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MSA 아키텍쳐 구현을 위한 API 게이트웨이의 이해 #2

API 게이트웨이 기반의 디자인 패턴

조대협 (http://bcho.tistory.com)



API 게이트 웨이는 여러개의 엔드포인트를 설정하고, 각 엔드포인트 마다 메세지 흐름을 워크 플로우 엔진 설정을 통해서 API 에 대한 Mediation, Aggregation 설정을 할 수 있는 미들웨어 이다. 쉽게 말하면 설정과 프로그래밍이 가능한 툴일 뿐이다. 그래서, API 게이트 웨이를 도입한다고 게이트웨이가 재 역할을 하는 것이 아니라, 게이트웨이 를 이용하여 적절한 게이트 웨이 아키텍쳐를 설계해야 한다. 


여기서는 API 게이트 웨이를 이용한 아키텍쳐 설계시 참고할 수 있는 디자인 패턴에 대해서 소개 한다. 

※ 이 패턴들은 예전에 ESB 기반으로 SOA 프로젝트를 했을 때 사용했던 패턴으로 일반적인 이론이 아니라 실제 적용 및 검증을 거친 패턴이다.


다중 API 게이트웨이 아키텍쳐


API 게이트 웨이를 배포할때는 하나의 게이트웨이가 아니라 용도나 목적에 따라서 게이트 웨이를 분리하는 전략을 취할 수 있다. 몇가지 분리 패턴에 대해서 알아보도록 하자

내부 게이트웨이와 외부 게이트 웨이 엔드포인트 분리

가장 유용한 패턴중의 하나는 외부 서비스용 게이트웨이와 내부 서비스용 게이트웨이를 분리하는 방안이다. 물리적으로 게이트 웨이 자체를 두개로 나누는 방법도 있지만, 하나의 게이트웨이에서 엔드포인트를 내부용과 외부용으로 분리하는 방안이다.




<그림. 외부 및 내부 게이트웨이를 분리한 패턴>


같은 내부 API를 외부와 내부로 나눠서 서비스를 하되, 외부 엔드포인트에 대해서는 인증/인가 로직을 거치도록 한다.

내부 API 엔드포인트는 내부 IP를 가지도록 하고, 방화벽 안에서만 오픈하되 별도의 인증/인가 로직을 거치지 않고 내부 서버들이 API를 호출하는데 사용할 수 있도록 한다. 


파일 업/다운로드 엔드포인트 분리


API 게이트웨이는 내부 구조는 쓰레드 풀 기반의 멀티 쓰레드나 또는 비동기 IO 기반의 싱글 쓰레드 모델을 사용한다.

쓰레드 풀 모델은 톰캣같은 WAS와 비슷한 모델로, 쓰레드 풀내의 하나의 쓰레드가 하나의 API 요청에 대해서 응답까지 모두 처리하는 모델로, API 요청이 들어오면 응답을 보낼때 까지 그 쓰레드는 해당 API 호출에 의해서 점유 된다 그래서, 이러한 모델의 API 게이트웨이는 일반적인 WAS와 마찬가지로 동시에 서비스 할 수 있는 트렌젝션 수가 쓰레드풀의 전체수밖에 되지 않는다.

싱글 쓰레드 모델은 비동기 IO 기반의 방식으로 멀티 쓰레드 모델에 비해서 많은 클라이언트를 처리할 수 있다.

(비동기 IO에 대한 개념은 http://bcho.tistory.com/881 을 참고하기 바란다. Node.js가 대표적인 비동기 IO 기반의 싱글 쓰레드 모델이다.)

파일 업로드나 다운로드와 같은 트렌젝션은 CPU는 많이 사용하지 않지만, 요청 처리에 시간이 많이 걸리는 작업이기 때문에, 쓰레드 풀 형태의 API 게이트 웨이 제품에서는 파일 업/다운로드에 쓰레드가 오랫동안 잡혀있기 때문에, 서비스를 할 수 있는 유휴 쓰레드 수가 적게 되고, 다른 일반 API 서비스에 영향을 줄 수 있다.

싱글 쓰레드 기반의 비동기 IO 게이트웨이의 경우에는 비동기 IO이기 때문에 파일 업/다운로드에는 다소 유리할 수 있지만, 네트워크 대역폭을 상당 부분 소모해버리기 때문에 마찬가지로 다른 API  서비스를 하는데 영향을 줄 수 있다.

그래서 이러한 파일 업/다운로드는 가급적이면 게이트 웨이를 거치지 않고 별도의 독립된 엔드포인트나 프록시를 사용하는 것이 좋은데, 다음은 별도의 프록시를 넣는 아키텍쳐 설계 방식의 예이다.

 


<그림. 파일 업/다운로드를 API 게이트웨이에서 분리해내는 방법>


1. API 클라이언트가 파일 서버에 API를 이용하여 파일 다운로드를 요청한다.

2. 파일 서버는 API에 대한 응답으로 파일을 바로 내리는 것이 아니라, 파일을 다운로드 받을 수 있는 URL과 함께, 임시 인증 토큰을 발급(현재 API 클라이언트에 IP 에만 유효하고, 특정시간 예를 들어 발급후 30분 이내만 사용이 가능한 토큰)하여, API 클라이언트에게 리턴한다.

3. API 클라이언트는 2에서 받은 URL로 임시 인증 토큰과 함께 파일 다운로드를 파일 다운로드 프로젝시를 통해서 요청한다.

4. 파일 다운로드 프록시는 임시 인증 토큰을 인증한 다음에, 파일 다운로드를 수행한다.


파일 다운로드 프록시는 일반적인 리버스 프록시 (HA Proxy, Nginx,Apache)등을 사용할 수 있으며 여기에 간단하게 다운로드용 임시 인증 토큰 로직을 넣으면 된다. 또는 아마존 클라우드의 CDN과 같은 서비스들도 임시 다운로드 토큰과 같은 서비스를 제공하기 때문에, CDN 사용시에도 유사하게 적용할 수 있는 아키텍쳐이다.


특수 목적 엔드포인트 분리


파일 업로드/다운로드 엔드 포인트를 분리한 것 처럼, 특수 목적의 엔드포인트는 별도의 API 게이트웨이로 분리해 내는 것이 좋다.

예를 들어 인증등이 없이 고속으로 많은 로그를 업로드 하는 엔드 포인트같은 경우, 부하량이 많기 때문에 다른 일반 API 엔드포인트에 부담을 주지 않기 위해서 분리 할 수 있다.


트렌젝션 ID 추적 패턴


MSA 아키텍쳐를 기반으로 하게 되면, 클라이언트에서 호출된, 하나의 API 요청은 API 게이트웨이와 여러개의 서버를 거쳐서 처리된 후에, 최종적으로 클라이언트에 전달된다.

만약에 중간에 에러가 났을 경우, 어떤 호출이 어떤 서버에서 에러가 났는지를 연결해서 판단해야 할 수 가 있어야 한다. 예를 들어 서버 A,B,C를 거쳐서 처리되는 호출의 경우 서버 C에서 에러가 났을때, 이 에러가 어떤 메세지에 의해서 에러가 난 것이고, 서버 A,B에서는 어떻게 처리되었는 찾으려면, 각 서버에서 나오는 로그를 해당 호출에 대한 것인지 묶을 수 있어야 한다.

하나의 API 호출을 트렌젝션이라고 정의하자, 그리고 각 트렌젝션에 ID를 부여하자. 그래서 API 호출시, HTTP Header에 이 트렌젝션 ID를 넣어서 서버간의 호출시에도 넘기면 하나의 트렌젝션을 구별할 수 있다.

여기에 추가적인 개념이 필요한데, 서버 A,B,C가 있을때, API 서버 B가 하나의 API 호출에서 동 두번 호출된다고 가정하자. 그러면 에러가 났을때 B 서버에 있는 로그중에, 이 에러가 첫번째 호출에 대한 에러인지, 두번째 호출에 대한 에러인지 어떻게 구분할까?

