Python은 마이크로서비스 아키텍처에 효과적인가요?

마이크로서비스 아키텍처에 적합한 프로그래밍 언어를 선택할 때 Python은 선택 사항 중 하나입니다. 활발한 커뮤니티, 더 나은 프로토타입 제작, 개발자들 사이의 인기 등의 이점이 있습니다. 몇 가지 제한 사항이 있으므로 이를 피하기 위해 다른 언어를 사용할 수 있습니다.

신속 개발 아키텍처 스타일의 검토 및 통계

두 가지 주요 개발 아키텍처 스타일은 모놀리식 아키텍처와 마이크로서비스 아키텍처입니다. 모놀리식은 원리와 기능을 모놀리식 구조로 통합하여 소규모 개발 프로젝트나 스타트업에 가장 적합합니다. 플랫폼이 성장하고 비즈니스에 복잡한 애플리케이션이 필요한 경우 이를 마이크로서비스 아키텍처로 분할하는 것이 합리적입니다.

일부 언어와 프레임워크는 마이크로서비스 아키텍처 구축에 더 적합합니다. Java, Javascript 및 Python은 마이크로서비스 개발에 가장 많이 사용되는 언어로 나열됩니다. 이 DZone 게시물에 따르면 대부분의 사람들이 Java를 가장 먼저 선택하고(82%), Node.js(40%), Python 및 클라이언트측 JavaScript(31%)가 그 뒤를 따릅니다. JetBrains에 따르면 마이크로서비스 아키텍처에 가장 널리 사용되는 3가지 프로그래밍 언어는 Java(41%), Javascript(37%), Python(25%)입니다.

일부는 모놀리식 아키텍처에 더 적합합니다. 실제로 수십 년 전까지만 해도 모놀리식 접근 방식이 더 일반적이었기 때문에 많은 기업에서는 모놀리식 애플리케이션 구축을 선택합니다. 보시다시피 Python의 마이크로서비스는 선호되지 않지만 개발자가 선택하는 경우가 많으므로 이에 대해 자세히 논의해 보겠습니다.

Python의 마이크로서비스

정적 유형 시스템이 없는 동적 언어는 마이크로서비스 아키텍처에 적합합니다. 프로그래밍 언어와 이 아키텍처의 조합은 소프트웨어에서 고유한 솔루션과 복잡한 애플리케이션을 만들 수 있는 기회를 제공합니다.

기술적으로 마이크로서비스 간의 통신을 설정할 수 있는 모든 언어가 작동합니다. Python에서 마이크로서비스를 생성하면 다른 곳에서는 사용할 수 없는 특정 기능/라이브러리/도구를 사용할 수 있습니다. 또한 빠르게 반복해야 하고 팀이 Python을 사용하여 최선을 다할 수 있는 경우 이것이 올바른 선택이 될 것입니다. Python의 기능을 찾아보세요. Python은 객체 지향 언어이므로 특정 기능을 추가하는 것이 좋습니다.

Python의 마이크로서비스 아키텍처의 주요 유형

Python의 마이크로서비스의 본질을 이해하기 위해 두 가지 유형인 올투올 서비스와 이벤트 기반 유형을 살펴보겠습니다.

All-to-all 서비스는 일반적인 개발 프로세스와 유사해 보입니다. Python의 마이크로서비스 간의 관계는 부분적으로 수직적이므로 체인을 형성하고 하나씩 활성화됩니다. 여기에서는 마이크로서비스 간의 통신이 더 엄격합니다. 올투올(all-to-all) 서비스는 싱글톤 방식과 유사하지만, 별도의 블록으로 나누어진다.

이벤트 중심 유형의 마이크로서비스 아키텍처에서는 통신이 더 빠르고 복잡합니다. 여기서의 원칙은 특정 조건 후에 마이크로서비스가 트리거된다는 것입니다. 즉, 사용자가 애플리케이션과 상호작용(요청)할 때 소프트웨어는 특정 작업(이벤트)을 수행합니다.

마이크로서비스 간 통신

마이크로서비스 기반 애플리케이션은 모놀리식 애플리케이션만큼 간단하지 않기 때문에 이들 간의 통신이 더 지저분합니다. 여기서 프로세스는 서로를 활성화하지 않고 이벤트나 요청에 반응합니다.

