2021.04.19

구글 클라우드 플랫폼에서 마이크로서비스 실행하기

Matthew Tyson | InfoWorld
마이크로서비스 아키텍처는 내부 애플리케이션 설계의 복잡성을 네트워크에 연결된 외부의 다른 서비스 아키텍처로 옮길 수 있다. 클라우드 업체는 이 복잡성을 관리하기 위한 다양한 접근 방법을 제공한다. 이 기사에서는 구글 클라우드 플랫폼(GCP)에서 사용 가능한 옵션을 개략적으로 살펴본다.
 

GCP 마이크로서비스 툴 개요

마이크로서비스에 대한 전반적인 소개는 다른 기사에서 먼저 다뤘다. 상호 연관된 소규모 서비스 아키텍처를 다루는 접근 방법은 여러가지다. 이중 GCP에서 쓸 수 있는 선택지는 다음과 같다.

•    구글 컴퓨트 엔진(Google Compute Engine)으로 자체 쿠버네티스 가동
•    구글 쿠버네티스 엔진(Google Kubernetes Engine)을 사용한 관리형 쿠버네티스
•    구글 클라우드 런(Google Cloud Run)을 사용한 서버리스 컨테이너 아키텍처
•    구글 앱 엔진(Google App Engine)의 서비스형 플랫폼
•    구글 클라우드 펑션(Google Cloud Function)을 사용한 서버리스 함수
 
이 기사에서는 수동 방식의 개발자 중심 접근 방법부터 시작해서 손을 댈 일이 적은 플랫폼 관리형 옵션을 향해 순서대로 살펴본다. 각 옵션은 상호 배타적이지 않으며, 팀에 따라 한 가지 방법을 선호하기도 하고 여러 옵션을 혼합해 사용하기도 한다. 특히 클라우드 펑션은 작은 요구에 대처할 때 다른 접근 방법과 함께 사용되는 경우가 많다.
 
또한, 이 기사에서는 데이터스토어 솔루션 등의 요소는 고려하지 않고 애플리케이션 아키텍처에 대해서만 다룬다.
 

구글 컴퓨트 엔진으로 자체 쿠버네티스 가동하기

쿠버네티스는 컨테이너화된 애플리케이션 클러스터를 관리하는 크로스 플랫폼 오픈소스 시스템으로, 구글에서 최초 개발됐다.
 
마이크로서비스 애플리케이션을 구축하는 가장 수동식 접근 방법은 구글 컴퓨트 엔진에서 가상머신과 네트워킹을 정의한 다음 이 인프라에 쿠버네티스를 설치하는 방법이다. 그러면 이 인프라 위에서 직접 쿠버네티스 클러스터를 구성하고 실행하게 된다.
 
일반적인 프로세스는 마스터 VM과 하나 또는 여러 개의 작업자 VM을 만들고 쿠버네티스를 설치해서 VM에 배포된 컨테이너화된 애플리케이션을 제어하는 것이다. 구글 컴퓨트 엔진에서의 실행 개요는 쿠버네티스 문서에서 볼 수 있으며, 배포 툴을 사용한 쿠버네티스 설치 가이드는 여기서 볼 수 있다.
 
ⓒ https://pixabay.com/en/cubes-bricks-squares-3d-sphere-1210943/ License: CC0

인프라를 수동으로 정의하는 방식은 개발자에게 가장 많은 통제력을 부여한다. 대신 가장 많은 개입이 필요한 방법이기도 하다. VM 프로비저닝 및 네트워크 구성과 같은 인프라 설정은 앤서블(Ansible), 테라폼(Terraform) 같은 툴을 통해 관리할 수 있으며. 자동 확장은 GCP 클라우드 모니터(Cloud Monitor)와 같은 툴에서 지원된다.
 

GKE를 사용한 관리형 쿠버네티스

구글 쿠버네티스 엔진(GKE)은 높은 수준의 추상화를 구현하는 쿠버네티스 위에 구축된 엔진이다. 다음과 같이 클러스터 관리의 특정 부분을 자동화하는 역할을 한다.

