약 한 달 전에 고객으로부터 주문 배송 시스템을 만들어 달라는 제안을 받았어요.
고객은 고객이 웹사이트에서 주문한 주문을 처리할 수 있는 시스템이 필요했어요.
고객은 현재 저 트래픽 웹사이트를 운영하고 있어 스케일링이 필요하지 않았지만, 미래에 더 많은 수익을 얻고자 접근성을 고려하여 확장 가능한 시스템을 구축할 수 있느냐고 물었어요.
솔루션 아키텍처를 설계한 후에 어떤 것을 고안했는지에 대한 일반적인 개요를 제시합니다.
솔루션 개요
- 내가 개발한 솔루션의 프런트엔드 앱을 호출하기 위한 API 게이트웨이로 AWS API Gateway를 사용했습니다.
- 서버 코드의 대부분을 처리하기 위해 AWS Lambda 함수를 사용했습니다.
- 주 데이터베이스로 Amazon DynamoDB를 사용했습니다.
- 주문을 대기시키기 위해 Amazon SQS를 사용했습니다.
- 주문 영수증을 저장하기 위해 Amazon S3를 사용했습니다.
- PDF 영수증 및 이미지와 같은 정적 자산을 캐시하기 위해 Amazon CloudFront를 사용했습니다.
- 주문을 위해 이메일을 보내기 위해 Amazon SES를 사용했습니다.
- 필요한 모든 리소스를 JavaScript로 AWS CDK(Cloud Development Kit)를 사용하여 생성했습니다.
- 데이터베이스에서 캐싱을 처리하고 싶지 않아서 프런트엔드에서 캐싱을 구현했습니다(react-query를 사용).
API Gateway & Lambda
AWS CDK를 사용하여 다음 엔드포인트를 노출하는 서버리스 API Gateway를 프로비저닝했어요:
- 배달 주문하기
- 긴급 배달 주문하기
- 주문 세부 정보 가져오기
- 주문 수정하기 (“배송” 상태가 되기 전)
- 주문 취소하기 (“배송” 상태가 되기 전)
다음은 AWS Lambda를 생성하는 데 사용한 필수적인 CDK 코드입니다.
import * as cdk from "aws-cdk-lib";
import * as apigateway from "aws-cdk-lib/aws-apigateway";
import * as lambda from "aws-cdk-lib/aws-lambda";
import * as dynamodb from "aws-cdk-lib/aws-dynamodb";
import * as sqs from "aws-cdk-lib/aws-sqs";
import * as s3 from "aws-cdk-lib/aws-s3";
import * as cloudfront from "aws-cdk-lib/aws-cloudfront";
import * as ses from "aws-cdk-lib/aws-ses";
import { Construct } from "constructs";
export class BookingSystemBackendStack extends cdk.Stack {
constructor(scope: Construct, id: string, props?: cdk.StackProps) {
super(scope, id, props);
// '?urgent=true' 쿼리 파라미터로 일반 주문 및 긴급 주문하는 기능
const placeOrderFunction = new lambda.Function(this, "PlaceOrder", {
runtime: lambda.Runtime.NODEJS_20_X,
code: lambda.Code.fromAsset("lambda"),
handler: "placeOrder.handler",
environment: {
TABLE_NAME: table.tableName,
AWS_REGION: this.region,
},
});
const fetchOrderFunction = new lambda.Function(this, "FetchOrder", {
runtime: lambda.Runtime.NODEJS_20_X,
code: lambda.Code.fromAsset("lambda"),
handler: "fetchOrder.handler",
environment: {
TABLE_NAME: table.tableName,
AWS_REGION: this.region,
},
});
const modifyOrderFunction = new lambda.Function(this, "ModifyOrder", {
runtime: lambda.Runtime.NODEJS_20_X,
code: lambda.Code.fromAsset("lambda"),
handler: "modifyOrder.handler",
environment: {
TABLE_NAME: table.tableName,
AWS_REGION: this.region,
},
});
const cancelOrderFunction = new lambda.Function(this, "CancelOrder", {
runtime: lambda.Runtime.NODEJS_20_X,
code: lambda.Code.fromAsset("lambda"),
handler: "cancelOrder.handler",
environment: {
TABLE_NAME: table.tableName,
AWS_REGION: this.region,
},
});
table.grantReadWriteData(placeOrderFunction);
table.grantReadWriteData(fetchOrderFunction);
