System Architecture & Design

Rate Limiting vs. Throttling Rate Limiting과 Throttling은 API 설계와 관리에서 핵심적인 요소로, 시스템의 안정성과 보안을 유지하는 데 중요한 역할을 한다. Rate Limiting과 Throttling은 모두 시스템 보호와 최적화를 위한 중요한 기술이지만, 그 목적과 구현 방식에는 명확한 차이가 있다. Rate Limiting은 특정 시간 내 허용되는 요청 수를 제한하여 남용을 방지하는 데 중점을 두는 반면, Throttling은 요청 처리 속도를 조절하여 시스템 리소스를 효율적으로 사용하는 데 중점을 둔다. 실제 애플리케이션에서는 두 기술을 함께 사용하여 더욱 견고하고 효율적인 시스템을 구축하는 것이 일반적입니다. Rate Limiting을 통해 과도한 요청을 차단하고, Throttling을 통해 허용된 요청을 적절한 속도로 처리함으로써 시스템의 안정성과 성능을 모두 확보할 수 있다. ...

Service per VM “Service per-VM” (VM당 서비스) 패턴은 마이크로서비스 아키텍처(MSA)의 배포 전략 중 하나로, 각 마이크로서비스를 독립적인 가상 머신(VM)에 배포하는 방식이다. 이 패턴의 주요 특징과 장단점을 자세히 살펴보겠습니다. “Service per-VM” 패턴은 강력한 격리와 리소스 관리를 제공하지만, 리소스 오버헤드와 관리 복잡성 증가라는 대가가 따른다. 이 패턴은 높은 수준의 격리가 필요하거나 서비스 간 리소스 경쟁을 최소화해야 하는 경우에 적합하다. 그러나 리소스 효율성과 빠른 배포가 중요한 경우에는 다른 배포 패턴을 고려해볼 수 있다. ...

Multiple Services per Host “Multiple Services per Host” 패턴은 마이크로서비스 아키텍처(MSA)의 배포 전략 중 하나로, 하나의 물리적 또는 가상 호스트에 여러 개의 마이크로서비스 인스턴스를 배포하는 방식이다. 이 패턴에서는 하나 이상의 물리적 또는 가상 호스트를 준비하고, 각 호스트에 여러 개의 서비스 인스턴스를 실행한다. 이는 전통적인 애플리케이션 배포 방식을 반영한 것이다. 이 패턴은 리소스 효율성과 배포 용이성이라는 장점이 있지만, 복잡성 증가와 서비스 간 격리 부족이라는 단점도 있다. 따라서 프로젝트의 요구사항과 규모에 따라 신중하게 선택해야 한다. ...

