🏛️ History AI – Terraform Infrastructure

AWS 기반의 History AI 서비스 인프라를 Terraform으로 정의한 IaC(Infrastructure as Code) 레포지토리입니다.

📐 아키텍처 다이어그램

🗂️ 디렉토리 구조

terraform-infrastructure/
├── main.tf                  # 루트 모듈 – 모든 서브 모듈 호출
├── variables.tf             # 루트 변수 선언
├── outputs.tf               # 루트 출력값
├── terraform.tfvars         # 실제 변수 값 (⚠️ git 제외)
├── terraform.tfvars.example # 변수 예시 파일
└── modules/
    ├── vpc/                 # VPC, 서브넷, 라우팅
    ├── vpc_endpoints/       # S3·ECR VPC 엔드포인트
    ├── security/            # 보안 그룹 정의
    ├── alb/                 # Application Load Balancer
    ├── ecr/                 # ECR 이미지 레포지토리
    ├── ecs/                 # ECS Fargate 서비스 (Gateway / Backend / Django)
    ├── iam/                 # ECS 태스크 실행 IAM 역할
    ├── rds/                 # RDS PostgreSQL
    ├── elasticache/         # ElastiCache Redis
    ├── s3/                  # S3 프런트엔드 버킷
    ├── cloudfront/          # CloudFront CDN
    ├── acm/                 # ACM TLS 인증서 (us-east-1)
    ├── route53/             # Route53 DNS 레코드
    ├── waf/                 # WAF (선택)
    └── asg/                 # Auto Scaling Group (선택)

☁️ 인프라 구성 요소

1. 네트워크 (VPC)

리소스	값	설명
VPC CIDR	`10.0.0.0/16`	전체 네트워크 대역
Public Subnet A	`10.0.1.0/24`	ap-northeast-2a – ALB 배치
Public Subnet C	`10.0.2.0/24`	ap-northeast-2c – ALB 배치
Private Subnet A	`10.0.11.0/24`	ap-northeast-2a – ECS / RDS / Redis
Private Subnet C	`10.0.12.0/24`	ap-northeast-2c – ECS / RDS / Redis

Multi-AZ 구성으로 가용성 확보
Private 서브넷의 컨테이너는 VPC Endpoint (S3, ECR, Secrets Manager 등)를 통해 인터넷 없이 AWS 서비스에 접근
NAT Gateway를 통해 외부 API(Typecast TTS 등) 호출 가능

2. 보안 그룹 (Security Groups)

보안 그룹	역할
`alb_sg`	인터넷 → ALB 80/443 허용
`gateway_sg`	ALB → Gateway(8080) 허용
`backend_sg`	Gateway → Backend(8080) 허용
`django_sg`	Gateway → Django(8000) 허용
`rds_sg`	Backend/Django → PostgreSQL(5432) 허용
`redis_sg`	Backend/Django/Gateway → Redis(6379) 허용

3. ECS Fargate 서비스

세 개의 마이크로서비스가 Private Subnet 위의 ECS Fargate로 실행됩니다.

[ALB] → [Gateway :8080] → [Backend :8080]
                        ↘ [Django  :8000]

서비스	이미지	CPU	Memory	역할
Gateway	ECR `gateway`	512	1024 MB	API 라우팅 (Spring Cloud Gateway)
Backend	ECR `backend`	512	1024 MB	Java Spring Boot 메인 API
Django	ECR `django`	256	512 MB	AI 추론 / TTS (Python Django)

서비스 디스커버리

컨테이너 간 통신은 AWS Cloud Map Private DNS를 사용합니다.

backend.history-ai-prod.local → Backend ECS Task IP
django.history-ai-prod.local  → Django  ECS Task IP

Secrets Manager 연동

민감한 정보(DB 비밀번호, JWT 키, Bedrock ARN, Typecast API 키 등)는 모두 AWS Secrets Manager에서 주입됩니다.

history-ai/prod/db-username
history-ai/prod/db-password
history-ai/prod/jwt-secret
history-ai/prod/aws-access-key
history-ai/prod/aws-secret-key
history-ai/prod/bedrock-kb-id
history-ai/prod/bedrock-kb-model-arn
history-ai/prod/bedrock-debate-prompt-arn
history-ai/prod/bedrock-ai-person-prompt-arn
history-ai/prod/bedrock-debate-summary-prompt-arn
history-ai/prod/redis-url
history-ai/prod/typecast-api-key

CloudWatch 로그

각 서비스는 CloudWatch Log Group에 7일 보존 설정으로 로그를 전송합니다.

/ecs/history-ai-prod-gateway
/ecs/history-ai-prod-backend
/ecs/history-ai-prod-django

4. 데이터베이스

항목	값
엔진	PostgreSQL 15.15
인스턴스	`db.t3.micro`
스토리지	20 GB
DB명	`historyai`
배치	Private Subnet (Multi-AZ 서브넷 그룹)

5. ElastiCache Redis

항목	값
버전	Redis 7.0
노드 타입	`cache.t3.micro`
배치	Private Subnet
용도	세션 캐싱, Gateway 상태 관리

6. 프런트엔드 – S3 + CloudFront

사용자 → CloudFront (khistoryai.com)
             ├── /api/* → ALB → ECS Gateway
             └── /*     → S3 (정적 프런트엔드)

리소스	설명
S3	빌드된 프런트엔드 정적 파일 호스팅
CloudFront	CDN + HTTPS 종료
ACM	`khistoryai.com` TLS 인증서 (us-east-1 자동 발급)
Route53	`khistoryai.com` → CloudFront A 레코드

7. ECR (Elastic Container Registry)

이미지 레포지토리 3개가 자동으로 생성됩니다.

<account>.dkr.ecr.ap-northeast-2.amazonaws.com/history-ai-prod-gateway
<account>.dkr.ecr.ap-northeast-2.amazonaws.com/history-ai-prod-backend
<account>.dkr.ecr.ap-northeast-2.amazonaws.com/history-ai-prod-django

8. IAM

역할	용도
`ecs-task-execution-role`	ECR 이미지 Pull, CloudWatch 로그 전송, Secrets Manager 읽기
`ecs-task-role`	Bedrock, S3 등 태스크 런타임 권한

🚀 배포 방법

사전 요구사항

Terraform >= 1.0
AWS CLI 설정 (aws configure)
AWS 계정에 적절한 IAM 권한

1. 변수 파일 설정

cp terraform.tfvars.example terraform.tfvars
# terraform.tfvars 를 편집하여 실제 값 입력

주요 설정 항목:

aws_region   = "ap-northeast-2"
project_name = "history-ai"
environment  = "prod"
domain_name  = "khistoryai.com"

# DB 비밀번호 (Secrets Manager 사용 권장)
postgres_master_password = "YOUR_SECURE_PASSWORD"

2. Secrets Manager에 시크릿 등록

# DB 인증 정보
aws secretsmanager create-secret --name "history-ai/prod/db-username" --secret-string "postgres"
aws secretsmanager create-secret --name "history-ai/prod/db-password" --secret-string "YOUR_PASSWORD"
aws secretsmanager create-secret --name "history-ai/prod/jwt-secret"  --secret-string "YOUR_JWT_SECRET"
aws secretsmanager create-secret --name "history-ai/prod/redis-url"   --secret-string "rediss://YOUR_REDIS_ENDPOINT:6379"

# Bedrock / AI
aws secretsmanager create-secret --name "history-ai/prod/aws-access-key"                   --secret-string "YOUR_KEY"
aws secretsmanager create-secret --name "history-ai/prod/aws-secret-key"                   --secret-string "YOUR_SECRET"
aws secretsmanager create-secret --name "history-ai/prod/bedrock-kb-id"                    --secret-string "YOUR_KB_ID"
aws secretsmanager create-secret --name "history-ai/prod/bedrock-kb-model-arn"             --secret-string "YOUR_MODEL_ARN"
aws secretsmanager create-secret --name "history-ai/prod/bedrock-debate-prompt-arn"        --secret-string "YOUR_ARN"
aws secretsmanager create-secret --name "history-ai/prod/bedrock-ai-person-prompt-arn"     --secret-string "YOUR_ARN"
aws secretsmanager create-secret --name "history-ai/prod/bedrock-debate-summary-prompt-arn" --secret-string "YOUR_ARN"

# Typecast TTS
aws secretsmanager create-secret --name "history-ai/prod/typecast-api-key" --secret-string "YOUR_KEY"

3. Terraform 실행

# 초기화
terraform init

# 플랜 확인
terraform plan -out=tfplan

# 적용
terraform apply tfplan

4. Docker 이미지 빌드 & Push

# ECR 로그인
aws ecr get-login-password --region ap-northeast-2 | \
  docker login --username AWS --password-stdin <account>.dkr.ecr.ap-northeast-2.amazonaws.com

# 예: Gateway 이미지 빌드 & 푸시
docker build -t history-ai-prod-gateway ./gateway
docker tag  history-ai-prod-gateway:latest <ECR_URL>/history-ai-prod-gateway:latest
docker push <ECR_URL>/history-ai-prod-gateway:latest

5. ECS 서비스 재배포

aws ecs update-service \
  --cluster history-ai-prod-cluster \
  --service history-ai-prod-gateway \
  --force-new-deployment

aws ecs update-service \
  --cluster history-ai-prod-cluster \
  --service history-ai-prod-backend \
  --force-new-deployment

aws ecs update-service \
  --cluster history-ai-prod-cluster \
  --service history-ai-prod-django \
  --force-new-deployment

6. 프런트엔드 배포

# S3 업로드
aws s3 sync ./frontend/dist s3://history-ai-prod-s3-frontend

# CloudFront 캐시 무효화
aws cloudfront create-invalidation \
  --distribution-id <DISTRIBUTION_ID> \
  --paths "/*"

📤 주요 Output 값

terraform apply 완료 후 아래 값들이 출력됩니다.

Output	설명
`application_url`	`https://khistoryai.com`
`cloudfront_url`	CloudFront 배포 URL
`alb_url`	ALB 직접 접근 URL
`ecs_cluster_name`	ECS 클러스터 이름
`ecr_gateway_repository_url`	Gateway ECR URL
`ecr_backend_repository_url`	Backend ECR URL
`ecr_django_repository_url`	Django ECR URL
`s3_frontend_bucket_name`	프런트엔드 S3 버킷 이름
`cloudfront_distribution_id`	CloudFront 배포 ID

⚙️ 주요 변수 참조

변수	기본값	설명
`aws_region`	`ap-northeast-2`	AWS 리전
`project_name`	`history-ai`	리소스 공통 접두어
`environment`	`prod`	환경 (dev / staging / prod)
`vpc_cidr`	`10.0.0.0/16`	VPC CIDR
`domain_name`	`khistoryai.com`	서비스 도메인
`postgres_version`	`15.15`	PostgreSQL 버전
`rds_instance_class`	`db.t3.micro`	RDS 인스턴스
`redis_node_type`	`cache.t3.micro`	Redis 노드
`gateway_cpu` / `gateway_memory`	`512` / `1024 MB`	Gateway 리소스
`backend_cpu` / `backend_memory`	`512` / `1024 MB`	Backend 리소스
`django_cpu` / `django_memory`	`256` / `512 MB`	Django 리소스

🔐 보안 고려사항

terraform.tfvars 파일은 .gitignore에 등록하여 절대 커밋 금지
DB 비밀번호 등 민감 정보는 모두 AWS Secrets Manager로 관리
ECS 태스크는 Public IP 없이 Private Subnet에서만 실행
ALB는 Public Subnet에 위치하지만 보안 그룹으로 접근 제한
TLS는 CloudFront ↔ 사용자 구간에서 ACM 인증서로 자동 처리

🧹 인프라 삭제

terraform destroy

⚠️ S3 버킷에 오브젝트가 남아있으면 삭제가 실패할 수 있습니다. 먼저 버킷을 비워주세요.
aws s3 rm s3://history-ai-prod-s3-frontend --recursive

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🚀 배포 방법

사전 요구사항

1. 변수 파일 설정

2. Secrets Manager에 시크릿 등록

3. Terraform 실행

4. Docker 이미지 빌드 & Push

5. ECS 서비스 재배포

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📤 주요 Output 값

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Name		Name	Last commit message	Last commit date
.npm-global/lib/node_modules		.npm-global/lib/node_modules
modules		modules
.gitignore		.gitignore
.terraform.lock.hcl		.terraform.lock.hcl
README.md		README.md
architecture.png		architecture.png
main.tf		main.tf
outputs.tf		outputs.tf
terraform.tfvars.example		terraform.tfvars.example
variables.tf		variables.tf

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