애플리케이션이 더욱 복잡해지면서 개발자들은 개별 서비스를 보다 쉽게 확장하고 사용자의 기대치를 충족하기 위해 모놀리식 아키텍처에서 마이크로서비스로 전환하고 있습니다.
확장성 때문에 마이크로서비스는 다음과 같은 이유로 인기를 얻고 있습니다. 최신 웹, 모바일 및 클라우드 기반 애플리케이션 개발. 실제로 다음과 같은 주요 기업들은 넷플릭스, 우버, 아마존 는 모놀리식 아키텍처에서 벗어나 마이크로 서비스를 선호하고 있습니다. 마이크로서비스 아키텍처.
마이크로서비스를 사용해야 하는 이유, 마이크로서비스를 구축하고 확장하는 방법, 확장의 이점, 직면할 수 있는 잠재적 문제 및 도움이 되는 도구에 대해 자세히 알아보세요.
마이크로 서비스란 무엇인가요?
마이크로서비스는 느슨하게 결합된 서비스 모음으로 애플리케이션을 구성하는 소프트웨어 개발 아키텍처입니다. 각 서비스는 독립적이며 특정 작업을 수행합니다. 마이크로서비스는 API를 통해 서로 통신합니다.
예를 들어, 사용자 인증 마이크로서비스는 제품 카탈로그 마이크로서비스가 제품 정보를 반환하기 전에 사용자의 신원을 확인할 수 있는 API를 제공할 수 있습니다.
마이크로서비스는 기존의 모놀리식 애플리케이션에 비해 다음과 같은 많은 이점을 제공합니다:
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- 확장성: 마이크로서비스를 독립적으로 확장할 수 있어 필요에 따라 쉽게 확장하거나 축소할 수 있습니다.
- 복원력: 하나의 마이크로서비스에 장애가 발생해도 다른 마이크로서비스는 계속 작동할 수 있으므로 마이크로서비스 기반 애플리케이션의 장애 복원력을 높일 수 있습니다.
- 민첩성: 마이크로서비스를 독립적으로 개발 및 배포할 수 있으므로 전체 시스템에 영향을 주지 않고 애플리케이션을 쉽게 변경할 수 있습니다.
왜 마이크로서비스를 확장해야 할까요?
마이크로서비스를 확장해야 하는 데에는 몇 가지 이유가 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:
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- 트래픽 증가 처리: 애플리케이션의 인기가 높아지면 더 많은 트래픽을 처리하기 위해 마이크로서비스를 확장해야 할 수 있습니다.
- 성능 향상: 마이크로서비스는 독립적으로 확장할 수 있으므로 병목 현상이 발생하고 있는 특정 마이크로서비스를 확장할 수 있습니다.
- 신뢰성 향상: 하나의 마이크로서비스에 장애가 발생해도 다른 마이크로서비스는 계속 작동할 수 있으므로 애플리케이션의 안정성을 높일 수 있습니다.
- 비용 절감: 마이크로서비스를 효율적으로 확장하여 리소스 사용을 최적화하고 인프라 비용을 절감할 수 있습니다.
마이크로서비스 아키텍처의 유용성을 설명하기 위해 연말연시 시즌에 트래픽 증가를 처리하기 위해 확장해야 하는 전자상거래 애플리케이션이나 월드컵이나 선거와 같은 주요 이벤트 기간에 확장해야 하는 소셜 미디어 애플리케이션을 운영한다고 가정해 보겠습니다.
마이크로서비스 확장 방법
다음이 있습니다. 두 가지 주요 방법 를 사용하여 마이크로서비스를 확장할 수 있습니다:
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- 수평 스케일링: 여기에는 증가된 부하를 처리하기 위해 더 많은 마이크로서비스 인스턴스를 추가하는 것이 포함됩니다. 마이크로서비스에 대한 가장 일반적인 확장 유형입니다. 새 컨테이너 또는 가상 머신을 추가하여 여러 인스턴스에 걸쳐 부하를 분산할 수 있습니다.
- 수직 확장: 여기에는 추가 부하를 처리하기 위해 기존 마이크로서비스 인스턴스의 리소스(CPU, 메모리 등)를 늘리는 것이 포함됩니다. 단기적으로 성능을 향상시킬 수 있지만 한계가 있습니다. 장기적으로는 수평적 확장을 사용하는 것이 더 비용 효율적입니다.
