📚 도서 관리 시스템 - AWS CI/CD 자동 배포 환경 구축

KT AIVLE School AI 02반 03조 미니프로젝트 5
EC2 기반 무중단 배포를 위한 Blue/Green CI/CD 파이프라인 구축

📋 프로젝트 개요

대규모 도서 관리 애플리케이션의 안정적인 배포와 운영을 위한 완전 자동화된 CI/CD 인프라 구축 프로젝트입니다.
AWS 네이티브 서비스를 활용하여 코드 커밋부터 프로덕션 배포까지 전 과정을 자동화했습니다.

🎯 핵심 목표

✅ 무중단 배포 전략 구현 (Blue/Green Deployment)
✅ 고가용성 인프라 구성 (Multi-AZ)
✅ 실시간 모니터링 및 알림 시스템
✅ 자동 스케일링을 통한 트래픽 대응

🏗️ 아키텍처

전체 시스템 구조

GitHub → CodePipeline → CodeBuild → CodeDeploy → EC2 (Auto Scaling Group)
                                                      ↓
                                           Application Load Balancer
                                                      ↓
                                            CloudWatch Monitoring

주요 구성 요소

1. CI/CD 파이프라인

GitHub: 소스 코드 저장소
AWS CodePipeline: 자동화된 배포 파이프라인
AWS CodeBuild: 빌드 및 테스트 자동화
AWS CodeDeploy: Blue/Green 무중단 배포

2. 인프라 구성

EC2 Instances: 애플리케이션 서버 (Frontend, Backend 분리)
Auto Scaling Group: 트래픽에 따른 자동 확장/축소 (최소 2개, 최대 4개)
Application Load Balancer: 트래픽 분산 및 헬스 체크
RDS (MySQL): 데이터베이스 서버

3. 네트워크 구성

VPC: 격리된 네트워크 환경
Multi-AZ: 2개의 가용 영역 사용 (고가용성)
Public Subnet: ALB, Internet Gateway 배치
Private Subnet: Application Servers, Database 배치

4. 모니터링 및 알림

CloudWatch: 로그 수집 및 메트릭 모니터링
SNS: 배포 승인 및 장애 알림 (이메일)
CloudWatch Alarms: CPU, 메모리, 네트워크 임계치 감시

🚀 배포 전략

Blue/Green 배포

Green 환경 구성: 새 버전을 별도 인스턴스에 배포
헬스 체크: 새 환경의 정상 작동 확인
트래픽 전환: ALB를 통해 순차적으로 트래픽 이동
롤백 대기: Blue 환경 유지 (문제 발생 시 즉시 복구)

장점

✅ 다운타임 제로 (Zero Downtime)
✅ 즉각적인 롤백 가능
✅ 프로덕션과 동일한 환경에서 검증

📊 모니터링 지표

CloudWatch 수집 메트릭

CPU 사용률: 인스턴스별 CPU 사용량 추적
네트워크 I/O: 트래픽 패턴 분석
메모리 사용률: 애플리케이션 리소스 모니터링
디스크 I/O: 데이터베이스 성능 지표

알림 설정

CPU 사용률 80% 초과 시 알림
헬스 체크 실패 시 즉시 알림
배포 승인 요청 시 이메일 발송

🔧 주요 기능

1. 자동화된 빌드 프로세스

# buildspec.yml
version: 0.2
phases:
  install:
    runtime-versions:
      java: corretto17
  pre_build:
    commands:
      - echo "Pre-build started"
  build:
    commands:
      - echo "Building Spring Boot application..."
      - ./gradlew clean build -x test
  post_build:
    commands:
      - echo "Build completed on $(date)"
artifacts:
  base-directory: 'backend'
  files:
    - 'build/libs/*.jar'
    - 'scripts/**/*'
    - 'appspec.yml'