아래 그림을 서버 A->B로의 첫번째 호출과, 두번째 호출 모두 트렌젝션 ID가 txid:1로, 이 txid로는 구별이 불가하다.

 


<그림. 단일 트렌젝션 ID를 사용했을때 문제>

그래서 이러한 문제를 해결하기 위해서는 글로벌 트렌젝션 ID(gtxid)와, 로컬 트렌젝션 ID (ltxid)의 개념을 도입할 수 있다.

API 호출을 하나의 트렌젝션으로 정의하면 이를 글로벌 트렌젝션 gtx라고 하고, 개별 서버에 대한 호출을 로컬 트렌젝션 ltx라고 한다. 이렇게 하면 아래 그림과 같이 하나의 API호출은 gtxid로 모두 연결될 수 있고 각 서버로의 호출은 ltxid로 구분될 수 있다

※ 사실 이 개념은 2개 이상의 데이타 베이스를 통한 분산 트렌젝션을 관리하기 위한 개념으로, 글로벌 트렌젝션과 로컬 트렌젝션의 개념을 사용하는데, 그 개념을 차용한것이다.

 


<그림. 글로벌 트렌젝션과 로컬 트렌젝션 개념을 이용한 API 트렌젝션 추적 방법>


이런 글로벌 트렌젝션과 로컬 트렌젝션 개념을 API 게이트웨이와 연동하여 아키텍쳐를 설계하면 다음과 같은 모양이된다.

다음 그림을 보자.

 


<그림, gtxid,ltxid를 이용한 API 트렌젝션 추적 아키텍쳐>


API 클라이언트는 API를 호출한다. API 클라이언트는 트렌젝션 ID에 대한 개념이 없다.

API 게이트 웨이에서, HTTP 헤더를 체크해서 x-gtxid (글로벌 트렌젝션 ID)가 없으면 신규 API  호출로 판단하고 트렌젝션 ID를 생성해서 HTTP 헤더에 채워 넣는다. 로컬 트렌젝션 ID로 1로 세팅한다.

2번에서, API 서버 A가 호출을 받으면, 서버 A는 헤더를 체크하여 ltxid를 체크하고, ltxid를 하나 더 더해서, 로그 출력에 사용한다. 같은 gtxid를 이용해서 같은 API호출임을 알 수 있고, ltxid가 다르기 때문에 해당 API서버로는 다른 호출임을 구별할 수 있다.

이런식으로 서버B,C도 동일한 gtxid를 가지지만, 다른 ltxid를 갖게 된다.

각 API 서버는 이 gtxid와  ltxid로 로그를 출력하고, 중앙에서 로그를 수집해서 보면, 만약에 에러가 발생한 경우, 그 에러가 발생한 gtxid로 검색을 하면, 어떤 어떤 서버를 거쳐서 트렌젝션이 수행되었고 어떤 서버의 몇번째 호출에서 에러가 발생하였는지 쉽게 판별이 가능하다.

작은 팁중에 하나로, 자바로 API 서버를 개발할 경우 서블릿 필터를 넣어서, gtxid가 헤더로 들어오면 이 gtxid를 TheadLocal 변수에 저장하고, ltxid는 새로 생성해서 ThreadLocal 변수에 저장 해놓으면, 로그를 출력할때 ThreadLocal 변수에 있는 gtxid와 ltxid를 꺼내서 같이 출력하면 번거롭게 클래스의 메서드등으로 gtxid와 ltxid를 넘길 필요가 없다.  그리고 로그 수집은 SL4J나 Log4J와 같은 일반 로깅 프레임웍을 이용해서 gtxid와 ltxid 기반으로 로그를 출력하고 출력된 로그를 파일이 아니라 logstash를 이용해서 모아서, ElasticSearch에 저장하고, Kibana로 대쉬 보드를 만들면, 손쉽게 트렌젝션 ID기반으로 API 호출 로그 추적이 가능해진다.




MSA 아키텍쳐 구현을 위한 API 게이트웨이의 이해 #1

조대협 (http://bcho.tistory.com)


MSA(마이크로 서비스 아키텍쳐, 이하 MSA)와 함께 근래에 떠오르고 있는것이 API 게이트 웨이이다. API 게이트웨이는 API서버 앞단에서 모든 API 서버들의 엔드포인트를 단일화하여 묶어주고 API에 대한 인증과 인가 기능에서 부터 메세지에 따라서 여러 서버로 라우팅 하는 고급기능 까지 많은 기능을 담당할 수 있다.

API 게이트웨이의 시작은 MSA가 SOA(서비스 지향 아키텍쳐)에서 시작한것 처럼 ESB (Enterprise Service Bus)에서 부터 시작 되었다. 그래서 ESB의 대부분의 컨셉을 많이 승계했는데, ESB의 실패와 단점을 보완해서 만들어진 사상이 API 게이트웨이이다. ESB가 SOAP/XML 웹서비스 기반의 많은 기능을 가지는 구조였다면, API 게이트 웨이는 JSON/REST 기반에 최소한의 기능을 처리하는 경량화 서비스 이다. 그리고 ESB는 SOA의 사상에서 개념적으로 탄생한 솔루션이라면, API 게이트 웨이는 ESB의 실패와, MSA, REST 구현 사례를 통해서 필요에 의해서 탄생한 솔루션이기 때문에, 그 실용성이 차이가 난다.


MSA에 대한 개념은 http://bcho.tistory.com/948 를 참고하기 바라며, 이 글은 API 게이트웨이에 대한 바른 이해를 돕고, API 게이트웨이를 도입하고자 하는데 필요한 내용을 서술하고자 한다.


API 게이트웨이의 주요 기능


먼저 API 게이트웨이의 주요 기능에 대해서 알아보자


인증/인가에 관련된 기능


API 게이트웨이의 가장 기본적인 기능은 API 에 대한 인증과 인가 관련 기능이다. 인증은, API 를 호출하는 클라이언트에 대한 identity(신분)를 확인 해주는 기능이고, 인가는 클라이언트가 API를 호출할 수 있는 권한이 있는지를 확인해주는 기능이다. 

쉽게 이야기 하면 내가 페이스북 계정을 가지고 있는 사용자가 맞는지 , API 호출시 어느 권한 (일반사용자, 관리자 권한)까지 호출할 수 있는지를 판단하여 API 호출을 허가하는 기능이라고 볼 수 있다.


API 토큰 발급


인증 인가를 거칠때 마다 매번 사용자의 인가/인증 절차를 거치기는 불편하다. 사용자로 부터 매번 사용자 ID와 비밀 번호를 받기는 번거롭고, 그렇다고 사용자 ID와 비밀 번호를 저장해놓는 것은 해킹의 빌미를 제공한다.

그래서 보통 사용하는 방식이 토큰이라는 방식을 사용하는데, 사용자 인가가 끝나면, 사용자가 API를 호출할 수 있는 토큰을 발급해준다. API 서버는 이 토큰으로 사용자의 identity 와 권한을 확인한후, API 호출을 허가해준다.


API 게이트 웨이는 클라이언트를 인증한 후, 이러한 API 토큰을 생성 및 발급해주는 역할을 한다.


 

<그림. 일반적은 토큰 발급 절차>


토큰 발급을 위해서는 먼저 클라이언트를 인증해야 한다.


클라이언트를 인증하는 방법은 가장 간단하게 사용자의 id와 password를 넣는 방법에서 부터, 공인 인증서를 이용하는 방법, 지문이나 OTP (One time password) 등을 이용하는 방법등 다양한 방법이 있다. 각 보안 요건에 요구 되는 다양한 방식에 따라서 클라이언트를 인증한 후에, apitoken을 발급하게 된다.


이때, 클라이언트에 대한 인증은 직접적으로 API 게이트웨이가 하지 않고 뒷단에 있는 인증 서버가 이를 수행하는데, 간단하게는 내부 계정 관리를 위한 Active Directory, LDAP 또는 RDBMS등이 될 수 도 있으며, 외부 인증 서버로는 예를 들어서 온라인 게임 서비스에 가입할때, 페이스북 계정을 사용하는 경우, 온라인 게임 서버가 페이스북에 이 사용자의 인증을 요청하고, 페이스북이 인증을 해주면 온라인 게임서버가 apitoken을 발급해주는 흐름등을 들 수 있다.


