6.2 서버리스 아키텍처

서버리스 아키텍처는 개발자가 서버 관리와 인프라 관리에 대한 걱정 없이, 애플리케이션과 서비스를 구축할 수 있도록 하는 클라우드 컴퓨팅의 실행 모델입니다. 이 모델에서 클라우드 제공업체가 서버 관리를 자동화하고, 동적으로 리소스를 할당합니다. 서버리스 아키텍처는 특히 이벤트 기반의 애플리케이션과 마이크로서비스에 적합합니다.

서버리스 컴퓨팅 서비스 비교

서버리스 컴퓨팅은 개발자가 서버 인프라 관리 없이 애플리케이션 기능을 구축 및 배포할 수 있는 클라우드 기반 패러다임입니다. 이는 개발 속도를 높이고 운영 비용을 절감하며 탄력적인 확장성을 제공하는 효과적인 솔루션입니다.

주요 서비스:

AWS Lambda

  • 특징:
    • 풍부한 기능 및 이벤트 소스 지원
    • 광범위한 사용자 기반 및 활발한 커뮤니티
    • 다양한 통합 옵션
    • 뛰어난 성능 및 확장성
    • 다양한 언어 지원 (Python, Node.js, Java, Go, Ruby 등)
    • 1ms 단위로 세분화된 billed duration
  • 장점:
    • 높은 기능 수준
    • 활발한 커뮤니티 및 풍부한 정보
    • 다양한 통합 옵션
    • 뛰어난 성능 및 확장성
    • 세분화된 과금 체계
  • 단점:
    • 상대적으로 느린 실행 속도 (초기 콜드 스타트)
    • 복잡한 디버깅 과정
    • 100MB 제한된 함수 코드 크기
  • 활용 사례:
    • 이미지 리사이징
    • IoT 데이터 처리
    • 스트리밍 데이터 분석
    • 서버리스 웹 애플리케이션 구축
    • 코드 자동 배포
    • 로그 분석
  • 주의 사항:
    • Lambda 함수는 간단하고 재사용 가능하도록 설계해야 합니다.
    • 코드 테스트 및 디버깅에 신경 써야 합니다.
    • Lambda 함수 실행 상태 모니터링 및 보안 관리가 중요합니다.
  • 알아두면 유용한 팁:
    • Lambda Layers를 활용하여 코드 버전 관리 및 공유
    • Lambda@Edge를 사용하여 로컬 네트워크 레이턴시 감소
    • CloudWatch를 사용하여 Lambda 함수 모니터링 및 디버깅
    • AWS SDK를 활용하여 다른 AWS 서비스와 연동

Azure Functions

  • 특징:
    • 사용 편의성을 강조한 인터페이스
    • 다양한 언어 지원 (C#, JavaScript, Python, F#, Java 등)
    • 포괄적인 Azure 서비스 통합
    • 다양한 템플릿 제공
  • 장점:
    • 직관적인 사용자 인터페이스
    • 다양한 언어 선택 가능
    • Azure 서비스와의 긴밀한 연동
    • 빠른 개발 시작 가능
  • 단점:
    • 기능 범위가 AWS Lambda보다 제한적
    • 비교적 느린 실행 속도
    • HTTP 트리거만 지원
  • 활용 사례:
    • 웹사이트 댓글 알림
    • 데이터 백업
    • 마이크로서비스 구축
    • 모바일 앱 백엔드 개발
    • IoT 데이터 처리
    • 서버리스 웹 API 구축
  • 주의 사항:
    • Azure Functions는 HTTP 트리거 기반으로 작동하며, 복잡한 이벤트 처리에는 적합하지 않을 수 있습니다.
    • Azure 서비스와의 통합에 주목하여 활용하면 효과적입니다.

