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AWS ‐ AWS CDK(Cloud Development Kit)

woojin.jang edited this page Jul 6, 2026 · 2 revisions

AWS CDK

  • AWS 클라우드 개발 키트(AWS CDK)는 코드에서 클라우드 인프라를 정의하고 AWS CloudFormation을 통해 프로비저닝하기 위한 오픈 소스 소프트웨어 개발 프레임워크이다.
  • AWS CDK를 정리하기 앞서 먼저 실무에서 경험하며 알게 되었던 키워드인 IaC에 대해서 먼저 알아보자.

IaC - Infrastructure as Code

  • IaC 즉, 코드로써 인프라를 정의한다는 의미이다.
  • 작은 소규모 프로젝트의 경우 활용되는 AWS 리소스가 적다. 그렇기 때문에 빠르게 시작한다면 콘솔에서 딸깍 버튼을 통해서 하는 것이 더 빠를 수 있으나 규모가 커지는 상황에서는 콘솔에서 작업하는 것이 트래킹이 어렵고 복잡해지게 되면 까다로울 수 있다.
  • IaC는 인프라 관리 코드 기반으로 자동화하는 방식으로 이렇게 코드 형태로 정의하고 관리하여 수동 설정의 번거로움과 오류를 줄이고, 일관성, 효율성, 확장성을 높일 수 있다.
  • 실제로 회사에서는 Terraform과 AWS CDK를 혼용해서 사용 중이다.

AWS CDK

  • AWS CDK를 다뤄보면서 알게 되었던 3가지 개념이 있다.
구분 설명
Construct * CDK에서 재사용 가능한 컴포넌트를 말한다.
* 하나 이상의 AWS CloudFormation Resources 및 설정을 캡슐화한다.
* 추상화 단계에 따라 Level 1~3으로 분류한다.
Stack * Stack은 CDK 배포 단위이다.
* Stack 범위 내에서 직/간접적으로 정의된 모든 AWS 리소스는 하나의 묶음으로 프로비저닝이 된다.
* Stack은 AWS CloudFormation 스택을 통해 구현되므로 동일한 제한사항이 있다.
App * 하나 이상의 스택을 위한 컨테이너로, 각 스택의 Scope을 정의한다.
* 단일 App 내의 Stack은 서로의 자원과 속성을 Logical ID를 통해 참조한다.
* 또한 CDK는 디펜던시 제어를 통해 종속성을 유추해 정해진 순서로 배포하는 것도 가능하다.

CDK 개발언어는 어떤 것을 선택해야할까?

  • AWS CDK의 장점 중 하나는 바로 개발자 친화적이라는 것이다.
  • Python, TypeScript 등 친숙한 프로그래밍 언어를 통해 작성할 수 있어 진입장벽이 낮다.
  • 여러 언어를 지원하지만 실제로 권장되는 언어는 TypeScript라고 한다.
  • TypeScript는 자바스크립트를 기반으로 정적 타입 문법을 추가한 프로그래밍 언어입니다.
  • 마이크로소프트에서 개발, 유지하고 있으며 자바스크립트에 비해 코드의 안정성을 높이고, 유지보수를 용이하게 해줍니다.
  • TypeScript는 자바스크립로 컴파일되고 자바스크립트의 모든 기능을 포함하고 있습니다.
  • TypeScript를 권장하는 이유는 CDK가 지원하는 언어 중 가장 빨리 업데이트가 되고 Toolkit의 일부 기능은 TypeScript에서만 지원되기도 해서이다.
  • 그러나 AWS에 종속된다는 점, 그리고 업데이트가 발생하면 그에 따른 버전 관리를 해줘야 한다는 점이 단점으로 지목되고 있어 회사에서는 하이브리드 방식(Terraform + AWS CDK)을 도입하고 있다.

