID.execute-api.REGION_ID.amazonaws.com/Prod/hello/mincloud) 결과를 확인한다.

{"output": "Hello mincloud"}

☞ CodeStar로 Team 작업하기

AWS CodeStar 콘솔 (https://console.aws.amazon.com/codestar/) 에서 Team을 선택하여 팀원 (IAM 사용자)을 추가한다.
팀원 추가 탭의 프로젝트 역할에서 이 사용자의 AWS CodeStar 역할(소유자, 기고자 또는 최종 사용자)을 선택한다.
새 팀원에게 다음 정보를 제공한다.
- AWS CodeStar 프로젝트의 연결 정보
- 소스 코드가 CodeCommit에 저장되어 있는 경우 로컬 컴퓨터에서 Git 자격 증명으로 CodeCommit 리포지토리에 대한 액세스를 설정하는 지침
- AWS CodeStar 사용자 프로필 작업 에 설명된 대로 사용자가 표시 이름, 이메일 주소, 퍼블릭 Amazon EC2 SSH 키를 관리하는 방법에 대한 정보
- 일회용 암호와 연결 정보(사용자가 AWS를 처음 사용하며 해당 사용자의 IAM 사용자를 만든 경우) 암호는 사용자가 처음 로그인하면 만료되며, 사용자는 새 암호를 선택해야 한다.

Cloud9

AWS Cloud9은 코드를 작성, 실행 및 디버깅하는 데 사용하는 클라우드 기반 통합 개발 환경(IDE)
AWS Cloud9를 사용하면 소프트웨어를 코드화, 빌드, 실행, 테스트, 디버그 및 릴리스할 수 있다.
- 여러 프로그래밍 언어로 된 코드 및 AWS 클라우드 개발 키트 사용 (AWS CDK)
- 실행 중인 도커 컨테이너에서 코드 작업
- 온라인 코드 리포지토리 사용
- 실시간으로 다른 사람과 협업
- 다양한 데이터베이스 및 웹 사이트 기술과 상호 작용
- AWS Lambda, Amazon API Gateway 및 AWS Serverless Applications 대상 지정
- Amazon Lightsail, AWS CodeStar 등 기타 AWS 제품 활용 AWS 코드파이프라인
Individual User Setup procedures를 통해 Cloud9을 사용해 보자.
- [Step 1] : Cloud9 console (https://console.aws.amazon.com/cloud9) 접속하여, 환경 생성 (환경명 my-demo-environment)
- [Step 2] : Environment type EC2, Instance type t2.micro, Platform Amazon Linux, Cost-saving setting After 30 minutes (default)
- [Step 3] : 오른쪽 Remote Function 창에서 이전 my-sam-project를 import해 보자.
- [Step 4] : 오른쪽 위 Share를 통해 다른 사용자와 IDE를 공유하여 사용할 수 있다.

Atlassian JIRA(통합) 설정

[Step 1] : Jira에 로그인 및 Jira URL 복사 (https://www.atlassian.com/try/cloud/signup?bundle=jira-software)
[Step 2] : Jira URL을 AWS CodeStar에 추가

[Step 3] : Jira에서 Application Link 생성, Jira 애플리케이션 링크 메뉴에서 생성된 AWS CodeStar 프로젝트 URL을 연결, 애플리케이션명 AWS CodeStar-my-sam-project 입력
- Jira가 경고를 표시하면 계속을 선택합니다. 이는 인증이 설정되지 않았기 때문에 표시되는 일회성 경고로 계속 진행한다.

[Step 4] : Jira에서 들어오는 인증 구성에서 사용자 키, 이름 및 퍼블릭 키 정보를 복사하여 Jira의 해당 필드에 입력

[Step 5] : AWS CodeStar 프로젝트를 Jira에 연결, [연결]을 선택 후, 메시지가 나타나면 [허용]을 선택하면 연결 완료되고 CodeStar Dashboard에서 연결됨을 확인할 수 있다.