Google Cloud Functions

  • 특징:
    • 빠른 실행 속도 (초기 콜드 스타트 최적화)
    • 용이한 디버깅 도구 제공
    • 간편한 코드 배포
    • 다양한 언어 지원 (Node.js, Python, Go, Java 등)
    • HTTP 및 Cloud Pub/Sub 트리거 지원
  • 장점:
    • 뛰어난 성능 및 빠른 실행 속도
    • 효율적인 디버깅 도구
    • 간편한 배포 프로세스
    • 다양한 언어 지원
  • 단점:
    • 기능 범위가 AWS Lambda 및 Azure Functions보다 제한적
    • 상대적으로 부족한 커뮤니티 및 정보
    • Cloud Pub/Sub 트리거 설정이 복잡할 수 있음
  • 활용 사례:
    • 실시간 번역
    • 마이크로서비스 구축
    • 웹사이트 로깅
    • 데이터 스트림 처리
    • 이미지 처리
    • 서버리스 웹 API 구축
  • 주의 사항:
    • Google Cloud Functions는 HTTP 트리거와 Cloud Pub/Sub 트리거만 지원합니다.
    • Cloud Pub/Sub 트리거를 사용할 경우, 메시지 처리 로직 설계에 주의해야 합니다.
  • 알아두면 유용한 팁:
    • Cloud Functions 콘솔 또는 Google Cloud SDK를 사용하여 함수 개발
    • Cloud Debugger를 사용하여 함수 디버깅
    • Cloud Logging을 사용하여 함수 실행 상태 모니터링
    • HTTP 트리거 및 Cloud Pub/Sub 트리거를 상황에 맞게 선택

서비스 비교 차트

기능 AWS Lambda Azure Functions Google Cloud Functions
기능 범위 풍부함 제한적 제한적
실행 속도 느림 (초기 콜드 스타트) 느림 빠름
디버깅 복잡 쉬움 쉬움
배포 간편 간편 간편
언어 지원 다양함 다양함 다양함
트리거 다양함 HTTP HTTP, Cloud Pub/Sub
통합 다양한 AWS 서비스 다양한 Azure 서비스 Google Cloud 서비스
가격 사용량 기반 사용량 기반 사용량 기반

결론

서버리스 컴퓨팅 서비스는 다양한 장점을 제공하며, 프로젝트 특성에 따라 적합한 서비스를 선택하는 것이 중요합니다.

  • AWS Lambda: 풍부한 기능과 활발한 커뮤니티를 원하는 경우
  • Azure Functions: Azure 서비스와의 긴밀한 연동을 원하는 경우
  • Google Cloud Functions: 빠른 실행 속도와 간편한 디버깅을 원하는 경우

이벤트 및 메시지 서비스 비교

이벤트 및 메시지 서비스는 애플리케이션 간의 통신 및 워크플로 자동화를 위한 중요한 도구입니다. 다양한 서비스가 존재하며, 각 서비스마다 고유의 기능과 장단점을 가지고 있습니다.

Amazon SNS (Simple Notification Service)

  • 개요: 다양한 프로토콜을 통해 이벤트 및 메시지를 전송하는 풀 매니지드 서비스
  • 주요 기능:
    • 다양한 타겟(HTTP, Lambda, SQS 등)에 메시지 전송
    • 유연한 토픽 구독 및 필터링
    • 배송 확장성 및 안정성 보장
  • 장점:
    • 사용 편의성
    • 확장성
    • 안정성
  • 단점:
    • 다른 AWS 서비스와의 긴밀한 통합 필요
    • 유료 서비스

예시:

  • 새로운 사용자 등록 알림:
    • 사용자가 웹사이트에 가입하면 SNS 토픽에 메시지를 게시하여 이메일 또는 SMS 알림을 트리거합니다.
import boto3

sns = boto3.client('sns')

topic_arn = 'arn:aws:sns:us-east-1:123456789012:my-topic'

message = '새로운 사용자가 등록했습니다!'

sns.publish(TopicArn=topic_arn, Message=message)
  • 마이크로서비스 간 통신:
    • 마이크로서비스 A가 작업을 완료하면 SNS 토픽에 메시지를 게시하여 마이크로서비스 B가 작업을 시작하도록 트리거합니다.
import boto3

sns = boto3.client('sns')

topic_arn = 'arn:aws:sns:us-east-1:123456789012:my-topic'

message = '마이크로서비스 A 작업 완료!'

