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Incheol's TECH BLOG
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      • 스프링 클라우드 컨피그 갱신 되지 않는 이슈(feat. 서비스 디스커버리)
      • ImageIO.read 동작하지 않는 경우
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      • ALB에 SSL 설정하기(feat. ACM)
      • 람다를 활용한 클라우드 와치 알림 받기
      • AWS Personalize 적용 후기… 😰
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      • 우리는 성장 할수 있을까? (w. 함께 자라기)
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    • SEMINAR
      • 2022 INFCON 후기
        • [104호] 사이드 프로젝트 만세! - 기술만큼 중요했던 제품과 팀 성장기
        • [102호] 팀을 넘어서 전사적 협업 환경 구축하기
        • [103호] 코드 리뷰의 또 다른 접근 방법: Pull Requests vs. Stacked Changes
        • [105호] 실전! 멀티 모듈 프로젝트 구조와 설계
        • [105호] 지금 당장 DevOps를 해야 하는 이유
        • [102호] (레거시 시스템) 개편의 기술 - 배달 플랫폼에서 겪은 N번의 개편 경험기
        • [102호] 서버비 0원, 클라우드 큐 도입으로 해냈습니다!
  • STUDY
    • 오브젝트
      • 1장 객체, 설계
      • 2장 객체지향 프로그래밍
      • 3장 역할, 책임, 협력
      • 4장 설계 품질과 트레이드 오프
      • 5장 책임 할당하기
      • 6장 메시지와 인터페이스
      • 7징 객체 분해
      • 8장 의존성 관리하기
      • 9장 유연한 설계
      • 10장 상속과 코드 재사용
      • 11장 합성과 유연한 설계
      • 12장 다형성
      • 13장 서브클래싱과 서브타이핑
      • 14장 일관성 있는 협력
      • 15장 디자인 패턴과 프레임워크
      • 마무리
    • 객체지향의 사실과 오해
      • 1장 협력하는 객체들의 공동체
      • 2장 이상한 나라의 객체
      • 3장 타입과 추상화
      • 4장 역할, 책임, 협력
    • JAVA ORM JPA
      • 1장 JPA 소개
      • 2장 JPA 시작
      • 3장 영속성 관리
      • 4장 엔티티 매핑
      • 5장 연관관계 매핑 기초
      • 6장 다양한 연관관계 매핑
      • 7장 고급 매핑
      • 8장 프록시와 연관관계 관리
      • 9장 값 타입
      • 10장 객체지향 쿼리 언어
      • 11장 웹 애플리케이션 제작
      • 12장 스프링 데이터 JPA
      • 13장 웹 애플리케이션과 영속성 관리
      • 14장 컬렉션과 부가 기능
      • 15장 고급 주제와 성능 최적화
      • 16장 트랜잭션과 락, 2차 캐시
    • 토비의 스프링 (3.1)
      • 스프링의 이해와 원리
        • 1장 오브젝트와 의존관계
        • 2장 테스트
        • 3장 템플릿
        • 4장 예외
        • 5장 서비스 추상화
        • 6장 AOP
        • 8장 스프링이란 무엇인가?
      • 스프링의 기술과 선택
        • 5장 AOP와 LTW
        • 6장 테스트 컨텍스트 프레임워크
    • 클린코드
      • 1장 깨끗한 코드
      • 2장 의미 있는 이름
      • 3장 함수
      • 4장 주석
      • 5장 형식 맞추기
      • 6장 객체와 자료 구조
      • 9장 단위 테스트
    • 자바 트러블슈팅(with scouter)
      • CHAP 01. 자바 기반의 시스템에서 발생할 수 있는 문제들
      • CHAP 02. scouter 살펴보기
      • CHAP 03. scouter 설정하기(서버 및 에이전트)
      • CHAP 04. scouter 클라이언트에서 제공하는 기능들
      • CHAP 05. scouter XLog
      • CHAP 06. scouter 서버/에이전트 플러그인
      • CHAP 07. scouter 사용 시 유용한 팁
      • CHAP 08. 스레드 때문에(스레드에서) 발생하는 문제들