•    자동 부하 분산
•    노드 풀 하위 집합
•    노드 인스턴스 수 자동 확장
•    클러스터의 노드 소프트웨어 자동 업그레이드
•    노드 정상 상태 및 가용성을 유지하기 위한 노드 자동 복구
•    구글 클라우드 오퍼레이션(Google Cloud Operations)을 사용한 로깅 및 모니터링
 
전반적으로 GKE는 설정 및 프로비저닝부터 모니터링, 자동 확장에 이르기까지 개발자가 쿠버네티스 클러스터를 관리할 때 직면하는 공통적인 요구사항을 하나로 묶어 대처하는 방식을 추구하며, 클러스터를 간편하게 다루는 방법을 제공한다. 또한, GKE에서는 웹 GUI를 통해서 많은 옵션을 관리할 수 있다.

GKE에는 컨테이너와 호스트 수준의 로깅이 모두 포함된다. GKE는 클라우드 빌드(Cloud Build)와 같은 GCP의 CI/CD 툴과의 통합도 지원한다. 컨테이너 이미지를 구글의 컨테이너 레지스트리(Container Registry)에 게시할 수 있다.
 
물론 편리한 만큼 비용이 따른다. GKE 클러스터에는 클러스터가 실행되는 특정 서비스보다 높은 요율의 비용이 청구된다. 가격 가이드 및 계산기는 여기에서, GKE 개요는 여기서 확인할 수 있다.
 

구글 클라우드 런을 사용한 서버리스 컨테이너 아키텍처

구글 클라우드 런은 쿠버네티스 위에서 서버리스 애플리케이션을 만들기 위한 오픈소스 프로젝트인 K네이티브(Knative) 위에 구축된 서버리스 추상화 계층이다.
 
구글 클라우드 런은 전반적으로 GKE보다 더 높은 수준의 추상화다. 개발자 관점에서 클라우드 런은 쿠버네티스 클러스터의 프로비저닝과 구성, 관리를 거의 전부 추상화한다. 맞춤형 인프라 관리가 거의 불필요한 간단한 마이크로서비스 애플리케이션을 실행하도록 고안됐다.
 
구글 클라우드 런의 관리 기능은 현재 사용 중인 GKE 안토스(Anthos) 클러스터와 함께 사용할 수 있으므로 개발자가 갖는 통제 수준이 더 높아진다.

GKE와 구글 클라우드 런 사이에서 선택할 때 구글의 조언은 “영(zero)으로의 스케일링 또는 세부적인 구성 제어 기능 등 자신의 기능적 및 비기능적 서비스 요구사항을 이해하라”는 것이다. 모든 경우에 들어맞는 좋은 조언이지만, 구체적인 관건은 클라우드 런이 자신의 애플리케이션 아키텍처에 필요한 제어 기능을 제공하는지다. 제공하지 않는다면 GKE를 사용해야 한다.
 
구글 클라우드 런에서는 PaaS 솔루션과 마찬가지로 스테이트리스(stateless) 애플리케이션 아키텍처를 사용해야 한다.
 

구글 앱 엔진의 서비스형 플랫폼

서비스형 플랫폼(PaaS)은 애플리케이션 인프라의 추상화로서 IaaS와 서버리스의 사이에 위치한다. 구글 앱 엔진을 서버리스로 지칭하기도 하지만 근본적으로는 PaaS다.
 
구글 앱 엔진도 내부적으로 쿠버네티스를 사용하지만 이 부분은 개발자에게는 거의 보이지 않는다.
 
클라우드 파운드리(Cloud Foundry)와 같은 다른 PaaS와 마찬가지로 구글 앱 엔진 애플리케이션도 스테이트리스 애플리케이션이어야 한다. PaaS 자체가 라우팅 요청의 확장과 축소를 담당하기 때문이다. 개발자는 앱 리소스가 어떻게 추가 또는 제거되는지를 통제할 수 없다. 특정 클라이언트 요청을 처리하는 앱 노드는 다음 요청 때는 존재하지 않을 수 있다.
 

구글 클라우드 펑션을 사용한 서버리스 함수

구글 클라우드 펑션은 FaaS(서비스형 함수) 범주에 속한다. 가장 추상화된 클라우드 컴퓨팅 종류다. 배포 단위는 함수이며 처리 성능을 제공하는 인프라는 긴밀하게 관리된다.
 
구글 클라우드 펑션은 이벤트에 의해 트리거되어 간단한 함수 범위(function-scope) 작업을 수행한다. 현재 기준으로 트리거에는 HTTP, 클라우드 스토리지, 게시/구독(Pub/Sub) 트리거가 포함된다. 트리거의 데이터는 매개변수로 클라우드 펑션에 전달된다.
 