AWS X-Ray 설정

AWS X-Ray는 애플리케이션이 처리하는 요청에 대한 데이터를 수집하는 서비스로, 해당 데이터를 보고, 필터링하고, 통찰을 얻어 문제와 최적화 기회를 식별할 수 있는 도구를 제공
애플리케이션에 대한 모든 트레이스된 요청에서, 요청 및 응답뿐 아니라 애플리케이션이 다운스트림 AWS 리소스, 마이크로서비스, 데이터베이스 및 HTTP 웹 API에 대해 하는 호출에 대해서도 상세한 정보를 확인할 수 있다.
X-Ray SDK는 다음을 제공한다.
- 인터셉터 : 수신 HTTP 요청을 트레이스하는 코드에 추가된다.
- 클라이언트 핸들러 : 애플리케이션이 다른 AWS 서비스를 호출하는 데 사용하는 AWS SDK 클라이언트를 구현한다.
- HTTP 클라이언트 : 다른 내부 및 외부 HTTP 웹 서비스에 대한 호출을 구성하는 데 사용된다.

■ Elastic Beanstalk

애플리케이션을 실행하는 인프라에 대한 염려 없이 AWS 클라우드에서 애플리케이션을 신속하게 배포 및 관리할 수 있다.
애플리케이션을 업로드하기만 하면 Elastic Beanstalk에서 용량 프로비저닝, 로드 밸런싱, 조정, 애플리케이션 상태 모니터링에 대한 세부 정보를 자동으로 처리해 준다.
애플리케이션을 배포할 때, Elastic Beanstalk가 선택된 지원 가능 플랫폼 버전을 구축하고 Amazon EC2 인스턴스 등의 AWS 리소스를 하나 이상 프로비저닝하여 애플리케이션을 실행한다.
애플리케이션을 생성 및 배포한 후에는 애플리케이션 정보(측정치), 이벤트 및 환경 상태 등을 Elastic Beanstalk 콘솔, API 또는 통합된 AWS CLI 등 명령줄 인터페이스에서 확인할 수 있다.

☞ 애플리케이션 및 환경 생성

[Step 1] : 애플리케이션 생성을 위해 Elastic Beanstalk 콘솔 (https://console.aws.amazon.com/elasticbeanstalk/home#/gettingStarted?applicationName=getting-started-app) 에서 Node.js 플랫폼을 선택 후 (본 실습에서는 Node.js를 선택) [애플리케이션 생성]을 선택하면, 하기 리소스가 GettingStartedApp-env 환경으로 생성된다.
- Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) 인스턴스(가상 머신)
- Amazon EC2 보안 그룹
- Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 버킷
- Amazon CloudWatch 경보
- AWS CloudFormation 스택
- 도메인 이름

[Step 2] : 새 버전의 애플리케이션 배포, 실행 버전 항목을 업로드 및 배포를 통해 다운로드한 샘플 application을 업로드 한다. (본 실습에서는 nodejs-v1.zip 사용)

[Step 3] : 환경 구성 (환경 용량 변경), 구성>용량>편집에서 Auto Scaling 그룹 섹션에서 환경 유형을 로드 밸런싱 수행, 인스턴스 행에서 최대 4, 최소 2로 변경 후 적용, 이 업데이트가 현재 인스턴스를 모두 대체한다는 경고가 표시되면 [Confirm] 선택

[Step 4] : AWS Elastic Beanstalk 명령줄 인터페이스(EB CLI) 설치 (on Windows)
- 일상적인 개발 및 테스트 사이클에서 Elastic Beanstalk 콘솔 대신 EB CLI를 사용한다.

C:\Windows\System32> python --version
Python 3.7.3

C:\Windows\System32> pip --version
pip 9.0.1 from c:\users\myname\appdata\local\programs\python\python37\lib\site-packages (python 3.7)

C:\Windows\System32> pip install awsebcli --upgrade --user

C:\Windows\System32> eb --version
EB CLI 3.18.1 (Python 3.7.3)

[Step 5] : EB CLI로 신규 환경 구성 하기

C:\Windows\System32> eb init
Select a default region
14) us-east-2 : US East (Ohio)
(default is 3): 14

Select an application to use
1) getting-started-app
2) [ Create new Application ]
(default is 2): 2

Enter Application Name
(default is "eb-dev"):
Application eb-dev has been created.
Select a platform.
1) .NET on Windows Server
2) Docker
3) GlassFish
4) Go
5) Java
6) Node.js
7) PHP
8) Packer
9) Python
10) Ruby
11) Tomcat
(make a selection): 6

