ecsimsw

처리량 개선이 필요하다.회사가 성장하며 기기 이벤트가 크게 늘었다. 8개월 전까지만 해도 초당 1500건이었던 기기 이벤트가, 이제는 3500건을 넘는다. 한 달 동안의 이벤트 수 변화량만 보더라도, 그 수위가 점점 높아지는 것을 볼 수 있다. 기존 인프라와 로직으로는 늘어난 유입량을 못 따라가고, 곧 지연과 유실로 이어진다. 이벤트 컨슘부터 Ack까지의 흐름 안에는 다양한 로직들이 있다. 그래서 '어떤 구간이 문제다!'라기보다는, 주변 영향을 최소화하면서도 효과적인 개선 방향을 고민한다. 물론 어떤 경우에는 단순히 인프라만 늘리면 해결되는 경우도 많다. 프로세스를 더 띄우고, 스레드 수를 늘리는 게 제일 빠를 수도 있겠지만, 최대한 주어진 자원 안에서 개선하는 방법을 고민하는 게 요즘 우리 팀의 방향..

이벤트 파이프라인우리 회사 기기는 삼성의 Smartthings, LG의 ThinQ, KT, Genie, Kakao, Clova 등 여러 IoT 플랫폼에서 연동되어 사용된다. 서버는 기기의 이벤트를 외부 서버에 전달하여 해당 플랫폼에서 상태 변화나 알림을 반영될 수 있도록 한다. 이벤트 파이프라인은 기기의 연동 정보를 확인하여 이벤트를 전달하거나, 필터링하는 역할을 한다. 만약 이벤트에 지연이 생기거나 유실이 발생한다면, 단순히 기기의 상태 변화가 앱에 반영되지 않는 것을 넘어, 혼자 있는 집에서의 도어락 강제 문 열림 감지, 영업을 종료한 가게에서 발생한 동작 감지, 아기 방에서의 비정상 온도 경보 등, 사용자의 안전과 직결된 문제로 이어질 수 있다. 그래서 기기 이벤트 지연과 유실은 팀에서 가장 유심하..

미들웨어미들웨어는 애플리케이션 사이에서 데이터 흐름을 중계하거나 처리하기 위한 소프트웨어를 말한다. 사실 단순히 큐나 메시지 브로커만을 말하는 줄 알았는데, 정의에 따르면 WAS, GW, MQ, DBMS 등 내가 기존에 생각하고 있던 것보다 더 넓은 범위의 키워드로 생각된다. 요즘 이벤트 서버 성능 개선에 머리를 쓰고 있고, 서버를 구성하는 각 요소들의 성능 개선을 위해선 지금 어떻게 통신하고 있는지부터 알아야겠다는 생각이었다. 특히 톰캣에 요청이 너무 많이 유입이 돼서 에러가 날 때, 에러를 읽고 튜닝할 수 있는 눈이 필요했다. 자주 사용하고 있는 미들웨어들의 기본 설정이나 통신 방식들을 정리한다. # 메시지 브로커와 큐1. Kafka2. RabbitMQ3. Redis pub/sub4. AWS SQS5..

미들웨어미들웨어는 애플리케이션 사이에서 데이터 흐름을 중계하거나 처리하기 위한 소프트웨어를 말한다. 사실 단순히 큐나 메시지 브로커만을 말하는 줄 알았는데, 정의에 따르면 WAS, GW, MQ, DBMS 등 내가 기존에 생각하고 있던 것보다 더 넓은 범위의 키워드로 생각된다. 요즘 이벤트 서버 성능 개선에 머리를 쓰고 있고, 서버를 구성하는 각 요소들의 성능 개선을 위해선 지금 어떻게 통신하고 있는지부터 알아야겠다는 생각이었다. 자주 사용하고 있는 미들웨어들의 기본 설정이나 통신 방식들을 정리한다.# 메시지 브로커와 큐1. Kafka2. RabbitMQ3. Redis pub/sub4. AWS SQS5. Mosquitto와 MQTT# 웹 서버6. Tomcat7. Nginx8. ALB# DBMS9. Mysq..

