[250103] AWS(EC2, RDS, S3, Redis)

1. EC2 (Amazon Elastic Compute Cloud)

사용 목적:

• 애플리케이션 서버로 사용하여 Spring Boot 애플리케이션 실행.
• REST API 서버, WebSocket 서버 등 애플리케이션의 핵심 로직을 처리.

역할:

1. 사용자 요청 처리:
   • 클라이언트(웹, 모바일 앱)에서 보내는 요청을 받아 데이터베이스, 캐싱, AI 모델 등을 호출하여 결과 반환.
   • 예: 사용자가 음식 추천을 요청하면 EC2에서 AI 모델 호출 및 추천 결과 반환.
2. AI와 통신:
   • OpenAI API 또는 Hugging Face 모델을 호출하여 사용자 질문 처리.
3. 서버 확장:
   • 트래픽 증가 시 EC2 인스턴스를 자동으로 확장(Auto Scaling).

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2. RDS (Relational Database Service, PostgreSQL)

사용 목적:

• PostgreSQL 관리형 데이터베이스를 사용해 사용자 정보, 음식 선호 데이터, 히스토리를 저장.

역할:

1. 회원 관리:
   • 회원가입 시 이메일, 비밀번호(Bcrypt 해시), 나이, 성별 등 사용자 데이터를 저장.
   • 로그인 시 RDS에서 사용자 인증 정보를 조회.
2. 음식 선호 데이터:
   • 사용자가 설정한 카테고리(비건, 맵기 단계 등)를 저장.
   • 음식 추천 시 사용자 데이터를 기반으로 필터링.
3. 대화 히스토리 저장:
   • AI와 나눈 대화 기록을 저장(6개월 후 자동 삭제).
4. 데이터 무결성 보장:
   • PostgreSQL의 트랜잭션과 참조 무결성을 활용해 데이터 신뢰성 확보.

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3. S3 (Simple Storage Service)

사용 목적:

• 이미지 및 정적 파일 저장소로 사용.

역할:

1. AI 이미지 생성 결과 저장:
   • AI가 생성한 음식 이미지를 저장하고 사용자에게 URL 형태로 제공.
   • 예: 음식 추천 결과에 관련 이미지를 반환.
2. 사용자 프로필 이미지:
   • 사용자 업로드 이미지 저장 및 접근.
3. 정적 파일 관리:
   • 애플리케이션의 정적 자원(예: HTML, CSS, JavaScript 파일)을 저장.
4. 확장성 및 안정성:
   • 이미지 데이터가 많아져도 스토리지를 무제한 확장 가능.

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4. ElastiCache (Redis 관리형 서비스)

사용 목적:

• Redis를 사용하여 애플리케이션 성능을 최적화하고, 실시간 데이터를 빠르게 처리.

역할:

1. 맛집 검색 결과 캐싱:
   • 사용자가 맛집을 검색하면 결과를 Redis에 캐싱하여 반복 요청 시 DB 부하 감소 및 빠른 응답 제공.
   • TTL(Time-To-Live)을 설정해 일정 시간 후 자동 삭제.
2. 채팅 상태 관리:
   • 실시간 채팅방 내 유저 상태(접속 여부, 메시지 기록)를 저장.
   • Redis의 Pub/Sub을 활용해 채팅방 유저 목록을 실시간 업데이트.
3. 세션 관리:
   • Spring Security와 Redis를 통합해 로그인 세션을 관리.
   • JWT 토큰과 함께 Redis에 세션 정보를 저장하여 빠른 인증 처리.
4. 실시간 데이터 캐싱:
   • AI 추천 결과와 대화 상태를 Redis에 저장해 대화 흐름을 유지.

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각 서비스가 기능별로 사용되는 방식

AWS 서비스사용 사례

EC2	Spring Boot 애플리케이션 서버 실행, 사용자 요청 처리, OpenAI API 호출, WebSocket 기반 실시간 채팅 처리.
RDS (PostgreSQL)	회원 정보 저장(이메일, 비밀번호 등), 음식 선호 데이터 저장, 대화 히스토리 저장 및 자동 삭제(6개월).
S3	음식 추천 결과 이미지 저장, 사용자 프로필 이미지 저장, 정적 리소스(CSS, JS) 관리.
ElastiCache (Redis)	맛집 검색 결과 캐싱, 실시간 채팅 상태 관리, 세션 정보 저장, AI 추천 결과 캐싱 및 빠른 데이터 접근.

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왜 이 서비스 구성이 적합한가?

1. EC2:
   • 애플리케이션 서버를 유연하게 확장(Auto Scaling) 가능.
   • 트래픽 증가 시 성능 저하를 최소화.
2. RDS (PostgreSQL):
   • 관계형 데이터베이스로 데이터 무결성과 복잡한 데이터 관계를 효과적으로 관리.
   • JSON 데이터를 활용해 유연한 데이터 구조를 제공.
3. S3:
   • 대규모 이미지 데이터와 정적 파일 저장에 적합하며, 비용 효율적.
   • 데이터 접근이 빠르고 안정적.
4. ElastiCache (Redis):
   • 실시간 데이터를 처리하고, 사용자 경험을 개선.
   • DB 부하 감소 및 빠른 데이터 캐싱 가능.

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이 서비스 구성을 통해 안정성, 성능, 확장성을 확보하면서도 비용 효율성을 높일 수 있습니다. 추가로 세부 구현 방법이 궁금하시다면 언제든 질문해주세요! 😊