table.grantReadWriteData(modifyOrderFunction);
table.grantReadWriteData(cancelOrderFunction);
}
}
위 코드 아래에 해당 API Gateway 엔드포인트에 다음을 추가했습니다:
const api = new apigateway.RestApi(this, "OrdersAPI", {
restApiName: "OrdersAPI",
description: "고객 주문 처리",
});
// /orders 리소스 생성
const orders = api.root.addResource("orders");
const placeOrderAPI = new apigateway.LambdaIntegration(placeOrderFunction);
orders.addMethod("POST", placeOrderAPI);
// /orders/{orderID} 리소스 생성
const order = orders.addResource("{orderID}");
const fetchOrderDetailsAPI = new apigateway.LambdaIntegration(fetchOrderFunction);
order.addMethod("GET", fetchOrderAPI); // 주문에 대한 세부 정보 가져오기
// 주문 수정
const modifyOrderAPI = new apigateway.LambdaIntegration(modifyOrderFunction);
order.addMethod("PUT", modifyOrderAPI); // 주문 수정
// 주문 취소
const cancelOrderAPI = new apigateway.LambdaIntegration(cancelOrderFunction);
order.addMethod("DELETE", cancelOrderAPI); // 주문 취소
DynamoDB에 새 주문을 만드는 Lambda 코드는 다음과 같습니다:
import { DynamoDBClient, PutItemCommand } from "@aws-sdk/client-dynamodb";
import { marshall } from "@aws-sdk/util-dynamodb";
const client = new DynamoDBClient({ region: process.env.AWS_REGION });
export const handler = async (event) => {
const { orderID, orderDetails, customer } = JSON.parse(event.body);
const params = {
TableName: process.env.TABLE_NAME,
Item: marshall({
pk: orderID,
sk: orderID,
...customer,
...orderDetails,
createdAt: new Date().toISOString(),
}),
};
try {
await client.send(new PutItemCommand(params));
return {
statusCode: 200,
body: JSON.stringify({ message: "주문이 성공적으로 처리되었습니다!" }),
};
} catch (error) {
console.error(error);
return {
statusCode: 500,
body: JSON.stringify({ message: "주문 처리에 실패했습니다.", error: error.message }),
};
}
};
위의 람다 코드는 피치 요청으로 주문, 고객 등의 값을 수용하여 params 객체에 추가하고 DynamoDB에 PutItemCommand를 생성합니다.
수정 및 삭제는 비슷하니 건너뜁니다.
DynamoDB
DynamoDB를 사용하여 고객이 언제든지 주문을 신뢰할 수 있게 할 수 있고 항상 주문에 대한 사용 가능한 상태를 유지할 수 있습니다.
DynamoDB보다 다른 NoSQL 데이터베이스를 선택한 결정은 고객에게 더 신뢰할 수 있는 경험을 제공하기 위해 높은 가용성을 갖는 데이터베이스 서비스를 갖기 위해서입니다.
더 효율적이고 비용 효율적인 방법으로, 저는 데이터베이스를 한 개의 테이블만 사용하여 모든 엔티티를 그 테이블 안에 저장하도록 설계했습니다.
다음과 같이 디자인했습니다:
만약 이것이 낯설게 느껴진다면, 이 기사를 읽어보세요.
저는 이 표에 사용자, 주문, 거래 등을 저장하고 있어요.
이것은 낮은 지연 시간을 가능하게 하고 여러 표를 프로비저닝하는 비용을 줄입니다.
이 데이터베이스 디자인은 사용자들에 대한 쿼리, 그들이 한 주문, 그리고 해당 거래에 대한 결제 정보, 날짜 및 더 많은 정보를 가능하게 해줘요.
이 데이터베이스를 프로비저닝하기 위해 다음 CDK 코드를 사용했습니다:
const table = new dynamodb.Table(this, "orders", {
partitionKey: { name: "pk", type: dynamodb.AttributeType.STRING },
sortKey: { name: "sk", type: dynamodb.AttributeType.STRING },
});
이 코드는 테이블의 모든 항목을 식별할 파티션 키 (pk)와 정렬 키 (sk)를 정의합니다.
나중에 더 많은 데이터 액세스 패턴을 충족하기 위해 몇 가지 인덱스도 생성했습니다.
