# 관련링크 - [재생목록](https://www.youtube.com/playlist?list=PLE0hRBClSk5JNpGaV4KluLy2uUWeQ4PZy) - [몰입코딩 - fly.io - slog.gg/p/14071](https://slog.gg/p/14071#f) # 1강 - [25 03 13, p 14080, 1강, AWS 계정생성](https://youtu.be/j0UXNExLp5A) - [AWS - 콘솔 - https://aws.amazon.com/ko/console](https://aws.amazon.com/ko/console) ## 설명 - AWS(Amazon Web Services)는 아마존에서 제공하는 클라우드 컴퓨팅 서비스입니다. - 서버, 스토리지, 데이터베이스, 네트워킹, 분석, 기계 학습, 인공 지능, 모바일, 개발 도구 등 다양한 서비스를 제공합니다. - 초기 투자 비용 없이 사용한 만큼만 지불하는 종량제 방식으로 운영됩니다. - 전 세계 여러 리전에 데이터 센터를 두고 있어 글로벌 서비스 제공이 용이합니다. - 높은 확장성과 안정성을 제공하여 스타트업부터 대기업까지 다양한 규모의 기업에서 활용합니다. ## 주의 - 기존 AWS 계정을 사용하지 마시고 새로 가입을 새로 해주세요. - 새로 가입한 계정을 사용하더라도 부주의하면 비용이 많이 나올 수 있습니다. - 프리티어에 해당하지 않는 자원을 사용하는 경우 - 자원을 만들고 삭제를 안하는 경우 - 무료 체험 기간이 끝난 후 사용하는 경우 - 새로 가입하실 때 기존 구글계정에 +{더미텍스트} 추가 사용 - 예시 - 원본계정 : jangka512@gmail.com - 더미계정 : jangka512+aws1@gmail.com - 여기서 aws1 은 더미텍스트 입니다. 마음대로 고칠 수 있습니다. # 2강 - [25 03 13, p 14080, 2강, 테라폼 개요](https://youtu.be/Cx6cKTlRjqs) ## 설명 - 테라폼(Terraform)은 HashiCorp에서 개발한 인프라스트럭처를 코드로 관리하는(IaC, Infrastructure as Code) 오픈소스 도구입니다. - 선언적 구성 파일을 사용하여 클라우드 리소스를 생성, 관리, 업데이트할 수 있습니다. - 마치 HTML 태그로 엘리먼트를 만들듯이 서버 자원을 직관적으로 다룰 수 있습니다. - AWS, Azure, Google Cloud 등 다양한 클라우드 제공업체를 지원합니다. - 버전 관리가 가능하여 인프라 변경 사항을 추적하고 협업할 수 있습니다. - 코드로 인프라를 관리하므로 반복 가능하고 일관된 환경을 구축할 수 있습니다. - 리소스 간의 종속성을 자동으로 처리하여 올바른 순서로 리소스를 생성합니다. - 의존성에 따라서 VPC를 먼저 만들고 그 이후에 EC2를 만드는 식으로 작동합니다. # 3강 - [25 03 13, p 14080, 3강, EC2 100개 생성하는 방식 비교 : AWS 콘솔 vs 테라폼](https://youtu.be/Ts8qOILXUSk) ## 설명 - AWS 콘솔을 통해 EC2 인스턴스 100개를 생성하는 것은 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업입니다. - 테라폼을 사용하면 코드로 인프라를 정의하여 단 몇 줄의 코드로 100개의 EC2 인스턴스를 생성할 수 있습니다. - 테라폼과 ChatGPT의 조합은 인프라 관리에 있어 최고의 효율성을 제공합니다. - 물론 다른 LLM(클로드, 제미나이 등)을 사용하셔도 됩니다. - ChatGPT는 테라폼 코드 작성을 도와주고, 복잡한 인프라 구성을 간단한 자연어 설명으로부터 생성할 수 있습니다. - 개발자는 "EC2 인스턴스 100개를 생성하는 테라폼 코드를 작성해줘"와 같은 요청만으로 필요한 코드를 얻을 수 있습니다. - 이 조합은 인프라 코드 작성 시간을 대폭 줄이고, 실수를 방지하며, 클라우드 리소스 관리의 효율성을 극대화합니다. - 테라폼의 선언적 접근 방식과 ChatGPT의 코드 생성 능력이 결합되어 클라우드 인프라 관리의 새로운 패러다임을 제시합니다. # 4강 - [25 03 13, p 14080, 4강, AWS는 다수의 서비스를 제공하고 그 중 계정에 관련된 서비스는 IAM 입니다. admin 계정 생성](https://youtu.be/97bYF6wIHSU) ## AWS 의 대표 서비스들 - IAM : 사용자 계정 및 권한 관리 서비스 - EC2 : 가상 서버 인스턴스 제공 서비스 - S3 : 확장성 있는 객체 스토리지 서비스 - RDS : 관계형 데이터베이스 서비스 - Lambda : 서버리스 컴퓨팅 서비스 - DynamoDB : NoSQL 데이터베이스 서비스 - CloudFront : 콘텐츠 전송 네트워크(CDN) 서비스 - VPC : 가상 사설 클라우드 네트워크 서비스 - Route 53 : DNS 웹 서비스 - CloudWatch : 모니터링 및 관찰 서비스 ## 루트계정과 IAM 계정의 관계 - 루트계정 하나로 여러개의 IAM 계정을 만들 수 있습니다. - 루트계정은 AWS 계정을 처음 생성할 때 만들어지는 최상위 관리자 계정입니다. - 루트계정은 모든 AWS 서비스와 리소스에 대한 완전한 접근 권한을 가지고 있습니다. - 보안상의 이유로 루트계정은 일상적인 작업에 사용하지 않는 것이 권장됩니다. - IAM 계정은 루트계정에서 생성한 사용자 계정으로, 특정 권한만 부여받을 수 있습니다. - IAM을 통해 여러 사용자에게 필요한 권한만 부여하여 보안을 강화할 수 있습니다. - 일반적으로 관리자 권한을 가진 IAM 사용자를 생성하여 대부분의 관리 작업을 수행합니다. - 루트계정은 IAM 사용자 생성, 계정 해지, 결제 정보 변경 등 중요한 작업에만 사용하는 것이 좋습니다. ## 루트계정이 있는데 admin IAM 계정을 만들어서 사용하는 이유 - 루트계정은 AWS 계정의 모든 권한을 가진 최상위 계정으로, 해킹 시 심각한 보안 위험이 있습니다. - admin IAM 계정은 AdministratorAccess 정책을 통해 대부분의 권한을 가지지만, 일부 중요 작업(계정 삭제, 결제 방법 변경 등)은 제한됩니다. - 루트계정 자격 증명이 노출될 경우 모든 AWS 리소스와 결제 정보가 위험해지지만, IAM 계정은 필요시 권한 제한이나 삭제가 가능합니다. - 루트계정 활동은 CloudTrail에서 감사하기 어렵지만, IAM 계정의 모든 활동은 추적 및 감사가 가능합니다. - 여러 관리자가 필요한 경우 각각에게 별도의 IAM 계정을 부여하여 책임 소재를 명확히 할 수 있습니다. - AWS 보안 모범 사례에서는 루트계정은 MFA를 설정하고 일상적인 작업에는 사용하지 않도록 권장합니다. # 5강 - [25 03 13, p 14080, 5강, 루트계정의 별칭 생성, 별칭을 이용해서 admin IAM 계정 로그인](https://youtu.be/LCZXzQ76BVM) ## 설명 - 루트계정 로그인 방법 : 루트계정 + 비밀번호 - EX : jangka512@gmail.com + 비밀번호 - IAM 계정 로그인 방법 1(어려움) : 루트계정ID + IAM계정이름 + 비밀번호 - EX : 852600347925 + admin + 비밀번호 - IAM 계정 로그인 방법 2(쉬움) : 루트계정별칭 + IAM계정이름 + 비밀번호 - EX : jhs512 + admin + 비밀번호 # 6강 - [25 03 13, p 14080, 6강, 권한과 정책](https://youtu.be/X1Wroc2vqjQ) ## 정책은 권한의 묶음 입니다. - AWS IAM에서 정책(Policy)은 하나 이상의 권한을 모아놓은 집합입니다. - 정책은 JSON 형식으로 작성되며, 사용자, 그룹 또는 역할에 연결하여 권한을 부여합니다. - AWS는 일반적인 사용 사례에 대한 다양한 관리형 정책을 제공합니다. - 예: AdministratorAccess, ReadOnlyAccess, AmazonS3FullAccess 등 - 관리형 정책은 AWS에서 관리하며 자동으로 업데이트됩니다. - 사용자 지정 정책을 직접 생성하여 특정 요구사항에 맞는 권한을 정의할 수도 있습니다. - 정책은 "누가", "무엇을", "어디서", "어떤 조건에서" 수행할 수 있는지 정의합니다. - 최소 권한 원칙에 따라 필요한 권한만 부여하는 것이 보안 모범 사례입니다. ## 권한을 사용할 수 있는 대상 - AWS IAM에서 권한을 부여할 수 있는 대상은 크게 사용자(User), 그룹(Group), 역할(Role)이 있습니다. - 사용자(User): 개별 AWS 계정으로, 특정 개인이나 애플리케이션에 해당합니다. - 고유한 자격 증명(사용자 이름과 비밀번호)을 가지며 콘솔 로그인이 가능합니다. - 장기 자격 증명(액세스 키)을 생성하여 API 호출에 사용할 수 있습니다. - 그룹(Group): 여러 사용자를 모아놓은 집합입니다. - 그룹에 정책을 연결하면 그룹의 모든 사용자에게 해당 권한이 부여됩니다. - 사용자 권한 관리를 단순화하고 일관성을 유지하는 데 도움이 됩니다. - 한 사용자는 여러 그룹에 속할 수 있습니다. - 역할(Role): 특정 AWS 리소스나 외부 사용자가 임시로 사용할 수 있는 권한 세트입니다. - EC2 인스턴스, Lambda 함수 등의 AWS 서비스에 권한을 부여할 때 사용합니다. - 페더레이션 사용자(외부 ID 제공자를 통해 인증된 사용자)에게 권한을 부여할 때 사용합니다. - 교차 계정 액세스를 관리할 때 사용합니다. - 리소스 기반 정책: 일부 AWS 서비스(S3, SNS, SQS 등)는 리소스 자체에 정책을 연결할 수 있습니다. - 이를 통해 해당 리소스에 대한 액세스를 직접 제어할 수 있습니다. ## EC2가 권한을 가지는 방법 - EC2 인스턴스는 IAM 역할(Role)을 통해 AWS 서비스에 대한 권한을 가질 수 있습니다. - EC2에 역할을 연결하면 해당 인스턴스에서 실행되는 애플리케이션이 액세스 키 없이도 AWS API를 호출할 수 있습니다. - 이 방식은 액세스 키를 EC2 인스턴스 내에 저장하는 것보다 훨씬 안전합니다. - EC2 인스턴스 프로필을 통해 역할이 EC2 인스턴스에 연결됩니다. - 인스턴스 생성 시 역할을 지정하거나 실행 중인 인스턴스에 역할을 나중에 연결할 수 있습니다. - 역할에 연결된 정책을 변경하면 해당 역할을 사용하는 모든 EC2 인스턴스에 즉시 적용됩니다. - 이 방식은 자격 증명 관리의 복잡성을 줄이고 보안을 강화하는 AWS 모범 사례입니다. # 7강 - [25 03 13, p 14080, 7강, IAM 을 제외한 거의 모든 서비스는 특정 리전에 귀속됩니다.](https://youtu.be/ASvc4nmkQ6A) ## 설명 - IAM 서비스의 주소가 us-east-1로 시작하는 이유는 IAM이 글로벌 서비스이기 때문입니다. - IAM은 특정 리전에 귀속되지 않는 글로벌 서비스로, AWS의 모든 리전에서 동일하게 적용됩니다. - 하지만 기술적으로는 us-east-1(버지니아) 리전에서 관리되며, 이 리전은 AWS의 첫 번째이자 가장 큰 리전입니다. - IAM 설정(사용자, 그룹, 역할, 정책 등)은 모든 리전에서 동일하게 적용됩니다. - 반면, EC2, S3, RDS 등 대부분의 AWS 서비스는 특정 리전에 귀속되어 있어 리전마다 독립적으로 관리됩니다. - 글로벌 서비스의 다른 예로는 Route 53(DNS 서비스), CloudFront(CDN), WAF(웹 애플리케이션 방화벽) 등이 있습니다. # 8강 - [25 03 13, p 14080, 8강, 글로벌 서비스(IAM, ROUTE 53 등)을 제외한 서비스의 주소(URL)는 ap-northeast-2(아시아 태평양(서울))으로 시작해야 합니다.](https://youtu.be/xIaf9Dk9ICA) ## 글로벌 서비스 - [IAM - https://us-east-1.console.aws.amazon.com/iam/home?region=ap-northeast-2](https://us-east-1.console.aws.amazon.com/iam/home?region=ap-northeast-2) - [ROUTE 53 - https://us-east-1.console.aws.amazon.com/route53/home?region=ap-northeast-2](https://us-east-1.console.aws.amazon.com/route53/home?region=ap-northeast-2) - ... ## 리전 서비스 - [EC2 - https://ap-northeast-2.console.aws.amazon.com/ec2/home?region=ap-northeast-2](https://ap-northeast-2.console.aws.amazon.com/ec2/home?region=ap-northeast-2) - [S3 - https://ap-northeast-2.console.aws.amazon.com/s3/get-started?region=ap-northeast-2](https://ap-northeast-2.console.aws.amazon.com/s3/get-started?region=ap-northeast-2) - ... # 9강 - [25 03 13, p 14080, 9강, 하나의 리전은 여러개의 가용영역으로 구성된다 가용영역은 물리적으로 떨어져 있다.](https://youtu.be/Bv7Uh4n-91g) # 10강 - [25 03 13, p 14080, 10강, 우리가 뭔가를 돌리려면 무조건 먼저 VPC를 만들고, VPC 안에 그것을 넣어야 한다.](https://youtu.be/0Zpti5WhWGE) # 11강 - [25 03 13, p 14080, 11강, 기본 VPC 제거](https://youtu.be/xMQ5zv53TRc) # 12강 - [25 03 13, p 14080, 12강, 새 VPC 생성](https://youtu.be/pLDZ2Kjgsd0) - ![img](https://i.imgur.com/M1wJcSM.png) # 13강 - [25 03 13, p 14080, 13강, 10.0.0.0/16 는 IP를 65,536개 쓸 수 있는 사설 네트워크라는 의미 입니다.](https://youtu.be/Ckd1DoqF7l4) ## 10.0.0.0/16 - 네트워크에서 관리하는 IP 개수 : 255 * 255 - 대역 : 10.0.0.0 ~ 10.0.255.255 ## 10.0.0.0/24 - 네트워크에서 관리하는 IP 개수 : 255 - 대역 : 10.0.0.0 ~ 10.0.0.255 # 14강 - [25 03 13, p 14080, 14강, AWS CLI 설치](https://youtu.be/ngbYxnVmEUc) ## AWS CLI 설치 - [AWS - AWS CLI 설치 - https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/cli/latest/userguide/getting-started-install.html](https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/cli/latest/userguide/getting-started-install.html) - 윈도우 사용자 - ![img](https://i.imgur.com/rwbwquC.png) - MAC 사용자 - `Command line installer - All users` 로 설치 ## AWS CLI 설치확인 - 윈도우 사용자 - `윈도우 키` 누르고 `cmd` 누르고 `엔터` - `aws` 명령어 실행 - MAC 사용자 - 터미널 창 띄우기 - `aws` 명령어 실행 - ![img](https://i.imgur.com/78Chm8o.png) # 15강 - [25 03 13, p 14080, 15강, AWS CLI에 로그인하기 위해서 admin 계정의 엑세스 키 생성](https://youtu.be/zTfV6CfhkW8) ## admin 계정의 엑세스키 발급받기 - [AWS - IAM 사용자 - https://us-east-1.console.aws.amazon.com/iamv2/home?region=ap-northeast-2#/users](https://us-east-1.console.aws.amazon.com/iamv2/home?region=ap-northeast-2#/users) - [IAM - admin 계정 - 보안자격증명](https://us-east-1.console.aws.amazon.com/iamv2/home?region=ap-northeast-2#/users/details/admin?section=security_credentials) ## AWS CLI 명령어 - aws configure list - AWS 엑세스키가 등록되어 있는지 확인 - aws configure - AWS 엑세스키 등록 - 엑세스 키, 시크릿 엑세스키 등록 - 재등록도 가능 - 리전 : ap-northeast-2 - ap-northeast-2 : AWS 서울 - `Default