Kong

Kong

1. 적절한 태그 (영어, 대시로 구분)

API-Gateway, Cloud-Native, Microservices, Traffic-Management

2. 분류 구조 타당성 검토 및 분석

• 현재 구조에서 ‘Kong’ 은 “System Design > System Components > Traffic Control and Routing > API Gateway > Implementations” 로 분류됨.
• Kong 은 실제로 ‘API 게이트웨이 (API Gateway)’ 로 크게 분류되며, 시스템 컴포넌트 (System Components), 트래픽 제어 및 라우팅 (Traffic Control and Routing) 에 속하므로, 계층 구조가 적절함.
• API Gateway 구현체는 클라우드 네이티브 (Cloud Native), 마이크로서비스 (Microservices) 환경에서 필수 요소이며, 해당 분류에서 “Kong” 의 포지셔닝이 논리적으로 타당함.

3. 200 자 내외 한줄 요약

Kong 은 마이크로서비스 (Microservices) 아키텍처와 클라우드 환경에서 트래픽 관리, 인증, 로깅, 보안 기능을 제공하는 오픈 소스 API 게이트웨이 (API Gateway) 솔루션으로, 다양한 플러그인과 고가용성, 확장성을 지원하여 복잡한 시스템을 효율적으로 운영할 수 있게 한다.

4. 250 자 내외 개요

Kong 은 엔터프라이즈용 오픈소스 API 게이트웨이로, 네트워크 요청 트래픽을 제어, 인증, 정책 적용, 로깅 등 다양한 미들웨어 역할을 수행한다. 플러그인 기반 구조로 인증, 보안, 트래픽 제한, 관측성 (Observability) 등을 확장할 수 있고, 컨테이너 및 클라우드 네이티브 환경에서 고가용성과 운영 효율성을 제공한다. 복잡한 마이크로서비스 환경에서 핵심 인프라로 활용되고 있다.

5. 핵심 개념

• API 게이트웨이 (API Gateway) 란?
  • 내부 서비스 및 외부 클라이언트 사이의 요청 경계 역할
  • 인증, 권한 부여, 로깅, 라우팅, 트래픽 제어 등 다양한 통제와 정책 적용 지점
• Kong 의 핵심
  • 플러그인 아키텍처로 다양한 기능 제공 (예: 인증, 제한, 로깅)
  • 확장성과 고가용성 지원 (분산 환경 가능)
  • 보안 정책, 트래픽 관리, API 분석 등 실무에서 요구되는 API 관리 전반 지원

5.1 실무 구현 연관성

• API 통합/관리: 여러 백엔드 서비스를 일관된 API 로 외부에 제공
• 트래픽 조율: 높은 트래픽 처리 및 트래픽 제한/분산 정책 구현에 용이
• 관측성 및 모니터링: 로깅, 분석 플러그인으로 실시간 상태 파악
• 운영 자동화: IaaS, PaaS, 컨테이너 (예: 쿠버네티스) 환경과 결합해 데브옵스 (devops) 자동화에 적합

6. 필수 조사 내용 정리

등장 배경 및 발전 과정

• 마이크로서비스, 클라우드 네이티브 환경 확장과 함께 복잡해진 API/트래픽 관리 요구로, NGINX 와 Cassandra 기반의 첫 버전 (2015 년) 출시.

목적 및 필요성

• 다양한 서비스에 걸친 API 엔드포인트의 인증, 트래픽 제어, 정책 적용, 확장성 요구를 해결
• 집중적인 정책 관리, 관측성, 확장성 제공

주요 기능 및 역할

특징

• 플러그인 (Plugin) 기반 구조로 모듈형 확장성
• 고가용성 (High Availability), 장애조치 (Failover) 지원
• 퍼포먼스 극대화를 위한 경량 엔진

핵심 원칙

• 마이크로서비스 아키텍처 (Microservices Architecture) 트래픽 중심 허브 역할
• 보안, 유연성, 확장성, 자동화 우선

주요 원리/작동 방식 (다이어그램 아래 참고)

• 클라이언트 -API 게이트웨이 - 백엔드 서비스 체계
• 플러그인 체인을 통한 요청 처리 과정

주요 원리/작동 원리 다이어그램 (Mermaid)

sequenceDiagram
    participant Client
    participant Kong
    participant Backend
    Client->>Kong: API 요청
    Kong->>Kong: 인증/인가 플러그인 실행
    Kong->>Kong: 트래픽 정책 플러그인 실행
    Kong->>Backend: 라우팅 후 요청 전달
    Backend-->>Kong: 응답
    Kong-->>Client: 결과 전달

구조 및 아키텍처

• 핵심: 프록시 (Proxy), 관리자 (Manager/Control Plane), 플러그인 (Plugin), DB, 인프라 확장 지원
• 구성 요소별 설명 하단 표 참고

구조 다이어그램 (Mermaid)

graph TD
  Client --> Proxy
  Proxy --API 요청/응답--> Plugins
  Plugins --> DB[(Configuration DB)]
  Proxy --> Backend_Services
  Admin_GUI --> Proxy

구성 요소 구분 (필수/선택)

구현 기법 및 방법

• NGINX/EnvoyProxy 등으로 로우 - 레벨 HTTP/HTTPS 처리
• Lua 로 작성되는 플러그인 확장 (동적 로딩 지원)
• DB 연동을 통한 중앙집중 정책 관리, 쿠버네티스 연동 지원

실제 구현 예시

• Kong Ingress 컨트롤러: 쿠버네티스에서 API Gateway 로 동작하며, YAML 기반 정책 적용

장점

단점과 문제점 그리고 해결방안

단점

문제점

실무 사용 예시

활용 사례

시나리오:
B2B SaaS(Software-as-a-Service) 기업에서 고객 클라이언트들이 각기 다양한 API 요청을 보낼 때, Kong 을 통해 트래픽 라우팅, 인증, 속도 제한, 모니터링을 한 번에 관리

시스템 구성:

• SaaS 서비스, Kong API 게이트웨이, 인증 서버, 로그 서버, 백엔드 서비스

시스템 구성 다이어그램:

graph TD
    Client1 & Client2 -->|API 요청| Kong
    Kong -- 인증 --> AuthServer
    Kong -- 로그/모니터링 --> LogServer
    Kong --> BackendService

Workflow:

• 클라이언트가 Kong 으로 API 요청
• Kong 이 인증/인가 플러그인으로 유효성 검사
• 인증 성공 시 로깅/속도제한 플러그인 실행
• 최종 트래픽을 백엔드 서비스로 전달, 응답 반환
• 로그 서버에 기록, 통합 모니터링 구현

역할:

• Kong: 모든 트래픽의 정책 적용, 인증/로깅, 트래픽 제어
• 인증 서버: OAuth/JWT 등 인증 정보 제공
• 로그 서버: API 요청/응답 기록 및 모니터링

유무에 따른 차이점:

• Kong 사용 시: 정책 및 트래픽 제어, 인증, 로깅 기능이 중앙 집중화, 운영 자동화 및 효율성 극대화
• Kong 미사용 시: 각 API 에 정책을 개별 구현, 중복코드 증가, 확장성 및 운영 복잡성 증가

구현 예시 (YAML, 쿠버네티스 Ingress Controller):

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apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: example-ingress
  annotations:
    konghq.com/plugins: rate-limiting, jwt
spec:
  rules:
  - host: "api.example.com"
    http:
      paths:
      - path: /service1
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: service1
            port:
              number: 80

도전 과제

• 고가용성/지속성: 대규모 장애 복구 (Disaster Recovery), 분산 환경 관리
• 플러그인 표준화: 이질적 플러그인 관리/업데이트, 보안 취약점 최소화
• 관측성과 모니터링: 실시간 트래픽/정책 동적 분석, 머신러닝 결합
• 오토스케일링: 동적 인프라 변화 시 트래픽 예측 및 자원 최적화

분류 기준에 따른 종류 및 유형

실무에서 효과적으로 적용하기 위한 고려사항 및 주의할 점

최적화하기 위한 고려사항 및 주의할 점

주목할 내용

반드시 학습해야할 내용

용어 정리

참고 및 출처

• Kong 공식 사이트
• Kong 깃허브
• Kong Ingress Controller (Kubernetes)
• NGINX와 Kong 비교
• 플러그인 개발 공식 문서
• API Gateway Architecture Explained

다음은 “Kong API Gateway” 에 대한 정밀 조사 요약입니다.