Service per-Container “Service per-Container” 패턴은 마이크로서비스 아키텍처(MSA)의 배포 전략 중 하나로, 각 마이크로서비스를 독립적인 컨테이너에 배포하는 방식이다. 주요 특징 독립성: 각 서비스는 독립적인 컨테이너에 배포되어 자체적으로 실행된다. 이는 서비스 간의 격리를 보장하고, 각 서비스의 독립적인 확장과 관리를 가능하게 한다. 경량화: 컨테이너는 가상 머신에 비해 훨씬 가볍고 빠르게 시작할 수 있다. 이는 리소스 사용을 최적화하고 배포 속도를 향상시킨다. 이식성: 컨테이너화된 서비스는 개발, 테스트, 프로덕션 환경 간에 쉽게 이동할 수 있다. 이는 “한 번 빌드하고 어디서나 실행"이라는 원칙을 실현한다. 버전 관리: 각 서비스의 컨테이너 이미지는 독립적으로 버전 관리될 수 있어, 서비스별로 다른 버전을 쉽게 배포하고 롤백할 수 있다. 장점 확장성: 각 서비스를 독립적으로 확장할 수 있어, 특정 서비스의 부하 증가에 효과적으로 대응할 수 있다. 예를 들어, 사용자 서비스에 부하가 집중될 경우 해당 서비스의 컨테이너만 추가로 배포할 수 있다. 장애 격리: 한 서비스의 문제가 다른 서비스로 전파되는 것을 방지한다. 특정 서비스에 문제가 발생해도 다른 서비스는 정상적으로 작동할 수 있다. 기술 스택 다양성: 각 서비스는 독립적인 컨테이너에서 실행되므로, 서비스별로 다른 기술 스택을 사용할 수 있다. 예를 들어, 한 서비스는 Node.js를, 다른 서비스는 Java를 사용할 수 있다. 배포 유연성: 각 서비스를 독립적으로 배포할 수 있어, 전체 시스템을 중단하지 않고도 특정 서비스만 업데이트하거나 롤백할 수 있다. 단점 복잡성 증가: 여러 컨테이너를 관리하고 조율해야 하므로 시스템의 전반적인 복잡성이 증가할 수 있다. 이는 모니터링, 로깅, 네트워킹 등의 영역에서 추가적인 관리 부담을 초래할 수 있다. 리소스 오버헤드: 각 서비스가 독립적인 컨테이너에서 실행되므로, 전체적인 리소스 사용량이 증가할 수 있다. 통신 오버헤드: 서비스 간 통신이 네트워크를 통해 이루어지므로, 단일 프로세스 내 통신에 비해 오버헤드가 발생할 수 있다. 구현 시 고려사항 컨테이너 오케스트레이션: Kubernetes와 같은 컨테이너 오케스트레이션 도구를 사용하여 여러 컨테이너의 배포, 확장, 관리를 자동화할 수 있다. 서비스 디스커버리: 동적으로 변화하는 컨테이너 환경에서 서비스 간 통신을 위해 서비스 디스커버리 메커니즘이 필요하다. Kubernetes의 Service 리소스나 별도의 서비스 메시 솔루션을 활용할 수 있다. 로깅 및 모니터링: 분산된 환경에서의 효과적인 로깅과 모니터링을 위해 중앙화된 로깅 시스템과 모니터링 도구의 사용이 필요하다. 보안: 각 컨테이너의 보안을 개별적으로 관리해야 하며, 네트워크 보안, 이미지 보안, 런타임 보안 등 다양한 측면을 고려해야 한다. 컨테이너 이미지 최적화 기반 이미지 최소화 멀티 스테이지 빌드 적용 캐시 레이어 최적화 불필요한 파일 제거 네트워킹 서비스간 통신 설정 네트워크 보안 정책 로드 밸런싱 구현 방법 컨테이너 이미지 생성: 각 마이크로서비스를 독립적인 컨테이너 이미지로 빌드한다. Docker와 같은 도구를 사용하여 필요한 라이브러리와 종속성을 포함한 이미지를 생성한다. 컨테이너 오케스트레이션: Kubernetes, Docker Swarm 등의 오케스트레이션 도구를 사용하여 컨테이너의 배포, 확장, 관리를 자동화한다. 서비스 디스커버리, 로드 밸런싱, 자동 복구 등의 기능을 활용한다. 모니터링 및 로깅 설정: Prometheus, ELK 스택 등 모니터링 및 로깅 도구를 사용하여 각 서비스의 상태와 로그를 중앙에서 수집하고 분석한다. 예시 예를 들어, 온라인 쇼핑몰 애플리케이션에서 주문 처리 서비스와 결제 서비스를 각각 독립적인 컨테이너로 패키징하여 배포할 수 있다. 이렇게 하면 주문 처리 서비스에 대한 업데이트나 확장을 결제 서비스에 영향을 주지 않고 수행할 수 있으며, 각 서비스의 부하에 따라 독립적으로 확장할 수 있다. ...

Single Service per Host “Single Service per Host” 패턴은 마이크로서비스 아키텍처(MSA)의 배포 전략 중 하나로, 각 서비스 인스턴스를 독립적인 호스트에 배포하는 방식이다. Single Service per Host 패턴은 각 서비스 인스턴스를 자체 호스트에 배포하는 방식이다. 여기서 호스트는 물리적 머신, 가상 머신, 또는 컨테이너가 될 수 있다. 이 패턴은 서비스 간의 격리를 극대화하고 리소스 관리를 단순화하는 것을 목표로 한다. Single Service per Host 패턴은 서비스 간 높은 수준의 격리와 리소스 관리의 단순화를 제공하지만, 리소스 활용 효율성과 운영 복잡성 측면에서 trade-off가 있다. 따라서 프로젝트의 요구사항과 운영 환경을 고려하여 적절히 선택해야 한다. ...

