말 그대로 인스턴스를 미리 예약(구매)하는 것이다. 내가 사용할 인스턴스를 1년 이상 약정하고 그 만큼의 할인 혜택(최대75%)을 받는 것이다. 인스턴스 서비스를 제공하는 Amazon EC2, RDS, ElastiCache, OpenSearch, Redshift 등이 대상이다. 일단 인스턴스를 미리 생성해서 사용하다가, CPU/MEM 등이 적절한 인스턴스 사양을 찾아 최대한 빨리 RI 를 적용하는 것이 이득이다. 1년도 사용하지 않을 계획이라면 쳐다도 보지 않는 것이 좋다;
RI 설정
해당 서비스의 대시보드에 들어가면 좌측 메뉴에 예약 인스턴스(Reserved Instance), 예약 노드 등이 있는데 이곳에서 RI 를 생성하면 된다. 부수적인 옵션이 각각 있지만, 공통적으로 사용할 인스턴스 사양, 결제방법 등이 중요하다.
결제방법 (1년/3년)
선결제 없음 : 매달 할인 받은 금액으로 결제
부분 선결제 : 반 선결제 하고, 매달 할인 받은 금액 결제
전체 선결제 : 즉시 전체 결제하고 1년/3년 사용
전체 선결제는 즉시 결제이므로 3가지 결제방법 중 할인율이 가장 크다. 선결제 없음은 초기 비용이 발생하지 않지만 3가지 결제방법 중 할인율이 가장 적다. 1년/3년을 무조건 사용할 예정이라면 전체 선결제를 선택하면 되고, 그 안에 사양 업그레이드 등 변화가 예상되는 경우는 선결제 없음을 선택하는 것이 좋다. 사용하던 하지 않던 구매하는 순간 요금은 발생되므로 주의해야... 해당 RI 가 만료되면 온디맨드 요금으로 변경되므로, 수동 재계약. (예약 구매 가능)
EC2 RI 사용 예)
예1) 1일부터 c5.xlarge 를 이용해오다, 15일에 해당 서비스의 ri 를 구매할 경우 - 적용시간부터 ri 요금이 적용된다.
예2) 1일부터 c5.xlarge 를 이용해오다, 15일에 c5.2xlarge 로 교체할 경우 (인스턴스 크기 유연성: 같은 리전의 정규화 시간당 유닛만큼 할인) - 15일부터 사용하는 c5.2xlarge(16) 의 요금중, 기존 사용중인 c5.xlarge 의 정규화 시간당 유닛(8)만큼 할인 받고, 나머지 c5.xlarge(8) 의 온디맨드 요금 발생
예3) RI 구매했지만 서비스를 그만 사용할 경우 - Marketplace 에 등록하여 남은 사양만큼을 타인에게 판매.
표준 타입이 아닌 컨버터블 타입의 RI 를 사용한다면, 다른 인스턴스 패밀리(m, x, r...), 운영 체제 또는 테넌시를 변경할 수 있는 여러가지 옵션들이 있으며 다른 RI 와 병합도 가능하다. (비싼 요금에서 싼 요금으로의 변경은 불가능하다...) 컨버터블 타입의 경우, 요구조건이 까다로워서 AWS 문서를 확인하는 편이 확실할 듯 하다. EC2 가 아닌 다른 대부분의 다른 서비스 RI 는 수정/삭제가 불가능하므로, 마찬가지로 주의해서 생성해야 한다. RDS, ElastiCache, OpenSearch, Redshift...
요금 비교
권한이 있다면(ViewBilling,ViewAccount, ...), 비용(Cost) 대시보드에서는 최근 사용해 온 서비스 들로부터 RI 권장사항도 확인할 수 있다. 또는, 본인이 사용하는 서비스의 인스턴스 사양의 온디맨드 요금과 예약 인스턴스 요금을 구글에서 검색해 본다.
초창기에 EKS 를 fargate 로 세팅한 후에 모니터링을 위해 prometheus 까지 만들어 놓으려다가, 실패하고 이제야 설치를 해봤다. 기억으로는 아마도 fargate 때문이었다. 그때까지만 해도 대부분 문서들이 전부 EC2 기반이라 삽질 조금 하다가 깔끔하게 접었었다.
