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git bash에서 aws cli 명령어를 실행시에 c:\Program Files... bad interpreter 오류가 나오면서 실행이 안 될 때는 다음과 같이 하면 된다.

해결​

~/.bash_profile 에 aws alias를 추가한다.

$ vi ~/.bash_profile
## aws script 경로를 강제로 지정한다
alias aws='python "C:\Program Files\Python\Scripts\aws"'
## 추가 후 저장
$ source ~/.bash_profile

클라우드프론트로 static website hosting 을 할 경우에 삭제된 s3 의 파일이 노출되는 경우가 있다. 캐싱처리되어서 보이는 현상인데 다음과 같이 해결하면 된다.

해결​

Invalidate 기능을 사용해서 캐시를 지워버리자. Cloudfront Distributions > ID 클릭 > Invalidations 에서 Create Invalidation 버튼을 누른다.

Object Paths에 캐시를 지울 경로를 입력한다. 예를 들어 assets/js 하위의 소스 맵 파일만 지운다면 다음과 같다.

/assets/js/*.map

입력 후에 Invalidate 버튼을 누르면 5~10 분 안에 리스트의 Status 가 Completed 로 변하고 기존 캐시가 사라진다.

웹 상에서 파일을 업로드할 때 md5 checksum 오류가 발생해 파일이 전체가 다 안 올라가는 경우도 있고, 세션이 만료되 올라가는 도중에 끊기기도 하는 것 같다.

업로드 방법​

업로드 할 bucket 의 이름을 조회한다.

aws s3 ls

앞이 복사할 폴더이고 뒤가 파일이 복사될 s3 bucket 경로이다.

aws s3 cp ./ s3://{bucket_name}/{path}/ --recursive --exclude "*.mp4" --acl public-read

mp4 를 제외한 폴더의 모든 하위 파일들을 public-read 권한으로 업로드했다.

옵션 확인​

cli docs에서 디테일한 옵션은 확인 가능하다.

설치​

차례대로 실행만 해주면 된다.

## python 설치 안 된 경우
## $ apt install python

## pip 설치
$ curl -O https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
$ python get-pip.py --user

## PATH 등록
$ export PATH=~/.local/bin:$PATH
## aws cli 설치
$ pip install awscli --upgrade --user

$ aws --version

AWS 에서 제공하는 Cloud Git Repository 인 CodeCommit 으로 소스코드를 관리해보자.

설정​

공식 문서가 아주 잘 되어있다. 문서를 보고 시작해도 된다.

• Mac
• Windows

IAM 유저 생성​

IAM 에서 유저를 만든 뒤에 AWSCodeCommitFullAccess 권한을 추가한다.

키 파일 업로드​

ssh 키를 생성하고 Public Key 파일(id_rsa.pub)을 해당 유저의 Security credentials 메뉴에서 업로드한다. 키가 등록되면 SSH key ID가 보이는데 메모해 놓자.

config​

사용할 유저의 ssh config 를 설정해줘야한다. User 에 들어가는 값은 위에서 적어놓은 SSH key ID 값이다.

$ vi ~/.ssh/config

## 아래 내용을 맨 위에 넣어주자.
Host git-codecommit.*.amazonaws.com
  User EXAMPLEEXAMPLEEXAMPLE
  IdentityFile ~/.ssh/id_rsa

## 저장한 뒤 권한을 바꿔준다.
chmod 600 ~/.ssh/config

테스트​

설정이 완료된 후에 서울리젼으로 ssh 연결을 시도해보자.

$ ssh git-codecommit.ap-northeast-2.amazonaws.com

## 다음과 같은 메세지가 리턴되면 성공이다.
You have successfully authenticated over SSH. You can use Git to interact with AWS CodeCommit. Interactive shells are not supported.Connection to git-codecommit.
ap-northeast-2.amazonaws.com closed by remote host.
Connection to git-codecommit.ap-northeast-2.amazonaws.com closed.

연동​

이제 AWS CodeCommit 과 내 소스를 연결시켜보자.

## 이미 존재하는 프로젝트의 경우
$ git remote remove origin
$ git remote add origin ssh://git-codecommit.ap-northeast-2.amazonaws.com/v1/repos/레파지토리명

## 처음 시작하는 경우
$ git clone ssh://git-codecommit.ap-northeast-2.amazonaws.com/v1/repos/레파지토리명

## 권한이 없거나 ssh 계정을 물어볼 때
## origin의 path 앞에 SSH key ID를 추가하자
$ git remote add origin ssh://EXAMPLEEXAMPLEEXAMPLE@git-codecommit.ap-northeast-2.amazonaws.com/v1/repos/레파지토리명

git pull origin master시에 정상적으로 가져오는 걸 확인할 수 있다.

ssh 연동이 잘 되지 않을시​

메뉴얼대로 따라해도 연동이 안될 때는 당황하지 말고 IAM > Users > Security credentials에서 HTTPS Git credentials for AWS CodeCommit를 만들어주고 CodeCommit Repository 연결을 http로 하면 된다.