      • CHAP 09. 스레드 단면 잘라 놓기
      • CHAP 10. 잘라 놓은 스레드 단면 분석하기
      • CHAP 11. 스레드 문제
      • CHAP 12. 메모리 때문에 발생할 수 있는 문제들
      • CHAP 13. 메모리 단면 잘라 놓기
      • CHAP 14. 잘라 놓은 메모리 단면 분석하기
      • CHAP 15. 메모리 문제(Case Study)
      • CHAP 24. scouter로 리소스 모니터링하기
      • CHAP 25. 장애 진단은 이렇게 한다
      • 부록 A. Fatal error log 분석
      • 부록 B. 자바 인스트럭션
    • 테스트 주도 개발 시작하기
      • CHAP 02. TDD 시작
      • CHAP 03. 테스트 코드 작성 순서
      • CHAP 04. TDD/기능 명세/설계
      • CHAP 05. JUnit 5 기초
      • CHAP 06. 테스트 코드의 구성
      • CHAP 07. 대역
      • CHAP 08. 테스트 가능한 설계
      • CHAP 09. 테스트 범위와 종류
      • CHAP 10. 테스트 코드와 유지보수
      • 부록 A. Junit 5 추가 내용
      • 부록 C. Mockito 기초 사용법
      • 부록 D. AssertJ 소개
    • KOTLIN IN ACTION
      • 1장 코틀린이란 무엇이며, 왜 필요한가?
      • 2장 코틀린 기초
      • 3장 함수 정의와 호출
      • 4장 클래스, 객체, 인터페이스
      • 5장 람다로 프로그래밍
      • 6장 코틀린 타입 시스템
      • 7장 연산자 오버로딩과 기타 관례
      • 8장 고차 함수: 파라미터와 반환 값으로 람다 사용
      • 9장 제네릭스
      • 10장 애노테이션과 리플렉션
      • 부록 A. 코틀린 프로젝트 빌드
      • 부록 B. 코틀린 코드 문서화
      • 부록 D. 코틀린 1.1과 1.2, 1.3 소개
    • KOTLIN 공식 레퍼런스
      • BASIC
      • Classes and Objects
        • Classes and Inheritance
        • Properties and Fields
    • 코틀린 동시성 프로그래밍
      • 1장 Hello, Concurrent World!
      • 2장 코루틴 인 액션
      • 3장 라이프 사이클과 에러 핸들링
      • 4장 일시 중단 함수와 코루틴 컨텍스트
      • 5장 이터레이터, 시퀀스 그리고 프로듀서
      • 7장 스레드 한정, 액터 그리고 뮤텍스
    • EFFECTIVE JAVA 3/e
      • 객체 생성과 파괴
        • 아이템1 생성자 대신 정적 팩터리 메서드를 고려하라
        • 아이템2 생성자에 매개변수가 많다면 빌더를 고려하라
        • 아이템3 private 생성자나 열거 타입으로 싱글턴임을 보증하라
        • 아이템4 인스턴스화를 막으려거든 private 생성자를 사용하라
        • 아이템5 자원을 직접 명시하지 말고 의존 객체 주입을 사용하라
        • 아이템6 불필요한 객체 생성을 피하라
        • 아이템7 다 쓴 객체 참조를 해제하라
        • 아이템8 finalizer와 cleaner 사용을 피하라
        • 아이템9 try-finally보다는 try-with-resources를 사용하라
      • 모든 객체의 공통 메서드
        • 아이템10 equals는 일반 규약을 지켜 재정의하라
        • 아이템11 equals를 재정의 하려거든 hashCode도 재정의 하라
        • 아이템12 toString을 항상 재정의하라
        • 아이템13 clone 재정의는 주의해서 진행해라
        • 아이템14 Comparable을 구현할지 고려하라
      • 클래스와 인터페이스
        • 아이템15 클래스와 멤버의 접근 권한을 최소화하라
        • 아이템16 public 클래스에서는 public 필드가 아닌 접근자 메서드를 사용하라
        • 아이템17 변경 가능성을 최소화하라
        • 아이템18 상속보다는 컴포지션을 사용하라
        • 아이템19 상속을 고려해 설계하고 문서화하라. 그러지 않았다면 상속을 금지하라
        • 아이템20 추상 클래스보다는 인터페이스를 우선하라
        • 아이템21 인터페이스는 구현하는 쪽을 생각해 설계하라
        • 아이템22 인터페이스 타입을 정의하는 용도로만 사용하라
        • 아이템23 태그 달린 클래스보다는 클래스 계층구조를 활용하라
        • 아이템24 멤버 클래스는 되도록 static으로 만들라