지금은 Fargate / EC2 상관없이 AWS 에서 제공하는 AMP(Amazon Managed Service for Prometheus) 를 이용하면 쉽게 연동이 가능할 것 같은데, 역시나 서울 리전은 아직 해당 서비스를 제공하지 않는다. 그리하여 짬 내서 다시 한번 시도해 보았다.
일단 나는 EC2 를 쓸 생각이 없었는데, Prometheus 는 Fargate 로 설치할 수 없다. Prometheus 의 시계열 데이터베이스가 컨테이너 재시작 중에 손실되지 않도록 영구 볼륨(Persistent Volumes) 을 사용하여 Prometheus 에 지속성을 제공해야 한다. 그러려면 우선 EKS 에서 EC2 노드 그룹 (Node Group) 을 생성해야 한다.
1. Add Node Group
노드 그룹을 생성할 때는, 노드 IAM 역할(role) 을 필요로 한다.
IAM 대시보드에서 아래 두가지 정책을 포함하는 역할(ex. EksEC2nodeGroupRole) 을 만든다. - AmazonEKSWorkerNodePolicy - AmazonEC2ContainerRegistryReadOnly
또한, 쿠버네티스의 서비스계정에서 IAM 역할을 사용할 수 있도록 Amazon VPC CNI plugin 을 구성한다.
# aws-node 서비스계정 생성/업데이트
$ eksctl create iamserviceaccount \
--name aws-node \
--namespace kube-system \
--cluster my-cluster \
--role-name "AmazonEKSVPCCNIRole" \
--attach-policy-arn arn:aws:iam::aws:policy/AmazonEKS_CNI_Policy \
--override-existing-serviceaccounts \
--approve
2023-01-31 17:42:15 [ℹ] eksctl version 0.75.0
2023-01-31 17:42:15 [ℹ] using region ap-northeast-2
2023-01-31 17:42:16 [ℹ] 1 iamserviceaccount (kube-system/aws-node) was included (based on the include/exclude rules)
2023-01-31 17:42:16 [!] metadata of serviceaccounts that exist in Kubernetes will be updated, as --override-existing-serviceaccounts was set
2023-01-31 17:42:16 [ℹ] 1 task: {
2 sequential sub-tasks: {
create IAM role for serviceaccount "kube-system/aws-node",
create serviceaccount "kube-system/aws-node",
} }2023-01-31 17:42:16 [ℹ] building iamserviceaccount stack "eksctl-my-cluster-addon-iamserviceaccount-kube-system-aws-node"
2023-01-31 17:42:16 [ℹ] deploying stack "eksctl-my-cluster-addon-iamserviceaccount-kube-system-aws-node"
2023-01-31 17:42:16 [ℹ] waiting for CloudFormation stack "eksctl-my-cluster-addon-iamserviceaccount-kube-system-aws-node"
2023-01-31 17:42:33 [ℹ] waiting for CloudFormation stack "eksctl-my-cluster-addon-iamserviceaccount-kube-system-aws-node"
2023-01-31 17:42:49 [ℹ] waiting for CloudFormation stack "eksctl-my-cluster-addon-iamserviceaccount-kube-system-aws-node"
2023-01-31 17:43:09 [ℹ] waiting for CloudFormation stack "eksctl-my-cluster-addon-iamserviceaccount-kube-system-aws-node"
2023-01-31 17:43:26 [ℹ] waiting for CloudFormation stack "eksctl-my-cluster-addon-iamserviceaccount-kube-system-aws-node"
2023-01-31 17:43:26 [ℹ] serviceaccount "kube-system/aws-node" already exists
2023-01-31 17:43:26 [ℹ] updated serviceaccount "kube-system/aws-node"
role 과 serviceAccounts 설정을 마쳤으면 eks 대시보드에서 노드 그룹을 추가/확인 한다. (node 수는 1개만 설정했다. 100G)
$ kubectl get pods -w -n kube-system
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
aws-node-q123f 1/1 Running 0 4h5m
kube-proxy-abcmh 1/1 Running 0 4h5m
...
EKS 콘솔의 추가기능에서 Amazon EBS CSI 드라이버(v1.23 버전부터 EC2 노드그룹 사용시 필요) 를 설치해야 하는데 IAM 역할을 미리 생성 해준다. (해당 권한이 올바로 설치되지 않으면 아래 storage 가 생성되지 못한다.)
