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모든강의를 구매할 예정입니다.
스프링 강의를 제외하고 구매하고싶습니다만 현재 까지 강의를 들었을때 제가 스프링 서버를 두개를 뛰운다음에 유레카로 로드밸런싱하는것 같은데 필요에따라서(서비스요청이 많아지면)자동적이게 설정한대로 확장하게 만들수 있나요? 이건 젠키스 강의로봐야하나요?
- 오토스케일링 여부
또한 하나의 ec2 에 모든 로직을 넣어서 확장하는게 아니라 여려 ec2 에서 스케일링 하는 강의가있나요?
스프링 배포까지 공부해야할까요?
-ec2 분산 여부
답변 2
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안녕하세요 이도원입니다.
말씀하신 오터스케일링에 대한 부분은 Spring Cloud의 Eureka에서는 서비스별로 CPU 메트릭을 수집하여 스케일링 작업을 해주지는 않습니다. 다만, 스케일링을 위한 별도의 서비스를 추가로 개발하여 작업되도록 구성하실 수 있습니다. (https://www.geeksforgeeks.org/auto-scaling-microservices-with-eureka-and-spring-boot/)
Eureka 대신 Orchestration 도구를 도입하신다면 (K8s, Mesos, Normad 등) 스케줄 관리, 리소스 관리 등을 처리할 수 있습니다. (https://landscape.cncf.io/guide#orchestration-management--scheduling-orchestration)
두번째 질문은, 배포에 관련된 부분이신 것 같습니다. 강의에서는 MSA 학습을 위해 제공되는 예제 애플리케이션에 대해서 Docker 컨테이너 (docker-compose 포함) 형태로 배포하는 것과, 최근 추가된 업데이트 영상에서는 K8s로의 배포에 대해서는 소개하고 있지만, 별도의 EC2별로 배포하는 과정을 소개하고 있지는 않습니다. 다른 강의인 https://www.inflearn.com/course/lecture?courseSlug=%EC%A0%A0%ED%82%A8%EC%8A%A4-ci-cd-%ED%8C%8C%EC%9D%B4%ED%94%84%EB%9D%BC%EC%9D%B8&unitId=124792&subtitleLanguage=ko 에서 클랑우드상에서 여러 EC2에 배포하는 내용에 대해 다루고 있기는 합니다. 참고가 되시면 좋을 것 같습니다.
감사합니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. djsdjdyd123님.
마이크로서비스 아키텍처에서는 자동으로 리소스를 확장하거나 축소할 수 있는 오토스케일링(auto-scaling) 기능이 중요한 요소 중 하나입니다. 여러분의 질문에 따라 관련된 몇 가지 설명과 링크를 제공해드리겠습니다.
오토스케일링:
오토스케일링은 주로 클라우드 서비스 제공업체(AWS, Google Cloud, Azure 등)의 기능을 통해 구현할 수 있습니다. Spring Cloud 과정을 통해 유레카(Eureka)를 사용한 로드 밸런싱을 배우셨으면, 오토스케일링은 해당 클라우드 플랫폼의 기능이나 젠킨스와 같은 CI/CD 도구와 연계하는 방식으로 구현할 수 있습니다. 강의 내용에서는 AWS Elastic Beanstalk 또는 EC2 인스턴스를 이용해 학습할 수 있는 부분이 있을 것입니다.
EC2 분산 배포:
여러 개의 EC2 인스턴스에서 서비스를 분산 배포하는 방법도 마이크로서비스에서 중요한 주제입니다. 이 역시 AWS 등의 클라우드 플랫폼을 활용하여 가능한 방법이며, Terraform과 같은 Infrastructure as Code(IaC) 도구와 함께 활용할 수도 있습니다.
강의 내에서 직접적으로 위 기능을 다루지 않더라도, 클라우드 플랫폼과 DevOps 도구를 이용한 배포와 운영에 대한 개념을 가지고 있으면 진입 장벽을 낮출 수 있습니다. 스프링을 기반으로 한 마이크로서비스 아키텍처를 다루는 강의라면, 아래 링크들을 참고하시면 관련 개념을 이해하는 데 도움이 될 것입니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
완벽한 답변 감사합니다.
진짜 역대급 잘하시고 잘알려주십니다 ㅜㅜㅜ ㅜㅜㅜㅜㅜㅜㅜㅜㅜ
주니어는웁니다 감사합니다 ㅜㅜㅜ