현재 구글 클라우드 펑션은 런타임 언어로 고, 자바, 닷넷, Node.js, 파이썬, 루비를 지원한다. 덕분에 관련 기술을 자연스럽게 사용할 수 있다. 예를 들어 자바 서블릿 API를 사용해서 HTTP 트리거를 처리할 수도 있고, 스프링 클라우드 펑션(Spring Cloud Function) 또는 Node.js 익스프레스(Express)와 같은 프레임워크를 사용한 더 고급 방식을 채택할 수도 있다.
 
구글 클라우드 펑션은 기능을 배포하기 위한 매우 강력하면서도 간단한 접근 방법을 보여준다. 그러나 복잡한 사용 사례를 다루는 부분에서 제한적이며 개발자의 인프라 제어 역량도 제한된다. 클라우드 펑션은 이 기사에서 설명한 다른 접근 방법과 함께 작은 기능 모음들을 처리하는 데 자주 사용된다.
 
구글이 클라우드 펑션을 추천하는 사용례는 다음과 같다.

• 가벼운 데이터 처리와 ETL: 데이터 또는 파일 기반 트리거를 실행해서 이미지 처리 또는 압축과 같은 작업 처리하기
• 웹훅: 깃허브(GitHub) 또는 스트라이프(Stripe)와 같은 시스템의 HTTP 기반 요청에 응답
• 가벼운 API: 상호연계를 통해 더 큰 애플리케이션을 구성할 수 있는 개별 요청 또는 이벤트 처리
• 모바일 백엔드: 파이어베이스(Firebase)와 같은 클라우드 기반 서비스와 다른 서비스 간의 중재자 역할
• IoT: 게시/구독 트리거를 활용하여 IoT 규모의 이벤트 처리
 

많은 마이크로서비스 옵션

GCP의 클라우드 서비스 환경은 마이크로서비스를 지원하는 애플리케이션 아키텍처를 위한 많은 옵션을 제공한다. 사용 가능한 마이크로서비스 상품과 툴을 파악하면 요구사항을 성공적으로 충족하기 위한 적절한 아키텍처와 접근 방법을 찾을 수 있다. editor@itworld.co.kr


2021.04.19

구글 클라우드 플랫폼에서 마이크로서비스 실행하기

Matthew Tyson | InfoWorld
마이크로서비스 아키텍처는 내부 애플리케이션 설계의 복잡성을 네트워크에 연결된 외부의 다른 서비스 아키텍처로 옮길 수 있다. 클라우드 업체는 이 복잡성을 관리하기 위한 다양한 접근 방법을 제공한다. 이 기사에서는 구글 클라우드 플랫폼(GCP)에서 사용 가능한 옵션을 개략적으로 살펴본다.
 

GCP 마이크로서비스 툴 개요

마이크로서비스에 대한 전반적인 소개는 다른 기사에서 먼저 다뤘다. 상호 연관된 소규모 서비스 아키텍처를 다루는 접근 방법은 여러가지다. 이중 GCP에서 쓸 수 있는 선택지는 다음과 같다.

•    구글 컴퓨트 엔진(Google Compute Engine)으로 자체 쿠버네티스 가동
•    구글 쿠버네티스 엔진(Google Kubernetes Engine)을 사용한 관리형 쿠버네티스
•    구글 클라우드 런(Google Cloud Run)을 사용한 서버리스 컨테이너 아키텍처
•    구글 앱 엔진(Google App Engine)의 서비스형 플랫폼
•    구글 클라우드 펑션(Google Cloud Function)을 사용한 서버리스 함수
 
이 기사에서는 수동 방식의 개발자 중심 접근 방법부터 시작해서 손을 댈 일이 적은 플랫폼 관리형 옵션을 향해 순서대로 살펴본다. 각 옵션은 상호 배타적이지 않으며, 팀에 따라 한 가지 방법을 선호하기도 하고 여러 옵션을 혼합해 사용하기도 한다. 특히 클라우드 펑션은 작은 요구에 대처할 때 다른 접근 방법과 함께 사용되는 경우가 많다.
 
또한, 이 기사에서는 데이터스토어 솔루션 등의 요소는 고려하지 않고 애플리케이션 아키텍처에 대해서만 다룬다.
 

