ResourceNotFound: Resource not found 에러 해결법 – 원인 분석부터 완벽 해결까지

🚨 도입부

“ResourceNotFound: Resource not found”라는 에러 메시지는 AWS를 사용하는 개발자들에게 매우 익숙한 에러 중 하나입니다. 이 에러는 찾고자 하는 자원이 존재하지 않거나 접근할 수 없는 경우 발생합니다. 갑작스럽게 이 에러를 마주했을 때 느끼는 좌절감은 이루 말할 수 없을 것입니다. 특히, 서비스가 중단되거나 중요한 작업이 지연될 때는 더욱 그러하죠.

이 에러는 여러 상황에서 발생할 수 있습니다. 예를 들어, AWS Lambda 함수가 존재하지 않는 S3 버킷에 접근하려고 시도할 때, DynamoDB 테이블을 잘못된 이름으로 참조할 때, API Gateway가 존재하지 않는 리소스를 호출할 때 등이 있습니다. 이런 상황에서 이 글을 통해 여러분은 이 에러의 근본 원인을 파악하고, 문제를 해결하는 다양한 방법을 배우게 될 것입니다. 이 글을 통해 에러를 해결하는 데 필요한 시간은 약 30분에서 1시간 정도 소요될 수 있으며, 난이도는 중급 정도로 예상됩니다.

🔍 에러 메시지 상세 분석

“ResourceNotFound: Resource not found”라는 에러 메시지는 AWS에서 발생할 수 있는 다양한 상황에서 나타날 수 있습니다. 이 메시지는 AWS SDK 또는 CLI를 통해 자원에 접근하려고 시도할 때 자원이 존재하지 않거나 접근할 수 없음을 나타냅니다. 여기서는 이 에러 메시지의 다양한 변형과 발생 상황을 살펴보겠습니다.

먼저, 이 에러 메시지의 각 부분을 해석해보겠습니다. ‘ResourceNotFound’는 찾고자 하는 자원이 존재하지 않음을 의미합니다. ‘Resource not found’는 단순히 자원을 찾을 수 없다는 것을 반복적으로 강조하고 있습니다. 이 메시지는 AWS 서비스(API, SDK, CLI 등)에서 자원에 접근하려고 할 때 자원이 없거나 식별자(ID)가 잘못되었을 때 발생합니다.

이 에러는 다음과 같은 상황에서 발생할 수 있습니다:

• Lambda 함수가 존재하지 않는 S3 버킷을 참조
• DynamoDB 테이블 이름 오타로 인한 접근 실패
• API Gateway에서 잘못된 리소스 경로 호출
• CloudFormation 스택에서 삭제된 리소스를 참조
• IAM 정책에서 권한이 부여되지 않은 리소스에 접근

초보자 개발자에게 이 에러 메시지는 복잡하게 느껴질 수 있습니다. 하지만 메시지를 차근차근 해석하고, 발생 상황을 이해하면 좀 더 쉽게 문제를 파악할 수 있습니다. 이 에러와 혼동하기 쉬운 비슷한 에러로는 ‘AccessDeniedException’이나 ‘ThrottlingException’이 있습니다. 각각의 에러는 원인과 해결 방법이 다르므로 정확한 에러 메시지를 확인하는 것이 중요합니다.

🧐 발생 원인 분석

“ResourceNotFound: Resource not found” 에러는 다양한 원인에 의해 발생할 수 있습니다. 주요 원인과 각 원인별 발생 시나리오를 살펴보겠습니다.

1. 잘못된 리소스 식별자:

   가장 흔한 원인 중 하나는 잘못된 리소스 식별자(ID)를 사용하는 것입니다. 예를 들어, DynamoDB 테이블 이름을 오타로 입력한 경우, 해당 테이블을 찾을 수 없어 에러가 발생합니다.

   aws dynamodb get-item --table-name WrongTableName --key '{"Id": {"S": "123"}}'

   이 경우, 올바른 테이블 이름을 확인하고 다시 시도하면 문제를 해결할 수 있습니다.

2. 삭제된 리소스:

   이미 삭제된 리소스를 참조하는 경우에도 이 에러가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, CloudFormation 스택에서 삭제된 S3 버킷을 참조하려고 하면 에러가 발생합니다.

   aws s3 ls s3://deleted-bucket-name

   삭제된 리소스는 복구할 수 없으므로, 대체 리소스를 사용하거나 새로 생성해야 합니다.

3. 잘못된 접근 권한:

   IAM 정책에서 필요한 권한이 설정되지 않은 경우에도 이 에러가 발생할 수 있습니다. 자원에 대한 접근 권한이 없는 경우, 권한 설정을 검토하고 필요한 권한을 추가해야 합니다.