        • 아이템25 톱레벨 클래스는 한 파일에 하나만 담으라
      • 제네릭
        • 아이템26 로 타입은 사용하지 말라
        • 아이템27 비검사 경고를 제거하라
        • 아이템28 배열보다는 리스트를 사용하라
        • 아이템29 이왕이면 제네릭 타입으로 만들라
        • 아이템30 이왕이면 제네릭 메서드로 만들라
        • 아이템31 한정적 와일드카드를 사용해 API 유연성을 높이라
        • 아이템32 제네릭과 가변인수를 함께 쓸 때는 신중하라
        • 아이템33 타입 안전 이종 컨테이너를 고려하라
      • 열거 타입과 애너테이션
        • 아이템34 int 상수 대신 열거 타입을 사용하라
        • 아이템35 ordinal 메서드 대신 인스턴스 필드를 사용하라
        • 아이템36 비트 필드 대신 EnumSet을 사용하라
        • 아이템37 ordinal 인덱싱 대신 EnumMap을 사용하라
        • 아이템38 확장할 수 있는 열거 타입이 필요하면 인터페이스를 사용하라
        • 아이템 39 명명 패턴보다 애너테이션을 사용하라
        • 아이템40 @Override 애너테이션을 일관되게 사용하라
        • 아이템41 정의하려는 것이 타입이라면 마커 인터페이스를 사용하라
      • 람다와 스트림
        • 아이템46 스트림에는 부작용 없는 함수를 사용하라
        • 아이템47 반환 타입으로는 스트림보다 컬렉션이 낫다
        • 아이템48 스트림 병렬화는 주의해서 적용하라
      • 메서드
        • 아이템49 매개변수가 유효한지 검사하라
        • 아이템50 적시에 방어적 본사본을 만들라
        • 아이템53 가변인수는 신중히 사용하라
        • 아이템 54 null이 아닌, 빈 컬렉션이나 배열을 반환하라
        • 아이템56 공개된 API 요소에는 항상 문서화 주석을 작성하라
      • 일반적인 프로그래밍 원칙
        • 아이템56 공개된 API 요소에는 항상 문서화 주석을 작성하라
        • 아이템57 지역변수의 범위를 최소화하라
        • 아이템 60 정확한 답이 필요하다면 float와 double은 피하라
      • 예외
        • 아이템 73 추상화 수준에 맞는 예외를 던지라
        • 아이템 74 메서드가 던지는 모든 예외를 문서화하라
      • 동시성
        • 아이템78 공유 중인 가변 데이터는 동기화해 사용하라
        • 아이템79 과도한 동기화는 피하라
        • 아이템 80 스레드보다는 실행자, 태스크, 스트림을 애용하라
      • 직렬화
        • 아이템 87 커스텀 직렬화 형태를 고려해보라
    • Functional Programming in Java
      • Chap 01. 헬로, 람다 표현식
      • Chap 02. 컬렉션의 사용
      • Chap 03. String, Comparator, 그리고 filter
      • Chap 04. 람다 표현식을 이용한 설계
      • CHAP 05. 리소스를 사용한 작업
      • CHAP 06. 레이지
      • CHAP 07. 재귀 호출 최적화
      • CHAP 08. 람다 표현식의 조합
      • CHAP 09. 모든 것을 함께 사용해보자
      • 부록 1. 함수형 인터페이스의 집합
      • 부록 2. 신택스 오버뷰
    • 코틀린 쿡북
      • 2장 코틀린 기초
      • 3장 코틀린 객체지향 프로그래밍
      • 4장 함수형 프로그래밍
      • 5장 컬렉션
      • 6장 시퀀스
      • 7장 영역 함수
      • 9장 테스트
      • 10장 입력/출력
      • 11장 그 밖의 코틀린 기능
    • DDD START!
      • 1장 도메인 모델 시작
      • 2장 아키텍처 개요
      • 3장 애그리거트
      • 4장 리포지터리와 모델구현(JPA 중심)
      • 5장 리포지터리의 조회 기능(JPA 중심)
      • 6장 응용 서비스와 표현 영역
      • 7장 도메인 서비스
      • 8장 애그리거트 트랜잭션 관리
      • 9장 도메인 모델과 BOUNDED CONTEXT
      • 10장 이벤트
      • 11장 CQRS
    • JAVA 8 IN ACTION
      • 2장 동작 파라미터화 코드 전달하기
      • 3장 람다 표현식
      • 4장 스트림 소개
      • 5장 스트림 활용
      • 6장 스트림으로 데이터 수집
      • 7장 병렬 데이터 처리와 성능
      • 8장 리팩토링, 테스팅, 디버깅