그래서 API 게이트웨이의 중요한 기능중의 하나는 다양한 인증 서버와 연계가 가능한 것이 좋다.


이렇게 발급된 토큰을 API를 호출할 수 있는 권한 정보와 연관이 되는데, 이 권한 정보를 토큰 자체에 저장하느냐 또는 서버에 저장해놓느냐에 따라서 두 가지 종류로 나눌 수 있다.

토큰 자체가 이러한 정보를 갖는 형태를 클레임 기반의 토큰 (Claim based token)이라고 하는데, 근래에 유행하는 JWT (JSON Web Token)이나 SAML 토큰등이 이에 해당한다. 예를 들어 토큰 자체가 아래와 같은 정보를 가지고 있는 형태라고 생각하면 된다. 


{

“name”:”Terry”,

“role”:[“admmin”,”enduser”]

“org”:”petstore”

}

<그림. 클레임 기반의 토큰 예>

JWT가 이러한 형태의 토큰인데 JWT에 대한 자세한 설명은 http://bcho.tistory.com/999 와 http://bcho.tistory.com/1000 를 참고하기 바란다.

클레임 기반의 토큰이 아닌 경우, 이러한 클레임 정보를 서버에 저장해놓게 되는데, 클라이언트로는 unique한 string만을 리턴해주는 경우이다.

 


<그림. 서버에 토큰을 저장하는 경우>


이 서버 기반의 토큰이 현재 일반적으로 가장 많이 사용되는 형태인데, token에 연관되는 정보가 서버에 저장되기 때문에 안전하고, 많은 정보를 저장할 수 있으며, token에 대한 정보를 수정하기가 용이하다. 그러나 서버단에서 별도의 토큰 저장소를 유지해야 하기 때문에 구현 노력이 더 높게 든다. 토큰은 매 API 호출마다 정보를 가지고 와야 하기 때문에, DBMS와 같은 FILE IO 기반의 저장소 보다는 redis, memcached와 같이 메모리 기반의 고속 스토리지를 사용하는 것이 좋다.


클레임 기반의 토큰은 이러한 토큰 저장소가 필요 없다는 장점이 있어서 구현은 용이하지만, 토큰 자체에 클레임 정보가 들어가 있기 때문에, 토큰의 길이가 커지기 때문에 일정 양 이상의 정보를 담기가 어려우며, 한번 발급된 토큰은 변경이 어렵다. 예를 들어 role:admin으로 관리자 권한으로 발급된 토큰은 서버쪽에서 파기가 불가능하기 때문에 토큰 통제가 어렵다는 단점을 가지고 있다. 그래서, 클레임 기반의 토큰을 사용할때는 토큰의 유효기간을 둬서 반드시 강제적으로 토큰을 주기적으로 재발급 받도록 하는 것이 좋다.


엔드포인트별 API 호출 인증


Apitoken이 발급되었으면, 클라이언트는 이 apitoken을 이용하여 API를 호출하는데, 이 때 API 게이트웨이는 apitoken을 검증함으로써 API 호출을 승인할지 여부를 결정한다.

서버에 토큰 정보가 저장되는 형태의 경우 매 API 호출 마다 해당 apitoken을 가지고 연관 정보를 토큰 저장소로 부터 읽어와서 비교한후, 그 정보를 기반으로 API 호출 가능 여부를 결정한다.

 




<그림. Apitoken을 이용한 API 호출 인증>


클레임 기반의 토큰의 경우에는 이러한 작업이 없이 그냥 API 게이트 웨이에서 apitoken을 까보고, 그 안에 있는 내용을 가지고 API 호출 가능 여부를 결정한다.


이렇게 api token으로 인증을 하는 방법이 일반적인 방법이지만, 서버대 서버간의 통신은 내부 서버의 경우 별도의 인증 없이 API 를 제공하는 경우도 있고, 외부 서버와의 통신은 특정 ip 주소와 통신을 허용 하거나 높은 보안을 요구하는 경우 양방향 SSL등의 인증 방식을 사용함으로써 apitoken없이도 API 호출을 인증하는 방법도 있다..

이렇게 각각의 클라이언트나 서비스 별로 제공되는 엔드포인트에 대해서 API 인증 방식이 다르기 때문에, API 게이트웨이에서는 각 엔드 포인트 별로 다양한 형태의 인증 방식을 제공해야 한다. API 게이트를 이용하여 다양한 엔드포인트를 통해 서비스를 제공하는 방법은 뒤에서 다시 설명하도록 한다.


엔드포인트별 API 요청 인가


인증(Authentication)과 인가(Authorization)은 다른 의미를 갖는데, API를 호출 하는 것이 Terry가 맞다는 것을  확인 해주는 것을 인증이라고 한다면, 이 Terry가 이 API를 호출할 수 있는 권한이 있는 것을 확인해주는 것이 인가(Authorization)이다. 쉽게 생각하면, 일반 사용자용 API와 관리자용 API를 생각하면 이해가 쉽다.


이렇게 권한을 제어하는 방식은 여러가지가 있는데, 각 개별 권한을 토큰에 부여 하는 방식과 역할(ROLE) 기반으로  권한을 부여하는 방식이 대표적이다.


개별 권한을 토큰에 부여 하는 방식은 다양한 권한 정책을 세밀하게 관리할 수 있다는 장점을 가지고 있다.

 


<그림. 토큰에 역할을 부여하는 방식>


토큰에 제한적으로 권한을 부여할 수 있다는 장점을 가지고 있는데, 페이스북이 이런 형태의 권한 통제 모델을 사용한다. 

https://developers.facebook.com/docs/facebook-login/permissions/v2.2?locale=ko_KR

에 보면 api 토큰에 연동할 수 있는 권한 리스트들이 있는데, 페이스북의 써드파티 애플리케이션을 보면, 페이스북의 API의 권한을 일부 요청 하는 형태로 토큰에 권한을 연결한다.


그렇지만,이 방식의 경우에는 권한의 종류가 많을 경우, 관리가 어려워 지고 복잡해지기 때문에, 일반적으로 역할(ROLE)기반으로 권한을 관리 하는 방식을 많이 사용한다.


직접 권한을 토큰에 연결하는 것이 아니라, 역할이라는 개념을 두고, 역할별로 권한을 연결한 다음에, 이 역할을 토큰에 부여하는 개념이다 쉽게 이야기 하면, 관리자용 기능과 일반 사용자용 기능을 분리한 다음에, 관리자나 일반 사용자와 같은 역할(ROLE)을 토큰에 부여하는 방식이다. 이를 RBAC (Role Based Access Control)이라고 한다.


이 RBAC 기반으로 하면, 통제 해야 하는 권한의 숫자가 줄어들기 때문에, 다음과 같이 엔드포인트를 나눠서 권한 접근 제어가 가능하다. (예를 들어 총 권한이 100개가 있다고 했을때, 이를 관리자용 기능과 일반 사용자용 기능으로 나누어 버리면, 관리해야 하는 두개의 권한 집합을 나뉘어 진다.) 


이런 경우 관리자용 API 엔드포인트(/service/admin), 일반 사용자용 API 엔드포인트(/service/users) 두 개로 나눈 다음에, apitoken에 권한을 admin,user 두가지 종류로 정의한 후에, /service/admin 엔드포인트에서는 api token이 admin 권한이 있을 경우에만, 호출을 허용하도록 하면 된다. 


 

<그림. 역할(ROLE)별로 엔드포인트를 나눠서 권한 인가를 하는 구조>

API 라우팅


API 게이트웨이에서 다음으로 유용한 기능중의 하나가 API 호출을 라우팅 하는 기능이다. 같은 API라도 사용하는 서비스나 클라이언트에 따라서 다른 엔드포인트를 이용해서 서비스를 제공하거나, 데이타 센터가 여러개일때, 데이타 센터간의 라우팅등을 지원하는 기능이다. 주요 기능들을 보면 다음과 같다.