output format` 에서는 그냥 엔터 - `aws s3 ls` 설치 후 라고 입력 - 아무 결과가 안나오면 성공적으로 로그인 되었다고 볼 수 있습니다. - 엑세스키 삭제하는 방법 - 콘솔 -> IAM USER -> `admin` 유저 선택 -> 보안자격증명 -> 액세스 키 -> 비활성화 -> 삭제 - AWS CLI에 입력된 엑세스키 삭제하는 방법 - 윈도우 터미널 - `rmdir /s /q "%USERPROFILE%/.aws"` - 윈도우 파워쉘 - `rm -force -recurse $HOME\.aws` - MAC SHELL OR BASH SHELL - `rm -rf ~/.aws` # 16강 - [25 03 13, p 14080, 16강, 테라폼 설치](https://youtu.be/-tXkhH6ZEng) ## 테라폼 CLI 설치 - [테라폼 - 설치 - https://developer.hashicorp.com/terraform/install](https://developer.hashicorp.com/terraform/install) - 윈도우 - `C:\lib\terraform` 폴더 생성 - amd64 다운로드 - 안되면 386 다운로드 - `C:\lib\terraform` 폴더에 `terraform.exe` 파일 저장 - 환경변수의 PATH 에 `C:\lib\terraform` 등록 - ![img](https://i.imgur.com/umlRfeN.png) - 윈도우 키 누르고 `환경` 이라고 검색 - ![img](https://i.imgur.com/9Oy9V9g.png) ## 테라폼 설치 확인 ```bash terraform --version ``` # 17강 - [25 03 13, p 14080, 17강, 테라폼 프로젝트 생성, 인텔리제이로 열기](https://youtu.be/VKCFrT4jaPo) ## 테라폼 프로젝트 폴더 생성 - 프로젝트 경로 : ~/IdeaProjects/terraform_project_1 ## .gitignore ```.gitignore .idea .terraform ``` ## main.tf ```hcl terraform { // 자바의 import 와 비슷함 // aws 라이브러리 불러옴 required_providers { aws = { source = "hashicorp/aws" } } } # Configure the AWS Provider provider "aws" { region = "ap-northeast-2" } resource "aws_vpc" "example" { cidr_block = "10.0.0.0/16" tags = { Name = "example" } } ``` ## 테라폼 명령어 - terraform init - 라이브러리 다운로드 - 라이브러리 관련 소스코드가 바뀔 때 마다 실행해야 한다. - terraform plan - 실제 리소스 생성을 하는것은 아니고 - 현재 소스코드가 실행가능한지 검사 - terraform apply - 리소스 생성 - yes 입력 - terraform destroy - 리소스 삭제 - yes 입력 # 18강 - [25 03 13, p 14080, 18강, 테라폼 프로젝트 푸시](https://youtu.be/9TE_VDVapS4) - [테라폼 프로젝트 1 - 리포지터리 - https://github.com/jhs512/terraform-2025-03-13](https://github.com/jhs512/terraform-2025-03-13) - [테라폼 프로젝트 1 - 커밋](https://github.com/jhs512/terraform-2025-03-13/commit/0ffee9d) ## 설명 - terraform.tfstate 에는 민감한 정보(AWS RDS 비밀번호 등)들이 포함되어 있을 수 있다. - 그렇다고 .gitignore 에 추가하면 안된다. - 그래서 실무에서는 테라폼 리포지터리를 private 로 관리한다. ## .gitignore ```.gitignore .idea .terraform ``` # 19강 - [25 03 13, p 14080, 19강, 테라폼으로 서브넷 1(가용영역 a와 연결), 서브넷 2(가용영역 b와 연결) 생성](https://youtu.be/vsCmJKExDiM) - [테라폼 프로젝트 1 - 커밋](https://github.com/jhs512/terraform-2025-03-13/commit/0d94206) ## 설명 - VPC는 큰 네트워크이고 - 서브넷은 VPC에 속해있는 하위 네트워크이다. - VPC(큰 네트워크)는 리전에 소속된다. - 서브넷(작은 네트워크)는 가용영역에 소속된다. - 테라폼 스크립트는 같은 폴더에 있다면 import 가 필요없다. - 참고로 테라폼 스크립트에서는 module 이라는 문법으로 import 한다. - 테라폼으로 만들어진 자원의 이름 앞에 `dev-` 를 붙이는 것은 좋은 방법입니다. ## variables.tf ```hcl variable "prefix" { description = "Prefix for all resources" default = "dev" } variable "region" { description = "region" default = "ap-northeast-2" } variable "nickname" { description = "nickname" default = "jhs512" } ``` ## main.tf ```hcl // 테라폼 설정의 시작 terraform { // 필요한 프로바이더(클라우드 서비스 제공자)를 설정 required_providers { // AWS 프로바이더를 사용한다고 선언 aws = { // AWS 프로바이더의 출처를 hashicorp/aws로 지정 source = "hashicorp/aws" } } } // AWS를 제공자로 사용한다고 선언 provider "aws" { // AWS에서 사용할 리전을 변수로부터 받아옴 region = var.region } // AWS VPC(Virtual Private Cloud) 리소스를 생성하고 이름을 'vpc_1'로 설정 resource "aws_vpc" "vpc_1" { // VPC의 IP 주소 범위를 설정 cidr_block = "10.0.0.0/16" // DNS 지원을 활성화 enable_dns_support = true // DNS 호스트 이름 지정을 활성화 enable_dns_hostnames = true // 리소스에 대한 태그를 설정 tags = { Name = "${var.prefix}-vpc-1" } } // AWS 서브넷 리소스를 생성하고 이름을 'subnet_1'로 설정 resource "aws_subnet" "subnet_1" { // 이 서브넷이 속할 VPC를 지정. 여기서는 'vpc_1'를 선택 vpc_id = aws_vpc.vpc_1.id // 서브넷의 IP 주소 범위를 설정 cidr_block = "10.0.1.0/24" // 서브넷이 위치할 가용 영역을 설정 availability_zone = "${var.region}a" // 이 서브넷에 배포되는 인스턴스에 공용 IP를 자동으로 할당 map_public_ip_on_launch = true // 리소스에 대한 태그를 설정 tags = { Name = "${var.prefix}-subnet-1" } } // AWS 서브넷 리소스를 생성하고 이름을 'subnet_2'로 설정 resource "aws_subnet" "subnet_2" { // 이 서브넷이 속할 VPC를 지정. 여기서는 'vpc_1'를 선택 vpc_id = aws_vpc.vpc_1.id // 서브넷의 IP 주소 범위를 설정 cidr_block = "10.0.2.0/24" // 서브넷이 위치할 가용 영역을 설정 availability_zone = "${var.region}b" // 이 서브넷에 배포되는 인스턴스에 공용 IP를 자동으로 할당 map_public_ip_on_launch = true // 리소스에 대한 태그를 설정 tags = { Name = "${var.prefix}-subnet-2" } } ``` # 20강 - [25 03 13, p 14080, 20강, 요금폭탄을 피하려면 실습이 끝난 후 항상 terraform destroy 필수](https://youtu.be/we98o88IF-A) ## 설명 - 요금폭탄을 피하려면 실습이 끝난 후 항상 `terraform destroy` 필수 - 실습을 다시 시작하려면 `terraform apply` 으로 기존 상태를 복구 한 후 시작 # 21강 - [25 03 13, p 14080, 21강, 인터넷 게이트웨이 생성, 각 서브넷과 연결](https://youtu.be/YBOhYo1zlcI) - [테라폼 프로젝트 1 - 커밋](https://github.com/jhs512/terraform-2025-03-13/commit/efaa150) ## main.tf ```hcl // 테라폼 설정의 시작 terraform { // 필요한 프로바이더(클라우드 서비스 제공자)를 설정 required_providers { // AWS 프로바이더를 사용한다고 선언 aws = { // AWS 프로바이더의 출처를 hashicorp/aws로 지정 source = "hashicorp/aws" } } } // AWS를 제공자로 사용한다고 선언 provider "aws" { // AWS에서 사용할 리전을 변수로부터 받아옴 region = var.region } // AWS VPC(Virtual Private Cloud) 리소스를 생성하고 이름을 'vpc_1'로 설정 resource "aws_vpc" "vpc_1" { // VPC의 IP 주소 범위를 설정 cidr_block = "10.0.0.0/16" // DNS 지원을 활성화 enable_dns_support = true // DNS 호스트 이름 지정을 활성화 enable_dns_hostnames = true // 리소스에 대한 태그를 설정 tags = { Name = "${var.prefix}-vpc-1" } } // AWS 서브넷 리소스를 생성하고 이름을 'subnet_1'로 설정 resource "aws_subnet" "subnet_1" { // 이 서브넷이 속할 VPC를 지정. 여기서는 'vpc_1'를 선택 vpc_id = aws_vpc.vpc_1.id // 서브넷의 IP 주소 범위를 설정 cidr_block = "10.0.1.0/24" // 서브넷이 위치할 가용 영역을 설정 availability_zone = "${var.region}a" // 이 서브넷에 배포되는 인스턴스에 공용 IP를 자동으로 할당 map_public_ip_on_launch = true // 리소스에 대한 태그를 설정 tags = { Name = "${var.prefix}-subnet-1" } } // AWS 서브넷 리소스를 생성하고 이름을 'subnet_2'로 설정 resource "aws_subnet" "subnet_2" { // 이 서브넷이 속할 VPC를 지정. 여기서는 'vpc_1'를 선택 vpc_id = aws_vpc.vpc_1.id // 서브넷의 IP 주소 범위를 설정 cidr_block = "10.0.2.0/24" // 서브넷이 위치할 가용 영역을 설정 availability_zone = "${var.region}b" // 이 서브넷에 배포되는 인스턴스에 공용 IP를 자동으로 할당 map_public_ip_on_launch = true // 리소스에 대한 태그를 설정 tags = { Name = "${var.prefix}-subnet-2" } } // AWS 인터넷 게이트웨이 리소스를 생성하고 이름을 'igw_1'로 설정 resource "aws_internet_gateway" "igw_1" { // 이 인터넷 게이트웨이가 연결될 VPC를 지정. 여기서는 'vpc_1'를 선택 vpc_id = aws_vpc.vpc_1.id // 리소스에 대한 태그를 설정 tags = { Name = "${var.prefix}-igw-1" } } // AWS 라우트 테이블 리소스를 생성하고 이름을 'rt_1'로 설정 resource "aws_route_table" "rt_1" { // 이 라우트 테이블이 속할 VPC를 지정. 여기서는 'vpc_1'를 선택 vpc_id = aws_vpc.vpc_1.id // 라우트 규칙을 설정. 여기서는 모든 트래픽(0.0.0.0/0)을 'igw_1' 인터넷 게이트웨이로 보냄 route { cidr_block = "0.0.0.0/0" gateway_id = aws_internet_gateway.igw_1.id } // 리소스에 대한 태그를 설정 tags = { Name = "${var.prefix}-rt-1" } } // 라우트 테이블 'rt_1'과 서브넷 'subnet_1'을 연결 resource "aws_route_table_association" "association_1" { // 연결할 서브넷을 지정 subnet_id = aws_subnet.subnet_1.id // 연결할 라우트 테이블을 지정 route_table_id = aws_route_table.rt_1.id } // 라우트 테이블 'rt_1'과 서브넷 'subnet_2'을 연결 resource "aws_route_table_association" "association_2" { // 연결할 서브넷을 지정 subnet_id = aws_subnet.subnet_2.id // 연결할 라우트 테이블을 지정 route_table_id = aws_route_table.rt_1.id } ``` # 22강 - [25 03 13, p 14080, 22강, 모든 것을 허용하는 보안그룹 생성, 추후 EC2에 연결하여 사용할 예정](https://youtu.be/wOjK6WSpUy0) - [테라폼 프로젝트 1 - 커밋](https://github.com/jhs512/terraform-2025-03-13/commit/704f1f8) ## 설명 - AWS 보안 그룹(Security Group)은 EC2 인스턴스에 대한 인바운드 및 아웃바운드 트래픽을 제어하는 가상 방화벽입니다 - 이 예제에서는 모든 트래픽을 허용하는 보안 그룹을 생성합니다 - 인바운드 규칙: 모든 IP(0.0.0.0/0)로부터 모든 프로토콜과 포트에 대한 접근을 허용 - 아웃바운드 규칙: 모든 IP(0.0.0.0/0)로 모든 프로토콜과 포트에 대한 접근을 허용 - 실제 프로덕션 환경에서는 보안을 위해 필요한 포트와 IP만 허용하는 것이 좋습니다 ## main.tf ```hcl // 테라폼 설정의 시작 terraform { // 필요한 프로바이더(클라우드 서비스 제공자)를 설정 required_providers { // AWS 프로바이더를 사용한다고 선언 aws = { // AWS 프로바이더의 출처를 hashicorp/aws로 지정 source = "hashicorp/aws" } } } // AWS를 제공자로 사용한다고 선언 provider "aws" { // AWS에서 사용할 리전을 변수로부터 받아옴 region = var.region } // AWS VPC(Virtual Private Cloud) 리소스를 생성하고 이름을 'vpc_1'로 설정 resource "aws_vpc" "vpc_1" { // VPC의 IP 주소 범위를 설정 cidr_block = "10.0.0.0/16" // DNS 지원을 활성화 enable_dns_support = true // DNS 호스트 이름 지정을 활성화 enable_dns_hostnames = true // 리소스에 대한 태그를 설정 tags = { Name = "${var.prefix}-vpc-1" } } // AWS 서브넷 리소스를 생성하고 이름을 'subnet_1'로 설정 resource "aws_subnet" "subnet_1" { // 이 서브넷이 속할 VPC를 지정. 여기서는 'vpc_1'를 선택 vpc_id = aws_vpc.vpc_1.id // 서브넷의 IP 주소 범위를 설정 cidr_block = "10.0.1.0/24" // 서브넷이 위치할 가용 영역을 설정 availability_zone = "${var.region}a" // 이 서브넷에 배포되는 인스턴스에 공용 IP를 자동으로 할당 map_public_ip_on_launch = true // 리소스에 대한 태그를 설정 tags = { Name = "${var.prefix}-subnet-1" } } // AWS 서브넷 리소스를 생성하고 이름을 'subnet_2'로 설정 resource "aws_subnet" "subnet_2" { // 이 서브넷이 속할 VPC를 지정. 