마이크로 서비스 란 무엇입니까? 마이크로 서비스 아키텍처 사용의 장점과 단점은 무엇입니까?

이 기사는 응용 프로그램이 소형 모듈 식 서비스로 구축되는 접근 방식 인 마이크로 서비스에 대해 설명합니다. 마이크로 서비스 아키텍처의 복잡성 및 데이터 관리와 같은 확장 성 혜택과 과제를 조사합니다.

마이크로 서비스 란 무엇입니까? 마이크로 서비스 아키텍처 사용의 장점과 단점은 무엇입니까?

마이크로 서비스 는 소프트웨어 개발에 대한 아키텍처 접근 방식입니다. 소프트웨어 개발에 대한 대규모 응용 프로그램이 소형 모듈 식 서비스 제품군으로 구축됩니다. 각 서비스는 자체 프로세스를 실행하고 잘 정의 된 API를 통해 다른 서비스와 통신합니다. 이 접근법은 모든 기능이 단일의 불가분의 코드베이스로 결합 된 전통적인 모 놀리 식 아키텍처와 대조됩니다.

마이크로 서비스의 장점 :

1. 확장 성 : 마이크로 서비스는 독립적 인 서비스 스케일링을 허용합니다. 응용 프로그램의 한 부분이 더 높은 수요를 경험하는 경우 해당 서비스만이 다른 사람에게 영향을 미치지 않고 확장 될 수 있습니다.
2. 유연성과 민첩성 : 팀은 서비스를 독립적으로 개발, 배포 및 업데이트하여 더 빠른 릴리스주기와 새로운 기술 채택을 가능하게 할 수 있습니다.
3. 고장 분리 : 하나의 서비스가 실패하면 반드시 전체 애플리케이션을 중단하여 전체 시스템 탄력성을 향상시킵니다.
4. 쉽게 유지 보수 : 작은 코드베이스를 이해하기 쉽고 유지 보수 및 업데이트가 덜 복잡하고 시간이 소요됩니다.
5. 기술 다양성 : 특정 기능에 가장 적합한 다양한 프로그래밍 언어 및 기술을 사용하여 다양한 서비스를 개발할 수 있습니다.

마이크로 서비스의 단점 :

1. 복잡성 : 마이크로 서비스의 분산 특성은 시스템의 복잡성을 증가시킵니다. 보다 정교한 모니터링 및 관리 도구가 필요합니다.
2. 서비스 간 통신 : 네트워크를 통해 여러 서비스를 통신하면 대기 시간이 높아지고 강력한 오류 처리 및 검색이 필요할 위험이 있습니다.
3. 데이터 관리 : 여러 서비스에서 데이터 일관성을 관리하는 것은 어려울 수 있습니다. 각 서비스에는 종종 자체 데이터베이스가있어 데이터 무결성 및 트랜잭션이 복잡해집니다.
4. 운영 오버 헤드 : 수많은 서비스를 배포, 관리 및 모니터링하려면 DevOps 및 인프라에 대한보다 중요한 투자가 필요합니다.
5. 테스트 : 마이크로 서비스 기반 애플리케이션을 테스트하는 것이 개별 서비스와 상호 작용을 테스트해야하기 때문에 더 복잡합니다.

마이크로 서비스는 어떻게 애플리케이션의 확장 성을 향상시킬 수 있습니까?

마이크로 서비스는 여러 메커니즘을 통해 응용 프로그램의 확장 성을 향상시킵니다.

1. 독립적 인 스케일링 : 각 마이크로 서비스는 특정 요구에 따라 독립적으로 스케일링 할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자 인증 서비스가 높은 수요를 경험하는 경우 전체 애플리케이션을 확장하지 않고 리소스 사용을 최적화하지 않고도 확장 할 수 있습니다.
2. 로드 밸런싱 : 마이크로 서비스는 여러 서버 또는 컨테이너에 배포 할 수 있으며로드 밸런서는 트래픽을 고르게 배포하여 단일 서비스가 병목 현상이되지 않도록합니다.
3. 탄성 인프라 : 컨테이너 및 오케스트레이션 플랫폼 (예 : Kubernetes)과 같은 클라우드 네이티브 기술을 통해 트래픽 변경에 대한 응답으로 마이크로 서비스를 자동으로 쉽게 확장하거나 아래로 축소 할 수 있습니다.
4. 디퍼 커플 링 : 서비스의 분리를 통해 수평 스케일링이 가능하며, 추가로드를 처리하기 위해 서비스의 추가 인스턴스를 추가 할 수 있습니다. 이는 전체 애플리케이션을 확장 해야하는 모 놀리 식 애플리케이션에서 수직 스케일링과 대조됩니다.
5. 효율적인 리소스 할당 : 응용 프로그램을 소규모 서비스로 분류하면 기능의 하위 집합에만 더 많은 리소스가 필요할 때 전체 애플리케이션을 확장 할 필요가 없으므로 리소스를보다 효율적으로 할당 할 수 있습니다.