백엔드 API 서버로의 로드 밸런싱


가장 기본적인 기능으로는 로드밸런서 기능이다. API 게이트 웨이 뒷단에 다수의 API 서버가 있다고 할때, 여러개의 API 서버로 부하를 분산하는 기능이 필요하다.

 


<그림. API 게이트 웨이를 통한 API 서버로의 로드 밸런싱>


단순하게 Round Robin 방식으로 부하를 분산하는 기능뿐만 아니라, 각 서버 하드웨어에 따라 부하를 가중치를 줘서 분산하는 기능등을 고려해볼 수 있겠고, 무엇보다 중요한 기능은 API 서버가 장애가 났을때 이를 감지해서 로드 밸런싱 리스트에서 빼고, 복구 되었을때 다시 로드 밸런싱 기능에 넣는 기능들이 필요하다.


단순하게, HA Proxy와 같은 L4의 기능처럼, 뒷단의 서버가 살아 있으면 부하를 보내고 죽었으면 부하를 안보내는 기능에서 부터, 고급 기능으로는 API 서버가 Hang up (멈춤)에 걸렸을 때 이를 인지해서 부하를 안보내는 기능등을 고려해볼 수 있다. 이러한 고급 기능은 API 서버의 애플리케이션 상태를 인지해야 하기 때문에 단순히 IP 포트가 살아 있음을 가지고 판단 하는 것이 아니라 쓰레드 수, 응답 시간등으로  서버의 장애 상태를 판단해야 한다.  


서비스 및 클라이언트 별 엔드포인트 제공


또 다른 유용한 기능중의 하나는, 같은 API를 여러개의 엔드포인트를 통해서 서비스를 제공할 수있다는 점인데, 하나의 시스템이 다양한 서비스나, 다양한 클라이언트등으로 서비스를 제공할때, 각각 다른 서비스 별 또는 클라이언트 별로 다른 엔드포인트를 제공할 수 있다.

예를 들어서 IOT 플랫폼 서비스가 있다고 하자. 이 플랫폼은 REST API를 제공하는데, 이를 통해서 센서로 부터 데이타를 수집해서 분석하는 시스템이라고 가정하자.

이 시스템은 선박용 서비스, 비행기용 서비스, 차량용 서비스를 지원한다고 가정하자.

각 서비스별로 API의 특성이나 노출되는 API가 다소 다를 수 있는데, 각 서비스 별로

  • 선박용 /ships/
  • 비행기용 /airplanes/
  • 차량용 /cars/

라는 식으로 각각의 다른 엔드 포인트를 제공할 수 있다.

그리고, 이 서비스에서는 센서로 부터 데이타를 수집하는 시나리오와, 관리자가 웹을 통해서 시스템을 관리하기 위한 API가 있다고 가정하면, 앞의 API는 다음과 같이 클라이언트의 종류에 따라서 분리 될 수 있다.


  • 선박 센서용 /ships/sensors/, 선박 관리자 웹 /ships/admin
  • 비행기 센서용 /airplanes/sensors/, 비행기 관리자용 /airplanes/admin
  • 차량 센서용 /cars/sensors, 차량 관리자용 /cars/admin

그리고 각각의 엔드포인트 별로 노출(expose)하는 API를 다르게 할 수 있다.

 


< 그림. API를 엔드포인트 별로 다르게 노출>


API 게이트 웨이는 API 서버가 공통적인 API를 가지더라도, 각 서비스나 클라이언트 타입에 따라서 각각 다른 API 를 선별적으로 서비스 할 수 있도록 해준다.


※ 실제로 멀티 서비스를 제공하는 플랫폼형태의 경우에는 이 기능이 매우 유용하다.특히 같은 API라도 클라이언트의 종류에 따라서 인증 방식이 다를 수 있고 보안 메커니즘이 다를 수 있다.


메세지 또는 헤더기반 라우팅


라우팅에서 유용한 기능중의 하나는 메세지 내용을 기반으로 하는 라우팅이다. 예를 들어 그림과같이 HTTP 헤더에 country code가 있을 경우, country code에 따라서 유럽에 있는 API를 호출하거나 또는 미국에 있는 API 서버를 호출할 수 있도록 Routing을 할 수 있다.

 


<그림. 메세지 기반의 글로벌 라우팅 예시>


특히 글로벌 단위로 배포되는 시스템인 경우 각 데이타 센터간에 메세지를 라우팅 시키는데 유용하게 사용할 수 있다. 위의 예에서 처럼, 특정 데이타 센터로 조건에 따라 라우팅을 할 수 도 있고, 또는 중앙 집중형 시스템의 경우, 각 지역에 API 게이트 웨이를 두고, 클라이언트는 가까운 API  게이트 웨이를 호출하지만, 중앙 데이타 센터에만 있는 API 서버의 경우 중앙 데이타 센터로 호출을 라우팅 할 수 있다.


데이타 복제가 필요할 경우, 미국에 있는 API 게이트웨이로 호출하면 API 게이트 웨이가 미국 API서버와, 유럽 API 서버를 동시에 호출해서, 업데이트성 트렌젝션을 모든 데이타 센터에 복제함으로써 API를 통한 데이타 복제가 가능해진다.

라우팅에 있어서 고려해야할 사항은 먼저 메세지에 대한 라우팅인데, REST API를 기준으로 설명하면, REST API는 HTTP URL,HTTP Header,HTTP Body 3가지로 구분이 된다.


메세지를 기반으로 라우팅을 하기 위해서는 API 게이트 웨이가 이 메세지를 파싱해야 한다.

예를 들어 country_code가 HTTP Body에 JSON으로 다음과 같이 들어가 있다고 가정하자


{

“country_code”:”US”

  :

}


이 경우 이 API 호출에 대해서 라우팅 정보를 추출하기 위해서 매번 HTTP Body에 있는 JSON을 API 게이트웨이가 파싱해서 열어봐야 한다. 이는 빠르게 메세지가 통과해야 하는 API 게이트웨이의 역할에 많은 부담을 준다. 만약에 이러한 라우팅 정보를 HTTP Header로 옮긴다면, HTTP Body는 파싱하지 않고, Header만 파싱한후, Body 정보는 라우팅되는 서버로 그냥 포워딩만 해도 된다.


그래서 메세지 기반의 라우팅을 사용할 때는 이러한 파싱에 대한 오버헤드를 잘 고려하고, 가능하면, HTTP URL이나 HTTP Header에 라우팅 필드를 넣는 것이 좋다. 


부득이하게, HTTP Body에 있는 내용으로 라우팅을 해야 하는 경우에는 호출 빈도가 적은 API인 경우 API 게이트웨이에서 담당하고, 다른 경우에는 별도의 게이트웨이 인스턴스(프로세스)로 분리를 하거나 뒷단의 API서버가 라우팅을 하도록 하는 것도 하나의 방안이 된다.


공통 로직 처리


API 게이트웨이는 특성상 모든 API 서버 앞쪽에 위치 하기 때문에, 모든 API 호출이 이 API 게이트를 거쳐간다. 그렇기 때문에, 모든 API 가 공통적으로 처리해야 하는 공통 기능이 필요할 경우 이러한 공통 기능을 API 게이트웨이로 옮기게 되면 별도로 API 서버에서 이러한 기능을 개발할 필요 없이 비지니스 로직 자체 구현에만 집중할 수 있게 된다.

아래 그림은 각 API 서버에서 인증과, 로깅에 관련된 로직을 API 게이트웨이로 이전한 구조이다.

API 로깅이나 인증은 전체 시스템에 대해 공통된 기능으로, 공통 계층에서 처리하게 되면 개발 중복을 줄일 수 있는 장점뿐만 아니라, 표준 준수가 더 쉽다는 장점을 가지고 있다. 

