EBS, Snapshot, AMI-

서버 - 컴퓨팅(CPU / RAM), 하드디스크, 랜카드

EC2 - 인스턴스(컴퓨팅), EBS(하드디스크), 

 

✅  Amazon Elatstic Block Store(EBS)

"EBS는 AWS 클라우드의 Amazon EC2 인스턴스에 사용할 영구 블록 스토리지 볼륨을 제공합니다. 각 Amazon EBS 볼륨은 가용 영역 내에 자동으로 복제되어 구성요소 장애로부터 보호해주고, 고가용성 및 내구성을 제공합니다. Amazon EBS 볼륨은 워크로드 실행에 필요한 지연시간이 짧고 일관된 성능을 제공합니다. Amazon EBS를 사용하면 단 몇 분 내에 사용량을 많게 또는 적게 확장할 수 있으며, 프로비저닝한 부분에 대해서만 저렴한 비용을 지불합니다."

 

- 가상 하드드라이브

- EC2 인스턴스가 종료되어도 계속 유지 가능 

    - EC2인스턴스와 EBS는 네트워크로 묶여 있다. EC2 버전 업그레이드를 해도 네트워크만 변경하면 됨

    - 하나의 EC2 인스턴스가 여러개의 EBS와 연결될 수 있다. 네트워크 연결만 하기 때문

- 인스턴스 정지 후 재 기동 가능 

- 하나의 EBS를 여러 EC2 장학 가능 (EBS Multi Attach)

- 루트 볼륨으로 사용시 EC2가 종료되면 같이 삭제됨

    - 단 설정을 통해 EBS만 따로 존속 가능

- EC2와 같은 가용영역에 존재

- 총 5가지 타입을 제공 

    - 범용 (General Purpose or GP3) : SSD

    - 프로비저닝 된 IOPS (Provisioned IOPS or io2) : SSD

    - 쓰루풋 최적화 (Throughput Optimized HDD or st1)

    - 콜드 HDD (SC1)

    - 마그네틱 (Standard)

 

 

✅  Snapshot

- 특정 시간에 EBS 상태의 저장본

    - EBS에 사진을 찍어둔 개념

- 필요시 스냅샷을 통해 특정 시간의 EBS를 복구 가능

- S3에 보관 

    - 증분식 저장

 

✅  AMI (Amazon Machine Image) 

- EC2 인스턴스를 실행하기 위해 필요한 정보를 모은 단위

    - OS, 아키텍처 타입(32-bit or 64-bit), 저장공간 용량 등

- AMI를 사용하여 EC2를 복제하거나 다른 리전 → 계정으로 전달 가능

- 스냅샷을 기반으로 AMI 구성 가능

 

* 구성

- 1개 이상의 EBS 스냅샷 

- 인스턴스 저장의 경우에는 루트 볼륨에 대한 템플릿 (예 : 운영체제, 애플리케이션 서버, 애플리케이션)

- 사용 권한 (어떤 AWS 어카운트가 사용할 수 있는지)

- 블록 디바이스 맵핑 (EC2 인스턴스를 위한 볼륨 정보 = EBS가 무슨 용량으로 몇개 붙는지)

 

* 총 두가지 타입

- EBS 기반 or 인스턴스 저장 기반 

 

* 타입에 따른 AMI의 생성방법

- EBS: 스냅샷을 기반으로 루트 디바이스 생성

- 인스턴스 저장 : S3에 저장된 템플릿을 기반으로 생성

 

 

1. EBS의 스냅샷을 찍는다.

2. 그 스냅샷을 S3에 저장한다. 

3. S3를 AMI에 등록

4. 이 AMI를 이용하여 EC2에 실행하거나 다른 사람에게 공유를 한다. 

 

 

 

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실습

EBS

위에서 설명했던 볼륨유형 5가지가 보인다. 

잘 모르겠다 싶으면 GP를 쓰면 됨. 좀 싸게 쓰고 싶다 그러면 마그네틱을 쓰면 된다. 

 

인스턴스가 삭제되더라도 나는 EBS를 보관하고 싶으면 '종료 시 삭제'를 체크 해제한다.

 

EC2 내부접속 후,

sudo -s

yum install httpd

service httpd start 

vim /var/www/html/index.html → hello, world!

 

 

 

이미지 생성하기

 

왼쪽 탭에서 이미지 > AMI 로 들어가면 이미지를 확인할 수 있다.

 

이제 다시 EC2 인스턴스 생성을 누르고 '내 AMI'로 인스턴스를 생성한다. 

새로 만들어진 EC2 인스턴스에 연결하고, 

service httpd start를 친다. 

 

잘 나온거를 확인할 수 있다. 

추후 auto scaling 에서 활용할 수 있다.