      • 9장 디폴트 메서드
      • 10장 null 대신 Optional
      • 11장 CompletableFuture: 조합할 수 있는 비동기 프로그래밍
      • 12장 새로운 날짜와 시간 API
      • 13장 함수형 관점으로 생각하기
      • 14장 함수형 프로그래밍 기법
    • 객체지향과 디자인패턴
      • 객체 지향
      • 다형성과 추상 타입
      • 재사용: 상속보단 조립
      • 설계 원칙: SOLID
      • DI와 서비스 로케이터
      • 주요 디자인 패턴
        • 전략패턴
        • 템플릿 메서드 패턴
        • 상태 패턴
        • 데코레이터 패턴
        • 프록시 패턴
        • 어댑터 패턴
        • 옵저버 패턴
        • 파사드 패턴
        • 추상 팩토리 패턴
        • 컴포지트 패턴
    • NODE.JS
      • 1회차
      • 2회차
      • 3회차
      • 4회차
      • 6회차
      • 7회차
      • 8회차
      • 9회차
      • 10회차
      • 11회차
      • 12회차
      • mongoose
      • AWS란?
    • SRPING IN ACTION (5th)
      • Chap1. 스프링 시작하기
      • Chap 2. 웹 애플리케이션 개발하기
      • Chap 3. 데이터로 작업하기
      • Chap 4. 스프링 시큐리티
      • Chap 5. 구성 속성 사용하기
      • Chap 6. REST 서비스 생성하기
      • Chap 7. REST 서비스 사용하기
      • CHAP 8 비동기 메시지 전송하기
      • Chap 9. 스프링 통합하기
      • CHAP 10. 리액터 개요
      • CHAP 13. 서비스 탐구하기
      • CHAP 15. 실패와 지연 처리하기
      • CHAP 16. 스프링 부트 액추에이터 사용하기
    • 스프링부트 코딩 공작소
      • 스프링 부트를 왜 사용 해야 할까?
      • 첫 번째 스프링 부트 애플리케이션 개발하기
      • 구성을 사용자화 하기
      • 스프링부트 테스트하기
      • 액추에이터로 내부 들여다보기
    • ANGULAR 4
      • CHAPTER 1. A gentle introduction to ECMASCRIPT 6
      • CHAPTER 2. Diving into TypeScript
      • CHAPTER 3. The wonderful land of Web Components
      • CHAPTER 4. From zero to something
      • CHAPTER 5. The templating syntax
      • CHAPTER 6. Dependency injection
      • CHAPTER 7. Pipes
      • CHAPTER 8. Reactive Programming
      • CHAPTER 9. Building components and directives
      • CHAPTER 10. Styling components and encapsulation
      • CHAPTER 11. Services
      • CHAPTER 12. Testing your app
      • CHAPTER 13. Forms
      • CHAPTER 14. Send and receive data with Http
      • CHAPTER 15. Router
      • CHAPTER 16. Zones and the Angular magic
      • CHAPTER 17. This is the end
    • HTTP 완벽 가이드
      • 게이트웨이 vs 프록시
      • HTTP Header
      • REST API
      • HTTP Method 종류
        • HTTP Status Code
      • HTTP 2.x
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On this page
  • 애플리케이션 로그 모니터링 하기
  • 왜 로그를 자세히 확인할 수 없을까??
  • 그럼 우리는 알림에 어떤 내용을 확인하고 싶은가?
  • 그럼 트러블슈팅에 필요한 내용은 어떻게 제공하면 좋을까?
  • 그럼 이제 어떻게 알림을 받을 수 있을까?
  • 클라우드와치에 전송된 로그를 활용해보자
  • 이렇게 해피엔딩으로 마무리되는것으로 생각했다
  • 우리가 COLD START를 극복하기 위한 방법으로 몇가지를 적용하였다
  • 그럼 COLD START는 해결되었나?
  • 그렇다면 결론은???
  • 참고