SQS
이 시스템을 확장하고 더 견고하게 만들기 위해 Amazon SQS를 사용하여 몇 가지 메시지 대기열을 만들었습니다.
메시지 대기열은 시스템에 두 가지 이점을 제공했습니다.
먼저, 모든 서비스가 메시지를 통해 분리되어 상호 통신했습니다.
두 번째로, 주문 처리가 메시지 대기열로 확장되었습니다.
따라서 Lambda 함수로 직접 전송되어 DynamoDB에 기록되는 대신, 먼저 메시지 대기열로 전송되고 비동기적으로 처리되어 DynamoDB에 기록되었습니다.
다음과 같이 SQS 메시지 대기열을 생성할 수 있습니다:
// 주문을 SQS로 전송
await sqs
.sendMessage({
QueueUrl: process.env.QUEUE_URL,
MessageBody: JSON.stringify({ pk, sk, orderID, orderDetails, customer }),
})
.promise();
다른 람다 함수가 이러한 메시지를 기다리고 있어요. 이 함수는 고객 주문을 DynamoDB에 작성할 거에요. 더 작은 애플리케이션에는 과도한 기능일 수 있지만, 앱이 내일 확장되어야 한다면, 지금의 대비를 할 준비가 되어 있어요.
S3 & CloudFront
저는 정적 파일을 S3 버킷에 저장하는 데 사용했어요. 영수증, 사용자 이미지, 회사 미디어(로고 및 문서)와 같은 파일들을 저장하고 있답니다.
Lambda 함수는 영수증 읽기 요청이 발생할 때마다, 관련된 영수증 파일을 S3에서 검색하도록 구성되어 있어요.
S3에서 정적 에셋을 제공하는 대신, 대부분의 에셋은 CloudFront를 사용하여 CDN을 통해 제공되었습니다.
S3 Bucket의 생성:
const bucket = new s3.Bucket(this, ORDERS_RECEIPTS_BUCKET, {
removalPolicy: cdk.RemovalPolicy.DESTROY,
});
// 액세스 권한에 대한 추가 구성…
그리고 정적 파일을 캐시하기 위한 CloudFront CDN:
const distribution = new cloudfront.CloudFrontWebDistribution(this, "Distribution", {
originConfigs: [
{
s3OriginSource: {
s3BucketSource: bucket,
},
behaviors: [{ isDefaultBehavior: true }],
},
],
});
프론트 엔드에서 파일을 요청하면 파일은 먼저 CDN 도메인 이름을 사용합니다. 이렇게 하면 원본 S3 버킷 서버에서 더 멀리 떨어진 사용자도 CDN 덕분에 파일을 더 빨리 검색할 수 있습니다.
SES
마지막으로, 클라이언트를 위해 대량 및 예약 이메일을 보낼 수 있도록 Amazon Simple Email Service를 구성했습니다.
저는 이렇게 SES에서 이메일 식별 정보를 만들었습니다:
const CLIENT_EMAIL = "<client-email>";
const emailIdentity = new ses.EmailIdentity(this, "EmailIdentity", {
identity: CLIENT_EMAIL,
});
이 작업을 마치고 나면, 람다를 사용하여 이메일을 손쉽게 보낼 수 있었습니다:
await ses
.sendEmail({
Source: CLIENT_EMAIL,
Destination: { ToAddresses: [customerEmail] },
Message: {
Subject: { Data: "오늘 주문 영수증" },
Body: {
Text: { Data: "주문해 주셔서 감사합니다. 등..." },
},
},
})
.promise();
모든 주문 생성 시에 두 개의 이메일이 발송되었습니다:
- 최근 주문 내역을 안내하는 고객 이메일
- 웹사이트에 주문이 접수된 것을 공지하는 클라이언트 이메일
결론
저희가 고객을 위해 구축한 주문 배송 시스템은 API Gateway, Lambda, DynamoDB, SQS, S3, CloudFront 및 SES와 같은 다양한 AWS 서비스를 활용하여 효율적이고 확장 가능한 솔루션입니다.
각 서비스는 신뢰성, 효율성 및 미래 확장 가능성을 보장하기 위해 선정되었습니다. 현재 트래픽은 낮지만 미래 성장에 대비할 수 있는 시스템이 준비되어 있습니다.
시스템은 미래 성장을 처리할 수 있도록 준비되어 있으며 사용자들에게 뛰어난 경험을 제공하고 있어 신뢰성이 높습니다.
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