1. 태그 (Tags)

• API-Gateway
• Cloud-Native
• Plugin-Extensible
• Multi-Cloud

2. 현재 분류 구조의 적절성 검토

“Computer Science and Engineering > Systems Design > System Components > Traffic Control and Routing > API Gateway > Implementations”
→ Kong 은 API Gateway 구현체로 정확히 해당 분류에 적합하며, 구조가 적절합니다. 다만 “Cloud‑Native” 기반인 점 고려하면 “System Design > Distributed Systems” 하위에도 관련됨을 참고해두면 좋습니다.

3. 요약 문장 (≈200 자)

Kong 은 NGINX 기반의 오픈소스 API 게이트웨이로, REST/gRPC/GraphQL 등 다양한 프로토콜을 지원하며 인증, 라우팅, 로드밸런싱, 레이트 리미팅, 로깅 등의 기능을 플러그인 방식으로 제공하는 고성능 클라우드 네이티브 솔루션입니다 (Kong Inc., api7.ai).

4. 개요 (≈250 자)

Kong 은 마샤페 (Mashape) 기술에서 출발해 2015 년에 오픈소스로 공개된 API Gateway 입니다. PostgreSQL 혹은 Cassandra 기반 데이터스토어를 사용하거나 DB‑less 선언형 모드로도 운영 가능하며, 플러그인 기반 확장성, Kubernetes Ingress Controller 지원, Kong Konnect 클라우드 콘트롤플레인, 서비스 메쉬 (Kuma 기반) 등을 통해 멀티클라우드 및 마이크로서비스 환경에서 통합 API 관리 플랫폼 역할을 수행합니다 (위키백과).

5. 핵심 개념

• Proxy Layer / Kong Core: 클라이언트 요청을 라우팅, 검증, 변환하고 백엔드에 전달 (apipark.com)
• Admin API & Kong Manager: 서비스, 라우트, 플러그인, 소비자 관리를 위한 API 및 GUI
• Plugins: 인증, 인가, 로깅, 레이트 리밋, 트랜스포메이션 등 기능을 모듈화
• Datastore: 구성 저장소로 PostgreSQL 또는 Cassandra 사용 (DB-less 모드도 가능)
• 데이터 플레인 vs 컨트롤 플레인: 분산 노드 (Kong Node) 가 트래픽 처리하는 데이터 플레인, Konnect 나 K8s Controller 가 설정을 전파하는 제어 플레인 역할

실무 관련 연관성

• 실시간 인증·인가 플러그인 사용 시 Admin API 설정 → Core 에서 실행
• 선언형 GitOps(deck, Terraform) 기반 구성 관리 → DB-less 구성, 무중단 환경 구축에서 실무 활용
• K8s Ingress Controller 또는 자체 Operator 사용 시 컨트롤 플레인/데이터 플레인 역할 구조 명확히 이해 필요 (Kong Docs, imesh.ai)

6. 조사 내용 정리 (##6 항목 기반)

필수 조사 항목 대부분 핵심 개념과 개요에서 커버되었으며, 추가해야 할 내용은 다음과 같습니다:

• 등장 및 발전 배경 (Mashape→Kong Inc 역사)
• 목적 및 필요성
• 특징, 핵심 원칙
• 장단점 및 문제점과 해결방안
• 도전 과제
• 분류 기준별 유형
• 실무 사용 예시 및 활용 사례
• 고려사항 및 최적화 전략
  → 이후 분석 작업 단계에서 깊이 있게 정리해야 합니다.

9. 주목할 내용 정리

10. 반드시 학습해야 할 내용

용어 정리

참고 및 출처

• Kong 공식 문서 및 개요 설명 (Medium, Kong Inc., imesh.ai)
• API Gateway 아키텍처 구성 요소 분석 (api7.ai)
• Kong 역사 및 비즈니스 발전 과정 (위키백과)
• 보안 사례 및 관리 API 노출 위험 내용 (Trend Micro)

아래부터 Kong API Gateway 의 주요 항목들을 계속해서 정리하겠습니다.

특징 (Features)

• 고성능 & 확장성: NGINX + LuaJIT 기반으로 초당 수백만 요청 처리 가능하며, 수평 확장에 효과적입니다 (LinkedIn).
• 플러그인 아키텍처: 인증 (JWT, OAuth2, Key Auth), 트래픽 제어 (rate limiting), 캐싱, 로깅, 트랜스포메이션 등 다양한 기능을 플러그인으로 모듈화 제공 (LinkedIn).
• 클라우드 네이티브 통합: Kubernetes Ingress Controller (KIC), GitOps 도구 (decK, Terraform), Konnect 플랫폼 연동 지원 (Kong Docs).
• 멀티테넌시 지원: Workspace 와 RBAC 기반 여러 팀 단위 관리 및 격리된 구성 가능 (Kong Inc.).
• 보안 중심 설계: RBAC 제어 Admin API, mTLS, API 보안 플러그인, WAF 연동 등 보안 강화 기능 제공 (Kong Inc.).

핵심 원칙 (Principles)

• 경량 & 효율적 프록시 중심 설계: 최저 지연 (latency) 으로 다양한 기능을 필터 체인으로 수행.
• 데이터 평면 (Data Plane) 과 제어 평면 (Control Plane) 의 명확한 분리: 구성과 실행 분리로 안정성과 확장성 확보 (Kong Inc.).
• 구성 선언 중심 및 동적 재구성: DB-less 또는 관리를 위한 Admin API/GitOps 기반 상태 선언 모델 지원.
• 보안 우선 설계 (Security-first): Admin API 접근 제어, 인증/인가 일관성 유지, 입력 검증을 통한 위협 방어 (imesh.ai).

주요 원리 및 작동 방식 (Operational Principles & Flow)

아래 그림은 Kong 의 동작 원리를 보여줍니다:

flowchart LR
  Client -->|요청| Kong[API Gateway\n(Data Plane)]
  Kong --> Plugins{플러그인 체인}
  Plugins -->|인증/인가| Auth
  Plugins -->|Rate Limit| Rate
  Plugins -->|Transform| Transform
  Plugins -->|Logging| Logging
  Kong --> Upstream[Backend Service]

• Client 요청 → Kong 프록시 → 플러그인 처리 (인증, 로깅 등) → 백엔드 서비스
• Admin API / GitOps 구성으로 Data Plane 에 설정 전달 및 반영
• 상태 기반 선언 구성 (declarative config) 또는 데이터베이스 기반 모델 지원

구조 및 아키텍처

• Control Plane: Admin API, Kong Manager, Konnect(클라우드 제어), decK, Terraform
• Data Plane: 요청 처리 노드, NGINX 기반 라우팅 & 플러그인 실행
• Datastore: PostgreSQL 또는 Cassandra 기반 (DB-less 모드에서는 config file)
• 클라우드 네이티브 통합: Kubernetes Ingress Controller (KIC), Service Mesh(Kuma), Vault/Secret 연동

구성 요소별 정리:

장점 (Advantages)

단점 및 문제점과 해결방안 (Disadvantages & Issues)

단점 표

문제점 표

실무 적용 사례 개요 (Use Cases)

참고 용어 정리

더 깊이 있는 구성 예시, 활용 사례 워크플로우, 코드 설정 예는 이후 단계에 이어 제공해드릴 수 있습니다. 필요한 부분 말씀해 주세요!