구글 컴퓨트 엔진으로 자체 쿠버네티스 가동하기

쿠버네티스는 컨테이너화된 애플리케이션 클러스터를 관리하는 크로스 플랫폼 오픈소스 시스템으로, 구글에서 최초 개발됐다.
 
마이크로서비스 애플리케이션을 구축하는 가장 수동식 접근 방법은 구글 컴퓨트 엔진에서 가상머신과 네트워킹을 정의한 다음 이 인프라에 쿠버네티스를 설치하는 방법이다. 그러면 이 인프라 위에서 직접 쿠버네티스 클러스터를 구성하고 실행하게 된다.
 
일반적인 프로세스는 마스터 VM과 하나 또는 여러 개의 작업자 VM을 만들고 쿠버네티스를 설치해서 VM에 배포된 컨테이너화된 애플리케이션을 제어하는 것이다. 구글 컴퓨트 엔진에서의 실행 개요는 쿠버네티스 문서에서 볼 수 있으며, 배포 툴을 사용한 쿠버네티스 설치 가이드는 여기서 볼 수 있다.
 
ⓒ https://pixabay.com/en/cubes-bricks-squares-3d-sphere-1210943/ License: CC0

인프라를 수동으로 정의하는 방식은 개발자에게 가장 많은 통제력을 부여한다. 대신 가장 많은 개입이 필요한 방법이기도 하다. VM 프로비저닝 및 네트워크 구성과 같은 인프라 설정은 앤서블(Ansible), 테라폼(Terraform) 같은 툴을 통해 관리할 수 있으며. 자동 확장은 GCP 클라우드 모니터(Cloud Monitor)와 같은 툴에서 지원된다.
 

GKE를 사용한 관리형 쿠버네티스

구글 쿠버네티스 엔진(GKE)은 높은 수준의 추상화를 구현하는 쿠버네티스 위에 구축된 엔진이다. 다음과 같이 클러스터 관리의 특정 부분을 자동화하는 역할을 한다.

•    자동 부하 분산
•    노드 풀 하위 집합
•    노드 인스턴스 수 자동 확장
•    클러스터의 노드 소프트웨어 자동 업그레이드
•    노드 정상 상태 및 가용성을 유지하기 위한 노드 자동 복구
•    구글 클라우드 오퍼레이션(Google Cloud Operations)을 사용한 로깅 및 모니터링
 
전반적으로 GKE는 설정 및 프로비저닝부터 모니터링, 자동 확장에 이르기까지 개발자가 쿠버네티스 클러스터를 관리할 때 직면하는 공통적인 요구사항을 하나로 묶어 대처하는 방식을 추구하며, 클러스터를 간편하게 다루는 방법을 제공한다. 또한, GKE에서는 웹 GUI를 통해서 많은 옵션을 관리할 수 있다.

GKE에는 컨테이너와 호스트 수준의 로깅이 모두 포함된다. GKE는 클라우드 빌드(Cloud Build)와 같은 GCP의 CI/CD 툴과의 통합도 지원한다. 컨테이너 이미지를 구글의 컨테이너 레지스트리(Container Registry)에 게시할 수 있다.
 
물론 편리한 만큼 비용이 따른다. GKE 클러스터에는 클러스터가 실행되는 특정 서비스보다 높은 요율의 비용이 청구된다. 가격 가이드 및 계산기는 여기에서, GKE 개요는 여기서 확인할 수 있다.
 

구글 클라우드 런을 사용한 서버리스 컨테이너 아키텍처

구글 클라우드 런은 쿠버네티스 위에서 서버리스 애플리케이션을 만들기 위한 오픈소스 프로젝트인 K네이티브(Knative) 위에 구축된 서버리스 추상화 계층이다.
 
구글 클라우드 런은 전반적으로 GKE보다 더 높은 수준의 추상화다. 개발자 관점에서 클라우드 런은 쿠버네티스 클러스터의 프로비저닝과 구성, 관리를 거의 전부 추상화한다. 맞춤형 인프라 관리가 거의 불필요한 간단한 마이크로서비스 애플리케이션을 실행하도록 고안됐다.
 
구글 클라우드 런의 관리 기능은 현재 사용 중인 GKE 안토스(Anthos) 클러스터와 함께 사용할 수 있으므로 개발자가 갖는 통제 수준이 더 높아진다.