sns.publish(TopicArn=topic_arn, Message=message)

Amazon SQS (Simple Queue Service)

  • 개요: 메시지 큐잉 서비스
  • 주요 기능:
    • 메시지 큐 생성 및 관리
    • 메시지 전송 및 수신
    • 큐에 대한 여러 작업자 지원
  • 장점:
    • 확장성
    • 안정성
    • 분리된 워크플로 지원
  • 단점:
    • 복잡한 설정
    • 다른 AWS 서비스와의 긴밀한 통합 필요

예시:

  • 파일 처리 워크플로:
    • 사용자가 파일을 업로드하면 SQS 큐에 메시지를 추가하여 백엔드 서버가 파일을 처리하도록 트리거합니다.
import boto3

sqs = boto3.client('sqs')

queue_url = 'https://sqs.us-east-1.amazonaws.com/123456789012/my-queue'

message = '새로운 파일 업로드됨!'

sqs.send_message(QueueUrl=queue_url, MessageBody=message)
  • 데이터 백업 및 복제:
    • 데이터베이스 변경 사항을 SQS 큐에 넣어 백업 서버로 전송합니다.
import boto3

sqs = boto3.client('sqs')

queue_url = 'https://sqs.us-east-1.amazonaws.com/123456789012/my-queue'

message = '데이터베이스 변경 사항!'

sqs.send_message(QueueUrl=queue_url, MessageBody=message)

Azure Event Grid

  • 개요: 서버리스 컴퓨팅 및 이벤트 기반 워크플로를 위한 이벤트 라우팅 서비스
  • 주요 기능:
    • 다양한 이벤트 소스 및 타겟 지원
    • 이벤트 필터링 및 구독
    • 자동화된 워크플로 생성
  • 장점:
    • 서버리스 아키텍처 지원
    • 다양한 이벤트 소스 및 타겟 지원
    • 자동화된 워크플로 생성
  • 단점:
    • Azure 플랫폼에만 국한
    • 복잡한 설정

예시:

  • IoT 알림:
    • IoT 장치에서 데이터를 보내면 Event Grid를 통해 데이터 분석 서비스로 전송하여 실시간 분석을 수행합니다.
from azure.eventhub import EventHubClient

event_hub_client = EventHubClient('connection_string')

event_data = {'temperature': 25.0, 'humidity': 60.0}

event_hub_client.send_event(event_data)
  • 서버리스 워크플로:
    • Event Grid를 통해 Blob Storage에 새 파일이 업로드되면 Azure Functions를 트리거하여 파일 처리를 수행합니다.
def process_blob(blob: Blob, context: Context) -> None:
    """
    Blob 업로드 트리거 함수 예시

    Args:
        blob: Blob 정보
        context: 함수 컨텍스트
    """

    # Blob 내용 처리

    print(f"Blob 이름: {blob.name}")
    print(f"Blob 크기: {blob.size}")
    print(f"Blob 콘텐츠 유형: {blob.content_type}")

Google Cloud Pub/Sub

  • 개요: 풀 매니지드 실시간 메시징 서비스
  • 주요 기능:
    • 메시지 토픽 생성 및 구독
    • 확장 가능한 메시지 전송 및 수신
    • 실시간 스트리밍 지원
  • 장점:
    • 확장성
    • 실시간 스트리밍 지원
    • 다양한 클라이언트 라이브러리 지원
  • 단점:
    • Google Cloud 플랫폼에만 국한
    • 복잡한 설정

예시:

  • 실시간 채팅:
    • 사용자가 메시지를 보내면 Pub/Sub 토픽에 게시하여 다른 사용자에게 실시간으로 전달합니다.
from google.cloud import pubsub_v1

publisher = pubsub_v1.PublisherClient()

topic_path = publisher.topic_path('project_id', 'topic_name')

data = b'This is a message.'

publisher.publish(topic_path, data=data)
  • 로그 스트리밍:
    • 애플리케이션 로그를 Pub/Sub 토픽에 게시하여 로그 분석 서비스로 전송합니다.
from google.cloud import logging

client = logging.Client()

logger = client.logger('my-logger')

logger.log('This is a log message.')

