도커&쿠버네티스 7주차 스터디 정리내용

도커&쿠버네티스 7주차 스터디 정리내용

부산에서 매주 진행되는 스터디입니다.

부산에서 다른 스터디 내용을 보실려면 카페 에서 보실수 있습니다.

https://www.udemy.com/docker-and-kubernetes-the-complete-guide 을 공부하고 있습니다

1주차 스터디

• Dockerfile을 이용한 서버 배포

2주차 스터디

• Docker-compose 입문

3주차 스터디

• github를 통해 aws beanstalk로 자동 배포 #1

4주차 스터디

• github를 통해 aws beanstalk로 자동 배포 #2

5주차 스터디

• 복잡한 형태의 서비스를 도커로 배포하기

6주차 스터디

• Docker hub를 Travis를 통해서 자동 배포하기

이번주 스터디 내용

이번주는 저번 시간에 이어서 Dockerhub로 올린 이미지를 aws에 beanstalk로 올리는 걸 진행하도록 하겠다.

4주차에는 바로 도커이미지를 aws beanstalk 로 올리는 걸 진행했었다.

이제는 실제 Production에 사용되는 형태로 진행하는 걸 배워볼 것이다.

여기서 진행된 소스는 여기 Github 에서 받을수 있다.

배우게 되는 내용

• AWS EC2 Task Definition
• AWS VPS 등 기본 설정

AWS EB 설정

aws eb에 여러개의 도커 이미지(client, server, worker)등을 올리기 위해서는 설정 파일이 필요하다.

• Dockerrun.aws.json

AWS ECS Task Definition

Beanstalk 에는 어떻게 컨테이너들이 동작될지를 알수가 없다. 그래서 aws ec2에서는 task definition 기능을 통해서 이미지를 어떻게 동작될지를 정의를 할 수 있다.

• AWS EC2 Task definition
• AWS EC2 Task definition Container parameters

실습

/Dockerrun.aws.json

Dockerhub 에 올라간 tag/name 을 확인하자.

• name : 이미지 이름

• image : 도커 허브에 올라간 이미지 이름

• hostname : docker-compose.yml 에 있는 이름

• essential : 만약 콘테이너가 어떤 이유로 문제가 생겼을 경우 연관되어 있는 다른 컨테이너들을 같이 내릴건지 여부 ( true 이면 다같이 내린다. )

• memory : 각 컨터이너마다 얼마나 메모리를 할당할건지 지정

• portMapping : 외부 포트와 내부 콘테이너 포트를 바인딩

• links : 콘테이너가 연관되어 있는 걸 연결한다.

  

{
    "AWSEBDockerrunVersion" : 2,
    "containerDefinitions" : [
        {
            "name": "client",
            "image": "bear2u/multi-client",
            "hostname": "client",
            "essential": false,
            "memory": 128
        },
        {
            "name": "server",
            "image": "bear2u/multi-server",
            "hostname": "api",
            "essential": false,
            "memory": 128
        },
        {
            "name": "worker",
            "image": "bear2u/multi-worker",
            "hostname": "worker",
            "essential": false,
            "memory": 128
        },
        {
            "name": "nginx",
            "image": "bear2u/multi-nginx",
            "hostname": "nginx",
            "essential": true,
            "portMappings": [
                {
                    "hostPort": 80,
                    "containerPort": 80
                }
            ],
            "links": ["client", "server"],
            "memory": 128
        }
    ]
}

Aws Beanstalk

AWS 콘솔에 들어가서 새로운 어플리케이션을 만들어준다.

• multi-docker

create one > Multi-container Docker 선택

Prod. 구조

Dockerrun.aws.json 내부에는 따로 postgres 와 redis 에 관한 DB 콘테이너가 없다. 그러면 어떻게 설정할까?