 


<그림 API 게이트웨이를 이용하여 공통 로직을 API 서버에서 API 게이트웨이로 이전한 구조>


메디에이션 기능 (Mediation)


메디에이션이란, 한글로 “중재”또는 “조정” 이라는 의미를 갖는데, API서버에서 제공되는 API가 클라이언트가 원하는 API 형태와 다를때, API 게이트웨이가 이를 변경해주는 기능을 이야기 한다. 구체적인 기능을 보자


메세지 포맷 변환 (Message format transformation)


메세지 포맷을 변환하는 기능이란, JSON으로 된 요청(Request) 메세지가 들어왔을때, 이를 API 서버로 보낼때 변환 해서 보내거나, 또는 API 서버에서 생성된 응답을 클라이언트에 리턴할때 변경해서 보내는 기능을 의미한다.


예를 들어보자, 아래와 같이 terry의 연봉(salary) 정보를 구하는 API가 필요하다고 하자. 그런데, 시스템에는 연봉 정보만 주는 API는 없고, 전체 사용자 정보를 리턴하는 API만 있는 상황이다.


이런 경우, API 게이트 웨이를 통해서 /users/salary라는 새로운 API를 제공하고, 이를 기존에 전체 사용자 정보를 주는 /users/details라는 API로 라우팅 한다. /users/details에서 사용자 정보를 뽑았을때, 클라이언트에게 응답을 줄때는 API 게이트웨이에서 아래 그림과 같이 name과 salary 정보만 뽑아서 리턴하도록 한다.

 


<그림. 메세지 포맷 변환의 예시>


일단 간단한 기능으로 구현이 가능하기 때문에 서술은 해놨지만, 그다지 권장하고 싶지 않은 기능이다. 메세지 포맷이 변환이 된다면, 차라리 필요한 포맷에 맞는 API를 따로 뽑아 내는 것이 났지 않나 싶다.


프로토콜 변환 


다양한 서비스나 클라이언트를 지원하게 되면, 클라이언트나 서비스별로 다른 통신 프로토콜을 사용해야 하는 경우가 있다. 웹에서는 JSON기반의 REST가 많이 사용되지만, 배나 비행기에 사용되는 센서들의 경우에는 REST도 무겁기 때문에 바이너리 기반의 경량 프토토콜을 사용하거나, 또는 예전 엔터프라이즈 시스템의 경우 XML 기반의 웹서비스를 이용할 수 도 있다.


이렇게 다양한 타입의 프로토콜을 지원하기 위해서, 각 서비스들이 새롭게 구현을 하는 것이 아니라 API 게이트웨이 계층에서 프로토콜 변환을 통하여, 같은 API를 다른 프로토콜로 서비스 할 수 있도록 할 수 있다.

 


<그림. API 게이트 웨이를 통한 프로토콜 변환>


실제로 유용한 기능인데, 내부 API는 REST가 아니라 페이스북 Thrift나 구글의 Protocol Buffer로 구현을 하고, 외부에 제공하는 API는 API 게이트 웨이단에서 REST 로 변경해서 서비스 하는 구조를 이용하면, 내부 API 성능을 올리고, 외부로는 REST API로 서비스 함으로써 범용성을 확보할 수 있다. (실제 사례가 있었다.)


또한 근래에 M2M이나 IOT (Internet of things)와 같은 개념이 활성화 되면서, HTTP REST 뿐 아니라 기존의 센서에서 통신에 사용되는 다양한 프로토콜을 지원하여 백엔드 API 서버의 프로토콜로 맞춰줘야 하는 필요가 점점 증대되고 있다.


메세지 호출 패턴 변환 (Message Exchange Pattern : MEP)


메세지 호출 패턴, 보통 MEP(Message Exchange Pattern)라고 하는데, 동기,비동기 호출과 같은 API를 호출하는 메세지 패턴을 정의한다.

API 게이트웨이의 좋은 기능중의 하나가 이 MEP를 변경할 수 있다는 건데, 쉽게는 Async API호출을 Sync 호출로 바꿔 준다거나, 하나의 API 호출을 여러 데이타 센터로 복제 해준다거나 하는 형태의 메세징 패턴을 변화 시킬 수 있다.

 


<그림. 비동기 호출을 API게이트웨이를 통해서, 동기 호출로 변경한 구조>


위의 그림의 예제는 로그를 수집하는 시스템에 대한 구조이다.뒷단의 로그저장 API 서버가 대용량 트래픽에 대한 대응 능력이 없을때, API 게이트 웨이에서 큐를 이용해서 API 요청을 받고 (1), 바로 클라이언트에 ACK를 준후에, 메세지큐 연동을 이용하여 메세지를 저장한후, 로그 저장 API 서버의 성능에 맞게 흘려주는 방식이다. 클라이언트 입장에서는 동기 호출이지만 실제 메세지 흐름은 큐를 이용한 비동기 구조로 변경되었다.


어그레게이션 (aggregation)


SOA에서는 Orchestration(오케스트레이션)이라고 불렀는데, 여러개의 API를 묶어서 하나의 API로 만드는 작업을 이야기 한다. 예를 들어서, 계좌 이체를 한다고 했을때,


A은행에서 잔액 확인

A은행에서 인출

B은행으로 입금


하는 3개의 API 호출을 하나의 API 인 POST transfer(인출계좌,입급계좌,금액)으로 구현한다고 하자.이를 API 게이트웨이에서 구현 하면 다음과 같은 형태로 구현할 수 있다.

 


<그림. API 게이트 웨이를 이용한 API Aggregation>


대부분의 API 게이트 웨이 제품들은 이러한 aggregation을 할 수 있는 일종의 워크플로우 엔진과 유사한 기능들을 가지고 있다.


 


<그림. Apigee 제품의 워크플로우 저작도구 화면>


이러한 aggregation 기능이 언뜻 보면 좋아보이지만, 하나의 플로우에서, 여러 API를 호출해야 하고, 비지니스 로직을 수행하면서 실제로 API 메세지 BODY까지 파싱해야 하기 때문에, API 게이트 웨이 입장에서는 부하가 매우 크다. 


MSA 의 전신인 SOA에서 API 게이트웨이와 유사한 역할을 했던 ESB역시 이러한 aggregation (ESB에서는 보통 오케스트레이셔이라고 함)을 남발해서, ESB의 성능이 떨어져서 시스템 개발이 실패하는 아키텍쳐를 많이 봤다.

그래서 본인의 경우에는 이러한 무거운 aggregation 로직은 별도의 Mediator API 서버라는 계층을 만들어서, API 게이트웨이 밖에서 따로 하는 방법을 권장한다.


아래 그림과 같이 여러 API를 조합하는 목적의 API 서버를 별도로 둬서, 이러한 기능을 API 게이트웨이에서 제거한다.

 


<그림. API aggregation을 API 게이트웨이에서 Mediation API 서버로 분리한 구조>


aggregation 로직을 API 게이트웨이 안에 넣으면 확실하게  게이트웨이가 받는 부하량은 올라간다. 설치형 API 게이트웨이의 경우, 이는 추가적인 하드웨어 박스를 더 구매하고, 상용 API 게이트웨이의 경우 라이센스를 더 구매해야 한다는 것을 의미하기 때문에, Mediation API 서버 계층을 사용하는 것을 권장한다.


클라우드형 API 게이트웨이의 경우, 호출 수로 과금을 하기 때문에 aggregation 로직을 API 게이트웨이에 넣는 방안을 고려해볼 수 있으나, aggregation 로직이 게이트웨이 안에 있으면 디버깅이나 테스팅이 쉽지 않기 때문에, 이를 적절히 고민한 후 판단해서 aggregation 로직의 위치를 결정해야 한다.


로깅 및 미터링


API 게이트웨이의 비기능적인 요건으로 중요한 기능이 로깅과 미터링이다. 


API 호출 로깅


앞서 공통 로직 처리 부분에서도 언급하였지만, API 호출시 API 게이트웨이는 공통적으로 호출되는 부분인 만큼 모든 로그를 중간에서 수집하기가 가장좋다.