이어서 Kong에 대한 실무 활용 사례 중 하나를 깊이 있게 분석하고, 시스템 구성, 워크플로우, 역할, 구현 예시까지 정리해드리겠습니다.

## 활용 사례

Mercedes‑Benz Connectivity Services

시나리오:
Mercedes‑Benz 는 커넥티드 차량 데이터 제공 API 를 외부 파트너에 안정적이고 확장 가능하게 노출해야 했습니다. 이를 위해 Kong Gateway 를 API Gateway 로 도입하여 클라우드 네이티브 환경에서 API 라우팅, 인증, 레이트 리밋, 구성 선언 기반 자동화 등을 구현했습니다.(Kong Inc.)

시스템 구성:

• 클러스터 내 Kong Ingress Controller(KIC)
• GitOps 기반 선언형 구성 관리 (Git 저장소)
• 플러그인: Rate Limiting, 인증, 로깅 등
• Observability: Prometheus, OpenTelemetry 등 연동

시스템 구성 다이어그램:

graph LR
  subgraph GitOps
    Repo[Git repo: kong.yml]
    deck[decK / CI/CD]
  end
  GitOps --> deck
  deck --> ControlPlane[Kong Admin API / Manager]
  ControlPlane --> DataPlane[Kong Nodes / KIC]
  DataPlane --> Plugins{Plugin Chain}
  Plugins --> Auth[Authentication]
  Plugins --> RateLimiting
  Plugins --> Logging
  DataPlane --> Upstream1[Vehicle Service API]
  DataPlane --> Upstream2[Diagnostics Service API]
  Observability[Prometheus / OpenTelemetry] --> DataPlane

Workflow:

• Git 저장소에 kong.yml 선언 구성 파일을 저장
• CI/CD 파이프라인에서 decK를 통해 Kong Control Plane 에 배포
• Data Plane(KIC) 이 해당 설정을 자동으로 적용
• 플러그인을 통한 인증, 트래픽 제어, 로깅 처리
• Metrics 는 Prometheus / OpenTelemetry 로 수집, 중앙 모니터링

역할:

• Kong (Ingress Controller 역할): 외부 요청을 인증·역할 기반 제어, 라우팅
• decK / GitOps: 구성 선언 파일을 통해 일관된 배포 자동화
• Plugins: 인증, 레이트 리밋, 로깅 등 핵심 기능 모듈
• Observability Stack: API 호출 추적 및 상태 모니터링

유무에 따른 차이점:

• Kong 미적용 시: 각 서비스별 API 직접 노출, 일관성 없는 정책, 관리 어려움
• 적용 후: 통합된 엔드포인트 제공, 중앙에서 일관된 보안 및 제어 정책 적용, 무중단 구성 변경 가능

구현 예시:

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# kong.yml (declarative config)
_format_version: "3.0"
_transform: true

services:
- name: vehicle-service
  url: https://vehicle.internal
  routes:
  - name: vehicle-route
    paths:
    - /api/vehicle
plugins:
- name: rate-limiting
  service: vehicle-service
  config:
    minute: 100
    policy: local
- name: key-auth
  service: vehicle-service

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# decK 동기화 예시 (CI/CD 스크립트 일부)
deck sync --state kong.yml --kong-addr http://kong-admin:8001

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# Kong Ingress Controller 예시 Kubernetes 리소스
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: vehicle-ingress
  annotations:
    konghq.com/strip-path: "true"
spec:
  rules:
  - host: api.mercedes.com
    http:
      paths:
      - path: /api/vehicle
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: vehicle-service
            port:
              number: 443

추가 실무 Food‑Delivery Microservices 사례

• Docker Compose 기반 DB-less 모드 설정
  • kong.yml 에 auth, restaurant, order, notification 서비스 선언
  • DB-less 방식으로 Git 선언만으로 구성 적용 가능 (Kong Nation, CloudRaft, Medium, GitHub, 위키백과, Medium)
• 구성 예시 기반 워크플로우:
  • Kong 컨테이너 실행 → 선언 구성 반영 → 경로 기반 라우팅 → 플러그인 실행

기타 주목할 사항

☑️ Declarative Config 확장

• decK: GitOps 방식으로 선언 파일을 Kong 에 자동 동기화. CI/CD 파이프라인 통합에 용이 (Kong Docs, DEV Community, Kong Nation)

☑️ 커스터마이징 플러그인

• Lua 기반 custom plugin 구현 가능 (예: header_filter 에서 커스텀 로깅) (Stack Overflow)

☑️ OpenAPI Integration

• Springdoc + Insomnia Inso CLI 를 통해 OpenAPI 스펙 기반으로 Kong config 자동 생성 가능 (Stack Overflow)

요약

• Mercedes‑Benz 사례는 클라우드 네이티브 API 라우팅, 보안, 선언형 구성 및 GitOps 기반 효율화의 모범 사례
• Docker Compose 기반 약식 사례도 Kong 의 DB-less 모드와 선언형 구성의 단순함과 장점을 보여줌
• decK·GitOps·custom plugins·OpenAPI 자동 구성은 Kong 실무 적용 시 핵심 구성 요소입니다

다음에 원하시는 부분이 있다면 예를 들어 인증 방식 비교, 상세 플러그인 구성 예, Kubernetes Operator 설정 등 이어서 도와드릴 수 있습니다!

다음은 Kong API Gateway에 대한 추가 심화 분석입니다. 아래 내용은 앞선 단계에 이어 도전 과제, 분류 기준별 유형, 적용 시 고려사항 및 최적화 전략을 다룹니다.

🧩 도전 과제 (Challenges)

Reliability & Performance

• 타이머 시스템 고갈: DB‑less 모드에서 DNS 조회량 증가 시 internal timer exhaustion 발생 가능 → DNS 설정 (ndots 등) 및 timer resolution 조정 필요 (Medium)
• P99 레이턴시 증가: 플러그인 수 및 라우팅 복잡도 증가 시 요청 처리 지연 발생 → 라우트/플러그인 최소화, 경량화 구성 권장 (Medium)
• 메모리 사용 이슈: 반복적인 구성을 /config 로 적용할 경우 메모리 누수 가능 → check_hash 설정 활성화 권장 (Medium)

기술 도입/커스터마이징

• Lua 언어 의존도: 커스텀 플러그인 작성 시 Lua 전문가 필요, 디버깅 및 유지 보수가 어려움 (Solo)
• Enterprise 커스터마이징 한계: 암호화, Vault 연동, DevPortal 등 고급 기능은 유료 버전에서 가능 (Trend Micro)

멀티 클라우드 확장성

• 여러 클라우드 간 API Gateway 구성 시 설정 중복 또는 네트워크 지연, 구성 일관성 유지 어려움 → Kong Mesh 기반으로 zone ingress 와 MeshTLS 방식 활용 (Kong Inc.)

분류 기준에 따른 종류 및 유형

실무에서 효과적으로 적용하기 위한 고려사항 및 주의점

최적화를 위한 고려사항 및 주의할 점

용어 정리

필요하시면 특정 항목 (예: GraphQL 보안, 서비스 메시 통합, mTLS 설정, 커스텀 Lua 플러그인 작성 등) 에 대해 추가로 깊이 있는 정보도 제공해드릴 수 있습니다!

아래는 Kong API Gateway에 대한 추가 심화 분석입니다. 이번에는 추가 학습 필요 항목, 정리된 주목할 내용, 그리고 용어 정리를 보완했습니다.