기존에 배웠던 개발 구조

배우게 될 배포(Production) 구조

위 그림에서 보다시피 Redis 는 AWS Elastic cache 로 빠져있고 postgres 는 aws rds 로 빼서 사용하고 있는 걸 볼수 있다. 가능하다면 이런 구조를 만드는게 더 이점이 많다고 한다.

이렇게 빼는 이유에 대해서 알아보자.

AWS Elastic Cache (Redis)

• 자동으로 redis 인스턴스를 만들어주고 유지보수 해준다.
• 스케일링하기 쉽다.
• 로깅 및 유지관리
• 보안성이 우리가 하는것보다 전문가들이 하기 때문에 더 안전하다.

AWS RDS (Postgres)

• 자동으로 postgres 인스턴스를 만들수 있고 유지보수 하기도 쉽다.

• 스케일링 하기 쉽다.

• 로깅 및 유지보수하기 쉽다.

• 우리가 하는것보다 안전하다.

• 자동으로 백업 및 롤백 지원

다음에는 내부 콘테이너에 넣어서 하는 방법에 대해서도 공부할 예정이다.

EB와 DB 연결

현재로써는 EB에서는 RDS와 EC 연결을 서로 알수 없는 구조이다. 이걸 연결하기 위해서는 aws 콘솔에서 서로 묶어주는 게 필요하다.

VPC

VPC 에 가보면 MultiDocker-env 라는 security group 이 만들어진 걸 볼 수 있다.

EB 와 DB 간의 연결

Postgres 생성

1. RDS (postgres`) 를 만든다.

하단에 프리티어 체크 박스를 꼭 활성화를 해주자.

3. Postgress 기본 입력

• identifier: multi-docker-postgress
• username : postgres
• password : postgresspassword

Elastic chache (Redis) 생성

Node type 값을 t2로 선택을 하는 걸 꼭 유의하자.

Create Security Group

inbound 설정

각 서비스 Security Group 지정

• 방금 만든 security 설정을 elasticache와 rds 에 지정해준다.

REDIS VPC 지정

RDS 수정

Elastic Beanstalk 수정

EB 환경설정

Redis Host

RDS Host

AWS IAM 키 설정

Service 에서 IAM 검색해서 들어가자

Travis Setting

Travis -> github -> id 설정

Travis.yml deploy 설정

sudo: required
services:
  - docker

before_install:
  - docker build -t bear2u/react-test -f ./client/Dockerfile.dev ./client

script:
  - docker run bear2u/react-test npm test -- --coverage

after_success:
  - docker build -t bear2u/multi-client ./client
  - docker build -t bear2u/multi-nginx ./nginx
  - docker build -t bear2u/multi-server ./server
  - docker build -t bear2u/multi-worker ./worker
  # Log in to the docker CLI
  - echo "$DOCKER_PASSWORD" | docker login -u "$DOCKER_ID" --password-stdin
  # Take those images and push them to docker hub
  - docker push bear2u/multi-client
  - docker push bear2u/multi-nginx
  - docker push bear2u/multi-server
  - docker push bear2u/multi-worker

# add this
deploy:
  provider: elasticbeanstalk
  region: ap-northeast-2
  app: multi-docker
  env: MultiDocker-env
  bucket_name : elasticbeanstalk-ap-northeast-2-234249885524
  bucket_path : docker-multi
  on:
    branch: master
  access_key_id: $AWS_ACCESS_KEY
  secret_access_key:
    secure: $AWS_SECRET_KEY

배포

이제 github master 브랜치에 수정된 내용을 push를 해보고 travis와 beanstalk 에서 결과를 확인하자.

만약에 beanstalk 에 문제가 발생한 경우 Logs 를 통해서 확인 가능하다.

Cleaning Service

테스팅을 완료했으면 aws 리소스들을 삭제하자.

• beanstalk
• rds
• redis
• iam
• security group
• vpn

여기까지 7주차 스터디 내용이다. 다음주부터 본격적으로 쿠버네티스를 통해 관리하는 걸 진행하도록 한다.

참석해주셔서 감사합니다.