Select a platform branch.
1) Node.js 12 running on 64bit Amazon Linux 2
2) Node.js 10 running on 64bit Amazon Linux 2
3) Node.js running on 64bit Amazon Linux
(default is 1): 1

Cannot setup CodeCommit because there is no Source Control setup, continuing with initialization
Do you want to set up SSH for your instances?
(Y/n): Y

Select a keypair.
1) my_instance
2) [ Create new KeyPair ]
(default is 1): 1

[Step 6] : EB CLI를 사용하여 Elastic Beanstalk 환경 관리
- Eb create/status/health/events/logs/open/deploy/config/terminate

■ CloudTrail

AWS CloudTrail은 계정의 거버넌스, 규정 준수, 운영 및 위험 감사를 활성화하도록 도와주는 서비스로 지원되는 AWS 서비스의 모든 관리 이벤트에 대한 지난 90일간의 계정 활동을 무료로 보고 필터링하고 다운로드할 수 있다.
사용자, 역할 또는 AWS 서비스가 수행하는 작업들은 CloudTrail에 이벤트로 기록된다.
CloudTrail은 Amazon S3 버킷에 로그 파일을 저장한다.

[Step 1] : 이벤트 기록에서 AWS 계정 활동 검토

CloudTrail 콘솔 (https://console.aws.amazon.com/cloudtrail/home) 에 접속하여, 이벤트 기록을 확인
결과를 CSV 또는 JSON 형식으로 다운로드 가능하지만, 콘솔의 이벤트 보기는 로그인한 AWS 리전으로 제한된다.

[Step 2] : 첫 번째 추적 생성

모든 AWS 리전에 대한 정보를 캡처하는 AWS 계정의 지속적인 활동 레코드를 생성하려면 추적을 생성해야 한다.
추적 생성을 선택하여 추적 이름 My-Management-Events-Trail, 데이터 이벤트에서 아무것도 변경하지 않고, S3 버킷명 mincloud-bucket-for-cloudtrail-logs (글로벌에서 고유한 값이어야 한다.)
태그에서 하나 이상의 사용자 정의 태그(키-값 페어)를 추적에 추가한다.

[Step 3] : 로그 파일 보기와 경보 설정 및 분석

생성된 S3 버킷을 선택하면, 사용 중인 모든 리전이 표기된다.
리전별 날짜별로 정리된 이벤트 기록을 확인 가능하다.
추적을 생성하면 CloudTrail에서 일정 수준의 보안이 자동으로 적용(Amazon S3 관리형 암호화 키(SSE-S3)를 사용하는 서버 측 암호화)되지만 데이터의 보안을 유지하기 위해 추가 조치 ( AWS KMS 관리형 키(SSE-KMS)로 서버 측 암호)가 가능하다.
특정 이벤트가 발생할 때 알리도록 CloudWatch Logs 경보를 설정 모니터링할 수 있으며, 정교한 분석을 위해 Amazon Athena를 사용할 수 있다.

■ Athena

Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)에서 표준 SQL을 사용하여 데이터를 쉽게 바로 분석할 수 있는 대화형 쿼리 서비스이다.
JDBC 또는 ODBC 드라이버를 통해 연결된 비즈니스 인텔리전스 도구 또는 SQL 클라이언트로 데이터를 탐색할 수도 있다.

[Step 1] : 관리형 정책 연결

IAM 계정에 Athena의 두 가지 관리형 정책으로 AmazonAthenaFullAccess, AWSQuicksightAthenaAccess을 연결한다.

[Step 2] : 데이터베이스 생성

상단의 set up a query result location in Amazon S3을 클릭하여 쿼리 결과 저장 위치를 설정한다. (s3://mincloud-query-results/folder/)
CREATE DATABASE 문을 입력하여, 데이터베이스를 생성한다.

[Step 3] : 테이블 생성

s3://athena-examples-aws-region/cloudfront/plaintext/ 위치의 Athena 샘플 데이터를 활용한다.
s3://athena-examples-myregion/path/to/data/의 myregion을 Athena를 실행하는 리전 식별자로 바꿔준다.

