정혜민

DQ 미래 역량 검사
DQ 미래 역량 검사

AWS 인프라 및 CI/CD

ALB, private EC2, RDS, ElastiCache Redis 3노드 구성 및 월 비용 37% 절감


문제

서비스 운영을 위한 안정적인 인프라가 필요했습니다. 학생용 API와 관리자용 API가 분리되어 있고, dev/prod 환경도 각각 운영해야 했습니다.

LLM 호출 경로도 설계가 필요했습니다. AWS Bedrock, Google AI Studio, GCP Vertex AI 중 비용과 안정성을 고려해 최적의 경로를 선택해야 했습니다.

해결

ALB에서 private 서브넷 EC2(Spring Boot)로 트래픽을 전달하는 구조를 구성했습니다. 데이터 계층은 RDS(MySQL)와 ElastiCache Redis 3노드(자동 failover)로 구성했습니다. NAT 게이트웨이로 아웃바운드를 통제하고, dev/prod 환경을 완전히 분리 운영했습니다.

CI/CD는 ECR 컨테이너 이미지 기반 CodePipeline(CodeBuild, CodeDeploy)으로 구성했습니다. user-api/admin-api x dev/prod 총 4개 배포 라인을 운영하고 있습니다. FE는 AWS Amplify로 배포했습니다.

LLM 호출 경로는 AWS Bedrock, Google AI Studio, GCP Vertex AI를 비교 검토 후 Vertex AI를 채택했습니다. 서비스 계정 ADC 인증이 컨테이너 환경에서 동작하도록 구성했습니다.

성과

미사용 리소스 정리와 구조 개선으로 월 인프라 비용을 37% 절감했습니다($455에서 $288로 감소).

4개 배포 라인이 안정적으로 운영되고 있으며, 장애 발생 시 자동 failover가 동작합니다.