다음은 마이크로서비스를 효과적으로 확장하기 위한 몇 가지 팁입니다:
마이크로서비스 성능 모니터링
마이크로서비스의 성능을 모니터링하여 효과적으로 확장되고 있는지 확인하는 것이 중요합니다. Prometheus, Grafana 등 다양한 도구를 사용하여 마이크로서비스 성능을 모니터링할 수 있습니다.
마이크로서비스 관리 플랫폼 사용
마이크로서비스 관리 플랫폼은 마이크로서비스의 배포, 확장 및 모니터링을 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 인기 있는 마이크로서비스 관리 플랫폼은 다음과 같습니다. Kubernetes 및 Istio. 다음 섹션에서는 쿠버네티스로 스케일링을 관리하는 방법에 대해 설명합니다.
확장성을 고려한 마이크로서비스 설계
마이크로서비스를 설계할 때는 확장성을 염두에 두어야 합니다. 마이크로서비스는 느슨하게 결합되고 상태 저장소가 없도록 설계해야 합니다. 이렇게 하면 마이크로서비스를 수평적으로 확장하기가 더 쉬워집니다.
마이크로서비스 확장은 복잡한 주제일 수 있지만 성공적인 마이크로서비스 기반 애플리케이션을 실행하는 데 있어 매우 중요합니다. 위의 팁을 따르면 효과적으로 확장할 수 있습니다.
쿠버네티스로 마이크로서비스 확장하기
Kubernetes는 마이크로서비스의 배포, 확장 및 네트워킹을 관리하는 데 사용할 수 있는 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼입니다. 필요에 따라 마이크로서비스의 인스턴스를 추가하거나 제거하여 마이크로서비스를 수평적으로 쉽게 확장할 수 있습니다.
수평포드오토스케일러(HPA)를 사용하여 쿠버네티스로 마이크로서비스를 확장할 수 있다. HPA는 마이크로서비스의 메트릭을 모니터링하고 해당 메트릭을 기반으로 마이크로서비스의 인스턴스 수를 자동으로 확장하는 쿠버네티스 오브젝트입니다.
일반적인 목표 지표로는 CPU 사용량, 메모리 사용량, 요청 대기 시간 등이 있습니다. 마이크로서비스에 대한 목표 메트릭 모니터링을 시작합니다. 목표 메트릭이 지정된 임계값을 초과하거나 미달하면 HPA는 그에 따라 마이크로서비스의 규모를 늘리거나 줄입니다.
예를 들어, 목표 CPU 사용량을 80%로 설정하는 마이크로서비스에 대한 HPA를 만들 수 있습니다. 마이크로서비스의 CPU 사용량이 80%를 초과하면 HPA는 마이크로서비스를 복제본 하나씩 확장합니다. 마이크로서비스의 CPU 사용량이 80% 미만으로 떨어지면 HPA는 마이크로서비스를 복제본 하나씩 축소합니다.
도커 스웜으로 마이크로서비스 확장하기
컨테이너화된 애플리케이션을 관리하기 위한 Kubernetes의 대안으로 Docker Swarm으로 마이크로서비스를 확장할 수 있습니다. Docker Swarm은 더 간단하고 가벼운 오케스트레이션 솔루션을 제공하므로 소규모 배포에 적합합니다.
도커 스웜으로 마이크로서비스를 확장하려면 서비스를 사용할 수 있습니다. 서비스는 실행해야 하는 컨테이너 집합을 정의하는 Docker Swarm 개체입니다. 도커 스웜은 서비스에 대한 수요에 따라 서비스의 컨테이너 수를 자동으로 확장합니다.
서비스를 만들려면 다음을 지정해야 합니다:
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- 서비스 이름
- 실행하려는 컨테이너의 이미지
- 실행하려는 컨테이너의 복제본 수입니다.
- 컨테이너에 노출하려는 포트
서비스를 생성하면, Docker Swarm은 서비스의 컨테이너를 클러스터의 Docker 호스트에 배포하기 시작합니다. 또한 Docker Swarm은 서비스에 대한 수요를 모니터링하고 그에 따라 서비스의 컨테이너 수를 확장합니다.
예를 들어, 복제본 수를 3개로 설정하는 마이크로서비스에 대한 서비스를 만들 수 있습니다. 그러면 Docker Swarm은 클러스터의 Docker 호스트에서 마이크로서비스 인스턴스 3개를 실행합니다. 마이크로서비스에 대한 수요가 증가하면 Docker Swarm은 자동으로 새 마이크로서비스 인스턴스를 시작합니다. 마이크로서비스에 대한 수요가 감소하면 Docker Swarm은 자동으로 마이크로서비스 인스턴스를 중지합니다.