# prometheus install
$ helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
$ helm install prometheus prometheus-community/prometheus \
--namespace prometheus \
--set alertmanager.persistentVolume.storageClass="gp2" \
--set server.persistentVolume.storageClass="gp2"
NAME: prometheus
LAST DEPLOYED: Tue Jan 31 13:04:08 2023
NAMESPACE: prometheus
STATUS: deployed
REVISION: 1
NOTES:
The Prometheus server can be accessed via port 80 on the following DNS name from within your cluster:
prometheus-server.prometheus.svc.cluster.local
Get the Prometheus server URL by running these commands in the same shell:
export POD_NAME=$(kubectl get pods --namespace prometheus -l "app=prometheus,component=server" -o jsonpath="{.items[0].metadata.name}")
kubectl --namespace prometheus port-forward $POD_NAME 9090
The Prometheus alertmanager can be accessed via port on the following DNS name from within your cluster:
prometheus-%!s(<nil>).prometheus.svc.cluster.local
Get the Alertmanager URL by running these commands in the same shell:
export POD_NAME=$(kubectl get pods --namespace prometheus -l "app=prometheus,component=" -o jsonpath="{.items[0].metadata.name}")
kubectl --namespace prometheus port-forward $POD_NAME 9093
#################################################################################
###### WARNING: Pod Security Policy has been disabled by default since #####
###### it deprecated after k8s 1.25+. use #####
###### (index .Values "prometheus-node-exporter" "rbac" #####
###### . "pspEnabled") with (index .Values #####
###### "prometheus-node-exporter" "rbac" "pspAnnotations") #####
###### in case you still need it. #####
#################################################################################
The Prometheus PushGateway can be accessed via port 9091 on the following DNS name from within your cluster:
prometheus-prometheus-pushgateway.prometheus.svc.cluster.local
Get the PushGateway URL by running these commands in the same shell:
export POD_NAME=$(kubectl get pods --namespace prometheus -l "app=prometheus-pushgateway,component=pushgateway" -o jsonpath="{.items[0].metadata.name}")
kubectl --namespace prometheus port-forward $POD_NAME 9091
For more information on running Prometheus, visit:
https://prometheus.io/
모니터링은 내부에서만 사용할 예정이라 기본사양인 gp2 EBS 볼륨을 사용했으며, alertmanager 용 2G / server 용 8G 볼륨이 생성된다.
# check prometheus pods
$ kubectl get all -n prometheus
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod/prometheus-alertmanager-0 1/1 Running 0 85s
pod/prometheus-kube-state-metrics-7cdcf7cc98-m7n9q 1/1 Running 0 85s
pod/prometheus-prometheus-node-exporter-552n8 0/1 Pending 0 85s
pod/prometheus-prometheus-node-exporter-5hkjp 0/1 Pending 0 84s
pod/prometheus-prometheus-node-exporter-5k54s 0/1 Pending 0 85s
pod/prometheus-prometheus-node-exporter-77gsb 1/1 Running 0 84s
pod/prometheus-prometheus-node-exporter-9ckh5 1/1 Running 0 85s
pod/prometheus-prometheus-node-exporter-gtvht 0/1 Pending 0 85s
pod/prometheus-prometheus-node-exporter-hxkn6 0/1 Pending 0 84s
pod/prometheus-prometheus-node-exporter-rxl4b 0/1 Pending 0 85s
pod/prometheus-prometheus-node-exporter-xr468 0/1 Pending 0 85s
pod/prometheus-prometheus-node-exporter-zqxrm 0/1 Pending 0 85s
pod/prometheus-prometheus-pushgateway-9d598d466-844ct 1/1 Running 0 85s
pod/prometheus-server-6487b794-qtddq 2/2 Running 0 85s
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
service/prometheus-alertmanager ClusterIP 172.20.40.182 <none> 9093/TCP 85s
service/prometheus-alertmanager-headless ClusterIP None <none> 9093/TCP 85s
service/prometheus-kube-state-metrics ClusterIP 172.20.106.187 <none> 8080/TCP 85s
service/prometheus-prometheus-node-exporter ClusterIP 172.20.144.95 <none> 9100/TCP 85s
service/prometheus-prometheus-pushgateway ClusterIP 172.20.17.45 <none> 9091/TCP 85s
service/prometheus-server ClusterIP 172.20.39.89 <none> 80/TCP 85s
NAME DESIRED CURRENT READY UP-TO-DATE AVAILABLE NODE SELECTOR AGE
daemonset.apps/prometheus-prometheus-node-exporter 10 10 2 10 2 <none> 85s
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
deployment.apps/prometheus-kube-state-metrics 1/1 1 1 85s
deployment.apps/prometheus-prometheus-pushgateway 1/1 1 1 85s
deployment.apps/prometheus-server 1/1 1 1 85s
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
replicaset.apps/prometheus-kube-state-metrics-7cdcf7cc98 1 1 1 86s
replicaset.apps/prometheus-prometheus-pushgateway-9d598d466 1 1 1 86s
replicaset.apps/prometheus-server-6487b794 1 1 1 86s
NAME READY AGE
statefulset.apps/prometheus-alertmanager 1/1 86s
만약 alertmanager 가 Pending 상태라면 prometheus uninstall 후에, 해당 EBS 볼륨(아마도 2G)도 직접 삭제하고, pvc도 조회하여 삭제한다. (kubectl delete pvc name -n namespace)... prometheus uninstall 때 기존 alertmanager 관련 볼륨정보가 삭제되지 않는듯... 여러번 설치테스트 하다가 이것 때문에 삽질 좀 했다.