여기서는 'vpc_1'를 선택 vpc_id = aws_vpc.vpc_1.id // 서브넷의 IP 주소 범위를 설정 cidr_block = "10.0.2.0/24" // 서브넷이 위치할 가용 영역을 설정 availability_zone = "${var.region}b" // 이 서브넷에 배포되는 인스턴스에 공용 IP를 자동으로 할당 map_public_ip_on_launch = true // 리소스에 대한 태그를 설정 tags = { Name = "${var.prefix}-subnet-2" } } // AWS 인터넷 게이트웨이 리소스를 생성하고 이름을 'igw_1'로 설정 resource "aws_internet_gateway" "igw_1" { // 이 인터넷 게이트웨이가 연결될 VPC를 지정. 여기서는 'vpc_1'를 선택 vpc_id = aws_vpc.vpc_1.id // 리소스에 대한 태그를 설정 tags = { Name = "${var.prefix}-igw-1" } } // AWS 라우트 테이블 리소스를 생성하고 이름을 'rt_1'로 설정 resource "aws_route_table" "rt_1" { // 이 라우트 테이블이 속할 VPC를 지정. 여기서는 'vpc_1'를 선택 vpc_id = aws_vpc.vpc_1.id // 라우트 규칙을 설정. 여기서는 모든 트래픽(0.0.0.0/0)을 'igw_1' 인터넷 게이트웨이로 보냄 route { cidr_block = "0.0.0.0/0" gateway_id = aws_internet_gateway.igw_1.id } // 리소스에 대한 태그를 설정 tags = { Name = "${var.prefix}-rt-1" } } // 라우트 테이블 'rt_1'과 서브넷 'subnet_1'을 연결 resource "aws_route_table_association" "association_1" { // 연결할 서브넷을 지정 subnet_id = aws_subnet.subnet_1.id // 연결할 라우트 테이블을 지정 route_table_id = aws_route_table.rt_1.id } // 라우트 테이블 'rt_1'과 서브넷 'subnet_2'을 연결 resource "aws_route_table_association" "association_2" { // 연결할 서브넷을 지정 subnet_id = aws_subnet.subnet_2.id // 연결할 라우트 테이블을 지정 route_table_id = aws_route_table.rt_1.id } // AWS 보안 그룹 리소스를 생성하고 이름을 'sg_1'로 설정 resource "aws_security_group" "sg_1" { // 보안 그룹의 이름을 설정. 이름 앞에는 변수로부터 받은 prefix를 붙임 name = "${var.prefix}-sg-1" // 인바운드 트래픽 규칙을 설정 // 여기서는 모든 프로토콜, 모든 포트에 대해 모든 IP(0.0.0.0/0)로부터의 트래픽을 허용 ingress { from_port = 0 to_port = 0 protocol = "all" cidr_blocks = ["0.0.0.0/0"] } // 아웃바운드 트래픽 규칙을 설정 // 여기서는 모든 프로토콜, 모든 포트에 대해 모든 IP(0.0.0.0/0)로의 트래픽을 허용 egress { from_port = 0 to_port = 0 protocol = "all" cidr_blocks = ["0.0.0.0/0"] } // 이 보안 그룹이 속할 VPC를 지정. 여기서는 'vpc_1'를 선택 vpc_id = aws_vpc.vpc_1.id // 리소스에 대한 태그를 설정 tags = { Name = "${var.prefix}-sg-1" } } ``` # 23강 - [25 03 13, p 14080, 23강, ec2 인스턴스 2개 추가, AmazonEC2RoleforSSM 정책과 AmazonS3FullAccess 정책이 설정된 권한과 연결](https://youtu.be/hHO4JXj5XGc) - [테라폼 프로젝트 1 - 커밋](https://github.com/jhs512/terraform-2025-03-13/commit/4d2bc6b) ## 설명 - EC2는 특정 서브넷에 속한다. - 키 파일없이 AWS 콘솔에서 바로 EC2 에 SSH 접속하려면 해당 EC2가 AmazonEC2RoleforSSM 정책(권한) 을 가져야 한다. - 보통 EC2 는 S3 에 대한 권한을 가지는게 편하다. - 해당 EC2에서 S3를 다루기 편해진다. ## 특정 인스턴스 프로파일 삭제 ```bash aws iam delete-instance-profile --instance-profile-name 인스턴스-프로파일-명 # aws iam delete-instance-profile --instance-profile-name dev-instance-profile-1 ``` ## main.tf ```hcl terraform { // aws 라이브러리 불러옴 required_providers { aws = { source = "hashicorp/aws" } } } # AWS 설정 시작 provider "aws" { region = var.region } # AWS 설정 끝 # VPC 설정 시작 resource "aws_vpc" "vpc_1" { cidr_block = "10.0.0.0/16" enable_dns_support = true enable_dns_hostnames = true tags = { Name = "${var.prefix}-vpc-1" } } resource "aws_subnet" "subnet_1" { vpc_id = aws_vpc.vpc_1.id cidr_block = "10.0.1.0/24" availability_zone = "${var.region}a" map_public_ip_on_launch = true tags = { Name = "${var.prefix}-subnet-1" } } resource "aws_subnet" "subnet_2" { vpc_id = aws_vpc.vpc_1.id cidr_block = "10.0.2.0/24" availability_zone = "${var.region}b" map_public_ip_on_launch = true tags = { Name = "${var.prefix}-subnet-2" } } resource "aws_subnet" "subnet_3" { vpc_id = aws_vpc.vpc_1.id cidr_block = "10.0.3.0/24" availability_zone = "${var.region}c" map_public_ip_on_launch = true tags = { Name = "${var.prefix}-subnet-3" } } resource "aws_internet_gateway" "igw_1" { vpc_id = aws_vpc.vpc_1.id tags = { Name = "${var.prefix}-igw-1" } } resource "aws_route_table" "rt_1" { vpc_id = aws_vpc.vpc_1.id route { cidr_block = "0.0.0.0/0" gateway_id = aws_internet_gateway.igw_1.id } tags = { Name = "${var.prefix}-rt-1" } } resource "aws_route_table_association" "association_1" { subnet_id = aws_subnet.subnet_1.id route_table_id = aws_route_table.rt_1.id } resource "aws_route_table_association" "association_2" { subnet_id = aws_subnet.subnet_2.id route_table_id = aws_route_table.rt_1.id } resource "aws_route_table_association" "association_3" { subnet_id = aws_subnet.subnet_3.id route_table_id = aws_route_table.rt_1.id } resource "aws_security_group" "sg_1" { name = "${var.prefix}-sg-1" ingress { from_port = 0 to_port = 0 protocol = "all" cidr_blocks = ["0.0.0.0/0"] } egress { from_port = 0 to_port = 0 protocol = "all" cidr_blocks = ["0.0.0.0/0"] } vpc_id = aws_vpc.vpc_1.id tags = { Name = "${var.prefix}-sg-1" } } # EC2 설정 시작 # EC2 역할 생성 resource "aws_iam_role" "ec2_role_1" { name = "${var.prefix}-ec2-role-1" # 이 역할에 대한 신뢰 정책 설정. EC2 서비스가 이 역할을 가정할 수 있도록 설정 assume_role_policy = <> /etc/fstab ``` # 27강 - [25 03 14, p 14080, 27강, 가용영역별로 지원하는 OS와 인스턴스 유형이 다를 수 있습니다. ap-northeast-2b 에서는 t2.micro 가 안됨](https://youtu.be/s_pOcixi9Kw) ## 설명 - AWS의 각 가용영역(Availability Zone)은 독립적인 데이터 센터로, 지원하는 인스턴스 유형과 운영체제가 서로 다를 수 있습니다. - 예를 들어, ap-northeast-2b 가용영역에서는 t2.micro 인스턴스 유형이 지원되지 않을 수 있습니다. - 이는 각 가용영역의 하드웨어 구성, 용량, 인프라 상태에 따라 달라집니다. - 인스턴스를 생성할 때 특정 인스턴스 유형이 선택한 가용영역에서 지원되지 않는다면 다른 가용영역을 선택하거나 다른 인스턴스 유형을 선택해야 합니다. - AWS 콘솔에서 인스턴스 생성 시 특정 가용영역에서 지원되지 않는 인스턴스 유형을 선택하면 오류 메시지가 표시됩니다. - 테라폼을 사용할 때도 특정 가용영역에서 지원되지 않는 인스턴스 유형을 지정하면 배포 오류가 발생합니다. - 프로덕션 환경에서는 여러 가용영역에 리소스를 분산 배치하여 가용성을 높이는 것이 좋습니다. # 28강 - [25 03 14, p 14080, 28강, ap-northeast-2b 에서는 t3.micro 가 가능하고 프리티어로 인정됩니다.](https://youtu.be/yPEz87RD0CE) - [테라폼 프로젝트 1 - 커밋](https://github.com/jhs512/terraform-2025-03-13/commit/e1b998c) ## main.tf ```hcl terraform { // aws 라이브러리 불러옴 required_providers { aws = { source = "hashicorp/aws" } } } # AWS 설정 시작 provider "aws" { region = var.region } # AWS 설정 끝 # VPC 설정 시작 resource "aws_vpc" "vpc_1" { cidr_block = "10.0.0.0/16" enable_dns_support = true enable_dns_hostnames = true tags = { Name = "${var.prefix}-vpc-1" } } resource "aws_subnet" "subnet_1" { vpc_id = aws_vpc.vpc_1.id cidr_block = "10.0.1.0/24" availability_zone = "${var.region}a" map_public_ip_on_launch = true tags = { Name = "${var.prefix}-subnet-1" } } resource "aws_subnet" "subnet_2" { vpc_id = aws_vpc.vpc_1.id cidr_block = "10.0.2.0/24" availability_zone = "${var.region}b" map_public_ip_on_launch = true tags = { Name = "${var.prefix}-subnet-2" } } resource "aws_subnet" "subnet_3" { vpc_id = aws_vpc.vpc_1.id cidr_block = "10.0.3.0/24" availability_zone = "${var.region}c" map_public_ip_on_launch = true tags = { Name = "${var.prefix}-subnet-3" } } resource "aws_internet_gateway" "igw_1" { vpc_id = aws_vpc.vpc_1.id tags = { Name = "${var.prefix}-igw-1" } } resource "aws_route_table" "rt_1" { vpc_id = aws_vpc.vpc_1.id route { cidr_block = "0.0.0.0/0" gateway_id = aws_internet_gateway.igw_1.id } tags = { Name = "${var.prefix}-rt-1" } } resource "aws_route_table_association" "association_1" { subnet_id = aws_subnet.subnet_1.id route_table_id = aws_route_table.rt_1.id } resource "aws_route_table_association" "association_2" { subnet_id = aws_subnet.subnet_2.id route_table_id = aws_route_table.rt_1.id } resource "aws_route_table_association" "association_3" { subnet_id = aws_subnet.subnet_3.id route_table_id = aws_route_table.rt_1.id } resource "aws_security_group" "sg_1" { name = "${var.prefix}-sg-1" ingress { from_port = 0 to_port = 0 protocol = "all" cidr_blocks = ["0.0.0.0/0"] } egress { from_port = 0 to_port = 0 protocol = "all" cidr_blocks = ["0.0.0.0/0"] } vpc_id = aws_vpc.vpc_1.id tags = { Name = "${var.prefix}-sg-1" } } # EC2 설정 시작 # EC2 역할 생성 resource "aws_iam_role" "ec2_role_1" { name = "${var.prefix}-ec2-role-1" # 이 역할에 대한 신뢰 정책 설정. EC2 서비스가 이 역할을 가정할 수 있도록 설정 assume_role_policy = <> /etc/fstab' END_OF_FILE } # EC2 인스턴스 생성 resource "aws_instance" "ec2_1" { # 사용할 AMI ID ami = "ami-062cddb9d94dcf95d" # EC2 인스턴스 유형 instance_type = "t3.micro" # 사용할 서브넷 ID subnet_id = aws_subnet.subnet_2.id # 적용할 보안 그룹 ID vpc_security_group_ids = [aws_security_group.sg_1.id] # 퍼블릭 IP 연결 설정 associate_public_ip_address = true # 인스턴스에 IAM 역할 연결 iam_instance_profile = aws_iam_instance_profile.instance_profile_1.name # 인스턴스에 태그 설정 tags = { Name = "${var.prefix}-ec2-1" } # 루트 볼륨 설정 root_block_device { volume_type = "gp3" volume_size = 12 # 볼륨 크기를 12GB로 설정 } user_data = <<-EOF ${local.ec2_user_data_base} EOF } # EC2 인스턴스 생성 resource "aws_instance" "ec2_2" { # 사용할 AMI ID ami = "ami-062cddb9d94dcf95d" # EC2 인스턴스 유형 instance_type = "t3.micro" # 사용할 서브넷 ID subnet_id = aws_subnet.subnet_2.id # 적용할 보안 그룹 ID vpc_security_group_ids = [aws_security_group.sg_1.id] # 퍼블릭 IP 연결 설정 associate_public_ip_address = true # 인스턴스에 IAM 역할 연결 iam_instance_profile = aws_iam_instance_profile.instance_profile_1.name # 인스턴스에 태그 설정 tags = { Name = "${var.prefix}-ec2-2" } # 루트 볼륨 설정 root_block_device { volume_type = "gp3" volume_size = 12 # 볼륨 크기를 12GB로 설정 } user_data = <<-EOF ${local.ec2_user_data_base} EOF } ``` # 30강 - [25 03 14, p 14080, 30강, 스프링부트 프로젝트 1 생성](https://youtu.be/L-kw-e6XfoU) - [스프링부트 프로젝트 1 - 리포지터리 - https://github.com/jhs512/kp-2025-03-14](https://github.com/jhs512/kp-2025-03-14) - [스프링부트 프로젝트 1 - 커밋](https://github.com/jhs512/kp-2025-03-14/commit/b5fc500) - [https://start.spring.io](https://start.spring.io) - ![img](https://i.postimg.cc/pTzTJLGR/image.png) # 31강 - [25 03 14, p 14080, 31강, io.awspring.cloud:spring-cloud-aws-starter-s3:3.3.0 라이브러리를 통해서 s3 버킷 리스트 출력](https://youtu.be/vxliOwG9pBY) - [스프링부트 프로젝트 1 - 커밋](https://github.com/jhs512/kp-2025-03-14/commit/3643aac) - [S3 - 버킷 생성](https://ap-northeast-2.console.aws.amazon.com/s3/bucket/create?region=ap-northeast-2) - ![img](https://i.postimg.cc/F9PjRCXK/image.png) ## 확인 - [http://localhost:8080/buckets](http://localhost:8080/buckets) - ![img](https://i.postimg.cc/X7hR4kN1/image.png) # 32강 - [25 03 14, p 14080, 32강, AWS 인증 정보를 찾는 우선순위](https://youtu.be/mXzQb9uKXCY) ## AWS 인증 정보를 찾는 우선순위 ### **AWS 인증 정보 검색 우선순위 (높은 순서 → 낮은 순서)** 1. **Java System Properties (`-D` 옵션)** - JVM 실행 시 `-D` 옵션을 사용하여 인증 정보를 설정한 경우 가장 먼저 사용됨. ```shell java -Daws.accessKeyId=YOUR_ACCESS_KEY -Daws.secretKey=YOUR_SECRET_KEY -jar app.jar ``` 2. **환경 변수 (Environment Variables)** - OS 환경 변수로 설정된 경우 JVM 옵션보다 우선순위가 낮지만 `application.yml`보다 높음. ```shell export AWS_ACCESS_KEY_ID=YOUR_ACCESS_KEY export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=YOUR_SECRET_KEY export AWS_REGION=us-east-1 ``` 3. **AWS Credentials Profile (`~/.aws/credentials` 또는 `C:\Users\사용자\.aws\credentials`)** - `aws configure` 명령어를 사용해 설정된 자격 증명. ```ini [default] aws_access_key_id=YOUR_ACCESS_KEY aws_secret_access_key=YOUR_SECRET_KEY region=us-east-1 ``` - 특정 프로파일을 사용하려면 환경 변수 `AWS_PROFILE`을 지정할 수 있음. ```shell export AWS_PROFILE=my-profile ``` 4. **`application.yml` 또는 `application.properties` 설정** - `spring-cloud-aws`의 기본 설정으로 사용됨. ```yml spring: cloud: aws: credentials: access-key: YOUR_ACCESS_KEY secret-key: YOUR_SECRET_KEY region: static: us-east-1 ``` 5. **EC2/ECS IAM Role (Instance Profile 또는 Task Role)** - 위의 모든 방법이 없을 때 최후의 방법으로 사용됨. - AWS 내부에서 실행되는 경우 IAM Role을 통해 자동으로 인증을 가져옴. ```shell curl http://169.254.169.254/latest/meta-data/iam/security-credentials/ ``` ## **정리: AWS 인증 정보 우선순위** 1️⃣ **Java System Properties (`-Daws.accessKeyId=...`)** 2️⃣ **환경 변수 (`AWS_ACCESS_KEY_ID`)** 3️⃣ **AWS Credentials Profile (`~/.aws/credentials`)** 4️⃣ **application.yml / application.properties (`spring.cloud.aws.credentials.access-key`)** 5️⃣ **EC2/ECS IAM Role (Instance Profile)** (최후의 수단) 👉 **IAM Role을 사용하려면 `application.yml`에 `access-key`와 `secret-key`를 설정하지 않아야 함.** 👉 **환경 변수를 사용하면 `application.yml`보다 우선됨.** # 33강 - [25 03 14, p 14080, 33강, EC2 인스턴스에서 직접 스프링부트 실행, IAM ROLE의 S3 접근권한이 잘 작동합니다.](https://youtu.be/_udkJslb-g0) ## 1st EC2 인스턴스에서 직접 스프링부트 실행 ```bash mkdir -p /app cd /app git clone https://github.com/jhs512/kp-2025-03-14 . dnf list *java*21* dnf install -y java-21-amazon-corretto-devel.x86_64 chmod 744 gradlew ./gradlew build java -jar build/libs/back-0.0.1-SNAPSHOT.jar ``` ## 확인 - [http://1st-ec2-public-ip:8080/buckets](http://1st-ec2-public-ip:8080/buckets) - EX : [http://13.125.201.69:8080/buckets](http://13.125.201.69:8080/buckets) # 34강 - [25 03 14, p 14080, 34강, Dockerfile 추가, 도커 빌드 과정에서 실행되는 테스트가 실패 : 해당 환경에서는 aws 인증정보가 없음](https://youtu.be/83kZS7pPusU) - [스프링부트 프로젝트 1 - 커밋](https://github.com/jhs512/kp-2025-03-14/commit/264b4ef) ## 도커 빌드 ```bash docker build -t jangka512/app:8 . ``` # 35강 - [25 03 14, p 14080, 35강, 도커 빌드 과정에서의 그래들 빌드는 테스트 없이 진행하도록 하여서 통과, doker push](https://youtu.be/oh3oOU-Sews) - [스프링부트 프로젝트 1 - 커밋](https://github.com/jhs512/kp-2025-03-14/commit/fbdb6fa) ## 도커 빌드 ```bash docker build -t jangka512/app:8 . ``` ## 도커 푸시 ```bash docker push jangka512/app:8 ``` ## 확인 - [https://hub.docker.com/repository/docker/jangka512/app/general](https://hub.docker.com/repository/docker/jangka512/app/general) # 36강 - [25 03 14, p 14080, 36강, 서버에서 기존 스프링부트 프로세스 삭제, 도커 이미지로 실행](https://youtu.be/NFUF963QWdA) ## 기존 8080 포트 사용하고 있는 프로세스가 있는지 검색, 있다면 Kill ```bash netstat -tulnp | fgrep :8080 # 포트 사용 확인 kill -9 프로세스-번호 # 프로세스 종료 ``` ## 도커 컨테이너 실행 ```bash docker run -d -p 8080:8080 --name app1 jangka512/app:8 ``` ## 확인 - [http://1st-ec2-public-ip:8080/buckets](http://1st-ec2-public-ip:8080/buckets) - EX : [http://13.125.201.69:8080/buckets](http://13.125.201.69:8080/buckets) # 37강 - [25 03 14, p 14080, 37강, S3Service 도입, 테스트 환경용 S3ServiceImpl 도 추가, S3를 이용할 수 없는 환경에서도 테스트가 성공](https://youtu.be/pKLLmYaQ_dQ) - [스프링부트 프로젝트 1 - 커밋](https://github.com/jhs512/kp-2025-03-14/commit/a7be696) ## src/main/resources/application-test.yml - 이렇게 해야 테스트환경에서 S3서버를 찾으려는 시도 자체를 하지 않음 ```yml spring: autoconfigure: exclude: io.awspring.cloud.autoconfigure.s3.S3AutoConfiguration ``` # 38강 - [25 03 14, p 14080, 38강, 도커 빌드, push, 서버에서 새로운 도커 이미지 실행](https://youtu.be/VaxoRnqur8U) ## 도커 빌드 ```bash docker build -t jangka512/app:9 . ``` ## 도커 푸시 ```bash docker push jangka512/app:9 ``` ## 서버에서 새로운 도커 이미지 실행 ```bash docker pull jangka512/app:9 # 새 이미지 다운로드 docker stop app1 # 기존 컨테이너 우아하게 종료 docker rm app1 # 기존 컨테이너 삭제 docker run -d -p 8080:8080 --name app1 jangka512/app:9 # 새 컨테이너 실행 docker rmi jangka512/app:8 # 기존 이미지 삭제 ``` # 39강 - [25 03 14, p 14080, 39강, 도커 이미지 빌드, 도커 이미지 푸시를 자동화 하기](https://youtu.be/21k9oUZoiqI) - [스프링부트 프로젝트 1 - 커밋](https://github.com/jhs512/kp-2025-03-14/commit/ee27d5a) ## src/main/resources/application-secret.yml ```yml custom: secretWord: 1234 ``` ## .github/workflows/deploy.yml ```yml name: deploy on: push: paths: - '.github/workflows/**' - 'src/**' - 'build.gradle.kts' - 'settings.gradle.kts' - 'Dockerfile' branches: - main jobs: makeTagAndRelease: runs-on: ubuntu-latest outputs: tag_name: ${{ steps.create_tag.outputs.new_tag }} steps: - uses: actions/checkout@v4 - name: Create Tag id: create_tag uses: mathieudutour/github-tag-action@v6.2 with: github_token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} - name: Create Release id: create_release uses: actions/create-release@v1 env: GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} with: tag_name: ${{ steps.create_tag.outputs.new_tag }} release_name: Release ${{ steps.create_tag.outputs.new_tag }} body: ${{ steps.create_tag.outputs.changelog }} draft: false prerelease: false buildImageAndPush: name: 도커 이미지 빌드와 푸시 needs: makeTagAndRelease runs-on: ubuntu-latest env: DOCKER_IMAGE_NAME: app20250314 steps: - uses: actions/checkout@v4 - name: application-secret.yml 생성 env: APPLICATION_SECRET: ${{ secrets.APPLICATION_SECRET_YML }} run: echo "$APPLICATION_SECRET" > src/main/resources/application-secret.yml - name: Docker Buildx 설치 uses: docker/setup-buildx-action@v2 - name: 레지스트리 로그인 uses: docker/login-action@v2 with: registry: ghcr.io username: ${{ github.actor }} password: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} - name: set lower case owner name run: | echo "OWNER_LC=${OWNER,,}" >> ${GITHUB_ENV} env: OWNER: '${{ github.repository_owner }}' - name: 빌드 앤 푸시 uses: docker/build-push-action@v3 with: context: . push: true tags: | ghcr.io/${{ env.OWNER_LC }}/${{ env.DOCKER_IMAGE_NAME }}:${{ needs.makeTagAndRelease.outputs.tag_name }}, ghcr.io/${{ env.OWNER_LC }}/${{ env.DOCKER_IMAGE_NAME }}:latest ``` ## GITHUB ACTION 에서 해당 리포지터리에 대해서 쓰기 권한 가지도록 - ![img](https://i.imgur.com/H7MFm4p.png) ## 리포지터리 세팅에서 APPLICATION_SECRET_YML 시크릿 변수 생성 - ![img](https://i.postimg.cc/SNcrW0Nr/image.png) ## 도커 이미지가 생성되면 해당 페키지에 접속해서 공개상태를 private 로 수정 - [https://github.com/users/jhs512/packages/container/app20250314/settings](https://github.com/users/jhs512/packages/container/app20250314/settings) - ![img](https://i.postimg.cc/TwXHNTqT/image.png) ## 비공개 패키지(도커 이미지)를 EC2에서 다운로드 하기 위해서 access token 생성 - [https://github.com/settings/tokens/new](https://github.com/settings/tokens/new) - read:packages 권한을 가진 토큰 생성 - 기간 : 무제한 - ![img](https://i.postimg.cc/fW8BmcFz/image.png) ## 서버에서 새로운 도커 이미지 실행 ```bash docker login ghcr.io -u jhs512 # 이 명령어를 입력하면 키 입력란이 나오는데, 위에서 생성한 엑세스 토큰을 입력하면 됩니다. 이 작업은 EC2가 새로 생성될 때 마다 1번씩만 해주면 됩니다. 