[AWS] ECS + Fargate: 컨테이너 오케스트레이션

ECS, Amazon ECS, Fargate, Task Definition, ECS Service, ECS Cluster, ECS Anywhere, Fargate Spot

정의

ECS (Elastic Container Service) = AWS 의 컨테이너 오케스트레이션. K8s 보다 단순하고 AWS 네이티브.

Fargate = ECS (또는 EKS) 의 서버리스 실행 환경. EC2 인스턴스 관리 없이 Task 단위 vCPU/Memory 예약 + 과금.

ECS 계층 구조

flowchart TB
    Cluster["Cluster (논리 그룹)"]
    Cluster --> SvcA["Service A<br/>(Deployment 역할)"]
    Cluster --> SvcB["Service B"]
    SvcA --> T1["Task (실행 인스턴스)"]
    SvcA --> T2["Task"]
    SvcB --> T3["Task"]
    T1 --> C1["Container 1<br/>(nginx)"]
    T1 --> C2["Container 2<br/>(sidecar)"]

객체	역할	K8s 비교
Cluster	논리 그룹 (EC2 / Fargate 혼합 가능)	Cluster
Task Definition	컨테이너 스펙 (버전 관리됨)	Pod spec (manifiest)
Task	실행 중인 Task Definition 인스턴스	Pod
Service	desired count 유지, LB 통합, 롤링 배포	Deployment

Task Definition 상세

{
  "family": "web",
  "networkMode": "awsvpc",
  "requiresCompatibilities": ["FARGATE"],
  "cpu": "512",
  "memory": "1024",
  "executionRoleArn": "arn:aws:iam::123:role/ecsTaskExecutionRole",
  "taskRoleArn": "arn:aws:iam::123:role/ecsTaskRole",
  "containerDefinitions": [
    {
      "name": "web",
      "image": "123.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/web:latest",
      "portMappings": [{ "containerPort": 8080, "protocol": "tcp" }],
      "environment": [
        { "name": "APP_ENV", "value": "production" }
      ],
      "secrets": [
        { "name": "DB_PASSWORD", "valueFrom": "arn:aws:secretsmanager:us-east-1:123:secret:prod/db" }
      ],
      "logConfiguration": {
        "logDriver": "awslogs",
        "options": {
          "awslogs-group": "/ecs/web",
          "awslogs-region": "us-east-1",
          "awslogs-stream-prefix": "ecs"
        }
      },
      "healthCheck": {
        "command": ["CMD-SHELL", "curl -f http://localhost:8080/health || exit 1"],
        "interval": 30,
        "timeout": 5,
        "retries": 3
      }
    }
  ]
}

IAM Role 두 가지 구분:

• executionRoleArn: ECS agent 가 ECR 이미지 pull, CloudWatch 로그 쓰기에 사용
• taskRoleArn: 컨테이너 내 앱이 AWS 서비스 (DynamoDB, S3 등) 접근에 사용

Fargate vs EC2 Launch Type

항목	EC2 Launch Type	Fargate
노드 관리	사용자 직접 관리	AWS 관리
운영 부담	패치, 스케일링, AMI	없음
가격 모델	EC2 인스턴스 시간	Task vCPU + Memory 시간
비용 (대규모)	저렴 (밀도 최적화)	일반적으로 비쌈
GPU 지원	가능	일부만
호스트 접근	SSH 가능	불가
시작 속도	빠름 (사전 프로비전)	약간 느림 (콜드 스타트)
Spot 사용	가능	Fargate Spot
적합	비용 최적화, GPU, 밀도	운영 단순화, 변동 워크로드

Fargate 가격 구조

vCPU 시간: $0.04048/vCPU/시간
Memory:    $0.004445/GB/시간

예: 0.5 vCPU + 1 GB Memory, 720시간/월
  = (0.5 * $0.04048 * 720) + (1 * $0.004445 * 720)
  = $14.57 + $3.20 = ~$17.77/월

Fargate Spot: 70% 할인. 2분 사전 통지 후 중단 가능. Stateless/Batch 에 적합.