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람다를 활용한 클라우드 와치 알림 받기

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Last updated 1 year ago

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애플리케이션 로그 모니터링 하기

  • 애플리케이션의 로그는 클라우드 와치를 통해서 수집되고 있었다

  • 클라우드와치를 사용하니 여러 애플리케이션이나 환경들에 대한 로그를 그룹핑하여 한곳에서 볼수 있다는 점이 편했는데 한가지 단점이 있었다

  • 클라우드와치를 사용해서 에러에 대한 로그도 모니터링 하고 있었는데 에러 내용을 확인하기 부실하다는 것이었다..ㅜ

  • 그래서 매번 에러가 발생했다는 알림을 확인하면 클라우드 와치에 접속해서 오류가 발생했던 애플리케이션 로그를 확인하여 트러블슈팅을 진행하였다

  • 모니터링을 하고 있지만 매번 AWS에 접속해서 애플리케이션 로그를 다시 확인해야 하니 여간 번거로운 작업이 아닐수 없다…

왜 로그를 자세히 확인할 수 없을까??

  • 여기서 우선 클라우드와치 알림 설정을 간단히 설명하자면 아래와 같다

  • 로그에 특정 패턴을 통해서 사용자가 지정한 주기에 특정 패턴의 로그가 몇번 왔는지에 따라서 메일로 알림을 수신할 수 있다(현재 설정은 1초당 통합 1개라도 오면 받을수 있게 설정해두었다)

  • 지표는 로그 그룹에서 추가할 수 있다

  • 그래서 클라우드 와치를 통해서 전달받은 알림에 대한 내용은 사용자가 설정한 threshold에 대한 임계치가 넘었다는 내용만 알려주고 있던것이었다

그럼 우리는 알림에 어떤 내용을 확인하고 싶은가?

  • 우리가 확인하고 싶은 내용은 단순하다

  • 트러블슈팅에 필요한 내용들이다

우리가 알고 싶은 내용

  • 어느 클래스에 에러가 발생했는지?

  • 클래스에 어느 코드 라인에서 발생했는지?

  • exception은 어떤 종류가 발생했는지?

  • 에러가 발생한 시점에 request/response 내용들은 어떤게 있는지?