GKE와 구글 클라우드 런 사이에서 선택할 때 구글의 조언은 “영(zero)으로의 스케일링 또는 세부적인 구성 제어 기능 등 자신의 기능적 및 비기능적 서비스 요구사항을 이해하라”는 것이다. 모든 경우에 들어맞는 좋은 조언이지만, 구체적인 관건은 클라우드 런이 자신의 애플리케이션 아키텍처에 필요한 제어 기능을 제공하는지다. 제공하지 않는다면 GKE를 사용해야 한다.
 
구글 클라우드 런에서는 PaaS 솔루션과 마찬가지로 스테이트리스(stateless) 애플리케이션 아키텍처를 사용해야 한다.
 

구글 앱 엔진의 서비스형 플랫폼

서비스형 플랫폼(PaaS)은 애플리케이션 인프라의 추상화로서 IaaS와 서버리스의 사이에 위치한다. 구글 앱 엔진을 서버리스로 지칭하기도 하지만 근본적으로는 PaaS다.
 
구글 앱 엔진도 내부적으로 쿠버네티스를 사용하지만 이 부분은 개발자에게는 거의 보이지 않는다.
 
클라우드 파운드리(Cloud Foundry)와 같은 다른 PaaS와 마찬가지로 구글 앱 엔진 애플리케이션도 스테이트리스 애플리케이션이어야 한다. PaaS 자체가 라우팅 요청의 확장과 축소를 담당하기 때문이다. 개발자는 앱 리소스가 어떻게 추가 또는 제거되는지를 통제할 수 없다. 특정 클라이언트 요청을 처리하는 앱 노드는 다음 요청 때는 존재하지 않을 수 있다.
 

구글 클라우드 펑션을 사용한 서버리스 함수

구글 클라우드 펑션은 FaaS(서비스형 함수) 범주에 속한다. 가장 추상화된 클라우드 컴퓨팅 종류다. 배포 단위는 함수이며 처리 성능을 제공하는 인프라는 긴밀하게 관리된다.
 
구글 클라우드 펑션은 이벤트에 의해 트리거되어 간단한 함수 범위(function-scope) 작업을 수행한다. 현재 기준으로 트리거에는 HTTP, 클라우드 스토리지, 게시/구독(Pub/Sub) 트리거가 포함된다. 트리거의 데이터는 매개변수로 클라우드 펑션에 전달된다.
 
현재 구글 클라우드 펑션은 런타임 언어로 고, 자바, 닷넷, Node.js, 파이썬, 루비를 지원한다. 덕분에 관련 기술을 자연스럽게 사용할 수 있다. 예를 들어 자바 서블릿 API를 사용해서 HTTP 트리거를 처리할 수도 있고, 스프링 클라우드 펑션(Spring Cloud Function) 또는 Node.js 익스프레스(Express)와 같은 프레임워크를 사용한 더 고급 방식을 채택할 수도 있다.
 
구글 클라우드 펑션은 기능을 배포하기 위한 매우 강력하면서도 간단한 접근 방법을 보여준다. 그러나 복잡한 사용 사례를 다루는 부분에서 제한적이며 개발자의 인프라 제어 역량도 제한된다. 클라우드 펑션은 이 기사에서 설명한 다른 접근 방법과 함께 작은 기능 모음들을 처리하는 데 자주 사용된다.
 
구글이 클라우드 펑션을 추천하는 사용례는 다음과 같다.

• 가벼운 데이터 처리와 ETL: 데이터 또는 파일 기반 트리거를 실행해서 이미지 처리 또는 압축과 같은 작업 처리하기
• 웹훅: 깃허브(GitHub) 또는 스트라이프(Stripe)와 같은 시스템의 HTTP 기반 요청에 응답
• 가벼운 API: 상호연계를 통해 더 큰 애플리케이션을 구성할 수 있는 개별 요청 또는 이벤트 처리
• 모바일 백엔드: 파이어베이스(Firebase)와 같은 클라우드 기반 서비스와 다른 서비스 간의 중재자 역할
• IoT: 게시/구독 트리거를 활용하여 IoT 규모의 이벤트 처리
 

많은 마이크로서비스 옵션

GCP의 클라우드 서비스 환경은 마이크로서비스를 지원하는 애플리케이션 아키텍처를 위한 많은 옵션을 제공한다. 사용 가능한 마이크로서비스 상품과 툴을 파악하면 요구사항을 성공적으로 충족하기 위한 적절한 아키텍처와 접근 방법을 찾을 수 있다. editor@itworld.co.kr


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