📌 주목할 내용 (Additional Highlights)

📘 반드시 학습해야 할 내용

용어 정리

✅ 정리 요약

• Reliability 영역에서는 Timer Exhaustion과 P99 latency 관리가 핵심으로, ndots, timeout, check_hash 등 설정 최적화 필요
• Deployment 모드는 전통적 (DB‑backed), Hybrid(cp/dp 분리, mTLS 사용), DB‑less 선언형 모드로 구분되며 각 모드별 장단점과 제약 사항 이해 필수
• Security 측면에서 Admin API 노출은 큰 리스크이며, 내부망 접근 제한 및 ACL/RBAC 적용이 권장
• Scalability 최적화는 Kong 3.10+ 의 Incremental Sync 기능을 활용해 config 전파 부하를 줄이는 것이 효과적
• Performance 향상을 위해 Kong 자체 캐시 또는 외부 캐싱 활용을 통해 backend 호출을 줄이고 응답성을 개선할 수 있음

다음 단계로 GraphQL 보안 플러그인 비교, mTLS 설정 예시, 또는 커스텀 Lua 플러그인 코드 예제 등 특정 항목에 대해 더 깊이 있게 다루길 원하시면 말씀해 주세요!

아래는 Kong API Gateway에 대한 마지막 심화 정리입니다. GraphQL 보안 플러그인 비교, Kong 3.10 의 Incremental Sync 관련 핵심 내용, 추가 학습 항목, 그리고 최종 요약입니다.

🔐 GraphQL 보안 및 기능 플러그인 비교

Kong 은 GraphQL API 에 대해 다음과 같은 플러그인을 제공합니다:

• GraphQL Proxy Caching Advanced: GraphQL 쿼리 본문 기반 캐싱으로 응답 속도 향상 및 백엔드 부하 감소 (Kong Inc.)
• GraphQL Rate Limiting Advanced: 쿼리 복잡도를 고려한 지능형 레이트 리밋 기능 제공 (Inigo)
• JWT 인증 및 보안 플러그인: HTTP 헤더 기반 JWT 인증, Kong 의 보안 플러그인 생태계를 지원 (Kong Inc.)

또한 외부 벤더 플러그인인 Inigo Kong Plugin은 다음과 같은 특장점을 갖고 있습니다:

• 실시간 쿼리 분석 및 성능 모니터링
• 스키마 검증 및 린팅으로 GraphQL 변경사항 통제
• 보안 강화 및 CI/CD 통합 기능 제공 (Inigo)

⚙️ Kong 3.10—Incremental Config Sync 주요 내용

Kong Gateway 버전 3.10 부터는 Hybrid 모드에서 Incremental Config Sync 기능이 GA(General Availability) 되었으며, 이를 통해 다음과 같은 이점이 있습니다:

• 전체 구성이 아닌 변경된 구성만 데이터 플레인에 전달 → CPU/메모리 사용량 및 지연 (latency) 감소 (Kong Inc.)
• Kong 3.10 LTS 로 출시되며, 3 년 장기 지원 (LTS) 버전 전략 적용 (LinkedIn)

구성 설정 예시: kong.conf 또는 환경변수에 incremental_sync = on (또는 KONG_INCREMENTAL_SYNC=on) 설정 필요 (Kong Docs)

📚 추가 학습 및 심화 항목

✅ 최종 요약

• GraphQL 관점: Kong Gateway 는 GraphQL API 에 대한 보안, 캐싱, 복잡도 기반 Rate Limiting 을 지원하며, Inigo 플러그인은 추가적으로 스키마 린팅, 실시간 분석, CI 통합 기능을 제공 (Inigo).
• 버전 3.10 의 주요 변화: Hybrid 모드의 Incremental Config Sync 가 정식 기능화되었으며, 구성을 효율적으로 전파하고 리소스 사용을 최적화할 수 있음 (Kong Inc.).
• Custom 플러그인 대응: incremental sync 활성화 시 custom plugin 은 cache invalidation 및 entity CRUD 이벤트 등록으로 호환성 확보 필요 (Kong Docs).

📌 용어 정리

다음으로 mTLS 설정 예시, 서비스 메시 통합 (Kong Mesh), 또는 GraphQL CI/CD 워크플로우 예시 등 특정 항목에 대해 더 깊이 다루길 원하시면 말씀해 주세요!

Kong API Gateway 에 대한 포괄적인 조사와 분석을 진행하겠습니다. 먼저 최신 정보를 수집하고 체계적으로 분석해보겠습니다.

Kong API Gateway 종합 분석

1. 태그

API-Gateway, Kong-Gateway, Microservices-Management, Traffic-Control

2. 분류 구조 검증

현재 분류: Computer Science and Engineering > Systems Design > System Components > Traffic Control and Routing > API Gateway > Implementations

검증 결과: 적절함
근거: Kong 은 API Gateway 의 구체적인 구현체로서, 트래픽 제어 및 라우팅 시스템의 구성 요소에 해당하며, 시스템 설계 범주 내에서 올바르게 분류됨

3. 요약 설명 (200 자)

Kong 은 클라우드 네이티브 환경에 최적화된 오픈소스 API Gateway 로, NGINX 기반의 고성능 프록시 엔진과 확장 가능한 플러그인 아키텍처를 통해 마이크로서비스 간 트래픽 관리, 인증/인가, 보안, 모니터링을 제공하는 현대적 API 관리 솔루션입니다.

4. 개요 (250 자)

Kong Gateway 는 REST, gRPC, GraphQL 등 다양한 프로토콜을 지원하는 경량 API Gateway 입니다. Control Plane 과 Data Plane 분리 아키텍처, DB-less 모드, 하이브리드 배포를 통해 확장성과 유연성을 제공하며, 풍부한 플러그인 생태계로 인증, Rate Limiting, 변환, 분석 기능을 지원합니다. 온프레미스부터 멀티클라우드까지 다양한 환경에서 배포 가능합니다.

5. 핵심 개념

5.1 기본 개념

API Gateway

• 클라이언트와 백엔드 서비스 사이의 중간 레이어 역할
• 모든 API 요청의 단일 진입점 제공
• 횡단 관심사 (Cross-cutting Concerns) 처리

Control Plane vs Data Plane

• Control Plane (CP): 구성 관리 및 Admin API 제공
• Data Plane (DP): 실제 프록시 트래픽 처리
• 분리된 아키텍처로 확장성과 안정성 향상

플러그인 아키텍처

• 모듈식 확장 시스템
• Lua, Go, Rust, JavaScript, Python 으로 개발 가능
• 요청/응답 라이프사이클의 다양한 단계에서 실행

5.2 실무 구현 연관성

구성 관리

• 선언적 구성 (Declarative Configuration) 지원
• GitOps 및 CI/CD 파이프라인 통합
• Admin API 와 Kong Manager 를 통한 중앙집중식 관리

배포 토폴로지

• Traditional Mode: 데이터베이스 기반 클러스터
• Hybrid Mode: CP/DP 분리 배포
• DB-less Mode: 메모리 기반 구성 관리

보안 및 인증

• 다중 인증 방식 지원 (JWT, OAuth, API Key 등)
• mTLS 기반 보안 통신
• Rate Limiting 및 트래픽 제어

6. 상세 조사 내용

등장 및 발전 배경

Kong 은 2015 년 Mashape(현 Kong Inc.) 에서 API 관리의 복잡성을 해결하기 위해 개발되었습니다. 마이크로서비스 아키텍처의 급속한 확산과 함께 다음과 같은 문제들을 해결하고자 등장했습니다:

• 모놀리식 API 관리의 한계: 기존 API 관리 솔루션들의 복잡성과 확장성 부족
• 마이크로서비스 관리 복잡성: 서비스 간 통신, 보안, 모니터링의 분산화 문제
• 클라우드 네이티브 요구사항: 컨테이너 환경과 Kubernetes 지원 필요성
• 개발자 친화적 솔루션 부재: 코드 중심의 구성 관리와 자동화 요구

2017 년 Kong Enterprise 출시, 2019 년 Kong Konnect 서비스 출시, 2024 년 Kong AI Gateway 기능 추가 등으로 지속적으로 발전하고 있습니다.