인프라 다이어트회사는 계속 성장해 왔다. 많은 도전을 해왔고, 그만큼 레거시가 쌓였다. 더 이상 운영하지 않는 서비스도 많고, 기대에 못 미치며 운영되고 있는 서비스도 많다. 이번 클라우드 비용 절감기에선 그런 레거시 인프라를 정리하여,운영 비용를 크게 절감할 수 있었던 경험을 소개하고자 한다. 1. 월 천만 원을 절약한 스케일 다운2. 70억 개의 무의미한 데이터, Atlas MongoDB 부수기3. AWS RI (예약형 인스턴스) 사용, Spot 인스턴스와 Saving plan AWS 자원 정리가장 먼저 사용하지 않는 AWS 자원을 정리했다. 더 이상 사용하지 않고 있던 테스트 용 리소스부터,타겟 그룹이 없는 LB 들이나 연결되지 않은 EIP 같은 자잘한 낭비들을 제거했다.사용하지 않는 CDN을 내리..

대규모 업데이트IoT 서비스를 운영하는 우리 회사는 외부 IoT 플랫폼 위에서 애플리케이션단을 개발해 왔다.재작년부터 플랫폼을 독자적으로 운영하기 위한 준비를 해왔고, 최근에 배포를 마쳤다.아예 플랫폼을 사 와 직접 운영하기로 한 것이다.신규 플랫폼 서버 로직에 문제가 있어 기기 순서가 뒤섞였던 상황그 문제를 수정, 배포하는 과정에서 서버 리소스 부족이 고객들에게 노출되었던 상황특정 앱에서 신규 플랫폼의 특정 기기 사용에 제한이 되는 상황 생각만큼 문제가 많았다.특히 회사 간 엮인 급한 이슈 거리들이 많아 밤도 많이 새웠다. 배포 후 2주일 정도 지난 지금, 여전히 바쁜 나날을 보내고 있다.그래도 커다란 이슈들은 어느 정도 잡히고 작은 이슈들만 남아 있는 상태이다. 지금까지의 업무 경험 중 가장 체력적..

배경 소개 팀에서 새로 인프라 구조, 아키텍처를 구성해야 하는 일이 있었다. 우리 팀은 Container 기반으로 서버를 운영하여, AWS ECS + Fargate를 사용하여 배포하기로 결정했다. 이때 VPC, ECR, ECS의 배포 정책이나 오토 스케일링을 모두 Terraform으로 관리하여 인프라 구성을 코드로 작성할 수 있도록 작업하였다. 이 글에선 이런 구조를 선택한 근거와 함께, 테라폼을 사용해서 얻을 수 있었던 팀 시점의 이점을 소개하려고 한다. ECS + Fargate우선 컨테이너를 사용한 배포를 전제로 하였다. 배포를 위한 파일 관리보다 컨테이너 이미지 관리가 훨씬 쉽고, 컨테이너 런타임만 있는 환경이라면 쉽게 배포하고 앱을 확인해 볼 수 있으니까. AWS의 '이 글'을 참고하여 우리 팀에..

이벤트 전달 구조 개선회사의 기기 이벤트 전달 구조를 SNS+SQS 조합으로 개선한 경험을 소개한다. 기존에는 아래 그림에서 Event producer가 Http로 각 서비스에 이벤트를 전달했는데, 기기가 늘어남에 따라 많아진 이벤트를 빠르게 처리할 수 있으면서도 유실에 안정적인, 그러면서도 서비스 확장에 유연한 아키텍처를 고민하게 되었다. 작은 팀이니만큼 러닝 커브가 적고, 인프라 비용에 큰 부담이 없었으면 좋겠다는 생각이었다. 이벤트 전달 구조 / SQS 도입 이유1. 직접 전달, 이벤트 유실과 의존 문제 Http 직접 전달은 위험하다. 수신하는 서버에 문제가 발생하는 경우, 그 시간 동안 직접 전달된 이벤트는 유실된다. 또 전송자는 수신하는 서버의 정보를 모두 알아야 하기 때문에, 수신 서비스가 늘..