근래의 애플리케이션 아키텍쳐가 클라이언트와 서버간의 통신이 모두 API를 기반하는 형태로 변경이되어감에 따라 API 호출 패턴을 분석하면 사용자의 사용 패턴을 분석해낼 수 있기 때문에, 빅데이타 영역과 연계하여 API 호출 로그는 아주 중요한 자산으로 다루어지고 있다.


또한 API 호출 로그는 차후 문제가 발생하였을때, 문제를 추적하기 위한 중요한 자료로 사용된다. (Audit: ‘감사’의 목적) 그래서, API 로그 수집은 단순 분석 목적뿐 아니라, 향후 감사 목적용으로도 저장되어야 한다.


근래에 출시되고 서비스되는 클라우드형 API 게이트웨이의 경우에는 특히나 이 API에 대한 로그 분석 기능을 강화해서 출시되고 있다.

 


<그림. Apigee.com의 API 모니터링>


API 미터링 & 차징 (Metering & Charing)


API 미터링과 차징은 유료 API 서비스를 위한 기능으로,  미터링은 과금을 위한 API 호출 횟수,클라이언트 IP, API 종류,IN/OUT 용량등을 측정 기록하는 서비스이고,

차징은 미터링이 된 자료를 기반으로 하여, API 서비스 사용 금액을 금액 정책에 따라서 계산 해내는 서비스이다. 

대부분의 SNS 오픈 API 서비스는 무료인 경우가 많지만, 구글 API 의 경우에도, 특정 호출 횟수(/일)을 넘어가면 과금등을 하도록 되어 있다.


QoS 조정 (Quality of service)


마지막으로 QoS 조정 기능이란, API 서비스를 클라이언트 대상에 따라서 서비스 레벨을 조정하는 기능이다.

유료 서비스가 있는  API 서비스라고 가정할때, 무료 사용자의 경우 1일 1000건으로 호출횟수를 제한 한다거나, 전송 용량이나, 네트워크 대역폭을 유료/무료 사용자에 따라 다르게 적용하는 것과 같은 기능을 QoS 기능이라고 한다.

유료 서비스인 경우만 아니라, 플랫폼 차원에서 다양한 클라이언트나 다양한 서비스로 API 를 제공하는 경우, 각 클라이언트나 서비스에 따라서 이 QoS를 조정하는 기능은 유용하게 사용될 수 있다. 특정 서비스나 클라이언트가 폭주하여 API를 과도하게 사용하여 다른 서비스들이 API를 사용할 수 없게 한다던가 그런 문제를 미연에 예방할 수 있다.


결론


지금까지 간단하게나마 API 게이트웨이의 대략적인 기능에 대해서 알아보았다. 다음에는 API 게이트웨이 기반 아키텍쳐를 확장하는 방법과 API 게이트웨이의 안티패턴과 설계 방법론 등에 대해서 소개하도록 한다.


참고

API 플랫폼의 이해 http://bcho.tistory.com/808

대용량 분산 시스템을 위한 마이크로서비스 아키텍쳐 http://bcho.tistory.com/948




마이크로 서비스 아키텍쳐 (MSA의 이해)

조대협(http://bcho.tistory.com)

 

배경


마이크로 서비스 아키텍쳐(이하 MSA)는 근래의 웹기반의 분산 시스템의 디자인에 많이 반영되고 있는 아키텍쳐 스타일로, 특정 사람이 정의한 아키텍쳐가 아니라, 분산 웹 시스템의 구조가 유사한 구조로 설계 되면서, 개념적으로만 존재하던 개념이다.

얼마전 마틴파울러(Martin folwer)가 이에 대한 MSA에 대한 개념을 글로 정리하여, 개념을 정립 시키는데 일조를 하였다.

이 글에서는 대규모 분산 웹시스템의 아키텍쳐 스타일로 주목 받고 있는 MSA에 대한 개념에 대해서 알아보도록 한다.


모노리틱 아키텍쳐(Monolithic Architecture)


마이크로 서비스 아키텍쳐를 이해하려면 먼저 모노리틱 아키텍쳐 스타일에 대해서 이해해야 한다

모노리틱 아키텍쳐 스타일은 기존의 전통적인 웹 시스템 개발 스타일로, 하나의 애플리케이션 내에 모든 로직들이 모두 들어 가 있는 “통짜 구조” 이다.

예를 들어, 온라인 쇼핑몰 애플리케이션이 있을때, 톰캣 서버에서 도는 WAR 파일(웹 애플리케이션 패키징 파일)내에, 사용자 관리,상품,주문 관리 모든 컴포넌트들이 들어 있고 이를 처리하는 UX 로직까지 하나로 포장되서 들어가 있는 구조이다.




각 컴포넌트들은 상호 호출을 함수를 이용한 call-by-reference 구조를 취한다.

전체 애플리케이션을 하나로 처리하기 때문에, 개발툴 등에서 하나의 애플리케이션만 개발하면 되고, 배포 역시 간편하며 테스트도 하나의 애플리케이션만 수행하면 되기 때문에 편리하다.

문제점

그러나 이러한 모노리틱 아키텍쳐 시스템은 대형 시스템 개발시 몇가지 문제점을 갖는다.

모노리틱 구조의 경우 작은 크기의 애플리케이션에서는 용이 하지만, 규모가 큰 애플리케이션에서는 불리한 점이 많다.

크기가 크기 때문에, 빌드 및 배포 시간, 서버의 기동 시간이 오래 걸리며 (서버 기동에만 2시간까지 걸리는 사례도 경험해봤음)

프로젝트를 진행하는 관점에서도, 한두사람의 실수는 전체 시스템의 빌드 실패를 유발하기 때문에, 프로젝트가 커질 수 록, 여러 사람들이 협업 개발하기가 쉽지 않다

또한 시스템 컴포넌트들이 서로 로컬 콜 (call-by-reference)기반으로 타이트하게 연결되어 있기 때문에, 전체 시스템의 구조를 제대로 파악하지 않고 개발을 진행하면, 특정 컴포넌트나 모듈에서의 성능 문제나 장애가 다른 컴포넌트에까지 영향을 주게 되며, 이런 문제를 예방하기 위해서는 개발자가 대략적인 전체 시스템의 구조 등을 이해 해야 하는데, 시스템의 구조가 커질 수 록, 개인이 전체 시스템의 구조와 특성을 이해하는 것은 어려워진다.

특정 컴포넌트를 수정하고자 했을때, 컴포넌트 재 배포시 수정된 컴포넌트만 재 배포 하는 것이 아니라 전체 애플리케이션을 재 컴파일 하여 전체를 다시 통으로 재배포 해야하기 때문에 잦은 배포가 있는 시스템의 경우 불리하며,

컴포넌트 별로, 기능/비기능적 특성에 맞춰서 다른 기술을 도입하고자 할때 유연하지 않다. 예를 들어서, 전체 애플리케이션을 자바로 개발했다고 했을 때, 파일 업로드/다운 로드와 같이 IO 작업이 많은 컴포넌트의 경우 node.js를 사용하는 것이 좋을 수 있으나, 애플리케이션이 자바로 개발되었기 때문에 다른 기술을 집어 넣기가 매우 어렵다.

※ 모노리틱 아키텍쳐가 꼭 나쁘다는 것이 아니다. 규모가 작은 애플리케이션에서는 배포가 용이하고, 규모가 크더라도, call-by-reference call에 의해서 컴포넌트간 호출시 성능에 제약이 덜하며, 운영 관리가 용이하다. 또한 하나의 구조로 되어 있기 때문에, 트렌젝션 관리등이 용이하다는 장점이 있다. 즉 마이크로 서비스 아키텍쳐가 모든 부분에 통용되는 정답은 아니며, 상황과 필요에 따라서 마이크로 서비스 아키텍쳐나 모노리틱 아키텍쳐를 적절하게 선별 선택 또는 변형화 해서 사용할 필요가 있다.


마이크로 서비스 아키텍쳐


마이크로 서비스 아키텍쳐는 대용량 웹서비스가 많아짐에 따라 정의된 아키텍쳐인데, 그 근간은 SOA (Service Oriented Architecture : 서비스 지향 아키텍쳐)에 두고 있다.