개별 서비스에는 연결을 생성하기 위해 메시지 브로커라는 특정 소프트웨어가 필요합니다. 그들은 서로 다른 기능과 세부 사항을 가지고 있습니다. Amazon Web Services는 즉시 사용 가능한 솔루션을 제공하지만 개발 팀은 자체 메시지 브로커를 선택할 수 있습니다. 가장 인기 있는 것은 RabbitMQ, ZeroMQ, Apache ActiveMQ, Apache Kafka, IBM MQ 등입니다.

마이크로서비스 아키텍처에서 Python의 장점

• 올바른 API 형식을 사용하면 프로토타입 제작이 다른 언어보다 쉽고 빠릅니다. 프로토타이핑은 설계 문제를 수정하고 개선 사항을 파악하는 데 도움이 됩니다.
• Python을 사용하면 개발자가 시스템 프로비저닝 및 마이크로서비스 구성을 자동화할 수 있습니다. 단일 코드 변경은 코드 베이스 전체에 걸쳐 복제됩니다.
• ASP 및 PHP와 같은 기존 언어와 호환되며 마이크로서비스를 호스팅하기 위한 웹 서비스 프런트 엔드를 만드는 데 도움이 됩니다.
• 활동적인 Python 개발자 커뮤니티는 여러분이 무언가를 찾을 때 훌륭한 지원과 리소스를 제공합니다. 그렇다고 다른 언어를 사용할 수 없다는 의미는 아니지만 일반적으로 Python이 매우 인기가 있습니다.

마이크로서비스 아키텍처에서 Python의 단점

• 실행 속도가 영향을 받을 수 있습니다. Python은 해석형 언어이므로 실행 시 기계어가 아닌 코드를 생성합니다. 그런 다음 CPython, Jython, PyPy 또는 PyCharm과 같은 인터프리터는 이를 런타임에 CPU의 가상 환경에서 실행되는 바이트코드 명령으로 변환합니다. 일부 언어는 네이티브 코드로 컴파일되고 더 빠르게 실행됩니다(C 및 C++).
• 동적 입력으로 인해 많은 버그와 충돌이 발생할 수 있습니다. 컴파일 중에 무시되는 일부 오류가 런타임에 나타날 수 있습니다. 이는 위험하며 지연이나 충돌을 일으킬 수 있습니다. 개발자는 애플리케이션 흐름에 집중하고 지속적으로 테스트해야 합니다. 이는 당연해 보일 수 있지만 추가 작업이 추가됩니다.

Python 마이크로서비스에 대한 나의 통찰력

우리는 마이크로서비스 아키텍처에 대한 Python 기반 애플리케이션을 꽤 많이 보유하고 있습니다. 가장 인기 있는 프로젝트 프레임워크 중 두 가지는 Flask와 Django입니다. 우리가 그들과 협력하는 이유:

1. Django에는 프로젝트에 사용할 수 있는 다양한 도구가 있습니다. 더 빠르지만 몇 가지 선택 사항이 있으므로 고유한 애플리케이션 요구 사항에 동의하지 않거나 원하는 경우 Flask 또는 Fast API와 같은 다른 프레임워크를 사용하세요.
2. Python은 모든 규모와 경험 수준의 팀에 적합합니다. 왜? 개발자들 사이에서 언어의 인기로 인해 표현력과 자유도 측면에서 확장성이 뛰어나더라도 구조화하고 제어할 수 있습니다.
3. 마이크로서비스 아키텍처의 경우 Javascript와 같은 Python에 대한 더 나은 대안이 있지만 일부 고객은 이를 선호합니다. 대규모 커뮤니티, 다양한 기성 솔루션, 빠른 개발 덕분에 친숙하고 신뢰할 수 있습니다.

결론

앱 아이디어가 있고 마이크로서비스 아키텍처를 사용하여 개발하고 싶다면 가장 널리 사용되는 프레임워크와 언어를 조사하고 필요한 기능, 팀의 전문 지식, 보유한 리소스를 기준으로 하나를 선택하세요. . 여기에서는 비즈니스 로직과 비즈니스 기능이 중요하므로 시스템이 복잡하고 지속적인 제공을 원하며 비동기 통신과 같은 기능이 필요한 경우 마이크로서비스 애플리케이션을 고려하십시오. 다른 경우에는 Python에서 마이크로서비스를 구현하는 것이 비용이 많이 들고 비합리적일 수 있습니다.

위 내용은 Python은 마이크로서비스 아키텍처에 효과적인가요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!