Serverless Deployment Serverless deployment는 마이크로서비스 아키텍처(MSA)의 배포 패턴 중 하나로, 서버 관리의 부담을 줄이고 개발자가 애플리케이션 로직에 집중할 수 있게 해주는 접근 방식이다. Serverless deployment는 개발자가 서버를 관리할 필요가 없는 클라우드 컴퓨팅 모델 중 하나이다. 즉, 서버 관리를 개발자가 아닌 클라우드 제공자가 알아서 해주는 것이다. 이 방식에서는 개발자가 코드만 작성하고 배포하면, 클라우드 제공업체가 필요에 따라 자동으로 인프라를 확장하고 관리한다. 결론적으로, Serverless deployment는 개발자가 인프라 관리에서 벗어나 비즈니스 로직에 집중할 수 있게 해주는 혁신적인 배포 방식이다. 하지만 모든 상황에 적합한 것은 아니므로, 프로젝트의 특성과 요구사항을 고려하여 적절히 활용해야 한다. ...

분산 시스템 (Distributed System) 분산 시스템은 현대 IT 인프라의 근간을 이루는 핵심 기술로, 여러 노드가 협력하여 확장 가능하고 안정적인 서비스를 제공한다. CAP 정리, 합의 알고리즘, 복제 전략 등의 이론적 기반과 마이크로서비스, 컨테이너 오케스트레이션 등의 실무적 구현이 결합되어 있다. 일관성, 가용성, 분할 허용성 간의 트레이드오프를 관리하며 실무에서는 Netflix, Google 등의 대규모 시스템에서 활용된다. 배경 단일 시스템 구조의 한계 확장성 부족: 사용자 수, 데이터 양 증가에 따라 단일 서버의 처리 능력에 한계 발생. 단일 장애점 (SPOF): 하나의 장애가 전체 시스템 중단으로 이어짐. 장애 복구 지연: 장애 발생 시 전체 서비스 복구에 시간이 오래 걸림. 네트워크 기술의 발전 ...

System Design and Architecture 시스템 디자인 (System Design) 은 복잡한 소프트웨어 시스템의 아키텍처, 구성 요소, 인터페이스, 데이터 흐름 등을 정의하여 안정적이고 확장 가능한 시스템을 구축하는 과정을 의미한다. 분산 아키텍처, 데이터 저장소, 캐싱, 로드 밸런싱, 마이크로서비스 등 다양한 기술과 패턴을 활용하여 확장 가능하고 복원력 있는 시스템을 구축한다. 요구사항 정의부터 실행 가능한 설계까지 체계적인 방법론을 제공한다. 이는 소프트웨어 공학, 컴퓨터 과학, 시스템 엔지니어링 등 다양한 분야와 밀접하게 연관되어 있으며, 대규모 분산 시스템, 클라우드 기반 서비스, IoT(사물인터넷) 등 현대 IT 인프라의 핵심 요소로 자리잡고 있다. ...

Connection Pooling 1 부. 태그, 분류 구조, 요약 및 개요 1. 태그 (Tag) Connection-Pool, Database-Integration, Resource-Management, Performance-Optimization 2. 분류 구조의 적합성 분석 “Systems and Infrastructure > Database Systems > Database Integration” 분류는 커넥션 풀 (Connection Pool) 의 본질을 잘 반영합니다. 커넥션 풀은 데이터베이스와 애플리케이션 간의 효율적인 통합과 리소스 관리를 담당하는 핵심 기술로, 데이터베이스 통합 (Database Integration) 카테고리에서 다루는 것이 타당합니다. 3. 200 자 내외 요약 커넥션 풀 (Connection Pool) 은 데이터베이스 연결을 미리 생성해 풀 (pool) 로 관리하고, 필요 시 재사용함으로써 연결 생성·해제에 따른 오버헤드를 줄이고 애플리케이션의 성능과 확장성을 높이는 핵심 기술입니다. 대규모 트래픽 처리와 리소스 효율화에 필수적입니다. ...