LBS Auto Scaling

Migration 이전 클라우드 환경에서 적재적소로 서비스를 이용해 기능을 분리하는게 좋음. 코딩으로 따지면 모듈화 지속적 통합 / 지속적 전달코드 -> 빌드 -> 테스트 -> 프로비저닝 -> 배포 -> 모니터링 지속적 통합 -> 테스트지속적 전달 -> 배포지속적 배포 -> 모니터링 AWS 기반 DevOps버전 제어 | CI/CD | 마이크로서비스 | 코드형 인프라 | 모니터링 및 로깅 | 보안 AWS CodeBuild 이점지속적 확장 및 여러 빌드를 동시에 처리관리할 빌드 서버가 없음CloudWatch Events를 통해 빌드 모니터링AWS CodeDeploy모든 인스턴스 및 AWS Lambda로의 배포 자동화애플리케이션 배포 시 가동 중지 시간 방지실패가 감지되면 자동으로 롤백Amazon EC2, A..

1. 네트워킹 VPC 엔드포인트게이트웨이 엔드포인트라우팅 테이블에 지정된 대상다음 서비스를 지원함.Amazon Simple Storage Service(S3)Amazon DynamoDB인터페이스 엔드포인트프라이빗 IP 주소를 사용하는 탄력적 네트워크 인터페이스게이트웨이 엔드포인트보다 많은 서비스 지원AWS PrivateLink 기반2. VPC 피어링 두 개의 **VPC(Virtual Private Cloud)**를 연결하여 서로 다른 VPC의 인스턴스들이 사설 IP 주소를 사용해 통신할 수 있도록 하는 네트워크 연결입니다. 핵심 개념사설 통신: VPC 피어링을 통해 인스턴스는 인터넷 게이트웨이나 VPN 없이도 서로 통신할 수 있음 마치 두 개의 VPC가 하나의 네트워크에 속한 것처럼 작동함분산 관리: 각..

CIDR물리Network IP (시작 아이피)Broadcast IP (마지막 아이피) -> 해커들이 주로 접근하는 아이피IDR 물리 Network IP (시작 아이피) Broadcast IP (마지막 아이피) -> 해커들이 주로 접근하는 아이피 두개를 제외함. BYOIP(Bring Your Own IP) : 많은 기업이 충돌을 피하기 위해 IPv4 공간을 AWS로 가져오고 있음. IAC Tool 1. Terraform: IaC (Infrastructure as Code)Terraform은 인프라를 프로비저닝하는 데 사용. 즉, 서버, 네트워크, 데이터베이스 등 클라우드 자원 자체를 생성, 변경, 삭제하는 역할을 함 인프라의 최종 상태를 선언적으로 정의하며, "무엇을 만들지"에 초점을 맞춤주요 기능: 인프..

그룹네임 부분 전체 주석처리 해주고 버전 오류도 16으로 수정한 뒤 클라우드포메이션 진행 이번 실습에서는 로드벨런서 작업 매핑부분 새로운 보안 그룹으로 수정 새로고침 누르면 대상이 들어옴 로드밸런서 생성하고 상태가 활성이 될때까지 대기 DNS이름 복사 메일이 도착함. 나도 모르는 사이에 구독됨 이렇게 보이스 피싱을 하는건가? 대상이 3개로 왔음. DNS 주소로 접근 성공 메일에 이 부분이 포함되어있으면 LAB6 실습완료!!!

늘 하는 작업 수정안하면 저부분에서 오류 발생 수정 후 클라우드 포메이션 바람. 사이트 접근이 불가능해서 확인해보니 인바운드 규칙을 수정해야 함. 추가 : 15로 된 버전을 16으로 수정해야됨 참고 : 클라우드 포메이션 스택을 삭제하면 생성해줬던 EC2도 같이 날아감. 버전을 바꾸고 스택으로 생성한 EC2를 실행하면 사이트가 열리고 DynamoDB를 찾을 수 없다고 알려줌 이어서 실습 진행 새로고침 했을 때 이게 뜨면 성공 이제 S3 버킷에 파일을 업로드해야 함 클라우드포메이션 LAB5에 출력안에 URL 주소가 들어있음 거기 클릭해서 다운로드 후 S3에 업로드 이제 직원을 추가 이런식으로 추가하고 삭제도 가능함. 변경 확인. 직접 데이터베이스에서 추가할 수 있고 웹페이지 내에서도 수정할 수 ..

빅 데이터 분석 과정전처리 : 데이터 수집 -> 데이터 처리 및 저장 -> 데이터 분석 결과전체과정 : 데이터 수집 -> 데이터 처리 및 저장 -> 데이터 분석 결과 -> 시각화 -> 통찰력 및 의사결정 AWS 환경에서 ETL과 ELT는 데이터 통합 및 분석을 위한 두 가지 주요 방식, 둘 다 여러 소스에서 데이터를 가져와 분석에 적합한 형태로 바꾸는 과정이지만, 데이터 변환(Transformation)이 일어나는 시점과 위치가 다름ETL (Extract, Transform, Load)ETL은 데이터를 **추출(Extract)**한 후, 분석 시스템에 넣기 전에 미리 **변환(Transform)**하고, 마지막으로 변환된 데이터를 목적지 시스템에 **적재(Load)**하는 방식동작 방식: 소스 시스템에..