CI/CD 구축을 위한 단계
0. ECS fargate 생성 (Cluster, Service, task-definition, task)
1-1. Bitbucket에 코드 업로드 (git)
1-2. Bitbucket <-> slack 연동 (PR 알람 노티를 위함)
2. Bitbucket <-> AWS API Gateway 연동 with Webhook
3. API gateway -> Lambda 호출
4. Lambda -> S3로 패키지 업로드
5. AWS Codepipeline: S3 -> Codebuild + ECR 연동
6. Codebuild -> Deploy(ECS fargate)
7. ECS <-> LB(ALB) 연동하여 동작 테스트
CI/CD 구축을 위한 첫 번째 절차는, 일단 코드를 배포하기 위한 타겟, 즉 컨테이너를 생성하는 것이다.
이 컨테이너를 관리해주는 게 ECS(Elastic Container Service)인데, ECS 앱을 통해 컨테이너를 생성한다.
컨테이너를 생성하기 위해서는,
1) 클러스터 생성
2) 작업 정의(Task-definition) 생성
3) 서비스(Service) 생성이 필요하다.
1) 클러스터 생성
EC2가 아닌 Fargate를 생성할 예정이므로, 네트워킹 전용을 고른다.
나중에 태그 값으로 생성 리소스들을 확인해보기 위해 태그도 붙인다.
벌써 클러스터 생성이 완료되었다. 클러스터 생성은 큰 어려움이 없다.
2) 작업 정의(Task-definition) 생성
이제는 이 클러스터 내 컨테이너가 어떤 이미지를 쓰고, 자원들은 얼마나 쓸 것인지 정의하는
작업 정의(Task-Definition)을 생성해야 한다. 왼쪽 메뉴에서 '작업 정의'를 클릭한다.
역시 Fargate를 생성할 예정이므로 Fargate를 선택한다.
이름, IAM, 컨테이너 정의를 수행한다.
(이미지를 불러오려면 미리 ECR에 이미지를 push 해놨어야 한다.)
앞으로 이 작업 정의를 사용하는 컨테이너는 위 이미지의 태그값을 사용한다. (그러니 신중하게 하자... 변경하려면 다시 생성해야 한다)
그리고 작업정의를 이어서 진행한다.
가벼운 코드이므로 작업 크기는 작게 잡았다.
작업 정의도 완료되었다.
3) 서비스(Service) 생성
다음은 서비스 생성이다.
서비스란 클러스터의 앞단에서 이 클러스터 내 컨테이너를 몇 개 띄울 것인지, scaling은 어떻게 할 것인지(optional),
로드밸런싱 등의 설정을 하는 곳이다.
역시 FARGATE로 시작할 예정이므로 FARGATE로 설정하고, 작업 정의는 2)에서 정의했던 정의를 들고온다.
클러스터는 1)에서 정의한 클러스터를 들고온다.
그리고 패키지가 업데이트될 때마다 롤링업데이트를 진행할 예정으로, 롤링 업데이트를 설정하고
(롤링 업데이트: 패키지 배포시마다 컨테이너 전체에 업데이트를 한 번에 진행하는 게 아니라, 컨테이너를 하나씩 업데이트해서 서비스 중단이 없게끔 하는 업데이트 방식)
로드 밸런싱을 설정한다.
로드 밸런서는 당장은 설정하지 않아도 문제없으나, 결국엔 패키지가 제대로 배포되었는지 확인을 위해(curl을 통해 확인)
LB까지 설정을 진행한다.
여기서 로드 밸런싱할 컨테이너는 2)에서 만든 작업정의의 컨테이너이므로 Jane-test:3002가 맵핑되어 있다.
이제 로드밸런서에 80포트를 통해 3002번 포트에게 req가 오면, 그걸 Jane-target-grp3이라는 대상으로 보낸다.
사실 :3002를 direct로 사용한다기 보다는, 보통 path를 통해 curl 확인을 하므로 코드에서 설정한 http 경로를 입력한다.
예를들어, 나는 코드에서 아래와 같이 /jane_으로 get을 했을 경우 이렇게 프린트 하라고 정의했기 때문에, 경로를 /jane_으로 입력해준다.
(평가순서는, :80을 사용하는 다른 서비스도 많기 때문에 /path로 분기를 하는데, 어떤 path를 먼저 볼 것인지 하는 우선순위이다.)
이렇게 다 설정을 하면, 서비스도 생성이 완료되었다.
그리고 서비스에 따라 작업(컨테이너)이 생성되었다.
끝!
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