마이크로 서비스 아키텍처를 구현할 때 직면 한 몇 가지 일반적인 과제는 무엇입니까?

마이크로 서비스 아키텍처를 구현하면 몇 가지 과제가 있습니다.

1. 서비스 발견 : 서비스 수가 증가함에 따라 서비스 사례를 찾고 관리하는 것이 더욱 복잡해집니다. 서비스 레지스트리 및 동적 서비스 검색 메커니즘과 같은 솔루션은 필요하지만 복잡성을 더합니다.
2. 데이터 일관성 : 다른 서비스가 관리하는 다른 데이터베이스에서 데이터 일관성을 보장하는 것은 어려운 일입니다. 이벤트 소싱 및 CQRS (명령 쿼리 책임 분리)와 같은 기술은 사용될 수 있지만 복잡성을 더합니다.
3. 분산 거래 : 여러 서비스에서 거래를 조정하는 것은 어려울 수 있습니다. 사가 패턴과 같은 기술은 장기 거래를 관리하는 데 사용되지만 간단한 산 거래보다 더 복잡합니다.
4. 서비스 간 커뮤니케이션 : 올바른 통신 패턴 (예 : REST, GRPC, 메시지 대기열) 및 커뮤니케이션 실패 처리는 까다로울 수 있습니다. 강력한 재 시도 메커니즘과 회로 차단기 구현이 필수적입니다.
5. 테스트 및 디버깅 : 개별 서비스 테스트는 비교적 간단하지만 상호 작용을 전체적으로 테스트하는 것은 훨씬 더 복잡합니다. 분산 시스템의 디버깅 문제는 통신의 비동기 특성으로 인해 어려울 수 있습니다.
6. 모니터링 및 로깅 : 마이크로 서비스 생태계에서 포괄적 인 모니터링 및 로깅은 중요하지만 더 복잡합니다. 다양한 서비스에서 로그를 집계하고 시스템 동작을 이해하기 위해 상관 관계는 어렵습니다.
7. 보안 : 서비스 간의 통신, 액세스 제어 관리 및 여러 서비스에서 데이터 보호는 복잡 할 수 있으며 강력한 보안 전략이 필요합니다.

마이크로 서비스 생태계에서 일반적으로 어떤 도구와 기술이 사용됩니까?

마이크로 서비스 생태계에는 다양한 도구와 기술이 사용되어 이러한 시스템을 관리, 배포 및 운영합니다.

1. 컨테이너화 : Docker와 같은 기술은 서비스와 의존성을 컨테이너로 포장하는 데 사용되므로 환경 전체에서 휴대용과 일관성이 있습니다.
2. 오케스트레이션 : Kubernetes는 컨테이너를 관리하고 조정하는 데 널리 사용되며 자동 스케일링, 자조 균형 및로드 밸런싱과 같은 기능을 제공합니다.
3. API 게이트웨이 : Kong, Nginx 및 AWS API 게이트웨이와 같은 도구는 API 요청을 관리하고 인증을 처리하며 여러 서비스와 상호 작용하는 클라이언트를위한 통합 진입 지점을 제공합니다.
4. 서비스 검색 : 영사 등과 같은 솔루션 또는 Kubernetes의 내장 서비스 발견 지원 서비스가 서로 동적으로 찾고 통신합니다.
5. 메시징/이벤트 스트리밍 : Kafka, RabbitMQ 및 Apache Pulsar와 같은 기술은 서비스 간의 비동기 통신을 촉진하고 이벤트 중심의 아키텍처 구축에 유용합니다.
6. 모니터링 및 로깅 : Prometheus, Grafana 및 Elk Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)과 같은 도구는 서비스에서 메트릭 및 로그를 수집, 분석 및 시각화하는 데 사용됩니다.
7. 분산 추적 : Jaeger 또는 Zipkin과 같은 시스템은 여러 서비스를 여행 할 때 추적 요청을 도와 주어 디버깅 및 성능 분석을 지원합니다.
8. CI/CD 파이프 라인 : Jenkins, Gitlab CI 또는 GitHub Actions와 같은 도구는 서비스의 건물, 테스트 및 배포를 자동화하여 지속적인 통합 및 배송을 용이하게합니다.
9. Service Mesh : Istio 또는 Linkerd와 같은 기술은로드 밸런싱, 서비스 간 인증 및 모니터링을 포함한 고급 네트워킹 기능을 제공하여 서비스 자체에서 추상화됩니다.
10. 데이터베이스 기술 : PostgreSQL, MongoDB 및 Cassandra와 같은 다양한 데이터베이스는 개별 서비스의 데이터 요구에 따라 사용될 수 있습니다. 일부 서비스는 캐싱 ​​용 Redis 또는 그래프 데이터의 NEO4J와 같은 전문 데이터베이스를 선택할 수 있습니다.

이러한 도구와 기술을 활용함으로써 조직은 마이크로 서비스 아키텍처의 복잡성을 효과적으로 관리 하고이 접근법의 모든 이점을 실현할 수 있습니다.

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