회사에서 CDK를 다루면서 참조했던 레퍼런스들 정리

📖 Java🔥

📖 Kotlin⭐

📖 Coroutine📎

📖 Spring🔥

📖 Spring Security⭐

📖 Spring Security OAuth2⭐

📖 Spring Batch📎

📖 Database🔥

📖 MySQL🔥

📖 Redis⭐

📖 JPA⭐

📖 QueryDsl📎

📖 MSA⭐

📖 Kafka⭐

📖 Apache Flink📎

  • [Apache Flink - Apache Flink Architecture]
  • [Apache Flink - Stream Processing]
  • [Apache Flink - Data Stream API & Window]
  • [Apache Flink - State Management]

📖 HTTP🔥

📖 AWS⭐

📖 Docker⭐

📖 Kubernetes⭐

📖 Github Actions📎

📖 Jenkins📎

📖 Nginx⭐

📖 Monitoring📎

📖 Test(feat. Load Testing)📎

📖 Test(feat. Java)⭐

📖 Spring AI📎

📖 gRPC📎

  • [gRPC - Writing .proto Files with Protocol Buffers]
  • [gRPC - Various Communication Patterns in gRPC]
  • [gRPC - gRPC Optimization Techniques and Advanced Features]

📖 Spring Cloud Microservice Application📎

📖 TDD(Test-Driven-Development)⭐

📖 PostgreSQL📎

  • [PostgreSQL - Docker만을 사용하는 경량화된 환경 구성 방법]
  • [PostgreSQL - PostgreSQL에서 제공하는 데이터 타입]
  • [PostgreSQL - PostgreSQI의 JSONB, 역인덱싱과 활용 방법]
  • [PostgreSQL - 데이터베이스 성능을 위한 최적화 패턴 및 전략]
  • [PostgreSQL - 트랜잭션과 ACID, Isolation 수준별 차이]
  • [PostgreSQL - Database Lock 교착상태와 읽기/쓰기 성능을 보장하는 MVCC 모델]
  • [PostgreSQL - pgvector와 벡터 저장, 유사도 검색 패턴 개념]
  • [PostgreSQL - 벡터 인덱스 최적화와 벡터 검색과 전문 검색 결합 패턴]
  • [PostgreSQL - PostgreSQL 플러그인]
  • [PostgreSQL - PostGIS - 공간 쿼리와 GIST 인덱스, 지리 타입과 공간 쿼리를 위한 타입과 기본 함수]
  • [PostgreSQL - pg_search - 검색 엔진 없이 텍스트 검색 구현과 주의사항]
  • [PostgreSQL - 단일 인스턴스 한계를 극복하는 분산 패턴과 스케줄링, 분산 환경 구축 방법]
  • [PostgreSQL - Citus - 분산 테이블과 분산 쿼리를 위한 Extension과 데이터 분산 처리]
  • [PostgreSQL - pg_cron - PostgreSQL로 구성하는 CronJob]
  • [PostgreSQL - 스케줄러 + 분산 처리를 동시에 도입하는 주기적 집계 쿼리 패턴]

📖 Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing📎

  • [Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing - Kafka + Debezium을 활용한 CDC 패턴 설계]
  • [Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing - Temporal을 활용한 워크플로우 패턴]
  • [Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing - Docker와 경량 이미지를 활용한 환경 구축 방법]
  • [Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing - Kafka에서의 메시지 Delivery Guarantee]
  • [Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing - 실시간 동기화의 핵심 CDC]
  • [Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing - MySQL Binary Log 기반의 CDC]
  • [Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing - Binary Log 기반의 CDC 구현 플랫폼 Debezium이란?]
  • [Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing - Debezium Architecture]
  • [Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing - Debezium Architecture Best Practice와 주의사항]

📖 Reactive Programming📎

📖 ElasticSearch📎

📖 Design Pattern📎

📖 Clean Spring📎

  • [Real MySQL 8.0 - 인덱스]
  • [Real MySQL 8.0 - 실행 계획]
  • [Real MySQL 8.0 - 아키텍처]
  • [Real MySQL 8.0 - 트랜잭션과 잠금]
  • [도메인 주도 설계의 사실과 오해 - DDD 요약]
  • [도메인 주도 설계의 사실과 오해 - Preface, Entity & VO]
  • [도메인 주도 설계의 사실과 오해 - 연관 관계와 애그리거트]
  • [도메인 주도 설계의 사실과 오해 - 애그리거트 구현]
  • [도메인 주도 설계의 사실과 오해 - 레포지토리와 기타 패턴]
  • [도메인 주도 설계의 사실과 오해 - 통찰력을 향한 리팩터링]
  • [도메인 주도 설계의 사실과 오해 - 유연한 설계를 향한 리팩터링]
  • [도메인 주도 설계의 사실과 오해 - 모델의 경계를 긋고, 핵심에 집중하라]

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