  • 사용자는 누구였는지?

  • 환경은 어떤 환경이었는지?

  • 클라이언트의 유입 경로는 어디었는지?

그럼 트러블슈팅에 필요한 내용은 어떻게 제공하면 좋을까?

  • 이미 우리는 RestControllAdvice를 사용하여 exception을 커스텀 exception으로 전환해서 리턴하고 있다

  • RestControllAdvice에서 수행하는 로직은 두가지다

    1. 사용자가 이해하기 쉬운 내용으로 오류 내용을 전달한다

    2. 에러 로그를 append 하여 트러블 슈팅하는 용도로 사용하고 있었다

  • 클라우드와치도 RestControllAdvice에서 에러 로그가 쌓인 것을 확인하고 threshold 알림을 주고 있었다

  • 그럼 우선 트러블 슈팅에 필요한 내용을 추가해보자

private void logError(Exception exception) {
    ServletRequestAttributes servletRequestAttributes = (ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.currentRequestAttributes();
    HttpServletRequest request = servletRequestAttributes.getRequest();
    String referer = request.getHeader("referer");
    String userInfo = request.getHeader("userInfo");
    String profile = EnvUtil.getProfile();
    String requestURI = request.getRequestURI();
    log.error("\\nrequestURI => {}, \\nprofile => {}, \\nuserInfo => {}, \\nreferer => {}, \\nexception ClassName : {}, \\nThrowables.getStackTraceAsString : {}", requestURI, profile, userInfo, referer, exception.getClass()
            .getSimpleName(), Throwables.getStackTraceAsString(exception));
}

그럼 이제 어떻게 알림을 받을 수 있을까?

  • 트러블슈팅에 필요한 로그 내용은 준비가 되었다

  • 클라우드와치에서 제공하는 알림으로는 한계가 있다

  • 결국 클라우드와치에 쌓인 로그를 가시화 해줄수 있는 기능이 필요하다

가시화 해주기 위한 방법은 두 가지이다

  1. 애플리케이션에서 에러 로그를 가시화 해줄 수 있는 곳으로 호출하는것이다(ex. datadog, ELK)

  2. 클라우드와치에 전송된 로그를 트리거하여 AWS 서비스와 연계하여 알림을 보낼수도 있을것 같다

우리는 별도 로그 가시화 서비스를 구축하기보단 기존에 전송된 로그를 활용하는 방향을 선택하게 되었다

클라우드와치에 전송된 로그를 활용해보자

  • 우선 메일 알림을 보낼수 있는 기능을 찾아보자

  • 우리는 이미 SNS(Simple Notification Service)를 사용하여 구독할수 있는 이메일을 설정하였다

  • 그럼 SNS를 연동하면서 클라우드와치에 쌓인 로그를 특정 시점에 트리거하여 발생할 수 있는 방법은 람다(Lambda)를 활용한 방법이라고 생각했다

  • 람다로 우선 간단하게 SNS 전송 기능을 구현할 수 있다

  • 구현 기능은 워낙 간단한 기능이고 구현 로직도 검색하면 많이 찾을 수 있다

    참고 : <https://dr-coton.github.io/aws-lambda-sns-sendsms/>

그러면 SNS 발송기능은 구현되었는데 에러로그가 발생했을때 어떻게 람다를 실행 시킬수 있을까?

  • 람다에는 실행 시점을 설정할수 있는 trigger 옵션을 제공한다

  • trigger에는 AWS 서비스 상품들과 호환하여 다양한 시점에 트리거를 설정할 수 있다

  • AWS 서비스 : CloudWatch

  • 로그 그룹 : 트리거를 받을 로그 그룹

  • Filter name : 트리거 발동 시점(만약 필터를 걸지 않는다면 모든 로그에서 트리거가 발동하여 SNS 폭탄을 받을수도 있음)

그럼 Filter는 어디서 설정하는걸까?

