Chae Seungmin

DevOps & carefree life [TMON] Channel Service Dev. Team

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Service 조합 문제

  • [Q18] 큰 이미지를 더 작은 압축 이미지로 변환하는 마이크로서비스를 설계. 사용자가 웹 인터페이스를 통해 이미지를 업로드하면 마이크로 서비스는 이미지를 Amazon S3 에 저장하고, AWS Lambda 함수로 이미지를 처리 및 압축하고, 다른 S3 에 압축된 형태로 이미지를 저장. 내구성이 있는 상태 비저장 구성 요소를 사용하여 이미지를 자동으로 처리하는 솔루션을 설계.
    • S3 Events → SQS Queue → Lambda
      1. Amazon SQS 대기열을 생성. 이미지가 S3 에 업로드될 때 SQS 대기열에 알림을 보내도록 S3 구성.
      2. Amazon SQS 대기열을 호출 소스로 사용하도록 Lambda 함수를 구성.
      3. SQS 메시지가 성공적으로 처리되면 대기열에서 메시지를 삭제.
    • SQS 대기열을 생성하고 이미지가 S3 에 업로드될 때 SQS 대기열에 알림을 보내도록 S3 버킷을 구성하면 Lambda 함수가 상태 비저장 및 내구성 방식으로 트리거 됨.
    • SQS 대기열을 호출 소스로 사용하도록 Lambda 함수를 구성하고 성공적으로 처리된 후 대기열에서 메시지를 삭제하면 Lambda 함수가 상태 비저장 및 내구성 방식으로 이미지를 처리



  • [Q21] 전자 상거래 회사는 AWS 에서 하루 1 회 웹 사이트를 시작. 피크 시간 동안 밀리초 지연 시간으로 시간당 수백만 개의 요청을 처리.
    1. Amazon S3 를 사용하여 다른 S3 버킷에 전체 웹 사이트를 호스팅합니다. Amazon CloudFront 배포를 추가합니다. S3 버킷을 배포의 오리진으로 설정합니다. Amazon S3 에 주문 데이터를 저장합니다.
    2. 여러 가용 영역의 Auto Scaling 그룹에서 실행되는 Amazon EC2 인스턴스에 전체 웹 사이트를 배포합니다. ALB(Application Load Balancer)를 추가하여 웹 사이트 트래픽을 분산합니다. 백엔드 API 에 대해 다른 ALB 를 추가하십시오. MySQL 용 Amazon RDS 에 데이터를 저장합니다.
    3. 컨테이너에서 실행되도록 전체 애플리케이션을 마이그레이션합니다. Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)에서 컨테이너를 호스팅합니다. Kubernetes 클러스터 자동 확장 처리를 사용하여 트래픽 버스트를 처리할 포드 수를 늘리거나 줄입니다. MySQL 용 Amazon RDS 에 데이터를 저장합니다.
    4. Amazon S3 버킷을 사용하여 웹 사이트의 정적 콘텐츠를 호스팅합니다. Amazon CloudFront 배포를 배포합니다. S3 버킷을 오리진으로 설정합니다. 백엔드 API 에 Amazon API Gateway 및 AWS Lambda 함수를 사용합니다. Amazon DynamoDB 에 데이터를 저장합니다.
    • Amazon S3 를 사용하여 다른 S3 버킷에 전체 웹 사이트를 호스팅 (X)
      • S3+CloudFront 조합은 정적 웹 사이트 호스팅 만을 위한 것.
    • RDS 는 기본적으로 Auto Scaling 을 사용하지 않음. 따로 켜야하는데 해당 선택지엔 Auto Scaling 을 사용한단 언급이 없음.
      • RDS 사용 시 Auto Scaling 기능을 사용한다는 언급이 있어야 함.
    • [정답] Amazon S3 버킷을 사용하여 웹 사이트의 정적 콘텐츠를 호스팅. Amazon CloudFront 배포를 배포. S3 를 오리진으로 설정. 백엔드 API 에 Amazon API Gateway 및 AWS Lambda 함수를 사용. Amazon DynamoDB 에 데이터를 저장.
      • 정적인 웹사이트 요소들은 S3 + CloudFront 로 빠르게 제공하고, API Gateway 에서 Lambda 함수를 호출해 DynamoDB 에 데이터 저장 가능.
      • DynamoDB 는 확장성이 뛰어나고 밀리초 단위 액세스를 지원하는 데이터베이스 유형.



  • [Q25] 현재 애플리케이션은 AWS Lambda 함수를 사용하여 Amazon API Gateway 를 통해 정보를 수신하고 Amazon Aurora PostgreSQL 데이터베이스에 정보를 저장. 데이터베이스에 로드해야 하는 대용량 데이터를 처리하기 위해 Lambda 할당량을 크게 늘려야 합니다. 확장성을 개선하고 구성 노력을 최소화하기 위해 새로운 설계 권장 사항은?

  1. Lambda 함수 코드를 Amazon EC2 인스턴스에서 실행되는 Apache Tomcat 코드로 리팩터링합니다. 네이티브 JDBC(Java Database Connectivity) 드라이버를 사용하여 데이터베이스를 연결합니다.

  2. 플랫폼을 Aurora 에서 Amazon DynamoDProvision a DynamoDB Accelerator(DAX) 클러스터로 변경합니다. DAX 클라이언트 SDK 를 사용하여 DAX 클러스터에서 기존 DynamoDB API 호출을 가리킵니다.

  3. 두 개의 Lambda 함수를 설정합니다. 정보를 수신할 하나의 기능을 구성하십시오. 정보를 데이터베이스에 로드하도록 다른 기능을 구성하십시오. Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS)를 사용하여 Lambda 함수를 통합합니다.

  4. 두 개의 Lambda 함수를 설정합니다. 정보를 수신할 하나의 기능을 구성하십시오. 정보를 데이터베이스에 로드하도록 다른 기능을 구성하십시오. Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS) 대기열을 사용하여 Lambda 함수를 통합합니다.

    • 정답 : 4
      • 대기열(SQS)로 병목 현상을 방지할 수 있습니다. 대량의 데이터 처리 + 확장성 개선 = SQS queue + Lambda 조합.

AWS-SAA 개인 공부 관련 포스트입니다.
문제 될 시 삭제 하겠습니다.



처음으로~

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