SOA는 엔터프라이즈 시스템을 중심으로 고안된 아키텍쳐라면, 마이크로 서비스 아키텍쳐는 SOA 사상에 근간을 두고, 대용량 웹서비스 개발에 맞는 구조로 사상이 경량화 되고, 대규모 개발팀의 조직 구조에 맞도록 변형된 아키텍쳐이다.


아키텍쳐 구조


서비스


마이크로 서비스 아키텍쳐에서는 각 컴포넌트를 서비스라는 개념으로 정의한다. 서비스는 데이타에서 부터 비지니스 로직까지 독립적으로 상호 컴포넌트간의 의존성이 없이 개발된 컴포넌트(이를 버티컬 슬라이싱/Vertical Slicing-수직적 분할이라고 한다.)로 REST API와 같은 표준 인터페이스로 그 기능을 외부로 제공한다.

서비스 경계는 구문 또는 도메인(업무)의 경계를 따른다. 예를 들어 사용자 관리, 상품 관리, 주문 관리와 같은 각 업무 별로 서비스를 나눠서 정의한다. 사용자/상품 관리 처럼 여러개의 업무를 동시에 하나의 서비스로 섞어서 정의하지 않는다.

REST API에서 /users, /products와 같이 주요 URI도 하나의 서비스 정의의 범위로 좋은 예가 된다.  


마이크로 서비스 아키텍쳐의 구조


마이크로 서비스 아키텍쳐의 구조는 다음과 같은 모양을 따른다.

각 컴포넌트는 서비스라는 형태로 구현되고 API를 이용하여 타 서비스와 통신을 한다.



배포 구조관점에서도 각 서비스는 독립된 서버로 타 컴포넌트와의 의존성이 없이 독립적으로 배포 된다.

예를 들어 사용자 관리 서비스는 독립적인 war파일로 개발되어, 독립된 톰캣 인스턴스에 배치된다. 확장을 위해서 서비스가 배치된 톰캣 인스턴스는 횡적으로 스케일 (인스턴스 수를 더함으로써)이 가능하고, 앞단에 로드 밸런서를 배치하여 서비스간의 로드를 분산 시킨다.



가장 큰 특징이, 애플리케이션 로직을 분리해서 여러개의 애플리케이션으로 나눠서 서비스화하고, 각 서비스별로 톰캣을 분산 배치한 것이 핵심이다.


데이타 분리


데이타 저장관점에서는 중앙 집중화된 하나의 통 데이타 베이스를 사용하는 것이 아니라 서비스 별로 별도의 데이타 베이스를 사용한다.       보통 모노리틱 서비스의 경우에는 하나의 통 데이타 베이스 (보통 RDBMS를 사용) 하는 경우가 일반적이지만, 마이크로 서비스 아키텍쳐의 경우, 서비스가 API에서 부터 데이타 베이스까지 분리되는 수직 분할 원칙 (Vertical Slicing)에 따라서 독립된 데이타 베이스를 갖는다.



데이타 베이스의 종류 자체를 다른 데이타 베이스를 사용할 수 도 있지만, 같은 데이타 베이스를 사용하더라도 db를 나누는 방법을 사용한다.

이 경우, 다른 서비스 컴포넌트에 대한 의존성이 없이 서비스를 독립적으로 개발 및 배포/운영할 수 있다는 장점을 가지고 있으나, 다른 컴포넌트의 데이타를 API 통신을 통해서만 가지고 와야 하기 때문에 성능상 문제를 야기할 수 있고, 또한 이 기종 데이타 베이스간의 트렌젝션을 묶을 수 없는 문제점을 가지고 있다. (이러한 데이타 분산에 의한 트렌젝션 문제는 SOA 때부터 있어 왔다.) 데이타 분산으로 인한 트렌젝션 문제는 뒤에서 조금 더 자세하게 설명하도록 한다.


API Gateway


마이크로 서비스 아키텍쳐 설계에 있어서 많이 언급되는 컴포넌트 중의 하나가 api gateway 라는 컴포넌트 이다. api gateway는 마치 프록시 서버 처럼 api들 앞에서 모든 api에 대한 end point를 통합하고, 몇가지 추가적인 기능을 제공하는 미들웨어로, SOA의 ESB (Enterprise Service Bus)의 경량화 버전이다. Apigateway가 마이크로 서비스 아키텍쳐 상에서 수행하는 주요 기능을 살펴보면 다음과 같다.

EndPoint 통합 및 토폴로지 정리

마이크로 서비스 아키텍쳐의 문제점 중의 하나는 각 서비스가 다른 서버에 분리 배포 되기 때문에, API의 End point 즉, 서버의 URL이 각기 다르다는 것이다.

사용자 컴포넌트는 http://user.server.com, 상품 컴포넌트는 http://product.server.com 과 같은 분리된 URL을 사용하는데, 이는 API 사용자 경험 관점에서도 사용하기가 불편하다. 특히 마이크로 서비스 아키텍쳐는 컴포넌트를 되도록이면 업무 단위로 잘게 짜르는 fine grained (작은 덩어리)의 서비스를 지향하기 때문에, 컴포넌트의 URL 수는 더 많이 늘어 날 수 있다.

API를 사용하는 클라이언트에서 서버간의 통신이나, 서버간의 API 통신의 경우 p2p(Point to Point)형태로 토폴로지가 복잡해지고 거미줄 모양의 서비스 컴포넌트간의 호출 구조는 향후 관리의 문제를 일으킬 수 있다. 하나의 end point를 변경하였을때, 제대로 관리가 되지 않을 경우가 있다.




<그림. P2P 형태의 토폴리지>

이러한 토폴로지상의 문제점을 해결하기 위해서 중앙에 서비스 버스와 같은 역할을 하는 채널을 배치 시켜서, 전체 토폴로지를 p2p에서 hub & spoke 방식으로 변환 시켜서, 서비스간 호출을 단순화 시킬 수 있다.




<그림. 버스 기반의 Hub & Spoke 토폴리지>

Orchestration


다른 기능으로는 orchestration 이라는 개념이 있다. 기존 open api의 mash up과 같은 개념으로, 여러개의 서비스를 묶어서 하나의 새로운 서비스를 만드는 개념이다.

예를 들어, 포인트 적립과, 물품 구매라는 서비스가 있을때, 이 두개의 서비스를 묶어서 “물품 구입시 포인트 적립”이라는 새로운 서비스를 만들어 낼 수 있다. 이러한 orchestration 기능은, api gateway를 통해서 구현될 수 있다.

이는 마이크로 서비스 아키텍쳐가 서비스 자체가 fine grained 형태로 잘게 쪼게졌기 때문에 가능한 일인데, 사실 orchestration을 api gateway 계층에서 하는 것은 gateway 입장에서 부담이 되는 일이다. 실제로 과거의 SOA 시절에 많은 ESB(Enterprise Service Bus) 프로젝트가 실패한 원인 중의 하나가 과도한 orchestration 로직을 넣어서 전체적인 성능 문제를 유발한 경우가 많았다. 그래서 orchestration 서비스의 활용은 마이크로 서비스 아키텍쳐에 대한 높은 이해와 api gateway 자체에 대한 높은 수준의 기술적인 이해를 필요로 한다.

실제로 넷플릭스의 경우 마이크로 서비스 아키텍쳐를 사용하면서, 여러개의 서비스들을 gateway 계층을 통해서 orchestration 하는 모델을 사용하고 있다. 


공통 기능 처리 (Cross cutting function handling)


또한 API에 대한 인증 (Authentication)이나, Logging과 같은 공통 기능에 대해서 서비스 컴포넌트 별로 중복 개발해야 하는 비효율성을 유발할 수 있다. api gateway에서 이러한 공통 기능을 처리하기 되면, api 자체는 비지니스 로직에만 집중을 하여 개발에 있어서의 중복등을 방지 할 수 있다.

mediation

이외에도 XML이나 네이티브 메세지 포맷을 json등으로 상호 변환해주는 message transformation 기능이나, 프로토콜을 변환하는 기능, 서비스간의 메세지를 라우팅해주는 기능등 여러가지 고급 mediation 기능을 제공을 하지만, api gateway를 최대한 가볍게 가져간다는 설계 원칙 아래서 가급 적이면 고급적인 mediation 기능을 사용할 때는 높은 수준의 설계와 기술적인 노하우를 동반해야 한다.