목적 및 필요성

주요 목적

• API 트래픽의 중앙집중식 관리 및 제어
• 마이크로서비스 간 안전하고 효율적인 통신 보장
• 개발팀의 생산성 향상 및 운영 부담 감소
• 확장 가능하고 안정적인 API 인프라 구축

필요성

• 보안 강화: 통합된 인증/인가 체계로 API 보안 일관성 확보
• 성능 최적화: Load Balancing, Caching, Rate Limiting 을 통한 성능 향상
• 운영 효율성: 중앙집중식 모니터링, 로깅, 분석으로 운영 효율성 극대화
• 개발 가속화: 횡단 관심사의 플랫폼 차원 해결로 개발 집중력 향상

주요 기능 및 역할

핵심 기능

1. 트래픽 관리

   • 로드 밸런싱 및 헬스 체크
   • Rate Limiting 및 Circuit Breaking
   • 요청/응답 변환

2. 보안 기능

   • 다중 인증 방식 지원
   • SSL/TLS 종료
   • IP 화이트리스트/블랙리스트

3. 모니터링 및 분석

   • 실시간 트래픽 분석
   • 로깅 및 메트릭 수집
   • OpenTelemetry 지원

주요 역할

• 프록시 서버: 클라이언트 요청을 적절한 업스트림 서비스로 라우팅
• 보안 게이트웨이: API 접근 제어 및 보안 정책 적용
• 트래픽 제어기: 요청량 제한 및 부하 분산
• 변환 엔진: 요청/응답 데이터 형식 변환
• 모니터링 허브: API 사용량 및 성능 지표 수집

특징

고성능

• NGINX 기반 아키텍처로 초당 수만 건의 요청 처리 가능
• 메모리 기반 구성 캐싱으로 빠른 응답 시간 보장

확장 가능성

• 플러그인 아키텍처를 통한 무한 확장성
• 수평적 스케일링 지원

클라우드 네이티브

• Kubernetes 네이티브 지원
• 컨테이너 기반 배포 최적화

다중 프로토콜 지원

• REST, gRPC, GraphQL, WebSocket 등 지원
• HTTP/1.1, HTTP/2, HTTP/3 지원

핵심 원칙

1. 성능 우선: 고성능 프록시 엔진 기반 설계
2. 확장성: 모듈식 플러그인 아키텍처
3. 운영 용이성: 선언적 구성 및 GitOps 지원
4. 보안: 기본적으로 안전한 설계 원칙
5. 개방성: 오픈소스 기반 투명한 개발

주요 원리 및 작동 원리

graph TB
    Client[클라이언트] --> Kong[Kong Gateway]
    Kong --> Plugin1[인증 플러그인]
    Kong --> Plugin2[Rate Limiting 플러그인]
    Kong --> Plugin3[변환 플러그인]
    Kong --> LoadBalancer[로드 밸런서]
    LoadBalancer --> Service1[서비스 1]
    LoadBalancer --> Service2[서비스 2]
    LoadBalancer --> Service3[서비스 3]
    
    subgraph "Kong 내부 처리"
        Plugin1 --> Plugin2
        Plugin2 --> Plugin3
        Plugin3 --> LoadBalancer
    end

작동 방식

1. 요청 수신: 클라이언트로부터 HTTP 요청 수신
2. 라우팅 결정: Route 와 Service 매칭을 통한 대상 서비스 결정
3. 플러그인 실행: 구성된 플러그인들의 순차적 실행
4. 업스트림 전달: 처리된 요청을 대상 서비스로 전달
5. 응답 처리: 업스트림 응답에 대한 플러그인 처리
6. 응답 반환: 최종 처리된 응답을 클라이언트에 반환

구조 및 아키텍처

graph TB
    subgraph "Control Plane"
        AdminAPI[Admin API]
        KongManager[Kong Manager]
        Database[(PostgreSQL)]
        AdminAPI <--> Database
        KongManager <--> Database
    end
    
    subgraph "Data Plane Cluster"
        DP1[Data Plane 1]
        DP2[Data Plane 2]
        DP3[Data Plane 3]
    end
    
    subgraph "External Components"
        Client[클라이언트]
        Services[업스트림 서비스들]
        Redis[(Redis Cache)]
    end
    
    AdminAPI -.-> DP1
    AdminAPI -.-> DP2
    AdminAPI -.-> DP3
    
    Client --> DP1
    Client --> DP2
    Client --> DP3
    
    DP1 --> Services
    DP2 --> Services
    DP3 --> Services
    
    DP1 <--> Redis
    DP2 <--> Redis
    DP3 <--> Redis

구성 요소

필수 구성요소

1. Kong Core

   • NGINX 기반 프록시 엔진
   • 요청/응답 처리 및 라우팅
   • 플러그인 실행 환경

2. Admin API

   • RESTful API 를 통한 구성 관리
   • 엔티티 CRUD 작업
   • 실시간 구성 업데이트

3. Route 및 Service

   • Route: 클라이언트 요청을 매칭하는 규칙
   • Service: 업스트림 서비스 추상화

선택 구성요소

1. Kong Manager

   • 웹 기반 관리 GUI
   • 시각적 구성 관리

2. Database

   • PostgreSQL (권장) 또는 Cassandra
   • DB-less 모드에서는 선택사항

3. 플러그인

   • 확장 기능 제공
   • 커뮤니티 및 엔터프라이즈 플러그인

4. Cache (Redis)

   • 성능 향상을 위한 캐싱
   • Rate Limiting 데이터 저장

구현 기법 및 방법

1. 전통적 배포 (Traditional Mode)

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# kong.conf 설정 예시
database = postgres
pg_host = localhost
pg_port = 5432
pg_database = kong
pg_user = kong
pg_password = kong

2. 하이브리드 모드 (Hybrid Mode)

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# Control Plane 구성
role = control_plane
database = postgres
cluster_cert = /path/to/cluster.crt
cluster_cert_key = /path/to/cluster.key
cluster_listen = 0.0.0.0:8005

# Data Plane 구성
role = data_plane
database = off
cluster_control_plane = cp.example.com:8005
cluster_cert = /path/to/cluster.crt
cluster_cert_key = /path/to/cluster.key

3. DB-less 모드

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# kong.yml 선언적 구성 예시
_format_version: "3.0"
services:
- name: my-service
  url: http://backend.example.com
  routes:
  - name: my-route
    paths:
    - /api/v1
plugins:
- name: rate-limiting
  config:
    minute: 5

4. Kubernetes 배포

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apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: kong-gateway
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: kong-gateway
  template:
    metadata:
      labels:
        app: kong-gateway
    spec:
      containers:
      - name: kong
        image: kong:3.8
        env:
        - name: KONG_DATABASE
          value: "off"
        - name: KONG_DECLARATIVE_CONFIG
          value: "/kong/kong.yml"
        ports:
        - containerPort: 8000
          name: proxy
        - containerPort: 8443
          name: proxy-ssl

장점

단점과 문제점 그리고 해결방안

단점

문제점

도전 과제

1. 성능 최적화

• 원인: 대규모 트래픽과 복잡한 플러그인 체인
• 영향: 응답 지연 시간 증가, 처리량 감소
• 해결방안:
  • 플러그인 최적화 및 순서 조정
  • 캐싱 전략 개선
  • 하드웨어 스케일링

2. 보안 강화

• 원인: 다양한 보안 위협과 규제 요구사항
• 영향: 보안 취약성 노출, 컴플라이언스 문제
• 해결방안:
  • Zero Trust 아키텍처 도입
  • 정기적 보안 감사
  • 최신 보안 플러그인 적용

3. 멀티클라우드 관리

• 원인: 클라우드 벤더별 서로 다른 네트워킹 요구사항
• 영향: 운영 복잡성 증가, 일관성 부족
• 해결방안:
  • Kong Konnect 를 통한 중앙집중식 관리
  • 인프라 as 코드 활용
  • 표준화된 배포 파이프라인