0/9 nodes are available: 1 node(s) had volume node affinity conflict, 8 node(s) had taint {eks.amazonaws.com/compute-type: fargate}, that the pod didn't tolerate.
또한 node-exporter 는 ec2 노드에서 작동하는 daemonset 으로 실행되지만 이미 생성된 fargate 노드들이 daemonset 을 지원하지 않기 때문에 fargate 에서 schedule 을 수행할 수 없다. node-exporter 의 역할은 실행중인 node에 배치되어 해당 호스트의 low-level 매트릭(vCPU, Mem, Network, Disk) 수집을 담당하는데, kube-state-metrics 가 이 메트릭을 대신 수집해 주어 node-exporter 없이도 지표 수집이 가능한 것 같아, node-exporter 를 전부 삭제했다.
$ vi grafana.yaml
datasources:
datasources.yaml:
apiVersion: 1
datasources:
- name: Prometheus
type: prometheus
url: http://prometheus-server.prometheus.svc.cluster.local
access: proxy
isDefault: true
# grafana install
$ helm repo add grafana https://grafana.github.io/helm-charts
$ helm install grafana grafana/grafana \
--namespace prometheus \
--set persistence.storageClassName="gp2" \
--set persistence.enabled=true \
--set adminPassword='admin_password' \
--values ./grafana.yaml \
--set service.type=LoadBalancer
W0131 18:50:26.890856 44556 warnings.go:70] policy/v1beta1 PodSecurityPolicy is deprecated in v1.21+, unavailable in v1.25+
W0131 18:50:27.492718 44556 warnings.go:70] policy/v1beta1 PodSecurityPolicy is deprecated in v1.21+, unavailable in v1.25+
NAME: grafana
LAST DEPLOYED: Tue Jan 31 18:50:26 2023
NAMESPACE: prometheus
STATUS: deployed
REVISION: 1
NOTES:
1. Get your 'admin' user password by running:
kubectl get secret --namespace prometheus grafana -o jsonpath="{.data.admin-password}" | base64 --decode ; echo
2. The Grafana server can be accessed via port 80 on the following DNS name from within your cluster:
grafana.prometheus.svc.cluster.local
Get the Grafana URL to visit by running these commands in the same shell:
NOTE: It may take a few minutes for the LoadBalancer IP to be available.
You can watch the status of by running 'kubectl get svc --namespace prometheus -w grafana'
export SERVICE_IP=$(kubectl get svc --namespace prometheus grafana -o jsonpath='{.status.loadBalancer.ingress[0].ip}')
http://$SERVICE_IP:80
3. Login with the password from step 1 and the username: admin
AWS CDK(Cloud Development Kit) 를 이용하면 Java, Python, Script 등을 통해 AWS CloudFormation 을 만들어 AWS 클라우드 리소스를 프로비저닝 할 수 있다. AWS 콘솔 창에서 클릭과 타이핑으로 생성하던 리소스들을 code 화 하여, 반복적인 리소스 생성이 필요할 때 유용하다.
쉽게 말해 CDK 에서 지원하는 언어(Java, Python, TypeScript, ...) 로 프로그래밍하고, 커맨드 라인 도구인 CDK 툴킷을 통해 AWS CloudFormation 템플릿을 생성하고, stack 을 배포하여 AWS 의 모든 리소스들을 생성/설정할 수 있다.