즉 terraform destroy 후 terraform apply 를 하셨다면 그후에 항상 도커 로그인을 해주셔야 합니다. docker pull ghcr.io/jhs512/app20250314:v0.0.1 # 새 이미지 다운로드 docker stop app1 # 기존 컨테이너 우아하게 종료 docker rm app1 # 기존 컨테이너 삭제 docker run -d -p 8080:8080 --name app1 ghcr.io/jhs512/app20250314:v0.0.1 # 새 컨테이너 실행 docker rmi jangka512/app:9 # 기존 이미지 삭제 ``` ## 확인 - [http://1st-ec2-public-ip:8080/buckets](http://1st-ec2-public-ip:8080/buckets) - EX : [http://13.125.201.69:8080/buckets](http://13.125.201.69:8080/buckets) # 40강 - [25 03 14, p 14080, 40강, 최신 도커 이미지 다운로드 후 기존 도커 컨테이너 삭제 후 실행하는 명령어 준비하기](https://youtu.be/140TZjLILsg) ## 최신 도커 이미지 다운로드 후 기존 도커 컨테이너 삭제 후 실행하는 명령어 ```bash docker pull ghcr.io/jhs512/app20250314:latest # 이렇게 하면 기존 이미지의 latest 태그가 none 으로 바뀐다. docker stop app1 2>/dev/null # 기존 컨테이너 우아하게 종료 docker rm app1 2>/dev/null # 기존 컨테이너 삭제 docker run -d --name app1 -p 8080:8080 ghcr.io/jhs512/app20250314:latest # 새 컨테이너 실행 docker rmi $(docker images -f "dangling=true" -q) # 기존 이미지 삭제(이 시점에서는 기존 이미지는 태그가 none 으로 바뀌어 있음) ``` # 41강 - [25 03 14, p 14080, 41강, GITHUB ACTION 에서 도커 이미지 푸시가 완료되면 운영서버에게 교체하라는 명령어를 전송하여 자동배포 완성](https://youtu.be/xeSkbnNcTDQ) - [스프링부트 프로젝트 1 - 커밋](https://github.com/jhs512/kp-2025-03-14/commit/79bf3fa) ## AWS 인스턴스의 ID 확인 - ![img](https://i.postimg.cc/Pr3XgRRg/image.png) ## 리포지터리 세팅에서 AWS_REGION, AWS_ACCESS_KEY_ID, AWS_SECRET_ACCESS_KEY 시크릿 변수 생성 - AWS_REGION : `ap-northeast-2` - AWS_ACCESS_KEY_ID : `AWS_ACCESS_KEY_ID 입력` - AWS_SECRET_ACCESS_KEY : `AWS_SECRET_ACCESS_KEY 입력` - ![img](https://i.postimg.cc/JzS1nBmK/image.png) ## .github/workflows/deploy.yml ```yml name: deploy on: push: paths: - '.github/workflows/**' - 'src/**' - 'build.gradle.kts' - 'settings.gradle.kts' - 'Dockerfile' branches: - main jobs: makeTagAndRelease: runs-on: ubuntu-latest outputs: tag_name: ${{ steps.create_tag.outputs.new_tag }} steps: - uses: actions/checkout@v4 - name: Create Tag id: create_tag uses: mathieudutour/github-tag-action@v6.2 with: github_token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} - name: Create Release id: create_release uses: actions/create-release@v1 env: GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} with: tag_name: ${{ steps.create_tag.outputs.new_tag }} release_name: Release ${{ steps.create_tag.outputs.new_tag }} body: ${{ steps.create_tag.outputs.changelog }} draft: false prerelease: false buildImageAndPush: name: 도커 이미지 빌드와 푸시 needs: makeTagAndRelease runs-on: ubuntu-latest env: DOCKER_IMAGE_NAME: app20250314 steps: - uses: actions/checkout@v4 - name: application-secret.yml 생성 env: APPLICATION_SECRET: ${{ secrets.APPLICATION_SECRET_YML }} run: echo "$APPLICATION_SECRET" > src/main/resources/application-secret.yml - name: Docker Buildx 설치 uses: docker/setup-buildx-action@v2 - name: 레지스트리 로그인 uses: docker/login-action@v2 with: registry: ghcr.io username: ${{ github.actor }} password: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} - name: set lower case owner name run: | echo "OWNER_LC=${OWNER,,}" >> ${GITHUB_ENV} env: OWNER: '${{ github.repository_owner }}' - name: 빌드 앤 푸시 uses: docker/build-push-action@v3 with: context: . push: true tags: | ghcr.io/${{ env.OWNER_LC }}/${{ env.DOCKER_IMAGE_NAME }}:${{ needs.makeTagAndRelease.outputs.tag_name }}, ghcr.io/${{ env.OWNER_LC }}/${{ env.DOCKER_IMAGE_NAME }}:latest deploy: runs-on: ubuntu-latest needs: [ buildImageAndPush ] steps: - name: AWS SSM Send-Command uses: peterkimzz/aws-ssm-send-command@master id: ssm with: aws-region: ${{ secrets.AWS_REGION }} aws-access-key-id: ${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY_ID }} aws-secret-access-key: ${{ secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY }} instance-ids: "i-015d44766db7d2a9f" working-directory: / comment: Deploy command: | docker pull ghcr.io/${{ env.OWNER_LC }}/app20250314:latest docker stop app1 2>/dev/null docker rm app1 2>/dev/null docker run -d --name app1 -p 8080:8080 ghcr.io/${{ env.OWNER_LC }}/app20250314:latest docker rmi $(docker images -f "dangling=true" -q) ``` ## 확인 - [http://1st-ec2-public-ip:8080/buckets](http://1st-ec2-public-ip:8080/buckets) - EX : [http://13.125.201.69:8080/buckets](http://13.125.201.69:8080/buckets) # 42강 - [25 03 14, p 14080, 42강, A 레코드로 도메인 연결, http://api.app20250314.oa.gg:8080 으로 접속가능](https://youtu.be/GDz76cBxVmk) ## 도메인 구매방법 - [도메인 구매 - https://www.slog.gg/p/14071#30강](https://www.slog.gg/p/14071#30강) - 42강을 진행하려면 먼저 도메인을 구매해야 합니다. - 가장 저렴한 도메인을 구매해서 진행해주세요.(연간 비용이 만원도 안되는 도메인이 많습니다.) ## DNSZI 에서 A 레코드 등록 - 도메인 : api.app20250314.oa.gg - IP : 1st-ec2-public-ip - EX : 13.125.201.69 ## A 레코드 설정이 전 세계에 잘 반영되었는지 확인 ```bash nslookup api.app20250314.oa.gg ``` ## 확인 - [http://api.app20250314.oa.gg:8080](http://api.app20250314.oa.gg:8080) # 43강 - [25 03 14, p 14080, 43강, NGINX PROXY MANAGER 설치, 마스터 계정 생성](https://youtu.be/R32J-iy76Lc) ## Nginx Proxy Manager - Nginx Proxy Manager는 Nginx 웹 서버를 GUI로 쉽게 관리할 수 있는 도구입니다. - 여러 웹 애플리케이션을 도메인 기반으로 라우팅할 수 있게 해줍니다. - SSL 인증서 자동 발급 및 갱신 기능을 제공합니다. - 웹 기반 관리 패널을 통해 프록시 호스트, SSL 인증서, 리다이렉션 등을 설정할 수 있습니다. - 도커 컨테이너로 쉽게 배포 가능합니다. - 기본적으로 80(HTTP), 443(HTTPS), 81(관리 패널) 포트를 사용합니다. - 여러 도메인을 하나의 서버에서 호스팅할 때 유용합니다. - 접근 제어 및 기본 인증 기능을 제공합니다. - Let's Encrypt를 통한 무료 SSL 인증서 발급을 지원합니다. - 로드 밸런싱 및 스트림 프록시 기능도 제공합니다. ## Nginx Proxy Manager 설치 ```bash docker run -d \ --name npm_1 \ --restart unless-stopped \ -p 80:80 \ -p 443:443 \ -p 81:81 \ -e TZ=Asia/Seoul \ -v /dockerProjects/npm_1/volumes/data:/data \ -v /dockerProjects/npm_1/volumes/etc/letsencrypt:/etc/letsencrypt \ jc21/nginx-proxy-manager:latest ``` ## nginx proxy manager 관리콘솔에 접속 - [http://13.125.201.69:81](http://13.125.201.69:81) - 초기 계정 - 아이디 : admin@example.com - 비번 : changeme # 44강 - [25 03 14, p 14080, 44강, NGINX가 일단 모든 HTTP 트레픽을 받고 도메인을 기준으로 내부 프록시, HTTPS 처리는 이후에 처리할 예정](https://youtu.be/Qr41msSkS9o) - ![img](https://i.postimg.cc/kg8RcCjJ/image.png) ## 설명 - 보통 NGINX는 웹 서버의 앞단에서 모든 HTTP/HTTPS 트래픽을 먼저 수신합니다. - 일단 현재는 HTTP 만 처리하고 있습니다. - 45강에서 HTTPS 도 처리할 예정입니다. - 수신된 요청은 도메인명(Host 헤더)을 기준으로 분류하여 적절한 내부 서비스로 프록시합니다. - 예: api.example.com은 내부 A 서버로, web.example.com은 내부 B 서버로 라우팅 - 이 방식을 '리버스 프록시'라고 하며, 클라이언트는 NGINX만 알고 내부 서비스 구조는 알 수 없습니다. - 이렇게 하는 이유: - 보안 강화: 실제 애플리케이션 서버가 직접 외부에 노출되지 않음 - 포트 관리 단순화: 모든 서비스가 80/443 포트로 접근 가능 - SSL 종료: NGINX에서 SSL 처리를 담당하여 내부 서비스는 HTTP로만 통신 가능 - 로드 밸런싱: 여러 서버 인스턴스로 트래픽 분산 가능 - 캐싱: 정적 콘텐츠 캐싱으로 성능 향상 - 도메인 기반 라우팅: 하나의 서버에서 여러 서비스 호스팅 가능 ## nginx가 받은 요청을 스프링부트에게 토스(리버스 프록시) $$uml actor 사용자 participant "브라우저" as browser box "Docker Network" #LightBlue participant "npm-1\n(nginx 컨테이너)" as nginx participant "app-1\n(스프링부트 컨테이너)" as app end box 사용자 -> browser: http://api.app20250314.oa.gg 입력 browser -> nginx: HTTP 요청 note right: 요청 단계 1 nginx -> app: proxy_pass to 172.17.0.1:8080(pass by host port) note right: 요청 단계 2 app -> nginx: 응답 nginx -> browser: HTTP 응답 browser -> 사용자: 페이지 표시 $$ ## 확인 - [http://api.app20250314.oa.gg](http://api.app20250314.oa.gg) # 45강 - [25 03 14, p 14080, 45강, https 활성화, http 로 접속해도 https 로 리다이렉트 하도록 설정](https://youtu.be/EG7q0-sdqjc) - ![img](https://i.postimg.cc/TP6LNsSr/image.png) ## SSL 인증서와 HTTPS의 관계 - SSL/TLS 인증서는 HTTPS 통신의 핵심 요소로, 웹사이트의 신원을 증명하고 암호화된 연결을 설정합니다. - HTTPS(Hypertext Transfer Protocol Secure)는 기존 HTTP에 보안 계층(SSL/TLS)을 추가한 프로토콜입니다. - SSL(Secure Sockets Layer)은 초기 보안 프로토콜이었으며, 현재는 더 안전한 TLS(Transport Layer Security)로 대체되었습니다. - SSL/TLS 인증서는 인증 기관(CA)에서 발급하며, 웹사이트의 신원을 검증합니다. - 인증서에는 도메인 정보, 공개키, 발급자 정보, 유효기간 등이 포함됩니다. - HTTPS 연결 과정: 1. 클라이언트가 서버에 연결 요청 2. 서버가 SSL/TLS 인증서 제공 3. 클라이언트가 인증서 유효성 검증 4. 안전한 대칭키 교환을 위한 핸드셰이크 진행 5. 암호화된 통신 시작 - HTTPS는 데이터 암호화, 무결성 검증, 인증 기능을 제공합니다. - 주요 이점: - 데이터 도청 방지 - 중간자 공격(MITM) 방지 - 데이터 변조 방지 - 사용자에게 신뢰감 제공 - 검색 엔진 최적화(SEO) 향상 - 모든 웹사이트, 특히 로그인, 결제 등 민감한 정보를 다루는 사이트에는 HTTPS 적용이 필수적입니다. - Let's Encrypt와 같은 서비스를 통해 무료로 SSL/TLS 인증서를 발급받을 수 있습니다. - 브라우저는 HTTPS 연결 시 주소창에 자물쇠 아이콘을 표시하여 안전한 연결임을 사용자에게 알립니다. # 46강 - [25 03 14, p 14080, 46강, NPM 콘솔 접속시에도 https 적용하기 위해서 npm.vpc-1-ec2-1.oa.gg 도메인에 A 레코드 설정](https://youtu.be/-eRiOwKV4wM) ## DNSZI 에서 A 레코드 등록 - 도메인 : npm.vpc-1-ec2-1.oa.gg - IP : 1st-ec2-public-ip - EX : 13.125.201.69 ## A 레코드 설정이 전 세계에 잘 반영되었는지 확인 ```bash nslookup npm.vpc-1-ec2-1.oa.gg ``` # 47강 - [25 03 14, p 14080, 47강, NPM 콘솔 접속시에도 https 적용하기 위한 설정 마무리, npm 에서 npm.vpc-1-ec2-1.oa.gg 도메인에 대한 처리](https://youtu.be/e4_kxpuaFRE) - ![img](https://i.postimg.cc/qqPMhhH8/image.png) - ![img](https://i.postimg.cc/vZLHTZqV/image.png) ## nginx가 받은 요청을 nginx 관리 콘솔(81번 포트)에게 토스(리버스 프록시) $$uml actor 사용자 participant "브라우저" as browser box "Docker Network" #LightBlue participant "npm-1\n(nginx 컨테이너)" as nginx participant "app-1\n(스프링부트 컨테이너)" as app end box 사용자 -> browser: https://npm.vpc-1-ec2-1.oa.gg 입력 browser -> nginx: HTTP 요청 nginx -> nginx: proxy_pass to 172.17.0.1:81(pass by host port) nginx -> nginx: 관리콘솔 작업 후 응답 nginx -> browser: HTTP 응답 browser -> 사용자: 페이지 표시 $$ ## nginx proxy manager 관리콘솔에 접속 - [https://npm.vpc-1-ec2-1.oa.gg](https://npm.vpc-1-ec2-1.oa.gg) # 48강 - [25 03 17, p 14080, 48강, NPC의 대략적인 사용법, NCP와 Azure는 AWS와 상단히 유사합니다.](https://youtu.be/H2xZzwJoZDw) - [NPC](https://www.ncloud.com) - [NPC - 콘솔](https://console.ncloud.com/dashboard) ## 루트계정 비밀번호 변경 ```bash passwd ``` ## 메인계정(lldj) 생성 ```bash adduser lldj ``` ## 메인계정(lldj) 비밀번호 변경 ```bash passwd lldj ``` ## 메인계정(lldj)에 sudo 권한 부여 - `vim /etc/sudoers` - root ALL=(ALL) ALL # 이 라인 밑 부분에 - lldj ALL=(ALL) ALL # 이 라인을 추가 - 저장시 꼭 `:wq!