분류 기준에 따른 종류 및 유형

실무 사용 예시

활용 사례

시나리오: 대규모 E-commerce 플랫폼의 마이크로서비스 API 관리

시스템 구성:

• Kong Gateway Hybrid Mode (CP 2 대, DP 6 대)
• PostgreSQL 클러스터 (Control Plane 용)
• Redis 클러스터 (캐싱 및 Rate Limiting)
• Kubernetes 환경 배포
• Prometheus + Grafana 모니터링

시스템 구성 다이어그램:

graph TB
    subgraph "External"
        Client[모바일/웹 클라이언트]
        LB[로드 밸런서]
    end
    
    subgraph "Kong Control Plane"
        CP1[Control Plane 1]
        CP2[Control Plane 2]
        DB[(PostgreSQL 클러스터)]
        CP1 <--> DB
        CP2 <--> DB
    end
    
    subgraph "Kong Data Plane"
        DP1[Data Plane 1]
        DP2[Data Plane 2]
        DP3[Data Plane 3]
        DP4[Data Plane 4]
        DP5[Data Plane 5]
        DP6[Data Plane 6]
    end
    
    subgraph "Microservices"
        UserSvc[사용자 서비스]
        ProductSvc[상품 서비스]
        OrderSvc[주문 서비스]
        PaymentSvc[결제 서비스]
        InventorySvc[재고 서비스]
    end
    
    subgraph "Infrastructure"
        Redis[(Redis 클러스터)]
        Prometheus[Prometheus]
        Grafana[Grafana]
    end
    
    Client --> LB
    LB --> DP1
    LB --> DP2
    LB --> DP3
    
    CP1 -.-> DP1
    CP1 -.-> DP2
    CP1 -.-> DP3
    CP2 -.-> DP4
    CP2 -.-> DP5
    CP2 -.-> DP6
    
    DP1 --> UserSvc
    DP2 --> ProductSvc
    DP3 --> OrderSvc
    DP4 --> PaymentSvc
    DP5 --> InventorySvc
    DP6 --> UserSvc
    
    DP1 <--> Redis
    DP2 <--> Redis
    DP3 <--> Redis
    
    DP1 --> Prometheus
    DP2 --> Prometheus
    DP3 --> Prometheus
    Prometheus --> Grafana

Workflow:

1. 클라이언트 요청이 로드 밸런서를 통해 Kong Data Plane 으로 전달
2. Kong 에서 JWT 토큰 검증 및 사용자 인증 수행
3. Rate Limiting 플러그인으로 API 호출 제한 적용
4. 요청 변환 플러그인으로 내부 API 형식에 맞게 변환
5. 로드 밸런싱을 통해 적절한 마이크로서비스로 라우팅
6. 응답 변환 및 로깅 후 클라이언트에 반환

역할:

• 트래픽 게이트웨이: 모든 API 요청의 단일 진입점
• 보안 레이어: JWT 인증, API Key 관리, IP 화이트리스트
• 트래픽 제어: Rate Limiting, Circuit Breaking
• 모니터링 허브: 메트릭 수집, 로깅, 알림

유무에 따른 차이점:

• Kong 있음: 중앙집중식 보안, 일관된 모니터링, 운영 효율성
• Kong 없음: 서비스별 개별 보안 구현, 분산된 로깅, 운영 복잡성 증가

구현 예시:

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# Kong 서비스 및 라우트 구성
_format_version: "3.0"

services:
- name: user-service
  url: http://user-service:8080
  routes:
  - name: user-api
    paths:
    - /api/v1/users
    methods:
    - GET
    - POST
    - PUT
    plugins:
    - name: jwt
      config:
        key_claim_name: kid
        secret_is_base64: true
    - name: rate-limiting-advanced
      config:
        limit:
        - 100
        - 1000
        window_size:
        - 60
        - 3600
        identifier: consumer
        
- name: product-service
  url: http://product-service:8080
  routes:
  - name: product-api
    paths:
    - /api/v1/products
    plugins:
    - name: prometheus
      config:
        per_consumer: true
    - name: proxy-cache
      config:
        request_method:
        - GET
        response_code:
        - 200
        content_type:
        - application/json
        cache_ttl: 300
        strategy: redis

consumers:
- username: mobile-app
  jwt_secrets:
  - key: mobile-app-key
    secret: your-jwt-secret-key
    
plugins:
- name: cors
  config:
    origins:
    - "https://www.example.com"
    - "https://mobile.example.com"
    methods:
    - GET
    - POST
    - PUT
    - DELETE
    headers:
    - Accept
    - Accept-Version
    - Content-Length
    - Content-MD5
    - Content-Type
    - Date
    - X-Auth-Token
    exposed_headers:
    - X-Auth-Token
    credentials: true
    max_age: 3600

실무에서 효과적으로 적용하기 위한 고려사항 및 주의할 점

최적화하기 위한 고려사항 및 주의할 점

주제와 관련하여 주목할 내용

반드시 학습해야할 내용

용어 정리

참고 및 출처

• Kong Gateway 공식 문서
• Kong Gateway GitHub 리포지토리
• Kong Inc. 공식 웹사이트
• Kong Gateway 아키텍처 가이드
• Kong Hybrid Mode 문서
• Kong DB-less Mode 가이드
• Kong Rate Limiting 플러그인 문서
• Kong Kubernetes 배포 가이드
• Kong AI Gateway 발표자료
• Kong Gateway 3.8 릴리스 노트

Kong 은 마이크로서비스 아키텍처를 위한 클라우드 네이티브, 오픈 소스 API 게이트웨이 및 서비스 메시이다.
2015 년에 출시되어 현재 Kong Inc.에서 개발 및 유지보수하고 있으며, 많은 기업과 조직에서 API 트래픽 관리, 보안, 모니터링 등을 위한 핵심 인프라로 채택하고 있다.

Kong 은 기본적으로 두 가지 에디션으로 제공된다:

• Kong Gateway 커뮤니티 에디션: 오픈 소스 버전으로 핵심 기능 제공
• Kong Gateway 엔터프라이즈 에디션: 추가적인 엔터프라이즈급 기능이 포함된 상용 버전

Kong 의 설계 철학은 ’ 모든 것이 API’ 라는 개념에 기반하며, 고성능, 확장성, 유연성을 핵심 가치로 삼고 있다.

Kong 의 핵심 아키텍처

Kong 은 다음과 같은 주요 구성 요소로 이루어져 있다:

코어 구성요소

Kong 게이트웨이: API 트래픽의 중앙 진입점으로, 요청 라우팅, 트랜스폼, 보안 등을 처리한다. OpenResty(Nginx + Lua) 위에 구축되어 높은 성능과 확장성을 제공한다.

데이터 스토어: Kong 의 설정, 라우트, 서비스, 플러그인 정보를 저장한다. PostgreSQL 과 Cassandra 를 지원하며, DB-less 모드도 제공한다.

Admin API: Kong 의 구성을 관리하기 위한 RESTful API 로, 라우트, 서비스, 플러그인 등을 동적으로 추가, 수정, 삭제할 수 있다.

플러그인 시스템: Kong 의 가장 강력한 특징 중 하나로, 다양한 기능을 모듈식으로 추가할 수 있게 해준다.

데이터 모델

Kong 의 주요 데이터 개체들은 다음과 같다:

서비스 (Services): 업스트림 API 나 마이크로서비스를 나타낸다. URL, 프로토콜, 호스트, 포트 등의 정보를 포함한다.

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{
  "name": "user-service",
  "url": "http://user-api.internal:8080"
}

라우트 (Routes): 서비스로 들어오는 요청을 매칭하기 위한 규칙을 정의한다. 경로, 호스트, 메서드 등으로 구성된다.