준비해야 할 것은..
AWS cli 설치
자격증명(credentials)
cdk 설치... > npm install -g aws-cdk@1.140.0
현재 CDK 는 v2 버전대가 있지만, 이런저런 이유으로 인하여 v1 을 사용하였다. 차이라면 v2 는 새로나온 리소스등을 계속해서 추가해 줄 것이고, v1 은 점점 deprecated 되는 메소드들이 많아질 것이다. 또 bootstrap 도 v2 에서는 필수로 설치하는 거 같고... 참고로 AWS 는 2023년 6월 1일에 CDK v1 에 대한 지원을 종료한다.
준비를 마쳤다면 Java(JDK 8+) 로 S3 버킷을 하나 생성하는 간단한 단계는 다음과 같다.
1. cdk 프로젝트 자동 생성
> cdk init app --language java
위 명령은 현재 디렉토리에서 cdk 를 쉽게 개발할 수 있도록 관련 library 들의 설정이 포함된 maven 기반의 빈 프로젝트를 생성해 준다. IDE 로 열어보면 Java 기본 구조로 된 maven 프로젝트를 볼 수 있다.
v2 는 대부분의 리소스를 기본적으로 지원하는 거 같긴한데... 필요하다면 추가할 artifactId 는 대부분의 AWS 서비스 이름으로 검색하고 dependency 에 추가해야 한다.
3. java 파일 확인/수정/빌드
main 메소드가 들어있는 App.java 파일과, 기본적인 Stack.java 파일이 생성되어 있다. App 에는 하나 이상의 Stack(구체적인 AWS 리소스) 을 정의할 수 있다. Stack 파일을 바탕으로 리소스를 추가하면 되고, main 메소드에는 계정 정보와 함께 새로 생성한 Stack 파일을 로드하면 된다.
// App.java
public class App {
public static void main(final String[] args) {
App app = new App();
new MyS3Stack(app, "MyCdkS3Stack", StackProps.builder()
.env(Environment.builder()
.account("111122223333")
.region("ap-northeast-2")
.build())
build());
app.synth();
}
}
// MyS3Stack
public class MyS3Stack extends Stack {
public MyS3Stack(final Construct scope, final String id) {
this(scope, id, null);
}
public MyS3Stack(final Construct scope, final String id, final StackProps props) {
super(scope, id, props);
Bucket.Builder.create(this, "MyFirstBucket")
.bucketName("cdk-test1")
.build();
}
}
Stack 의 모든 리소스는 scope, id, props 등으로 구성되는데, scope 는 부모 stack 을 명시한다. id 는 App 내부에서 사용될 id(hash 문자열이 붙음). props 는 해당 리소스의 속성이다.(null 가능) 위 예제에서는 각각 this, MyfirstBucket, bucketName 등이 되겠다. Java에서는 props를 전달하기 위해 Builder가 제공된다. 위 예에서는 BucketProps 나 Bucket 을 사용할 수 있다.
// Bucket
Bucket.Builder.create(this, "MyFirstBucket")
.bucketName("cdk-test1")
.build();
// BucketProps
new Bucket(this, "MyFirstBucket", new BucketProps.Builder()
.bucketName("cdk-test1")
.build());
4. CDK 병합(synth)
코드를 모두 작성했다면 App 의 루트 디렉토리에서 synth / deploy 명령으로 병합/배포해야 한다. cdk synth 를 실행하면 자동으로 빌드(mvn package) 도 되지만, 수동으로 빌드하여 미리 에러 등을 체크할 수 있다. 마찬가지로 deploy 역시 synth 를 자동으로 실행 해주기 때문에 사실상 빌드없이 deploy 만 해도 무방하긴 하다.
위와 비슷한 yaml 형식으로 출력되며 cdk.out/MyS3Stack.template.json 파일에 저장되고, 배포시 cdk.out 디렉토리를 기반으로 배포된다.
aws-cli 에 profile 이 여러개일 경우 원하는 profile 로 지정해야 한다. 소스와 aws-cli 의 계정이 일치하지 않는 경우 아래와 같은 에러가 발생한다.
Need to perform AWS calls for account 111122223333, but the current credentials are for 444455556666
위 오류가 발생해서 profile 을 정상적으로 설정했는데 아래 오류가 또 발생했다.