Webhook​

Github, Bitbucket 와 달리 Webhook 설정하는 법이 조금은 복잡하다. (GCP 의 Pub/Sub 와 비슷한 느낌)

CodeDeploy 서비스를 사용하면 쉬워질 것 같은데, 그럼 CodePipeline 도 쓰고 싶을 것 같고 CI 세팅을 해야되고 다음 기회에

Lambda​

람다는 웹(URL)으로 호출할 수 있는 Javascript function 이다.

Lambda 설정​

먼저 Lambda > 함수 > 함수생성 > 새로 작성 메뉴에서 webhook 이란 이름의 함수를 생성한다. 트리거 구성 메뉴에서 CodeCommit 을 선택하고 입력 폼을 잘 채워주자.

기존 브랜치로 푸시, master 브랜치를 선택했다. 사용자 지정데이터에는 webhook 을 걸 URL 경로를 넣어준다. (예: https://yourdomain.com/webhook)

소스​

이미 세팅된 함수를 사용하자.

"use strict";

const url = require("url");
const https = require("https");

exports.handler = (event, context, callback) => {
  const webhook_url = event.Records[0].customData;

  if (!webhook_url) {
    const error = new Error("Web-hook URL not provided as custom data.");
    callback(error);
  } else {
    console.log("POST web-hook to " + webhook_url);
    const options = url.parse(webhook_url);
    options["method"] = "POST";

    const req = https.request(options, (res) => {
      let body = "";
      console.log("Status:", res.statusCode);
      console.log("Headers:", JSON.stringify(res.headers));
      res.setEncoding("utf8");
      res.on("data", (chunk) => (body += chunk));
      res.on("end", () => {
        console.log("Successfully triggered web-hook.");
        // If we know it's JSON, parse it.
        if (res.headers["content-type"] === "application/json") {
          body = JSON.parse(body);
        }
        callback(null, body);
      });
    });

    req.on("error", callback);
    req.end();
  }
};

https 커넥션이 아닌 경우 http 모듈을 사용해서 request 를 보내면 될 것 같다.

등록 후엔 CodeCommit > 트리거 > webhook > 트리거 테스트를 진행하면 정상적으로 호출이 된다.

로그​

호출 로그는 CloudWatch > 로그에서 생성한 Lambda 명으로 확인할 수 있다.

로그 스트림이 설정되지 않았을 경우엔 Lambda > 구성 > 기존 역할에 표시된 역할(Rule)이 해당 Lambda 함수를 잡고 있는지 확인해야한다. IAM > Rules > 해당 룰 > Permissions에서 Show policy를 누르면 Resource 속성에서 확인할 수 있고 다르다면 제대로 연결시켜주면 된다.

여담​

• AWS Korea week in review에 소개되었다.

ECS 는 서울 리젼이 아직 없어서 그런가, 구글링해도 사용할만한 데이터가 너무 적었다. (기초 설명은 잘 되있다. 하지만 Hello World Application 을 올리려고 ECS 를 쓰는 건 아니니까..)

용어​

Cluster​

Amazon ECS 클러스터는 작업을 배치할 수 있는 컨테이너 인스턴스의 논리적 그룹화입니다. 이 공식 설명을 보고 Cluster 에 대한 감을 잡기가 쉽지 않았다.

• 간단히하면 Docker Container 를 올리는 EC2 Instance 이다.
• K8S 의 그 클러스터이다.

Task​

• Task 는 작업이라고 번역되며, 하나의 Task Definition JSON 은 하나의 Docker-compose YAML 이라고 보자.

Container Definition​

• 배포되는 각 컨테이너의 정의
• 파드의 개념

Task Definition​

• 컨테이너의 집합인 Task의 정의
• 파드의 개념

Service​

Amazon ECS 는 단일 ECS 클러스터에서 작업 정의에 지정된 수("원하는 개수")의 인스턴스를 동시에 실행 및 관리할 수 있게 해줍니다. 어떤 이유로 작업이 실패 또는 중지되는 경우 Amazon ECS 서비스 스케줄러가 작업 정의의 다른 인스턴스를 시작하여 이를 대체하고 서비스의 원하는 작업 수를 유지합니다.

• Task 를 자동으로 관리할 수 있게 하는 기능, LB 나 Auto Scaling 모두 여기서 적용이 된다.
• 롤링 업데이트 시에 배포 및 오토 스케일링을 담당한다.
• K8S의 서비스, 디플로이먼트, 레플리카세트의 역할

Repository​

AWS Docker 레지스트리 서비스로 AWS Private DockerHub 라고 보자.