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{
  "name": "user-api-route",
  "paths": ["/users"],
  "methods": ["GET", "POST"],
  "service": { "id": "7fca61eb-2d6b-4a6d-8f9a-9318b413b709" }
}

소비자 (Consumers): API 를 사용하는 클라이언트나 개발자를 나타낸다. 인증 및 권한 부여에 사용된다.

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{
  "username": "app-client",
  "custom_id": "consumer-123"
}

플러그인 (Plugins): 특정 서비스, 라우트, 소비자 또는 전역 수준에서 동작할 수 있는 확장 모듈이다.

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{
  "name": "rate-limiting",
  "service": { "id": "7fca61eb-2d6b-4a6d-8f9a-9318b413b709" },
  "config": {
    "minute": 60,
    "hour": 1000,
    "policy": "local"
  }
}

트래픽 흐름

Kong 을 통과하는 API 요청의 일반적인 흐름은 다음과 같다:

1. 클라이언트가 Kong 에 API 요청을 보낸다.
2. Kong 은 요청을 라우트와 매칭한다.
3. 요청 단계 플러그인 (인증, 레이트 리밋 등) 이 실행된다.
4. 매칭된 라우트에 따라 요청이 업스트림 서비스로 전달된다.
5. 업스트림 서비스가 응답을 반환한다.
6. 응답 단계 플러그인 (로깅, 트랜스폼 등) 이 실행된다.
7. 최종 응답이 클라이언트에게 전달된다.

Kong 의 핵심 기능

1. 트래픽 제어 및 라우팅

   1. API 버전 관리: 다양한 버전의 API 를 동시에 지원하고 관리할 수 있다.
   2. 부하 분산: 여러 업스트림 인스턴스 간에 트래픽을 분산시켜 고가용성을 보장한다.

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   { "name": "user-service", "targets": [ {"target": "user-api.internal:8080", "weight": 100}, {"target": "user-api-backup.internal:8080", "weight": 50} ] }

   3. 서킷 브레이킹: 장애가 발생한 서비스로부터 트래픽을 격리하여 시스템 안정성을 유지한다.
   4. 트래픽 미러링: 실제 트래픽을 복제하여 새 버전의 API 를 테스트할 수 있다.
   5. 카나리 배포: 특정 비율의 트래픽만 새 버전의 API 로 라우팅하여 점진적인 롤아웃이 가능하다.

2. 보안 기능

   1. 인증: API 키, JWT, OAuth2, LDAP, 상호 TLS 등 다양한 인증 방법을 지원한다.

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   { "name": "jwt", "route": { "id": "e8fb37f1-5235-4c12-8e9c-06629a788593" }, "config": { "secret_is_base64": true, "key_claim_name": "kid" } }

   2. CORS: Cross-Origin Resource Sharing 을 관리하여 웹 애플리케이션의 API 접근을 제어한다.
   3. IP 제한: 특정 IP 주소 또는 범위에서의 접근을 제한한다.
   4. 봇 방지: 봇 트래픽을 감지하고 제한한다.
   5. ACME: Let’s Encrypt 와 같은 서비스를 통해 자동 SSL/TLS 인증서 발급 및 갱신을 지원한다.

3. 모니터링 및 분석

   1. 로깅: HTTP, TCP, UDP, 파일 등 다양한 대상으로 로그를 전송한다.
   2. 메트릭: Prometheus, StatsD, Datadog 등과 통합하여 성능 메트릭을 수집한다.
   3. 트레이싱: OpenTelemetry, Zipkin, Jaeger 등과 통합하여 분산 트레이싱을 지원한다.
   4. 알림: 이상 징후나 장애 상황을 감지하고 알림을 발송한다.

4. 트랜스포메이션

   1. 요청/응답 변환: 요청이나 응답의 형식을 변환한다 (XML → JSON, JSON → JSON 등).
   2. 헤더 수정: 요청이나 응답 헤더를 추가, 수정, 삭제한다.
   3. 고급 라우팅: URL 재작성, 쿼리 파라미터 수정 등을 지원한다.

5. 개발자 포털 (엔터프라이즈 에디션)

   1. Kong 엔터프라이즈 에디션에서는 다음과 같은 추가 기능을 제공한다:
      1. API 카탈로그: 제공되는 모든 API 의 목록과 문서를 제공합니다.
      2. 개발자 온보딩: API 키 발급, 사용량 확인 등 개발자 셀프 서비스 기능을 제공한다.
      3. API 분석: API 사용 현황, 성능, 오류 등을 분석할 수 있는 대시보드를 제공한다.

Kong 설치 및 구성

4.1 설치 방법

Kong 은 다양한 방식으로 설치할 수 있다:

Docker:

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# Kong 데이터베이스 준비
docker run -d --name kong-database \
  -p 5432:5432 \
  -e "POSTGRES_USER=kong" \
  -e "POSTGRES_DB=kong" \
  -e "POSTGRES_PASSWORD=kong" \
  postgres:13

# Kong 마이그레이션
docker run --rm \
  --link kong-database:kong-database \
  -e "KONG_DATABASE=postgres" \
  -e "KONG_PG_HOST=kong-database" \
  -e "KONG_PG_USER=kong" \
  -e "KONG_PG_PASSWORD=kong" \
  kong:latest kong migrations bootstrap

# Kong 시작
docker run -d --name kong \
  --link kong-database:kong-database \
  -e "KONG_DATABASE=postgres" \
  -e "KONG_PG_HOST=kong-database" \
  -e "KONG_PG_USER=kong" \
  -e "KONG_PG_PASSWORD=kong" \
  -e "KONG_PROXY_ACCESS_LOG=/dev/stdout" \
  -e "KONG_ADMIN_ACCESS_LOG=/dev/stdout" \
  -e "KONG_PROXY_ERROR_LOG=/dev/stderr" \
  -e "KONG_ADMIN_ERROR_LOG=/dev/stderr" \
  -e "KONG_ADMIN_LISTEN=0.0.0.0:8001, 0.0.0.0:8444 ssl" \
  -p 8000:8000 \
  -p 8443:8443 \
  -p 8001:8001 \
  -p 8444:8444 \
  kong:latest

Kubernetes (Helm):

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helm repo add kong https://charts.konghq.com
helm repo update
helm install kong kong/kong

패키지 관리자:

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# Debian/Ubuntu
apt-get update
apt-get install -y kong

# CentOS/RHEL
yum install -y kong

기본 구성

Kong 의 기본 구성은 kong.conf 파일을 통해 이루어진다.

주요 설정 옵션은 다음과 같다:

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# 데이터베이스 설정
database = postgres         # postgres, cassandra, off
pg_host = 127.0.0.1
pg_port = 5432
pg_user = kong
pg_password = kong
pg_database = kong

# 서버 설정
proxy_listen = 0.0.0.0:8000, 0.0.0.0:8443 ssl
admin_listen = 127.0.0.1:8001, 127.0.0.1:8444 ssl

# 로그 설정
log_level = notice          # debug, info, notice, warn, error, crit
proxy_access_log = logs/access.log
proxy_error_log = logs/error.log

DB-less 모드 사용 시 선언적 구성은 YAML 로 정의할 수 있다:

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_format_version: "2.1"
services:
- name: user-service
  url: http://user-api.internal:8080
  routes:
  - name: user-api-route
    paths:
    - /users
    methods:
    - GET
    - POST
  plugins:
  - name: rate-limiting
    config:
      minute: 60
      hour: 1000

Admin API 사용

Kong 의 Admin API 를 사용하여 서비스, 라우트, 플러그인 등을 관리할 수 있다:

서비스 생성:

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curl -i -X POST http://localhost:8001/services \
  --data name=example-service \
  --data url='http://mockbin.org'

라우트 생성:

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curl -i -X POST http://localhost:8001/services/example-service/routes \
  --data 'paths[]=/example' \
  --data name=example-route

플러그인 추가:

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curl -i -X POST http://localhost:8001/services/example-service/plugins \
  --data name=rate-limiting \
  --data config.minute=5 \
  --data config.policy=local

Kong 플러그인 시스템

Kong 의 플러그인 시스템은 핵심 기능을 확장하는 강력한 방법을 제공한다.