2. 수동 승인 단계

Build 완료 후 수동 검토 단계 추가
SNS를 통한 이메일 알림
승인 후에만 프로덕션 배포 진행

3. Auto Scaling 정책

Scale Out: CPU 평균 70% 이상 시 인스턴스 추가
Scale In: CPU 평균 30% 이하 시 인스턴스 제거
Health Check: 비정상 인스턴스 자동 교체

📁 프로젝트 구조

MiniProject5-BookService-AWS/
├── backend/
│   ├── src/
│   ├── build.gradle
│   ├── buildspec.yml         # CodeBuild 빌드 스펙
│   ├── appspec.yml           # CodeDeploy 배포 스펙
│   └── scripts/
│       ├── start_server.sh
│       ├── stop_server.sh
│       └── validate_service.sh
├── frontend/
│   ├── src/
│   ├── package.json
│   └── buildspec.yml
└── infrastructure/
    ├── cloudformation/       # 인프라 템플릿 (선택사항)
    └── policies/            # IAM 정책

🛠️ 기술 스택

Backend

Framework: Spring Boot 3.x
Language: Java 17
Database: MySQL 8.0
Build Tool: Gradle

Frontend

Framework: React
UI Library: AIVLE Design System

AWS Services

Compute: EC2, Auto Scaling
Network: VPC, ALB, Internet Gateway
CI/CD: CodePipeline, CodeBuild, CodeDeploy
Monitoring: CloudWatch, CloudWatch Logs
Notification: SNS
Storage: S3 (빌드 아티팩트)

📈 성과 및 결과

배포 자동화

✅ 코드 커밋부터 배포까지 완전 자동화
✅ 평균 배포 시간: 8-10분
✅ 수동 개입 없이 안정적인 배포

고가용성 달성

✅ Multi-AZ 구성으로 99.9% 가용성 확보
✅ 자동 헬스 체크 및 인스턴스 교체
✅ 트래픽 급증 시 자동 확장

모니터링 체계

✅ 실시간 로그 수집 및 분석
✅ 주요 메트릭 대시보드 구축
✅ 장애 발생 시 즉각 알림

🚨 트러블슈팅

1. 인스턴스 무한 생성 문제

문제: Auto Scaling이 인스턴스를 계속 생성하고 종료 반복

원인: 헬스 체크 유예 기간 부족 (애플리케이션 부팅 시간보다 짧음)

해결:

# Auto Scaling Group 설정
health_check_grace_period = 300  # 300초 (5분)으로 증가
health_check_type         = "ELB"

2. CodeDeploy 권한 오류

문제: AccessDenied 오류로 배포 실패

원인: EC2 인스턴스의 IAM Role에 필요한 권한 부족

해결:

S3 버킷 읽기 권한 추가
CodeDeploy Agent 통신 권한 추가
CloudWatch Logs 쓰기 권한 추가

3. 로드 밸런서 헬스 체크 실패

문제: 정상 인스턴스가 unhealthy 상태

원인: 헬스 체크 경로 또는 포트 설정 오류

해결:

# 헬스 체크 설정 수정
health_check_path: /actuator/health
health_check_port: 8080
health_check_interval: 30
healthy_threshold: 2
unhealthy_threshold: 3

👥 팀 구성

KT AIVLE School AI 02반 03조

역할 분담 및 협업을 통한 프로젝트 완성
4일간의 집중 개발 및 구축

📝 학습 내용

이 프로젝트를 통해 다음을 학습했습니다:

AWS 기반 클라우드 인프라 설계 및 구축
CI/CD 파이프라인 구현 및 자동화
Blue/Green 무중단 배포 전략
Auto Scaling을 통한 탄력적 인프라 운영
CloudWatch를 활용한 모니터링 및 알림
IAM을 통한 최소 권한 원칙 적용
프로덕션 환경의 문제 해결 경험

🔗 관련 링크

📄 License

This project is licensed under the MIT License - see the LICENSE file for details.

KT AIVLE School | Make it possible

이 프로젝트는 KT AIVLE School AI 교육과정의 일환으로 진행되었습니다.

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backend		backend
frontend		frontend
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