Service 설정 (Deployment)

service:
  cluster: prod
  taskDefinition: "web:42"
  desiredCount: 3
  launchType: FARGATE
  networkConfiguration:
    awsvpcConfiguration:
      subnets: [subnet-private-a, subnet-private-b]
      securityGroups: [sg-app]
      assignPublicIp: DISABLED
  loadBalancers:
    - targetGroupArn: "arn:aws:elasticloadbalancing:..."
      containerName: web
      containerPort: 8080
  deploymentConfiguration:
    minimumHealthyPercent: 100    # 롤링 중 최소 가용 비율
    maximumPercent: 200           # 롤링 중 최대 Task 수
  deploymentController:
    type: ECS                     # 기본 (CODE_DEPLOY 로 Blue/Green 가능)

ALB 통합 아키텍처

flowchart LR
    Internet["인터넷"] --> ALB["ALB<br/>(443/80)"]
    ALB -->|"Target Group"| Task1["Task (AZ-a)"]
    ALB -->|"Target Group"| Task2["Task (AZ-b)"]
    ALB -->|"Target Group"| Task3["Task (AZ-a)"]
    Task1 --> RDS["RDS Aurora"]
    Task2 --> RDS
    Task3 --> RDS
    Task1 -.-> SM["Secrets Manager"]
    Task2 -.-> SM

• ALB 가 Task IP 를 직접 Target 으로 등록 (awsvpc network mode)
• Service 가 새 Task 등록 / 구 Task 드레이닝 자동 처리
• Draining 기간: 기본 300초 (graceful shutdown)

Service Auto Scaling

# Target Tracking (권장)
aws application-autoscaling register-scalable-target \
  --service-namespace ecs \
  --resource-id "service/prod/web" \
  --scalable-dimension ecs:service:DesiredCount \
  --min-capacity 2 \
  --max-capacity 20

aws application-autoscaling put-scaling-policy \
  --policy-name "cpu-tracking" \
  --service-namespace ecs \
  --resource-id "service/prod/web" \
  --scalable-dimension ecs:service:DesiredCount \
  --policy-type TargetTrackingScaling \
  --target-tracking-scaling-policy-configuration '{
    "TargetValue": 70.0,
    "PredefinedMetricSpecification": {
      "PredefinedMetricType": "ECSServiceAverageCPUUtilization"
    },
    "ScaleInCooldown": 300,
    "ScaleOutCooldown": 30
  }'

스케일링 타입	특성	사용 케이스
Target Tracking	목표값 유지 자동	기본 선택 (CPU 70% 유지)
Step Scaling	지표 임계값별 단계	정밀 제어 필요 시
Scheduled	시간표 기반	예측 가능한 트래픽 패턴

ECR 연동

# ECR 로그인
aws ecr get-login-password --region us-east-1 | \
  docker login --username AWS --password-stdin 123.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com

# 이미지 빌드 + 푸시
docker build -t web:latest .
docker tag web:latest 123.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/web:latest
docker push 123.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/web:latest

# 새 Task Definition revision 으로 서비스 업데이트
aws ecs update-service \
  --cluster prod \
  --service web \
  --task-definition web:43 \
  --force-new-deployment

Blue/Green 배포 (CodeDeploy)

sequenceDiagram
    participant CD as CodeDeploy
    participant ALB
    participant Blue as "Blue (구 버전)"
    participant Green as "Green (신 버전)"

    CD->>Green: "새 Task 시작"
    CD->>ALB: "Test listener (8080) -> Green"
    Note over CD: "스모크 테스트"
    CD->>ALB: "Production listener (443) -> Green"
    CD->>Blue: "드레이닝 후 종료"

deploymentController: type: CODE_DEPLOY 로 ALB 두 Target Group 사용. 롤백 1초.

ECS Anywhere

온프레미스 서버나 Edge 머신을 ECS 클러스터에 등록해 관리.

# ECS Anywhere 에이전트 설치 스크립트 생성
aws ecs create-cluster --cluster-name hybrid-cluster
aws ssm create-activation \
  --default-instance-name "on-prem-node" \
  --iam-role ECSAnywhereInstanceRole \
  --registration-limit 5

ECS vs EKS 선택 기준

항목	ECS	EKS
학습 곡선	낮음	높음
AWS 종속성	높음	낮음
K8s 이식성	없음	높음
운영 복잡도	낮음	높음 (Control plane 관리)
Cluster 비용	무료	$0.10/시간
Ecosystem	제한적	방대 (Helm, Operator 등)
적합	AWS 네이티브, 빠른 시작	멀티 클라우드, 표준화, 큰 규모

함정

관련 위키

• aws-ecr - 컨테이너 이미지 레지스트리
• aws-alb-nlb - 로드밸런서 통합
• aws-auto-scaling - Service Auto Scaling
• aws-cloudwatch - 로그 + 메트릭
• aws-secrets-manager - 컨테이너 비밀 관리
• aws-iam - Task Role, Execution Role
• aws-eks - K8s 기반 대안
• k8s-deployment - K8s Deployment 비교