네트워크 모드​

볼륨 생성​

-v 또는 --volume 으로 Host 의 폴더를 Mount 하는 기능이 꼭 필요한데, 설정 창에선 찾기가 너무 힘들었다. ECS 에서는 작업 정의 생성 시에 하단에 볼륨 추가 를 꼭 먼저 클릭해 볼륨부터 추가해야한다.

이름엔 --name 옵션 사용하듯이 닉네임을 넣고 소스 경로엔 Host directory 경로를 넣자.

추가가 되면 컨테이너 추가 시에 탑재 지점 메뉴의 소스 볼륨 select box 에서 선택할 수 있다.

이 짓을 하는 것보단 공식 문서의 Task Definition JSON Parameter 를 보고 JSON 으로 때려박는게 편하다.

예시 JSON 은 아래와 같다. (3306 과 3307 을 열고 Host 의 Data 폴더를 Mount 하는 기본 구성의 MariaDB Image)

{
  "requiresAttributes": [
    {
      "value": null,
      "name": "com.amazonaws.ecs.capability.docker-remote-api.1.21",
      "targetId": null,
      "targetType": null
    }
  ],
  "taskDefinitionArn": "your task definition arn",
  "networkMode": "bridge",
  "status": "ACTIVE",
  "revision": 3,
  "taskRoleArn": null,
  "containerDefinitions": [
    {
      "volumesFrom": [],
      "memory": null,
      "extraHosts": null,
      "dnsServers": null,
      "disableNetworking": null,
      "dnsSearchDomains": null,
      "portMappings": [
        {
          "hostPort": 3306,
          "containerPort": 3306,
          "protocol": "tcp"
        },
        {
          "hostPort": 3307,
          "containerPort": 3307,
          "protocol": "tcp"
        }
      ],
      "hostname": null,
      "essential": true,
      "entryPoint": null,
      "mountPoints": [
        {
          "containerPath": "/var/lib/mysql",
          "sourceVolume": "dbdata",
          "readOnly": null
        }
      ],
      "name": "maria",
      "ulimits": null,
      "dockerSecurityOptions": null,
      "environment": [
        {
          "name": "MYSQL_DATABASE",
          "value": "db"
        },
        {
          "name": "MYSQL_PASSWORD",
          "value": "db_pw"
        },
        {
          "name": "MYSQL_ROOT_PASSWORD",
          "value": "root_pw"
        },
        {
          "name": "MYSQL_USER",
          "value": "db_user"
        }
      ],
      "links": null,
      "workingDirectory": null,
      "readonlyRootFilesystem": false,
      "image": "mariadb:latest",
      "command": [
        "mysqld",
        "--character-set-server=utf8",
        "--collation-server=utf8_general_ci"
      ],
      "user": null,
      "dockerLabels": null,
      "logConfiguration": null,
      "cpu": 0,
      "privileged": null,
      "memoryReservation": 500
    }
  ],
  "placementConstraints": [],
  "volumes": [
    {
      "host": {
        "sourcePath": "/ecs/dbdata"
      },
      "name": "dbdata"
    }
  ],
  "family": "mariadb"
}

고민​

Container 를 Task 별로 생성해야하는데, 그럼 Task JSON 에서 link 옵션을 연결할 수가 없다. 이 경우엔 어떻게 Task Definition 을 짜야되나? EC2 에 접근해서 매번 link 를 생성해서 다시 올려야되나?

이 부분을 해결하기 위해선 ecs-task-kite를 사용하거나 VPC 를 구성해 수동으로 연결해 주는 방법 밖에 없다.

쉬운 방법으로 가자면 DB 는 (모든 컨테이너가 하나의 데이터를 바라봐야하는) RDS나 ElastiCache처럼 AWS 의 서비스 사용하고 VPC 를 구성해 Backend, Frontend 단의 서버만 ECS Task 를 만들어서 가변적으로 돌리는 게 좋아보인다.

물론 동기화를 할 수도 있는데... 삽질할 시간에 더 잘 나온 포스팅을 기다려본다.

여담​

그냥 모니터링 컨테이너 하나 더 띄우고, HAProxy 컨테이너 올리고 EC2 에 다 때려박고 싶다.

AWS Korea week in review에 소개되었다.

AWS의 생태계에 들어가기 위해선 먼저 용어에 익숙해져야 될 것 같았다. 사용법은 쉬운데.. 약어가 처음 접하는 사람에게 조금 부담스러웠다.

용어​

여담​

전체적으로 GCP보다 용어가 직관적이지 않은 느낌 (App Engine, Compute Engine을 보면 얼마나 멋진가)이였는데, 풀어 놓고 적어보니 GCP도 AE, CE 이렇게 적으면 못 알아 먹었겠구나.