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS cloudfront_logs (
  `Date` DATE,
  Time STRING,
  Location STRING,
  Bytes INT,
  RequestIP STRING,
  Method STRING,
  Host STRING,
  Uri STRING,
  Status INT,
  Referrer STRING,
  os STRING,
  Browser STRING,
  BrowserVersion STRING
  ) ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.RegexSerDe'
  WITH SERDEPROPERTIES (
  "input.regex" = "^(?!#)([^ ]+)\\s+([^ ]+)\\s+([^ ]+)\\s+([^ ]+)\\s+([^ ]+)\\s+([^ ]+)\\s+([^ ]+)\\s+([^ ]+)\\s+([^ ]+)\\s+([^ ]+)\\s+[^\(]+[\(]([^\;]+).*\%20([^\/]+)[\/](.*)$"
  ) LOCATION 's3://athena-examples-us-east-2/cloudfront/plaintext/';

[Step 4] : 데이터 쿼리

SELECT os, COUNT(*) count
FROM cloudfront_logs
WHERE date BETWEEN date '2014-07-05' AND date '2014-08-05'
GROUP BY os;

AWS Glue

AWS Glue는 완전 관리형 ETL(추출, 변환 및 로드) 서비스로 데이터를 분류, 정리, 보강하고 다양한 데이터 스토어 간에 안정적으로 이동할 수 있다.
AWS Glue는 데이터 세트에서 데이터베이스 및 테이블 스키마를 자동으로 크롤링하여 관련 메타데이터를 AWS Glue 데이터 카탈로그에 저장한다.
AWS Athena에서는 기본적으로 AWS Glue 데이터 카탈로그에 등록된 데이터 세트 및 데이터 원본의 쿼리를 지원한다.
Data Catalog를 사용하여 Athena에서 데이터 조작 언어(DML) 쿼리를 소스로 실행하면, Data Catalog 스키마를 사용하여 기본 데이터 세트에서 통찰력을 추출한다.
데이터 정의 언어(DDL) 쿼리를 실행할 때 정의하는 스키마는 AWS Glue 데이터 카탈로그에 정의된다.
Athena 내의 데이터 원본에서 AWS Glue 크롤러를 실행하여 AWS Glue 데이터 카탈로그에서 스키마를 생성할 수도 있다.

■ QuickSight

Amazon QuickSight는 데이터를 사용하여 시각적 객체를 구축하고, 애드혹 분석을 수행하고, 사업과 관련된 통찰을 빠르게 얻을 수 있는 신속한 비즈니스 분석 서비스
강력한 인 메모리 엔진(SPICE)을 사용하여 AWS 데이터 원본을 완벽하게 검색하고, 조직이 수십만 명의 사용자까지 규모를 조정할 수 있도록 하며, 속도와 응답성이 뛰어난 쿼리 성능을 제공한다.

[Step 1] : 샘플 데이터를 사용하여 단일 시각적 객체가 포함된 분석 만들기

https://quicksight.aws.amazon.com 에 접속 후 계정 생성

샘플 데이터 다운로드 (web-and-social-analytics.csv) 후, 새 분석 > 새 데이터 세트 > 파일 업로드 > 시각화

필드 목록 창에서 Date, Mailing list adds 선택하면, Auto Graph 창에 자동으로 생성된다.

[Step 2] : 준비된 데이터 세트 만들기

우측 상단 [데이터 관리] > [새 데이터 세트] > 기존 데이터 원본에서 웹 및 소셜 미디어 분석 Amazon S3 데이터 원본 > 데이터 세트 편집
[Fields] 창에서 [Twitter followers cumulative] 및 [Mailing list cumulative] 필드를 선택 해제
[Events] 필드에 텍스트 문자열을 0-length 문자열 값으로 대체하는 계산된 필드를 추가 (계산된 필드명 populated_event)
함수 목록에서 ifelse 선택 후, 동식에 추가 함수 및 파라미터 입력 후 생성 (ifelse(strlen({Events})=0,'Unknown',{Events}))
데이터 세트명을 Marketing으로 저장

[Step 3] : 분석 만들기

분석 페이지의 Fields list 창에서 Date 및 Return visitors를 선택
좌측 상단의 [시각적 객체 추가], [시각적 객체 유형] 산점도 선택
필드 목록의 X축에 [Desktop Uniques], Y축에 [Mobile Uniques], 그룹/색상에 [Date] 선택

[Step 4] : 대시보드 만들기

우측 상단 [공유] > [대시보드 게시], 대시보드명 Marketing Dashboard 으로 대시보드 생성
대시보드 공유를 통해 타 사용자와 공유가 가능하다.

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