선택 가이드

  • 사용 편의성: Amazon SNS
  • 확장성: Amazon SQS, Azure Event Grid, Google Cloud Pub/Sub
  • 실시간 스트리밍: Google Cloud Pub/Sub
  • 플랫폼:
    • AWS: Amazon SNS, Amazon SQS
    • Azure: Azure Event Grid
    • GCP: Google Cloud Pub/Sub

결론

각 서비스마다 고유의 장점과 특징을 가지고 있으므로, 프로젝트의 요구 사항에 맞는 서비스를 선택하는 것이 중요합니다.

백엔드 서비스 비교

1. 주요 특징

기능 Amazon DynamoDB Google Firestore Azure Cosmos DB
데이터 모델 NoSQL 키-값 저장소 NoSQL 문서 데이터베이스 NoSQL 다중 모델 데이터베이스 (키-값, 문서, 그래프)
스케일링 자동 자동 자동
일관성 최종 일관성 강력 일관성 (선택 가능) 강력 일관성 (선택 가능)
쿼리 기능 기본적인 쿼리 풍부한 쿼리 (Firestore 쿼리 언어) 풍부한 쿼리 (SQL)
가격 사용량 기반 사용량 기반 사용량 기반

2. 활용 사례

  • Amazon DynamoDB:
    • 모바일 및 웹 애플리케이션의 백엔드
    • 게임 데이터 저장
    • IoT 데이터 저장
  • Google Firestore:
    • 실시간 데이터베이스가 필요한 애플리케이션
    • 오프라인 동기화가 필요한 애플리케이션
    • 모바일 및 웹 애플리케이션의 백엔드
  • Azure Cosmos DB:
    • 다양한 데이터 모델을 사용하는 애플리케이션
    • 글로벌 규모의 애플리케이션
    • 고성능 및 고가용성이 필요한 애플리케이션

3. 장단점 비교

서비스 장점 단점
Amazon DynamoDB 빠른 성능, 뛰어난 확장성, 저렴한 가격 기본적인 쿼리 기능, 강력 일관성 지원 안 함
Google Firestore 실시간 데이터베이스, 오프라인 동기화, 풍부한 쿼리 기능 강력 일관성 설정 시 성능 저하 가능성
Azure Cosmos DB 다양한 데이터 모델 지원, 강력 일관성 지원, 글로벌 규모 지원 비교적 높은 가격

4. 선택 가이드

  • 데이터 모델:
    • 키-값 저장소: DynamoDB
    • 문서 데이터베이스: Firestore, Cosmos DB
    • 그래프 데이터베이스: Cosmos DB
  • 일관성:
    • 최종 일관성: DynamoDB, Firestore (기본 설정)
    • 강력 일관성: Firestore (선택 설정), Cosmos DB
  • 쿼리 기능:
    • 기본적인 쿼리: DynamoDB
    • 풍부한 쿼리: Firestore, Cosmos DB
  • 가격:
    • 저렴: DynamoDB
    • 중간: Firestore
    • 비교적 높음: Cosmos DB
  • 기타 고려 사항:
    • 실시간 데이터베이스 필요 여부
    • 오프라인 동기화 필요 여부
    • 글로벌 규모 지원 필요 여부

5. 코드 예시

Amazon DynamoDB

import com.amazonaws.services.dynamodbv2.AmazonDynamoDB;
import com.amazonaws.services.dynamodbv2.AmazonDynamoDBClientBuilder;
import com.amazonaws.services.dynamodbv2.document.DynamoDB;
import com.amazonaws.services.dynamodbv2.document.Item;
import com.amazonaws.services.dynamodbv2.document.PutItemOutcome;
import com.amazonaws.services.dynamodbv2.document.Table;

public class DynamoDBExample {

    public static void main(String[] args) {
        AmazonDynamoDB client = AmazonDynamoDBClientBuilder.standard().build();
        DynamoDB dynamoDB = new DynamoDB(client);