Docker Swarm을 사용한 확장은 Kubernetes보다 더 간단하고 덜 복잡한 오케스트레이션 솔루션을 제공합니다. 이 솔루션은 컨테이너화와 기본 오케스트레이션 기능을 활용하면서 Kubernetes의 복잡성을 추가하지 않으려는 소규모 프로젝트와 팀에 적합합니다. 하지만 더 크고 복잡한 마이크로서비스 아키텍처를 위한 고급 기능과 확장성 옵션은 Kubernetes가 제공할 수 있습니다.
확장 시 발생할 수 있는 문제
마이크로서비스를 확장하면 애플리케이션의 안정성과 성능을 보장하기 위해 주의 깊게 관리해야 하는 몇 가지 잠재적인 문제와 과제가 발생할 수 있습니다. 다음은 마이크로서비스를 확장할 때 주의해야 할 몇 가지 일반적인 문제입니다:
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- 복잡성: 마이크로서비스 확장은 각 마이크로서비스의 확장을 개별적으로 관리해야 하기 때문에 모놀리식 애플리케이션을 확장하는 것보다 더 복잡할 수 있습니다.
- 상호 의존성: 마이크로서비스는 상호 의존적일 수 있으므로 모든 종속 마이크로서비스를 함께 확장해야 합니다.
- 데이터 일관성: 마이크로서비스 전반에서 일관성을 유지하는 것은 특히 데이터를 배포할 때 어려울 수 있습니다. 일관되지 않은 데이터는 애플리케이션 오류 및 예기치 않은 동작으로 이어질 수 있습니다.
- 모니터링 및 디버깅: 마이크로서비스의 수가 증가함에 따라 모니터링과 디버깅이 더욱 어려워지고 있습니다. 요청을 추적하고 문제를 진단하기 위해서는 효과적인 도구와 관행이 필요합니다.
마이크로서비스 확장을 위한 도구
마이크로서비스를 확장하려면 잘 선택된 도구와 사례를 조합해야 합니다. 다음은 마이크로서비스 아키텍처를 관리하는 데 도움이 되는 도구 목록입니다.
컨테이너화 및 오케스트레이션
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- Kubernetes: 마이크로서비스 관리, 확장, 배포를 위한 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼입니다.
- Docker: 마이크로서비스와 그 종속성을 패키징하기 위한 컨테이너화 플랫폼.
보안 및 신원 관리
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- OAuth 2.0 및 OIDC(OpenID Connect): 마이크로서비스의 보안 인증 및 권한 부여를 위한 표준.
- 키클로크: 오픈 소스 ID 및 액세스 관리 솔루션입니다.
데이터베이스 확장
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- 카우치베이스 카펠라: NoSQL 클라우드 데이터베이스 플랫폼입니다. Couchbase의 다차원 확장 기능에 대해 자세히 알아보세요. 여기.
- 아파치 카산드라: 확장성이 뛰어난 NoSQL 데이터베이스.
- MySQL 클러스터: 고가용성 및 확장성을 위한 분산 데이터베이스 솔루션입니다.
배포 및 구성
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- 헬름: 쿠버네티스 애플리케이션을 위한 패키지 관리자.
- 사용자 지정: 커스터마이제이션 파일을 통해 쿠버네티스 오브젝트를 커스터마이즈하는 독립형 도구.
모니터링 및 관찰 가능성
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- 프로메테우스: 안정성과 확장성을 위해 설계된 인기 있는 오픈 소스 모니터링 및 알림 툴킷입니다.
- Grafana: Prometheus와 함께 자주 사용되는 시각화 및 모니터링 도구입니다.
- Jaeger: 마이크로서비스 모니터링 및 문제 해결을 위한 분산 추적 시스템입니다.
로깅 및 로그 분석
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- ELK Stack(Elasticsearch, Logstash, Kibana): 중앙 집중식 로깅 및 로그 분석에 널리 사용되는 스택입니다.
- Fluentd: 통합 로깅 계층을 위한 오픈소스 데이터 수집기입니다.
결론
마이크로서비스 아키텍처를 사용하면 데이터 일관성을 유지하기가 더 어려워지고 모니터링 및 디버깅 문제가 발생할 수 있지만, 확장성과 복원력으로 인해 궁극적으로 이점이 있습니다. 올바른 도구를 사용하면 마이크로서비스 아키텍처를 효과적으로 관리하고 고성능의 확장 가능한 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
다음 리소스를 검토하여 마이크로서비스 및 확장성에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다:
