들어가며

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안녕하십니까. GS네오텍 최준승입니다.

1월 업데이트 리뷰가 늦었습니다. 우선 리인벤트 이후에 뭔가 확 눈에 띌만한 업데이트가 없었구요. 고만고만한 업데이트들이 파편처럼 흩어져 있다 보니 이걸 어떤식으로 풀칠해서 보여줄까 고민이 많았습니다. 몇년째 같은 고민을 하고 있는데 길게 생각해봤자 딱히 정답이 없는 것 같네요.

오늘은 제 임의대로 카테고리를 나누고. 카테고리별로 붙어있는 단위 업데이트를 두세개씩 소개해 드리려고 합니다. 앞서 말씀드린대로 오늘 다루는 내용중에 매우 중요한 업데이트는 없습니다. 만일 정말 중요한 것이라면 단위 포스트로 내용을 분리하고, 남은 것들을 이런식으로 묶어서 소개하는게 맞겠죠. 대신 업데이트와 관련된 배경이나 효용을 좀 더 풍성하게 전개해 보려고 합니다.

핑계가 기네요. 시작하겠습니다.

AWS Backup 서비스 기능 개선

AWS Backup 서비스는 AWS 환경의 다양한 스토리지들의 백업 작업을 일원화해서 관리해주는 녀석입니다. 제 기억으로 만으로 1년전쯤에 출시된 서비스구요. 개인적으로 관리/운영 측면에서 정말 많은 이점을 선사한다고 생각합니다. 이번에 이 서비스에 자잘한 업데이트가 좀 많아서 한꺼번에 소개합니다.

▨ AWS Backup supports Cross-Region Backup​

AWS Backup 서비스에서 Cross-Region 백업 기능을 제공합니다. 단순히 비지니스 연속성이나 DR 관점에서 봤을때, 리전을 벗어나는 위치에 주기적으로 복제본을 만들 수 있다는건 큰 장점입니다. 이번에 출시된 기능은 백업 원본이 타 리전에 저장되는 방식은 아니구요. 백업 원본은 스토리지의 위치와 동일한 리전에 저장하되, 여기에 대한 Copy본을 복수의 리전에 자동 생성하도록 만들어주는 기능입니다. Backup Plan 단위로 해당 설정이 들어가기 때문에, 해당 Plan에 붙어있는 모든 백업 객체들이 Cross-Region 설정에 따라 Copy본을 생성한다는 점에 유의하세요.​

▨ AWS Backup adds support for Amazon Elastic Cloud Compute (EC2) instance backup​

AWS Backup 서비스에서 지원하는 백업 대상은 어떤것들이 있는지 아시나요? EBS / EFS / RDS / Storage Gateway / DynamoDB 등이 있습니다. 백업 대상을 리소스ID 기준으로 지정할 수도 있었구요. 특정 태그 기준으로 식별하는것도 가능했습니다. 물론 후자를 권장합니다. 전자의 경우 리소스ID를 기준으로 백업 대상을 지정할 때 EC2의 인스턴스ID를 지정하는 것이 가능(물론 태그 단위로도 EC2 인스턴스를 식별 가능)​해졌습니다. 기존에도 EBS 볼륨 단위로 지정할 수 있었으니 뭐가 다르냐고 생각하실 수도 있는데요. EC2 인스턴스를 지정하면 거기에 붙은 EBS 볼륨을 한번에 백업해주니 사용자 입장에서 더 편해진 셈이구요. AMI 형태로도 만들어주는 모양입니다. 그럼 이후 복원도 더 편해지겠죠? 

▨ AWS Backup Delivers Fast Restore Experience for Amazon Elastic File System (EFS) Item-Level Recovery​

마지막 단위 업데이트입니다. EFS 백업본으로부터 복원할때 특정 파일이나 path 기반으로 일부만 복원하는 기능을 제공한다고 합니다. 백업본 중 일부의 데이터만 필요한 경우 기존에는 먼저 전체를 복원하고 필요한 부분만 긁어서 쓰는 방식이었다면. 앞으로는 복원 단계부터 필요한 부분만 지정해서 살릴 수 있다는 뜻이죠. RTO나 비용 측면에서 이점이 있을듯 합니다.

AWS Systems manager 서비스 기능 개선

AWS를 얼마나 숙련된 수준에서 쓰고 있는지 판단하는 기준은 여러가지가 있습니다. 저는 보통 리소스에 태그가 예쁘게 달려 있는지를 봅니다. 보통 태그가 일정 규칙으로 잘 달려있다면, 그 회사는 AWS를 효율적으로 사용하고 있을 확률이 높습니다. 왜냐면 태그는 객체 디스커버리부터 권한 제어, 비용 관리까지 폭넓은 분야에 활용되기 때문입니다. 그리고 간혹 AWS Systems manager를 잘 쓰는 곳도 (아주 드물게) 있는데요. 이런 곳들은 정말 하드하게 AWS를 쓰는 회사일 확률이 높습니다. 그만큼 제공하는 기능이 많고, AWS 자원을 통합 관리하는데 좋은 도구라서 그렇습니다. 업데이트도 매우 잦은데요. 1월에도 오밀조밀한 업데이트가 몇가지 있었습니다. 중요도는 높지 않지만 AWS Systems manager 서비스를 한번 훑어본다는 차원에서 같이 살펴보시죠.

▨ Introducing AWS Systems Manager Change Calendar​

AWS 관리 콘솔에서 Systems manager 서비스에 들어가보시면 좌측 탭에 "Change Calendar"라는 메뉴가 하나 추가되었습니다. 새로운 기능은 뭐니뭐니해도 컨셉이 무엇이고, 어떤 효용이 있는지를 파악하는것이 중요한데요. 이름만 봐서는 감이 잘 오지 않으니 예를 하나 들어보겠습니다. Systems manager에서 매일 1회 특정 패키지의 업데이트를 확인하고, 업데이트가 있으면 패치를 수행하는 작업이 정의되어 있다고 가정해 보겠습니다. 이것은 정기적인 메인터넌스 작업이지만, 어떤때는 수행을 하고(평시) 어떤때는 수행을 하고 싶지 않을 수(트래픽이 많은 성수기 등) 있습니다. 이때 작업을 매번 재지정하는 방식이 아니라 작업 설정은 그대로 두고 Change Calender에 Open(허용)/Closed(거부) 기간을 정의해 Open된 기간에만 작업이 수행되도록 만들면 어떨까요? 작업의 수가 많다면 이런식의 통합 제어는 관리 효용이 더 커질 수 있습니다. 이해가 가시나요? 잘 안가신다면 AWS Blog에 나온 예시를 살펴보시기 바랍니다.

▨ AWS Systems Manager now provides flexible reboot options for patching​

Systems manager라는 서비스 하위에 Patch Manager라는 단위 기능이 있습니다. 여기에서 설정한 Patch Baseline에 따라 주기적으로 패치작업을 수행해주는 일종의 자동화 서비스인데요. 패치를 설치한 이후에 reboot이 발생하지 않도록 하는 옵션이 새로 생긴 모양입니다. 재부팅이 필요없는 형태의 패치거나, 어플리케이션이나 프로세스의 가용성을 최대한 보존해야 하는 환경에서 활용할 수 있다고 하네요. 

▨ AWS Systems Manager Quick Setup now supports targeting all instances​

이건 정말 사소한 업데이트입니다. Systems manager에 Quick Setup이라고 하는 일종의 위저드(?)같은 소메뉴가 있는데요. 여기서 작업의 대상이 되는 Target을 설정할때 "모든 인스턴스를 지칭"할 수 있는 선택지가 하나 추가되었다는 내용입니다. 여기서 지칭하는 타겟의 범위는 "모든 리전이 아닌 해당 리전 내의" 모든 인스턴스입니다. 

AI/ML 관련 2개 서비스, 서울 리전 출시

여러분도 아시다시피 AWS에서는 다양한 계층의 AI/ML 서비스를 제공하고 있습니다. Sagemaker 같이 모델링은 직접 수행하되 알고리즘 활용이나 인프라에 대한 관리 부담을 줄여주는 서비스가 있는 반면, Translate나 Polly같이 이미 AWS가 모델은 다 구비해놓고 데이터만 넣으면 바로 결과를 뱉어주는 상위(?) 수준의 서비스도 있습니다. 그리고 그 중간 지점에 (인프라는 고려하지 않고 데이터 기반으로 모델링을 수행하는) 몇가지 서비스들이 있는데요. 여기에 해당하는 2개의 서비스가 서울 리전에 정식 출시되었습니다. 무슨 서비스인지 한번 살펴보시죠.

▨ Amazon Forecast now available in Seoul (Asia Pacific) region​

첫번째는 Forecast라는 서비스가 서울 리전에 출시되었습니다. 시계열(Time Series) 데이터를 기반으로 미래를 예측할 수 있는 서비스입니다. 예를 들면 판매량이나 자원 사용량 같이 시간값을 기반으로 오르락 내리락하는 값들을 분석할 수 있습니다. 사용자는 데이터 세트를 준비하고, 적당한 알고리즘만 선택하면(또는 알고리즘 선택 범위까지 위탁), 알아서 Forecast라는 완전관리형 서비스가 데이터를 분석한 후에 해당 모델 기반으로 미래의 예측값을 추정할 수 있습니다.​

▨ Amazon Personalize is now available in Asia Pacific (Seoul)​

Personalize라는 서비스도 서울 리전에(20년 1월) 정식 출시되었습니다. 데이터 Set만 적절하게 부어주면 알아서 해준다는 서비스 컨셉은 Forecast와 비슷합니다. 다만 분석하는 데이터 범주가 Forecast와 다릅니다. Personalize는 맞춤형 추천이나 유사 항목 등 개인화 추천과 관련된 예측을 제공하는 서비스입니다. 사용자 정보 / 가격 같은 항목 정보와 구매 이력 / 클릭 등의 이벤트 정보를 기반으로 고객 모델을 학습하고 이를 가지고 개인화 추천과 관련된 유의미한 정보를 추출할 수 있습니다.

마치며

나머지 내용들도 몇꼭지 더 있는데. 중요도가 높지 않아서 일부만 간단히 소개하고 마무리하겠습니다.

AWS는 서비스와 관련된 읽기 자료가 엄청 풍부한 편입니다. 서비스 Document도 그렇고, 각종 세션 자료도 온라인에서 쉽게 찾아볼 수 있습니다. 더불어 유료 교육부터 무료 강좌까지 학습하는 플랫폼도 꽤나 잘 되어 있는데요. 특히 조금만 찾아보면 일정 수준 이상의 무료강좌가 생각보다 많습니다. 지난 1월에 새로 런칭된 무료 강좌들을 몇개 소개해 드리겠습니다. (단, 모두 영문 버전입니다)

• [aws.training] Architecting Serverless Solutions
• [aws.training] AWS Transit Gateway Networking and Scaling
• [edX] Building Containerized Applications on AWS

그럼 마칩니다. 2월 리뷰로 다시 만나요. 끝.