MyCdkS3Stack (MyFirstBucketB8881111) cdk-test1 already exists
The stack named KpsCdkS3Stack failed creation, it may need to be manually deleted from the AWS console: ROLLBACK_COMPLETE
S3 를 확인해보니 비어 있는데 웬 cdk-test1 already exists... 처음 profile 오류나면서 잘못된 계정으로 cdk-test1 을 생성하려는 시도가 있었을 것이고, 그 정보가 어딘가에 남아 있는듯...; (이해할 수 없음)
5. CDK 배포(destroy)
deploy 로 배포하고 나면, CloudFormation 과 S3 에서 리소스들을 확인할 수 있다.
> cdk deploy Happy Grumpy # app defines two or more stacks; two are deployed
> cdk synth "Stack?" # Stack1, StackA, etc.
> cdk deploy "*Stack" # PipeStack, LambdaStack, etc.
6. CDK 재배포
> cdk diff --profile my
위 명령으로 기존 소스와 수정된 소스간의 변경점을 출력해 볼 수 있으며, cdk deploy 로 계속해서 코드의 변경사항을 리소스에 적용할 수 있다. (버전 관리가 유용할 수 있다.)
7. stack 삭제
생성한 stack 을 삭제한다.
> cdk ls
MyS3Stack
> cdk destroy MyS3Stack --profile my
Are you sure you want to delete: MyS3Stack (y/n)? y
MyS3Stack: destroying...
✅ MyS3Stack: destroyed
CloudFormation 의 Stack 은 정상적으로 삭제되었지만, S3 버킷은 삭제되지 않았다. 기본적으로 사용자 데이터가 포함될 수 있는 리소스에는 RETAIN 의 removePolicy 속성이 있으며, 해당 리소스는 생성될 때 스택과 분리되므로 수동으로 삭제해야 한다. Stack 삭제시 비어있는 버킷을 삭제하고자 한다면 removePolicy 설정을 Destroy 변경하면 된다. 또한 버킷이 비어있지 않다면 이 또한 실패하는데, 버킷의 autoDeleteObjects 속성을 true로 설정할 수 있다.
약 3일 정도 CDK 를 사용해 봤다. 위에 s3 의 예는 약 100개 이상의 리소스 중에 하나일 뿐이다. API 꾸역꾸역 찾아가며 각종 리소스를 생성해 봤다. Terraform 이든 CDK 든 당연히 누군가에게는 좋은 IaC 도구이다. 본인이 얼마나 많은 리소스를 관리해야 할지에 따라 필요할 수도, 그렇지 않을 수도 있다. 디테일한 설정을 위해서 리소스마다 많은 옵션들을 찾아봐야 하며 정상적으로 세팅이 되는지 테스트해야 하고... 이런 시간들이 만만치 않다. 여러 설정들을 생성하고 수정하고를 테스트해 보았는데 실제 운영중인 리소스들을 과연 CDK 를 이용하여 한번에 컨트롤할 수 있을지는 확신하지 못했다. 그리고 반복적인 작업도 마찬가지로 코드레벨에서 naming 과 ip 대역 등의 무수한 수정들이 동반된다고 할 때 CDK 가 과연 나에게 필요한 것인지에 대해서는 확신할 수 없었다. 반복적인 작업에 대해 시간을 단축하려고 맛을 보긴 했지만, 내가 앞으로 지금까지의 시스템을 복제하는데 3일은 안걸릴 것이라는 확신과 함께 빨리 손을 떼었다. 언젠가 시간이 좀 날때 다시 봐야할 듯...
EKS Fargate 를 기본사양으로 약 1달 정도 사용해 봤다. Fargate 의 기본사양(최소사양)은 vCPU 0.25 / memory 0.5GB 이다. 1개의 CPU 코어가 2 vCPU 니까 0.25면... Spring Jar 파일 돌리는데 부팅시 스프링 로그가 2초에 1줄 정도씩 나왔나. 당연히 부팅시간도 상당히 늘어난다. ALB 의 health check 도 길어지고... 부팅된 후에는 Lazy 설정 때문에 Slave DataSource 가 처음 세팅될 때도 10초 이상의 응답으로 Timeout 이 발생하기도 했다. 그것 빼고는 단일 어플리케이션 돌아가는데 큰 문제는 없어보였다. 이것저것 다 빼다보면 어디다 써야할지... t2.nano 보다도 낮은 사양... 우선 xms / xmx 을 확인해 봤다.