핵심 플러그인 카테고리

인증 및 보안:

• basic-auth: 기본 인증
• key-auth: API 키 인증
• jwt: JSON Web Token 인증
• oauth2: OAuth 2.0 인증
• acl: 접근 제어 목록

트래픽 제어:

• rate-limiting: 요청 속도 제한
• request-termination: 특정 조건에서 요청 종료
• response-ratelimiting: 응답 기반 속도 제한
• proxy-cache: 응답 캐싱

로깅 및 모니터링:

• file-log: 파일에 로그 기록
• http-log: HTTP 엔드포인트로 로그 전송
• tcp-log: TCP 서버로 로그 전송
• udp-log: UDP 서버로 로그 전송
• prometheus: Prometheus 메트릭 노출

트랜스포메이션:

• request-transformer: 요청 변환
• response-transformer: 응답 변환
• correlation-id: 상관 관계 ID 추가

플러그인 구성 예제

레이트 리밋 설정:

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{
  "name": "rate-limiting",
  "service": { "id": "5fd1z584-1adb-40a5-c042-63b19db421d1" },
  "config": {
    "second": 5,
    "minute": 30,
    "hour": 100,
    "policy": "redis",
    "redis_host": "redis.internal",
    "redis_port": 6379,
    "redis_timeout": 2000
  }
}

JWT 인증 설정:

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{
  "name": "jwt",
  "service": { "id": "5fd1z584-1adb-40a5-c042-63b19db421d1" },
  "config": {
    "claims_to_verify": ["exp", "nbf"],
    "key_claim_name": "kid",
    "secret_is_base64": false
  }
}

CORS 플러그인 설정:

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{
  "name": "cors",
  "service": { "id": "5fd1z584-1adb-40a5-c042-63b19db421d1" },
  "config": {
    "origins": ["https://example.com"],
    "methods": ["GET", "POST", "PUT", "DELETE"],
    "headers": ["Authorization", "Content-Type"],
    "exposed_headers": ["X-Auth-Token"],
    "credentials": true,
    "max_age": 3600
  }
}

커스텀 플러그인 개발

Kong 은 Lua 로 작성된 커스텀 플러그인을 지원한다.

기본 구조는 다음과 같다:

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-- myPlugin.lua
local plugin = {
  PRIORITY = 1000,
  VERSION = "1.0.0",
}

-- 플러그인 구성 스키마 정의
function plugin:schema()
  return {
    name = "my-plugin",
    fields = {
      { config = {
          type = "record",
          fields = {
            { some_field = { type = "string", required = true } },
          },
        },
      },
    },
  }
end

-- 요청 처리 단계
function plugin:access(conf)
  -- 요청이 들어올 때 수행할 로직
  kong.log.info("MyPlugin executing with conf: ", conf.some_field)
  
  -- 헤더 추가 예제
  kong.service.request.set_header("X-My-Header", "Hello World")
end

-- 플러그인 모듈 반환
return plugin

플러그인 등록을 위한 kong.conf 설정:

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plugins = bundled,my-plugin

lua_package_path = /path/to/custom/plugins/?.lua;

Kong 고급 주제

하이브리드 모드

Kong 의 하이브리드 모드는 데이터 플레인 (DP) 과 컨트롤 플레인 (CP) 을 분리하여 대규모 분산 배포를 가능하게 한다:

컨트롤 플레인 설정:

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role = control_plane
cluster_cert = /path/to/cluster.crt
cluster_cert_key = /path/to/cluster.key

데이터 플레인 설정:

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role = data_plane
cluster_cert = /path/to/cluster.crt
cluster_cert_key = /path/to/cluster.key
cluster_control_plane = control-plane.example.com:8005

멀티 테넌시

Kong Enterprise 에서는 워크스페이스 (Workspace) 를 통해 멀티 테넌시를 지원한다:

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# 워크스페이스 생성
curl -X POST http://localhost:8001/workspaces \
  --data name=team-finance

# 워크스페이스별 서비스 생성
curl -X POST http://localhost:8001/team-finance/services \
  --data name=billing-api \
  --data url=http://billing.internal:8080

서비스 메시 통합

Kong Mesh 는 Kong 과 함께 작동하는 서비스 메시 솔루션으로, 다음과 같은 기능을 제공한다:

• mTLS 를 통한 서비스 간 암호화된 통신
• 트래픽 컨트롤 (서킷 브레이킹, 타임아웃, 재시도 등)
• 메시 내부 트래픽 정책 적용
• 멀티 클러스터 연결

고가용성 설정

프로덕션 환경에서 Kong 의 고가용성을 보장하기 위한 설정:

• 로드 밸런서 사용: 여러 Kong 인스턴스 앞에 로드 밸런서를 배치하여 트래픽을 분산
• 데이터베이스 복제: PostgreSQL 또는 Cassandra 클러스터 구성으로 데이터 내구성 확보
• 지역적 분산: 여러 지역에 Kong 인스턴스를 배포하여 지연 시간 최소화 및 장애 격리

선택 시 고려 사항

API 게이트웨이 선택 시 고려해야 할 주요 요소:

1. 성능 요구 사항:

   • 초당 처리해야 할 요청 수
   • 응답 시간 요구 사항
   • 리소스 사용량 (메모리, CPU)

2. 배포 환경:

   • 온프레미스 vs 클라우드
   • 컨테이너 오케스트레이션 (Kubernetes 등) 과의 통합
   • 멀티 클라우드/하이브리드 클라우드 요구 사항

3. 기능 요구 사항:

   • 인증 및 권한 부여 메커니즘
   • 트래픽 관리 기능
   • 모니터링 및 로깅 필요성
   • 개발자 포털 요구 사항

4. 비용 및 라이선스:

   • 오픈 소스 vs 상용 솔루션
   • 지원 서비스 필요성
   • 총 소유 비용 (TCO) 분석

실제 사용 사례 및 성공 사례

기업 사례 연구

1. 글로벌 금융 서비스 회사:

   • 과제: 레거시 시스템과 마이크로서비스 간의 통합
   • 솔루션: Kong 을 통해 통합 레이어 구축, JWT 인증, 레이트 리밋 구현
   • 결과: API 호출 지연 시간 50% 감소, 개발자 생산성 향상

2. 전자 상거래 플랫폼:

   • 과제: 확장 가능한 API 인프라 구축, 제 3 자 통합 지원
   • 솔루션: Kong 의 플러그인 시스템을 활용한 맞춤형 인증 및 로깅 솔루션
   • 결과: API 온보딩 시간 75% 단축, 시스템 안정성 향상

3. 의료 정보 서비스:

   • 과제: 규정 준수 (HIPAA) 및 보안 강화
   • 솔루션: Kong 의 보안 플러그인과 세분화된 접근 제어로 규정 준수 보장
   • 결과: 보안 감사 간소화, 규정 위반 위험 감소

Kong 배포 모범 사례

1. 인프라 설계:

   • 프로덕션 환경에서는 최소 3 개의 Kong 인스턴스 배포
   • 데이터베이스 클러스터링 및 백업 전략 구현
   • 블루/그린 배포 전략으로 무중단 업데이트

2. 보안 강화:

   • Kong Admin API 에 대한 접근 제한
   • 민감한 데이터 암호화
   • 정기적인 보안 감사 및 취약점 스캔

3. 모니터링 및 로깅:

   • 핵심 메트릭 모니터링: 응답 시간, 오류율, 요청 볼륨
   • 중앙 집중식 로깅 솔루션 구현
   • 알림 시스템 설정

4. 성능 최적화:

   • 적절한 캐싱 전략 구현
   • 불필요한 플러그인 비활성화
   • 하드웨어 리소스 적절히 할당

용어 정리

참고 및 출처