4. 리전 불일치:

   AWS 리전 설정이 잘못된 경우에도 자원을 찾지 못할 수 있습니다. 예를 들어, us-east-1 리전에 있는 리소스를 us-west-2 리전에서 찾으려고 하면 에러가 발생합니다.

   aws s3 ls --region us-west-2

   올바른 리전으로 설정하여 문제를 해결할 수 있습니다.

5. 네트워크 연결 문제:

   네트워크 연결 상태가 불안정하거나 잘못된 엔드포인트를 사용하는 경우에도 이 에러가 발생할 수 있습니다. 네트워크 설정을 확인하고, 올바른 엔드포인트를 사용하는지 점검해야 합니다.

이러한 원인들은 개발 환경(OS, 도구, 버전 등)에 따라 발생할 수 있으며, 각 원인별로 간단히 확인하는 방법을 통해 문제를 좀 더 쉽게 파악할 수 있습니다.

✅ 해결 방법

이제 “ResourceNotFound: Resource not found” 에러를 해결하는 다양한 방법을 살펴보겠습니다.

즉시 해결: 1분 내 적용 가능한 빠른 방법

1. 리소스 식별자 확인: 잘못된 식별자를 사용하는 경우가 많으므로, 리소스 이름이나 ID를 다시 한 번 확인합니다.
2. 리전 설정 확인: 올바른 리전으로 설정되어 있는지 확인합니다.
3. 삭제된 리소스 확인: 참조하는 리소스가 삭제된 것은 아닌지 확인합니다.

표준 해결: 일반적이고 안전한 해결법

1. IAM 정책 검토 및 수정:

   aws iam get-policy --policy-arn arn:aws:iam::aws:policy/YourPolicy

   필요한 권한이 정책에 포함되어 있는지 확인하고, 부족한 권한을 추가합니다.

2. 리소스 재생성: 삭제된 리소스를 새로 생성하여 문제를 해결합니다.
3. 엔드포인트 확인 및 수정:

   aws configure set default.endpoint-url https://correct-endpoint.amazonaws.com

   올바른 엔드포인트를 설정합니다.

4. 네트워크 상태 점검: 네트워크 연결 상태를 확인하고, 필요한 경우 네트워크 설정을 수정합니다.
5. 환경 설정 검토 및 수정: 환경 변수가 올바르게 설정되어 있는지 확인하고, 필요한 경우 수정합니다.

고급 해결: 복잡한 상황을 위한 해결법

1. 리소스 이름 동적 설정: 코드 내에서 리소스 이름을 동적으로 설정하여 오타를 방지합니다.

   bucket_name="my-bucket"
   aws s3 ls s3://$bucket_name

   리소스 이름을 변수로 설정하여 실수를 줄일 수 있습니다.

2. 리소스 상태 모니터링: 클라우드 모니터링 도구를 활용하여 리소스 상태를 주기적으로 확인합니다.
3. CI/CD 파이프라인 설정: 변경 사항이 있을 때마다 자동으로 리소스를 생성 및 설정하도록 CI/CD 파이프라인을 구성합니다.

각 해결 방법의 장단점과 사용 상황을 설명하고, 문제 해결 후 확인 방법을 제시합니다.

🛡️ 예방법 및 베스트 프랙티스

이 에러가 재발하지 않도록 하기 위해 다음과 같은 방법들을 추천합니다.

• 코딩 시 리소스 이름을 문자열이 아닌 변수로 사용하여 오타를 방지합니다.
• 팀 내에서 자원 이름 규칙을 정하여 일관성을 유지합니다.
• 권한 관리에 IAM 정책을 사용하고, 최소 권한 원칙을 준수합니다.
• 네트워크 및 리전 설정을 정기적으로 검토합니다.
• 관련 문서를 작성하여 팀원들과 공유하고, 변경 사항을 기록합니다.

이러한 방법들은 코딩 실수를 줄이고, 리소스 접근 문제를 예방할 수 있는 효과적인 방법입니다.

🎯 마무리 및 추가 팁

“ResourceNotFound: Resource not found” 에러는 자원 접근 시 자원이 없거나 잘못된 경우 발생하는 일반적인 문제입니다. 이 글에서는 주요 원인과 해결 방법을 살펴보았습니다. 핵심 내용 3가지를 요약하면 다음과 같습니다:

1. 리소스 식별자, 리전, 권한 설정을 항상 확인하세요.
2. 삭제된 리소스를 참조하지 않도록 주의하세요.
3. 팀 내에서 일관된 리소스 관리 규칙을 사용하세요.

비슷한 에러들에 대한 추가 정보를 얻고 싶다면 AWS 공식 문서와 Stack Overflow를 참고하시기 바랍니다. 지속적인 학습과 개선을 통해 더 나은 개발자가 되시길 응원합니다!