` 로 저장 ## 외부에서 pem 파일을 통해서 root 계정으로 ssh 접속방법 ```bash ssh -i pem-file-name.pem root@public-ip # EX # ssh -i auth-key-2025-03-17.pem root@223.130.134.219 ``` ## 외부에서 메인계정으로 통해서 ssh 접속방법 ```bash ssh lldj@public-ip # EX # ssh lldj@223.130.134.219 ``` ## nginx 설치(도커 x) 및 실행(메인계정으로 진행) ```bash sudo dnf install nginx -y sudo systemctl start nginx curl http://localhost # 확인 ``` # 49강 - [25 03 17, p 14080, 49강, NPC 자원 해제 방법](https://youtu.be/_zc0xbZcJcI) # 50강 - [25 03 17, p 14080, 50강, nginx proxy manager, redis, mysql, mysql 설정까지 한방에 끝내는 테라폼 프로젝트](https://youtu.be/larqdeDUB54) - [리포지터리 - https://github.com/jhs512/terraform-2025-03-17](https://github.com/jhs512/terraform-2025-03-17) - [테라폼 프로젝트 2 - 커밋](https://github.com/jhs512/terraform-2025-03-17/commit/2c79257) ## variables.tf ```hcl variable "prefix" { description = "Prefix for all resources" default = "dev" } variable "region" { description = "region" default = "ap-northeast-2" } variable "nickname" { description = "nickname" default = "jhs512" } ``` ## main.tf ```hcl terraform { // aws 라이브러리 불러옴 required_providers { aws = { source = "hashicorp/aws" } } } # AWS 설정 시작 provider "aws" { region = var.region } # AWS 설정 끝 # VPC 설정 시작 resource "aws_vpc" "vpc_1" { cidr_block = "10.0.0.0/16" enable_dns_support = true enable_dns_hostnames = true tags = { Name = "${var.prefix}-vpc-1" } } resource "aws_subnet" "subnet_1" { vpc_id = aws_vpc.vpc_1.id cidr_block = "10.0.1.0/24" availability_zone = "${var.region}a" map_public_ip_on_launch = true tags = { Name = "${var.prefix}-subnet-1" } } resource "aws_subnet" "subnet_2" { vpc_id = aws_vpc.vpc_1.id cidr_block = "10.0.2.0/24" availability_zone = "${var.region}b" map_public_ip_on_launch = true tags = { Name = "${var.prefix}-subnet-2" } } resource "aws_subnet" "subnet_3" { vpc_id = aws_vpc.vpc_1.id cidr_block = "10.0.3.0/24" availability_zone = "${var.region}c" map_public_ip_on_launch = true tags = { Name = "${var.prefix}-subnet-3" } } resource "aws_internet_gateway" "igw_1" { vpc_id = aws_vpc.vpc_1.id tags = { Name = "${var.prefix}-igw-1" } } resource "aws_route_table" "rt_1" { vpc_id = aws_vpc.vpc_1.id route { cidr_block = "0.0.0.0/0" gateway_id = aws_internet_gateway.igw_1.id } tags = { Name = "${var.prefix}-rt-1" } } resource "aws_route_table_association" "association_1" { subnet_id = aws_subnet.subnet_1.id route_table_id = aws_route_table.rt_1.id } resource "aws_route_table_association" "association_2" { subnet_id = aws_subnet.subnet_2.id route_table_id = aws_route_table.rt_1.id } resource "aws_route_table_association" "association_3" { subnet_id = aws_subnet.subnet_3.id route_table_id = aws_route_table.rt_1.id } resource "aws_security_group" "sg_1" { name = "${var.prefix}-sg-1" ingress { from_port = 0 to_port = 0 protocol = "all" cidr_blocks = ["0.0.0.0/0"] } egress { from_port = 0 to_port = 0 protocol = "all" cidr_blocks = ["0.0.0.0/0"] } vpc_id = aws_vpc.vpc_1.id tags = { Name = "${var.prefix}-sg-1" } } # EC2 설정 시작 # EC2 역할 생성 resource "aws_iam_role" "ec2_role_1" { name = "${var.prefix}-ec2-role-1" # 이 역할에 대한 신뢰 정책 설정. EC2 서비스가 이 역할을 가정할 수 있도록 설정 assume_role_policy = <> /etc/fstab' # 도커 설치 및 실행/활성화 yum install docker -y systemctl enable docker systemctl start docker # 도커 네트워크 생성 docker network create common # nginx 설치 docker run -d \ --name npm_1 \ --restart unless-stopped \ --network common \ -p 80:80 \ -p 443:443 \ -p 81:81 \ -e TZ=Asia/Seoul \ -v /dockerProjects/npm_1/volumes/data:/data \ -v /dockerProjects/npm_1/volumes/etc/letsencrypt:/etc/letsencrypt \ jc21/nginx-proxy-manager:latest # redis 설치 docker run -d \ --name=redis_1 \ --restart unless-stopped \ --network common \ -p 6379:6379 \ -e TZ=Asia/Seoul \ redis --requirepass lldj123414 # mysql 설치 docker run -d \ --name mysql_1 \ --restart unless-stopped \ -v /dockerProjects/mysql_1/volumes/var/lib/mysql:/var/lib/mysql \ -v /dockerProjects/mysql_1/volumes/etc/mysql/conf.d:/etc/mysql/conf.d \ --network common \ -p 3306:3306 \ -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=lldj123414 \ -e TZ=Asia/Seoul \ mysql:latest # MySQL 컨테이너가 준비될 때까지 대기 echo "MySQL이 기동될 때까지 대기 중..." until docker exec mysql_1 mysql -uroot -plldj123414 -e "SELECT 1" &> /dev/null; do echo "MySQL이 아직 준비되지 않음. 5초 후 재시도..." sleep 5 done echo "MySQL이 준비됨. 초기화 스크립트 실행 중..." docker exec mysql_1 mysql -uroot -plldj123414 -e " CREATE USER 'lldjlocal'@'127.0.0.1' IDENTIFIED WITH caching_sha2_password BY '1234'; CREATE USER 'lldjlocal'@'172.18.%.%' IDENTIFIED WITH caching_sha2_password BY '1234'; CREATE USER 'lldj'@'%' IDENTIFIED WITH caching_sha2_password BY 'lldj123414'; GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'lldjlocal'@'127.0.0.1'; GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'lldjlocal'@'172.18.%.%'; GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'lldj'@'%'; CREATE DATABASE glog_prod; FLUSH PRIVILEGES; " END_OF_FILE } # EC2 인스턴스 생성 resource "aws_instance" "ec2_1" { # 사용할 AMI ID ami = "ami-062cddb9d94dcf95d" # EC2 인스턴스 유형 instance_type = "t3.micro" # 사용할 서브넷 ID subnet_id = aws_subnet.subnet_2.id # 적용할 보안 그룹 ID vpc_security_group_ids = [aws_security_group.sg_1.id] # 퍼블릭 IP 연결 설정 associate_public_ip_address = true # 인스턴스에 IAM 역할 연결 iam_instance_profile = aws_iam_instance_profile.instance_profile_1.name # 인스턴스에 태그 설정 tags = { Name = "${var.prefix}-ec2-1" } # 루트 볼륨 설정 root_block_device { volume_type = "gp3" volume_size = 12 # 볼륨 크기를 12GB로 설정 } user_data = <<-EOF ${local.ec2_user_data_base} EOF } ``` ## 새로운 EC2 인스턴스에서 ghcr.io 에 로그인 ```bash docker login ghcr.io -u jhs512 # 이 명령어를 입력하면 키 입력란이 나오는데, read:packages 권한을 가진 GITHUB 엑세스 토큰을 입력하면 됩니다. 이 작업은 EC2가 새로 생성될 때 마다 1번씩만 해주면 됩니다. ``` # 51강 - [25 03 17, p 14080, 51강, 운영환경까지 고려한 스프링부트 프로젝트 생성](https://youtu.be/4T2pkzpBWIo) - [리포지터리 - https://github.com/jhs512/kp-2025-03-17](https://github.com/jhs512/kp-2025-03-17) - [스프링부트 프로젝트 2 - 커밋](https://github.com/jhs512/kp-2025-03-17/commit/9a878b2) # 52강 - [25 03 17, p 14080, 52강, MySQL에 대해서 개발, 운영, 테스트환경별 설정파일 세팅](https://youtu.be/iMo7q2AD9bY) - [스프링부트 프로젝트 2 - 커밋](https://github.com/jhs512/kp-2025-03-17/commit/02adcc6) # 53강 - [25 03 17, p 14080, 53강, Redis에 대해서 개발, 운영, 테스트환경별 설정파일 세팅, 자동으로 admin 계정 생성되도록](https://youtu.be/5f0YHbzlQVo) - [스프링부트 프로젝트 2 - 커밋](https://github.com/jhs512/kp-2025-03-17/commit/02adcc6) # 54강 - [25 03 17, p 14080, 54강, 자동으로 redis 캐시 데이터 생성](https://youtu.be/8NqUr8ehOM8) - [스프링부트 프로젝트 2 - 커밋](https://github.com/jhs512/kp-2025-03-17/commit/a550d5d) # 55강 - [25 03 17, p 14080, 55강, GITHUB ACTION을 이용한 CI/CD, 하지만 app1 컨테이너를 common 네트워크에 연결하지 않아서 실패](https://youtu.be/RATBDgf3l6Q) - [스프링부트 프로젝트 2 - 커밋](https://github.com/jhs512/kp-2025-03-17/commit/feb37fc) ## AWS 인스턴스의 ID 확인 - ![img](https://i.postimg.cc/Pr3XgRRg/image.png) ## GITHUB ACTION 에서 해당 리포지터리에 대해서 쓰기 권한 가지도록 - ![img](https://i.imgur.com/H7MFm4p.png) ## 리포지터리 세팅에서 APPLICATION_SECRET_YML 시크릿 변수 생성 - ![img](https://i.postimg.cc/SNcrW0Nr/image.png) ## 리포지터리 세팅에서 AWS_REGION, AWS_ACCESS_KEY_ID, AWS_SECRET_ACCESS_KEY 시크릿 변수 생성 - AWS_REGION : `ap-northeast-2` - AWS_ACCESS_KEY_ID : `AWS_ACCESS_KEY_ID 입력` - AWS_SECRET_ACCESS_KEY : `AWS_SECRET_ACCESS_KEY 입력` - ![img](https://i.postimg.cc/JzS1nBmK/image.png) ## .github/workflows/deploy.yml ```yml name: deploy on: push: paths: - '.github/workflows/**' - 'src/**' - 'build.gradle.kts' - 'settings.gradle.kts' - 'Dockerfile' branches: - main jobs: makeTagAndRelease: runs-on: ubuntu-latest outputs: tag_name: ${{ steps.create_tag.outputs.new_tag }} steps: - uses: actions/checkout@v4 - name: Create Tag id: create_tag uses: mathieudutour/github-tag-action@v6.2 with: github_token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} - name: Create Release id: create_release uses: actions/create-release@v1 env: GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} with: tag_name: ${{ steps.create_tag.outputs.new_tag }} release_name: Release ${{ steps.create_tag.outputs.new_tag }} body: ${{ steps.create_tag.outputs.changelog }} draft: false prerelease: false buildImageAndPush: name: 도커 이미지 빌드와 푸시 needs: makeTagAndRelease runs-on: ubuntu-latest env: DOCKER_IMAGE_NAME: app20250317 outputs: DOCKER_IMAGE_NAME: ${{ env.DOCKER_IMAGE_NAME }} steps: - uses: actions/checkout@v4 - name: application-secret.yml 생성 env: APPLICATION_SECRET: ${{ secrets.APPLICATION_SECRET_YML }} run: echo "$APPLICATION_SECRET" > src/main/resources/application-secret.yml - name: Docker Buildx 설치 uses: docker/setup-buildx-action@v2 - name: 레지스트리 로그인 uses: docker/login-action@v2 with: registry: ghcr.io username: ${{ github.actor }} password: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} - name: set lower case owner name run: | echo "OWNER_LC=${OWNER,,}" >> ${GITHUB_ENV} env: OWNER: '${{ github.repository_owner }}' - name: 빌드 앤 푸시 uses: docker/build-push-action@v3 with: context: . push: true tags: | ghcr.io/${{ env.OWNER_LC }}/${{ env.DOCKER_IMAGE_NAME }}:${{ needs.makeTagAndRelease.outputs.tag_name }}, ghcr.io/${{ env.OWNER_LC }}/${{ env.DOCKER_IMAGE_NAME }}:latest deploy: runs-on: ubuntu-latest needs: [ buildImageAndPush ] env: DOCKER_IMAGE_NAME: ${{ needs.buildImageAndPush.outputs.DOCKER_IMAGE_NAME }} steps: - name: AWS SSM Send-Command uses: peterkimzz/aws-ssm-send-command@master id: ssm with: aws-region: ${{ secrets.AWS_REGION }} aws-access-key-id: ${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY_ID }} aws-secret-access-key: ${{ secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY }} instance-ids: "i-0b903187bca01a1c4" working-directory: / comment: Deploy command: | docker pull ghcr.io/jhs512/${{ env.DOCKER_IMAGE_NAME }}:latest docker stop app1 2>/dev/null docker rm app1 2>/dev/null docker run -d --name app1 -p 8080:8080 ghcr.io/jhs512/${{ env.DOCKER_IMAGE_NAME }}:latest docker rmi $(docker images -f "dangling=true" -q) ``` ## 도커 이미지가 생성되면 해당 페키지에 접속해서 공개상태를 private 로 수정 - [https://github.com/users/jhs512/packages/container/app20250317/settings](https://github.com/users/jhs512/packages/container/app20250317/settings) - ![img](https://i.postimg.cc/TwXHNTqT/image.png) # 56강 - [25 03 17, p 14080, 56강, app1 컨테이너를 common 네트워크에 연결하여 성공](https://youtu.be/rQUmEqZInuI) - [스프링부트 프로젝트 2 - 커밋](https://github.com/jhs512/kp-2025-03-17/commit/e0de5f3) ## .github/workflows/deploy.yml ```yml name: deploy on: # ... jobs: makeTagAndRelease: # ... buildImageAndPush: # ... deploy: # ... steps: - name: AWS SSM Send-Command # ... with: # ... command: | # ... docker run -d --name app1 --network common -p 8080:8080 ghcr.io/jhs512/${{ env.DOCKER_IMAGE_NAME }}:latest # ... ``` # 57강 - [25 03 17, p 14080, 57강, CI/CD 잘 되는지 테스트, 메인 페이지에 전체 회원수 출력](https://youtu.be/NSKCrLznbgI) - [스프링부트 프로젝트 2 - 커밋](https://github.com/jhs512/kp-2025-03-17/commit/9b5e1e1) # 58강 - [25 03 17, p 14080, 58강, api.glog.oa.gg 도메인 연결을 위한 작업](https://youtu.be/twY07YvOhBE) - ![img](https://i.postimg.cc/m2rVcnZ2/image.png) ## nginx proxy manager 관리콘솔에 접속 - [http://3.38.146.194:81](http://3.38.146.194:81) - 초기 계정 - 아이디 : admin@example.com - 비번 : changeme ## DNSZI 에서 A 레코드 등록 - 도메인 : api.glog.oa.gg - IP : 1st-ec2-public-ip - EX : 3.38.146.194 ## 확인 - [http://api.glog.oa.gg](http://api.glog.oa.gg) # 59강 - [25 03 17, p 14080, 59강, https 활성화를 위한 작업](https://youtu.be/KDrQI0Kh4N8) - ![img](https://i.postimg.cc/8z6RMQ2D/image.png) ## 확인 - [https://api.glog.oa.gg](https://api.glog.oa.gg) # 60강 - [25 03 17, p 14080, 60강, deploy.yml 에서 EC2 INSTANCE ID 를 하드코딩하지 않는 방식으로 수정(더 유연해 짐)](https://youtu.be/6LP-9CG_mT8) - [스프링부트 프로젝트 2 - 커밋](https://github.com/jhs512/kp-2025-03-17/commit/a6b449c) ## .github/workflows/deploy.yml ```yml name: deploy on: push: paths: - '.github/workflows/**' - 'src/**' - 'build.gradle.kts' - 'settings.gradle.kts' - 'Dockerfile' branches: - main jobs: makeTagAndRelease: runs-on: ubuntu-latest outputs: tag_name: ${{ steps.create_tag.outputs.new_tag }} steps: - uses: actions/checkout@v4 - name: Create Tag id: create_tag uses: mathieudutour/github-tag-action@v6.2 with: github_token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} - name: Create Release id: create_release uses: actions/create-release@v1 env: GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} with: tag_name: ${{ steps.create_tag.outputs.new_tag }} release_name: Release ${{ steps.create_tag.outputs.new_tag }} body: ${{ steps.create_tag.outputs.changelog }} draft: false prerelease: false buildImageAndPush: name: 도커 이미지 빌드와 푸시 needs: makeTagAndRelease runs-on: ubuntu-latest env: DOCKER_IMAGE_NAME: app20250317 outputs: DOCKER_IMAGE_NAME: ${{ env.DOCKER_IMAGE_NAME }} steps: - uses: actions/checkout@v4 - name: application-secret.yml 생성 env: APPLICATION_SECRET: ${{ secrets.APPLICATION_SECRET_YML }} run: echo "$APPLICATION_SECRET" > src/main/resources/application-secret.yml - name: Docker Buildx 설치 uses: docker/setup-buildx-action@v2 - name: 레지스트리 로그인 uses: docker/login-action@v2 with: registry: ghcr.io username: ${{ github.actor }} password: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} - name: set lower case owner name run: | echo "OWNER_LC=${OWNER,,}" >> ${GITHUB_ENV} env: OWNER: '${{ github.repository_owner }}' - name: 빌드 앤 푸시 uses: docker/build-push-action@v3 with: context: . push: true tags: | ghcr.io/${{ env.OWNER_LC }}/${{ env.DOCKER_IMAGE_NAME }}:${{ needs.makeTagAndRelease.outputs.tag_name }}, ghcr.io/${{ env.OWNER_LC }}/${{ env.DOCKER_IMAGE_NAME }}:latest deploy: runs-on: ubuntu-latest needs: [ buildImageAndPush ] env: DOCKER_IMAGE_NAME: ${{ needs.buildImageAndPush.outputs.DOCKER_IMAGE_NAME }} steps: - uses: aws-actions/configure-aws-credentials@v4 with: aws-region: ${{ secrets.AWS_REGION }} aws-access-key-id: ${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY_ID }} aws-secret-access-key: ${{ secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY }} - name: 인스턴스 ID 가져오기 id: get_instance_id run: | INSTANCE_ID=$(aws ec2 describe-instances --filters "Name=tag:Name,Values=dev-ec2-1" "Name=instance-state-name,Values=running" --query "Reservations[].Instances[].InstanceId" --output text) echo "INSTANCE_ID=$INSTANCE_ID" >> $GITHUB_ENV - name: AWS SSM Send-Command uses: peterkimzz/aws-ssm-send-command@master id: ssm with: aws-region: ${{ secrets.AWS_REGION }} aws-access-key-id: ${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY_ID }} aws-secret-access-key: ${{ secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY }} instance-ids: ${{ env.INSTANCE_ID }} working-directory: / comment: Deploy command: | docker pull ghcr.io/jhs512/${{ env.DOCKER_IMAGE_NAME }}:latest docker stop app1 2>/dev/null docker rm app1 2>/dev/null docker run -d --network common --name app1 -p 8080:8080 ghcr.io/jhs512/${{ env.DOCKER_IMAGE_NAME }}:latest docker rmi $(docker images -f "dangling=true" -q) ``` # 61강 - [25 03 17, p 14080, 61강, AMI를 하드코딩하지 않고 검색해서 사용](https://youtu.be/N4o-Q7LIsQo) - [테라폼 프로젝트 2 - 커밋](https://github.com/jhs512/terraform-2025-03-17/commit/927c3c9) ## variables.tf ```hcl variable "prefix" { description = "Prefix for all resources" default = "dev" } variable "region" { description = "region" default = "ap-northeast-2" } variable "nickname" { description = "nickname" default = "jhs512" } variable "password_1" { description = "password_1" default = "lldj123414" } ``` ## main.tf ```hcl terraform { // aws 라이브러리 불러옴 required_providers { aws = { source = "hashicorp/aws" } } } # AWS 설정 시작 provider "aws" { region = var.region } # AWS 설정 끝 # VPC 설정 시작 resource "aws_vpc" "vpc_1" { cidr_block = "10.0.0.0/16" enable_dns_support = true enable_dns_hostnames = true tags = { Name = "${var.prefix}-vpc-1" } } resource "aws_subnet" "subnet_1" { vpc_id = aws_vpc.vpc_1.id cidr_block = "10.0.1.0/24" availability_zone = "${var.region}a" map_public_ip_on_launch = true tags = { Name = "${var.prefix}-subnet-1" } } resource "aws_subnet" "subnet_2" { vpc_id = aws_vpc.vpc_1.id cidr_block = "10.0.2.0/24" availability_zone = "${var.region}b" map_public_ip_on_launch = true tags = { Name = "${var.prefix}-subnet-2" } } resource "aws_subnet" "subnet_3" { vpc_id = aws_vpc.vpc_1.id cidr_block = "10.0.3.0/24" availability_zone = "${var.region}c" map_public_ip_on_launch = true tags = { Name = "${var.prefix}-subnet-3" } } resource "aws_subnet" "subnet_4" { vpc_id = aws_vpc.vpc_1.id cidr_block = "10.0.4.0/24" availability_zone = "${var.region}d" map_public_ip_on_launch = true tags = { Name = "${var.prefix}-subnet-4" } } resource "aws_internet_gateway" "igw_1" { vpc_id = aws_vpc.vpc_1.id tags = { Name = "${var.prefix}-igw-1" } } resource "aws_route_table" "rt_1" { vpc_id = aws_vpc.vpc_1.id route { cidr_block = "0.0.0.0/0" gateway_id = aws_internet_gateway.igw_1.id } tags = { Name = "${var.prefix}-rt-1" } } resource "aws_route_table_association" "association_1" { subnet_id = aws_subnet.subnet_1.id route_table_id = aws_route_table.rt_1.id } resource "aws_route_table_association" "association_2" { subnet_id = aws_subnet.subnet_2.id route_table_id = aws_route_table.rt_1.id } resource "aws_route_table_association" "association_3" { subnet_id = aws_subnet.subnet_3.id route_table_id = aws_route_table.rt_1.id } resource "aws_route_table_association" "association_4" { subnet_id = aws_subnet.subnet_4.id route_table_id = aws_route_table.rt_1.id } resource "aws_security_group" "sg_1" { name = "${var.prefix}-sg-1" ingress { from_port = 0 to_port = 0 protocol = "all" cidr_blocks = ["0.0.0.0/0"] } egress { from_port = 0 to_port = 0 protocol = "all" cidr_blocks = ["0.0.0.0/0"] } vpc_id = aws_vpc.vpc_1.id tags = { Name = "${var.prefix}-sg-1" } } # EC2 설정 시작 # EC2 역할 생성 resource "aws_iam_role" "ec2_role_1" { name = "${var.prefix}-ec2-role-1" # 이 역할에 대한 신뢰 정책 설정. EC2 서비스가 이 역할을 가정할 수 있도록 설정 assume_role_policy = <> /etc/fstab' # 도커 설치 및 실행/활성화 yum install docker -y systemctl enable docker systemctl start docker # 도커 네트워크 생성 docker network create common # nginx 설치 docker run -d \ --name npm_1 \ --restart unless-stopped \ --network common \ -p 80:80 \ -p 443:443 \ -p 81:81 \ -e TZ=Asia/Seoul \ -v /dockerProjects/npm_1/volumes/data:/data \ -v /dockerProjects/npm_1/volumes/etc/letsencrypt:/etc/letsencrypt \ jc21/nginx-proxy-manager:latest # redis 설치 docker run -d \ --name=redis_1 \ --restart unless-stopped \ --network common \ -p 6379:6379 \ -e TZ=Asia/Seoul \ redis --requirepass ${var.password_1} # mysql 설치 docker run -d \ --name mysql_1 \ --restart unless-stopped \ -v /dockerProjects/mysql_1/volumes/var/lib/mysql:/var/lib/mysql \ -v /dockerProjects/mysql_1/volumes/etc/mysql/conf.d:/etc/mysql/conf.d \ --network common \ -p 3306:3306 \ -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=${var.password_1} \ -e TZ=Asia/Seoul \ mysql:latest # MySQL 컨테이너가 준비될 때까지 대기 echo "MySQL이 기동될 때까지 대기 중..." until docker exec mysql_1 mysql -uroot -p${var.password_1} -e "SELECT 1" &> /dev/null; do echo "MySQL이 아직 준비되지 않음. 5초 후 재시도..." sleep 5 done echo "MySQL이 준비됨. 초기화 스크립트 실행 중..." docker exec mysql_1 mysql -uroot -p${var.password_1} -e " CREATE USER 'lldjlocal'@'127.0.0.1' IDENTIFIED WITH caching_sha2_password BY '1234'; CREATE USER 'lldjlocal'@'172.18.%.%' IDENTIFIED WITH caching_sha2_password BY '1234'; CREATE USER 'lldj'@'%' IDENTIFIED WITH caching_sha2_password BY '${var.password_1}'; GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'lldjlocal'@'127.0.0.1'; GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'lldjlocal'@'172.18.%.%'; GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'lldj'@'%'; CREATE DATABASE glog_prod; FLUSH PRIVILEGES; " END_OF_FILE } # 최신 Amazon Linux 2023 AMI 조회 (프리 티어 호환) data "aws_ami" "latest_amazon_linux" { most_recent = true owners = ["amazon"] filter { name = "name" values = ["al2023-ami-2023.*-x86_64"] } filter { name = "architecture" values = ["x86_64"] } filter { name = "virtualization-type" values = ["hvm"] } filter { name = "root-device-type" values = ["ebs"] } } # EC2 인스턴스 생성 resource "aws_instance" "ec2_1" { # 사용할 AMI ID ami = data.aws_ami.latest_amazon_linux.id # EC2 인스턴스 유형 instance_type = "t3.micro" # 사용할 서브넷 ID subnet_id = aws_subnet.subnet_4.id # 적용할 보안 그룹 ID vpc_security_group_ids = [aws_security_group.sg_1.id] # 퍼블릭 IP 연결 설정 associate_public_ip_address = true # 인스턴스에 IAM 역할 연결 iam_instance_profile = aws_iam_instance_profile.instance_profile_1.name # 인스턴스에 태그 설정 tags = { Name = "${var.prefix}-ec2-1" } # 루트 볼륨 설정 root_block_device { volume_type = "gp3" volume_size = 12 # 볼륨 크기를 12GB로 설정 } user_data = <<-EOF ${local.ec2_user_data_base} EOF } ``` ## 새로운 EC2 인스턴스에서 ghcr.io 에 로그인 ```bash docker login ghcr.io -u jhs512 # 이 명령어를 입력하면 키 입력란이 나오는데, read:packages 권한을 가진 GITHUB 엑세스 토큰을 입력하면 됩니다. 이 작업은 EC2가 새로 생성될 때 마다 1번씩만 해주면 됩니다. ``` # 62강 - [25 03 17, p 14080, 62강, jhs512 라는 GITHUB 사용자 하드코딩을 변수로 변경](https://youtu.be/1rwockl0XdA) - [스프링부트 프로젝트 2 - 커밋](https://github.com/jhs512/kp-2025-03-17/commit/cfb9bd1) ## .github/workflows/deploy.yml ```yml name: deploy on: push: paths: - ".github/workflows/**" - "src/**" - "build.gradle.kts" - "settings.gradle.kts" - "Dockerfile" branches: - main jobs: makeTagAndRelease: runs-on: ubuntu-latest outputs: tag_name: ${{ steps.create_tag.outputs.new_tag }} steps: - uses: actions/checkout@v4 - name: Create Tag id: create_tag uses: mathieudutour/github-tag-action@v6.2 with: github_token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} - name: Create Release id: create_release uses: actions/create-release@v1 env: GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} with: tag_name: ${{ steps.create_tag.outputs.new_tag }} release_name: Release ${{ steps.create_tag.outputs.new_tag }} body: ${{ steps.create_tag.outputs.changelog }} draft: false prerelease: false buildImageAndPush: name: 도커 이미지 빌드와 푸시 needs: makeTagAndRelease runs-on: ubuntu-latest env: DOCKER_IMAGE_NAME: app20250317 outputs: DOCKER_IMAGE_NAME: ${{ env.DOCKER_IMAGE_NAME }} OWNER_LC: ${{ env.OWNER_LC }} steps: - uses: actions/checkout@v4 - name: application-secret.yml 생성 env: APPLICATION_SECRET: ${{ secrets.APPLICATION_SECRET_YML }} run: echo "$APPLICATION_SECRET" > src/main/resources/application-secret.yml - name: Docker Buildx 설치 uses: docker/setup-buildx-action@v2 - name: 레지스트리 로그인 uses: docker/login-action@v2 with: registry: ghcr.io username: ${{ github.actor }} password: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} - name: set lower case owner name run: | echo "OWNER_LC=${OWNER,,}" >> ${GITHUB_ENV} env: OWNER: "${{ github.repository_owner }}" - name: 빌드 앤 푸시 uses: docker/build-push-action@v3 with: context: . push: true cache-from: type=registry,ref=ghcr.io/${{ env.OWNER_LC }}/${{ env.DOCKER_IMAGE_NAME }}:cache # GITHUB ACTIONS 에서 도커 빌드시에 캐시 사용설정 cache-to: type=registry,ref=ghcr.io/${{ env.OWNER_LC }}/${{ env.DOCKER_IMAGE_NAME }}:cache,mode=max # GITHUB ACTIONS 에서 도커 빌드시에 캐시 사용설정 tags: | ghcr.io/${{ env.OWNER_LC }}/${{ env.DOCKER_IMAGE_NAME }}:${{ needs.makeTagAndRelease.outputs.tag_name }}, ghcr.io/${{ env.OWNER_LC }}/${{ env.DOCKER_IMAGE_NAME }}:latest deploy: runs-on: ubuntu-latest needs: [buildImageAndPush] env: DOCKER_IMAGE_NAME: ${{ needs.buildImageAndPush.outputs.DOCKER_IMAGE_NAME }} OWNER_LC: ${{ needs.buildImageAndPush.outputs.OWNER_LC }} steps: - uses: aws-actions/configure-aws-credentials@v4 with: aws-region: ${{ secrets.AWS_REGION }} aws-access-key-id: ${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY_ID }} aws-secret-access-key: ${{ secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY }} - name: 인스턴스 ID 가져오기 id: get_instance_id run: | INSTANCE_ID=$(aws ec2 describe-instances --filters "Name=tag:Name,Values=dev-ec2-1" "Name=instance-state-name,Values=running" --query "Reservations[].Instances[].InstanceId" --output text) echo "INSTANCE_ID=$INSTANCE_ID" >> $GITHUB_ENV - name: AWS SSM Send-Command uses: peterkimzz/aws-ssm-send-command@master id: ssm with: aws-region: ${{ secrets.AWS_REGION }} aws-access-key-id: ${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY_ID }} aws-secret-access-key: ${{ secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY }} instance-ids: ${{ env.INSTANCE_ID }} working-directory: / comment: Deploy command: | docker pull ghcr.io/${{ env.OWNER_LC }}/${{ env.DOCKER_IMAGE_NAME }}:latest docker stop app1 2>/dev/null docker rm app1 2>/dev/null docker run -d --network common --name app1 -p 8080:8080 ghcr.io/${{ env.OWNER_LC }}/${{ env.DOCKER_IMAGE_NAME }}:latest docker rmi $(docker images -f "dangling=true" -q) ``` $$hide # ?강 - [25 03 ??, p 14080, ?강, ?](https://goto.slog.gg/youtube/PLE0hRBClSk5JNpGaV4KluLy2uUWeQ4PZy/?) - [테라폼 프로젝트 1 - 커밋](https://github.com/jhs512/?/commit/?) $$

AWS, 테라폼, 스프링부트 CI/CD