        Table table = dynamoDB.getTable("my-table");

        Item item = new Item()
                .withPrimaryKey("id", 123)
                .withString("name", "John Doe");

        PutItemOutcome outcome = table.putItem(item);

        // ...
    }
}

Google Firestore

import com.google.api.core.ApiFuture;
import com.google.cloud.firestore.Firestore;
import com.google.cloud.firestore.FirestoreOptions;
import com.google.firebase.cloud.FirestoreClient;

public class FirestoreExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        FirestoreOptions options = FirestoreOptions.getDefaultInstance();
        Firestore firestore = FirestoreClient.getFirestore(options);

        ApiFuture<com.google.cloud.firestore.DocumentReference> future = firestore.collection("users").document("123").set(
                new com.google.cloud.firestore.DocumentReference("name", "John Doe"));

        // ...
    }
}

Azure Cosmos DB

import com.azure.cosmos.CosmosClient;
import com.azure.cosmos.CosmosContainer;
import com.azure.cosmos.CosmosDatabase;
import com.azure.cosmos.models.CosmosItem;

public class CosmosDBExample {

    public static void main(String[] args) {
        CosmosClient client = new CosmosClient("connection_string");
        CosmosDatabase database = client.getDatabase("my-database");
        CosmosContainer container = database.getContainer("my-container");

        CosmosItem item = new CosmosItem()
                .setId("123")
                .setProperty("name", "John Doe");

        container.createItem(item);

        // ...
    }
}

API 게이트웨이 및 관리 비교

1. 주요 기능

기능 Amazon API Gateway Azure API Management Google Cloud Endpoints
API 게이트웨이 제공 제공 제공
API 관리 기본 고급 고급
보안 기본 고급 고급
모니터링 기본 고급 고급
가격 사용량 기반 사용량 기반 사용량 기반

2. 활용 사례

  • API 게이트웨이:
    • 다양한 백엔드 서비스에 대한 프록시 역할
    • API 트래픽 관리
    • API 보안
  • API 관리:
    • API 버전 관리
    • API 문서 생성 및 관리
    • API 분석

3. 장단점 비교

서비스 장점 단점
Amazon API Gateway 사용 편의성, 저렴한 가격 기본적인 기능 제공
Azure API Management 고급 API 관리 기능, 다양한 정책 설정 비교적 높은 가격
Google Cloud Endpoints 고급 API 관리 기능, Google Cloud Platform과의 긴밀한 통합 비교적 높은 가격

4. 선택 가이드

  • API 관리 기능 필요 여부:
    • 기본적인 기능만 필요: Amazon API Gateway
    • 고급 API 관리 기능 필요: Azure API Management, Google Cloud Endpoints
  • 사용 플랫폼:
    • AWS: Amazon API Gateway
    • Azure: Azure API Management
    • GCP: Google Cloud Endpoints
  • 가격:
    • 저렴: Amazon API Gateway
    • 고급 기능 필요 시: Azure API Management, Google Cloud Endpoints

애플리케이션 통합 서비스

  • AWS Step Functions
  • Azure Logic Apps
  • Google Cloud Workflows

서버리스 애플리케이션 모니터링 및 디버깅

  • AWS CloudWatch
  • Azure Monitor
  • Google Cloud Operations Suite

서버리스 아키텍처는 개발자가 애플리케이션 로직에 더 집중할 수 있게 해주며, 인프라 관리의 복잡성을 줄여줍니다. 또한, 사용한 만큼만 비용을 지불하는 비용 효율적인 모델을 제공하여, 빠르게 확장하는 애플리케이션에 이상적입니다. 이러한 아키텍처는 마이크로서비스, IoT 애플리케이션, 백엔드 API 개발 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.

source: DevOps/6.Cloud_Service/6.2.md