  • 필터는 선택한 로그 그룹에서 선택할 수 있다

이제 준비는 끝났다

  • 실제로 이메일 오는지 확인해보자

이렇게 해피엔딩으로 마무리되는것으로 생각했다

  • 그렇게 몇일 동안 운영을 해보니.. 이슈가 하나 발생하였다..

  • 혹시나 몰라서 클라우드 와치 threshold 알림도 켜두고 람다도 실행하도록 운영하고 있었다

  • 그런데 threshold에서는 에러가 쌓였다는 알림이 수신되었지만 람다에서는 아무런 에러 내용 알림을 보내주지 않고 있었다..

  • 그래서 람다쪽을 확인해보니 트리거는 정상동작 하고 있었다.. 그런데 간혹 이메일 발송 로직이 스킵이 되는 경우가 있었다..

  • 원인을 확인해보니 람다에 cold start 문제가 있다고 한다

  • cold start를 설명하기 전에 람다 서비스의 동작원리 부터 알아볼 필요가 있다

  • 람다라는 서비스가 컨테이너 기반으로 서버리스 기반으로 동작하기 때문에 트리거 시점에 서비스가 부팅되며 애플리케이션 로직을 수행하게 된다

  • 그렇기 때문에 트리거가 발생하지 않는 시점엔 람다의 수행함수가 실행이 되지 않고 있다

  • 부팅이 되기 전에 트리거가 발동하면서 람다가 컨테이너로 생성되면서 동작하다보면 수행 로직을 스킵하게 되는 cold start 이슈가 발생하는 것이었다

  • 실제로 검색해보면 다양한 문제 해결 방법을 확인할 수 있다..

우리가 COLD START를 극복하기 위한 방법으로 몇가지를 적용하였다

람다의 메모리를 늘리자

  • 결국 람다가 부팅되고 수행하는 시간이 조금이라도 개선되려면 인프라 스펙을 향상시키는 방법밖엔 없다

  • 검색해보면 대부분 COLD START를 해결하기 위해 가장 먼저 시도하는 방법이 메모리 스펙을 증가시키는 것이다

  • 메모리를 올리면 이전보다 수행 시간이 단축된다고 되어있어 적용하게 되었다

  • 단, 주의할점은 메모리를 증가하면 비용도 추가되니 적절한 범위를 찾아야 할것이다

람다 재부팅 개선

  • 결국, 문제는 트리거가 발생하고 다운되어있던 서비스를 부팅하는 과정에서 누락되는 경우다

  • 이를 근본적으로 해결하려면 주기적으로 깨우면 된다

  • 이렇게 5분마다 람다를 수행하면 필요한 트리거시점엔 컨테이너가 운영되고 있을 가능성이 높기 때문에 주기적으로 깨우는 작업을 하면 COLD START를 줄일 수 있다

코드 리팩토링

  • 인스턴스 변수는 최대한 static으로 사용하여 initialize 하는 프로세스를 개선할 수 있다

  • while문을 수행하여 함수가 initialize 되었을때 수행하도록 check하는 로직을 넣을 수도 있을 것이다

그럼 COLD START는 해결되었나?

  • 100% 해결되었다고는 이야기할 수 없다..

  • 하지만 이전에 비해 CLOUDWATCH 알림 횟수에 비해 LAMBDA 알림 횟수가 기하급수적으로 올라가 80%성능을 보여주는것은 확인하였다

그렇다면 결론은???

LAMBDA의 COLD START를 100% 해결하지 못할수도 있다. 그 상황을 대비해서 차선책으로 받을 수 있는 알림을 함께 모니터링하는게 안정적인 서비스를 운영하기 위한 방법이 아닐까 싶다..ㅜ

참고

https://inpa.tistory.com/entry/AWS-📚-람다-성능-개선-Cold-Start-해결
https://nyyang.tistory.com/117
https://jjalbot.com/tags/소리질러
https://pann.nate.com/talk/342583507