A. AWS에서 Amazon CloudWatch Logs 컨테이너 인스턴스를 다운로드합니다. 이 인스턴스를 태스크로 구성하십시오. 로깅 태스크를 포함하도록 애플리케이션 서비스 정의를 업데이트하십시오.

B. ECS 인스턴스에 Amazon CloudWatch Logs 에이전트를 설치합니다. ECS 작업 정의에서 로깅 드라이버를 awslogs로 변경합니다.

C. Amazon EventBridge를 사용하여 60초마다 실행되고 Amazon CloudWatch Logs create-export-task 명령을 실행할 AWS Lambda 함수를 예약합니다. 그런 다음 출력이 로깅 S3 버킷을 가리키도록 합니다.

D. ALB에서 액세스 로깅을 활성화합니다. 그런 다음 ALB가 로깅 S3 버킷을 직접 가리키도록 합니다.

E. ECS 서비스가 사용하는 대상 그룹에서 액세스 로깅을 활성화합니다. 그런 다음 로그를 로깅 S3 버킷으로 직접 보냅니다.

F. 로깅 S3 버킷의 대상이 있는 Amazon Kinesis Data Firehose 전송 스트림을 생성합니다. 그런 다음 Kinesis Data Firehose에 대한 Amazon CloudWatch Logs 구독 필터를 생성합니다.

A. codebuild-tests-run 명령을 사용하여 빌드 매트릭스의 일괄 빌드 유형에서 테스트 모음을 실행합니다.

B. codebuild-tests-run 명령을 사용하여 빌드 팬아웃의 배치 빌드 유형에서 테스트 모음을 실행합니다.

C. 테스트 케이스의 다른 하위 집합을 사용하여 빌드 목록의 일괄 빌드 유형에서 테스트 모음을 실행합니다.

D. 테스트 케이스의 다른 하위 집합을 사용하여 빌드 그래프의 일괄 빌드 유형에서 테스트 모음을 실행합니다.

A. 새로운 AWS CodePipelme 서비스 구성 각 환경에 대한 CodeCommit 저장소 생성 적절한 저장소에서 소스 코드를 검색하도록 CodePipeline을 설정합니다. AWS CloudFormation을 사용하여 Lambda 함수를 배포하도록 배포 단계를 설정합니다.

B. 테스트 및 프로덕션 환경을 위한 두 개의 AWS CodePipeline 구성 생성 수동 승인 단계를 갖도록 프로덕션 파이프라인 구성 각 환경에 대한 CodeCommit 리포지토리 생성 적절한 리포지토리에서 소스 코드를 검색하도록 각 CodePipeline 설정 배포 설정 AWS CloudFormation을 사용하여 Lambda 함수를 배포하는 단계입니다.

C. 테스트 및 프로덕션 환경을 위한 두 개의 AWS CodePipeline 구성을 생성합니다. 수동 승인 단계를 포함하도록 프로덕션 파이프라인을 구성합니다. 각 환경에 대한 브랜치가 있는 하나의 CodeCommit 리포지토리를 생성합니다. 각 CodePipeline을 설정하여 리포지토리의 적절한 브랜치에서 소스 코드를 검색합니다. AWS CloudFormation을 사용하여 Lambda 함수를 배포하기 위한 배포 단계 설정

D. 테스트 및 프로덕션 환경을 위한 AWS CodeBuild 구성을 생성합니다. 수동 승인 단계를 포함하도록 프로덕션 파이프라인을 구성합니다. 각 환경에 대한 분기가 있는 하나의 CodeCommit 리포지토리를 생성합니다. Amazon S3 버킷에 Lambda 함수 코드를 푸시합니다. S3 버킷에서 Lambda 함수를 배포하도록 배포 단계를 설정합니다.

A. 조직의 관리 계정에 aws:PrincipalAccount 조건을 사용하여 Amazon S3 작업을 제한하는 SCP를 생성합니다. 해당 SCP를 OU에 적용합니다.

B. aws:PrincipalOrgID 조건을 사용하여 조직의 관리 계정에 IAM 권한 경계를 생성하여 Amazon S3 작업에 대한 액세스를 제한합니다.

C. AWS Resource Access Manager(AWS RAM)를 구성하여 OU의 S3 버킷에 대한 액세스를 제한하여 S3 버킷을 조직 외부에서 공유할 수 없도록 합니다.

D. 조직의 관리 계정에 aws:PrincipalOrgID 조건을 사용하여 Amazon S3 작업을 제한하는 리소스 제어 정책(RCP)을 생성합니다. RCP를 OU에 적용합니다.

A. 중요 데이터의 경우 기존 자동 확장 그룹을 수정합니다. 중지된 상태의 웜 풀 인스턴스를 생성합니다. 웜 풀 크기를 정의합니다. 상세 모니터링이 활성화된 새 버전의 시작 템플릿을 생성합니다. 스팟 인스턴스를 사용합니다.

B. 중요 데이터의 경우 기존 자동 확장 그룹을 수정합니다. 중지된 상태의 웜 풀 인스턴스를 생성합니다. 웜 풀 크기를 정의합니다. 상세 모니터링이 활성화된 새 버전의 시작 템플릿을 생성합니다. 온디맨드 인스턴스를 사용합니다.

C. 중요 데이터의 경우 기존 Auto Scaling 그룹을 수정합니다. 부트스트랩 스크립트가 성공적으로 완료되도록 수명 주기 후크를 생성합니다. 인스턴스 등록 전에 인스턴스의 애플리케이션이 트래픽을 수용할 준비가 되었는지 확인합니다. 상세 모니터링이 활성화된 새 버전의 시작 템플릿을 생성합니다.

D. 중요하지 않은 데이터의 경우, 시작 템플릿을 사용하는 두 번째 Auto Scaling 그룹을 생성합니다. 시작 템플릿을 구성하여 통합 Amazon CloudWatch 에이전트를 설치하고 CloudWatch 에이전트에 사용자 지정 메모리 사용률 지표를 설정합니다. 스팟 인스턴스를 사용합니다. 새 Auto Scaling 그룹을 ALB의 대상 그룹으로 추가합니다. 중요 데이터와 중요하지 않은 데이터에 대해 두 개의 대상 그룹을 사용하도록 애플리케이션을 수정합니다.

E. 중요하지 않은 데이터에 대해 두 번째 자동 확장 그룹을 생성합니다. 대상 추적 확장 정책에 대해 미리 정의된 메모리 사용률 메트릭 유형을 선택합니다. 스팟 인스턴스를 사용합니다. 새 자동 확장 그룹을 ALB의 대상 그룹으로 추가합니다. 중요 데이터와 중요하지 않은 데이터에 대해 두 개의 대상 그룹을 사용하도록 애플리케이션을 수정합니다.