※ ESB vs APIgateway

SOA 프로젝트의 실패중의 하나가 ESB로 꼽히는 경우가 많은데, 이는 ESB를 Proxy나 Gateway처럼 가벼운 연산만이 아니라, 여러개의 서비스를 묶는 로직에  무겁게 사용했기 때문이다. (사용하면 안된다는 것이 아니라 잘 사용해야 한다는 것이다.) ESB는 메세지를 내부적으로 XML로 변환하여 처리하는데, XML 처리는 생각하는것 보다 파싱에 대한 오버헤드가 매우 크다.  또한 ESB의 고유적인 버스나 게이트웨이로써의 특성이 아니라 타 시스템을 통합 하기 위한 EAI적인 역할을 ESB를 이용해서 구현함으로써 많은 실패 사례를 만들어 내었다. 그래서 종종 ESB는 Enterprise Service Bus가 아니라 EnterpriSe nightmare Bus로 불리기도 한다. J

이러한 개념적인 문제를 해결하기 위해서 나온 제품군이 apigateway라는 미들웨어 제품군들인데, ESB와 기본적인 특성은 유사하나 기능을 낮추고 EAI의 통합 기능을 제거하고 API 처리에만 집중한 제품군들로, 클라우드상에서 작동하는 PaaS (Platform As A Service)형태의 서비스로는 apigee.com이나 3scale.com 등이 있고, 설치형 제품으로는 상용 제품인 CA社의 Layer7이나 오픈소스인 Apache Service Mix, MuleSoft의 ESB 제품 그리고 WSO2의 API Platform 등이 있다.

Apigateway 부분에 마이크로 서비스 아키텍쳐의 다른 부분 보다 많은 부분을 할애한 이유는, 컴포넌트를 서비스화 하는 부분에 까지는 대부분 큰 문제가 없이 적응을 하지만 apigateway의 도입 부분의 경우, 내부적인 많은 잡음이 날 수 있고, 또한 도입을 했더라도 잘못된 설계나 구현으로 인해서 실패 가능성이 비교적 높은 모듈이기 때문이다. 마이크로 서비스 아키텍쳐의 핵심 컴포넌트이기도 하지만, 도입을 위해서는 팀의 상당 수준의 높은 기술적인 이해와 개발 능력을 필요로 한다.


배포


마이크로 서비스 아키텍쳐의 가장 큰 장점 중의 하나가 유연한 배포 모델이다. 각 서비스가 다른 서비스와 물리적으로 완벽하게 분리되기 때문에 변경이 있는 서비스 부분만 부분 배포가 가능하다 예를 들어서, 사용자 관리 서비스 로직이 변경되었을 때, 모노리틱 아키텍쳐의 경우에는 전체 시스템을 재 배포해야 하지만, 마이크로 서비스 아키텍쳐의 경우에는 변경이 있는 사용자 관리 서비스 부분만 재 배포 하면 되기 때문에, 빠르고 전체 시스템의 영향도를 최소화한 수준에서 배포를 진행할 수 있다.


확장성


서비스 별로 독립된 배포 구조는 확장성에 있어서도 많은 장점을 가지고 오는데, 부하가 많은 특정 서비스에 대해서만 확장이 가능하여 조금 더 유연한 확장 모델을 가질 수 있다. 모노리틱 아키텍쳐의 경우에는 특정 서비스의 부하가 많아서 성능 확장이 필요할때, 전체 서버의 수를 늘리거나 각 서버의 CPU 수를 늘려줘야 하지만, 마이크로 서비스 아키텍쳐의 경우에는 부하를 많이 받는 서비스 컴포넌트 만 확장을 해주면 된다.


Conway’s Law (컨웨이의 법칙)


마이크로 서비스 아키텍쳐의 흥미로운 점중의 하나는 아키텍쳐 스타일의 조직 구조나 팀 운영 방식에 영향을 준다는 것인데, 마이크로 서비스 아키텍쳐는 컨웨이의 법칙에 근간을 두고 있다.

컨웨이의 법칙은 “소프트웨어의 구조는 그 소프트웨어를 만드는 조직의 구조와 일치한다”는 이론이다.

현대의 소프트웨어 개발은 주로 애자일 방법론을 기반으로 하는 경우가 많다. 애자일 팀의 구조는 2 피자팀(한팀의 인원수는 피자 두판을 먹을 수 있는 정도의 인원 수가 적절하다.)의 모델을 많이 따르는데, 한 팀이 7~10명정도로 이루어지고, 이 인원 수가 넘어가면 팀을 분리하는 모델이다.

마이크로 서비스 아키텍쳐는 각 컴포넌트를 팀에 배치해서 책임지고 개발하는 것을 근간으로 하며, 팀간의 의존성을 제거해서 각 팀이 컴포넌트 개발을 독립적으로할 수 있는 구조로 잡혀있다.


마이크로 서비스 아키텍쳐의 문제점


분홍빛 미래 처럼 보이는 마이크로 서비스 아키텍쳐는 아무런 문제가 없는 것일까? 당연히 여러가지 장점을 제공하는 대신에 그만한 단점을 가지고 있다.


성능


모노리틱 아키텍쳐는 하나의 프로세스 내에서 서비스간의 호출을 call-by-reference 모델을 이용한다. 반면 마이크로 서비스 아키텍쳐는 서비스간의 호출을 API 통신을 이용하기 때문에 값을 json이나 xml에서 프로그래밍에서 사용하는 데이타 모델 (java object등)으로 변환하는 marsharing 오버헤드가 발생하고 호출을 위해서 이 메세지들이 네트워크를 통해서 전송되기 때문에 그만한 시간이 더 추가로 소요된다.


메모리


마이크로 서비스 아키텍쳐는 각 서비스를 독립된 서버에 분할 배치하기 때문에, 중복되는 모듈에 대해서 그만큼 메모리 사용량이 늘어난다.

예를 들어 하나의 톰캣 인스턴스에서 사용자 관리와 상품 관리를 배포하여 운용할 경우, 하나의 톰캣을 운영하는데 드는 메모리와, 스프링 프레임웍과 같은 라이브러리를 사용하는데 소요되는 메모리 그리고 각각의 서비스 애플리케이션이 기동하는 메모리가 필요하다.

그러나 마이크로 서비스 아키텍쳐로 서비스를 배포할 경우 사용자 관리 서비스 배포와 상품 관리 서비스 배포를 위한 각각의 별도의 톰캣 인스턴스를 운용해야 하고, 스프링 프레임웍과 같은 공통 라이브러리도 각각 필요하기 때문에, 배포하고자 하는 서비스의 수 만큼 중복된 양의 메모리가 필요하게 된다.

위의 두 문제는 반드시 발생하는 문제점이기는 하나 현대의 인프라 환경에서는 크게 문제는 되지 않는다. (기존에 비해 상대적으로). 현대의 컴퓨팅 파워 자체가 워낙 발달하였고, 네트워크 인프라 역시 기존에 1G등에 비해서 내부 네트워크는 10G를 사용하는 등, 많은 성능상 발전이 있었다. 또한 메모리 역시 비용이 많이 낮춰지고 32bit에서 64bit로 OS들이 바뀌면서, 가용 메모리 용량이 크게 늘어나서 큰 문제는 되지 않는다. 또한 성능상의 문제는 비동기 패턴이나 캐슁등을 이용해서 해결할 수 있는 다른 방안이 많기 때문에 이 자체는 큰 문제가 되지 않는다.

그보다 더 문제점은 아래에서 언급하는 내용들인데,


테스팅이 더 어려움


마이크로 서비스 아키텍쳐의 경우 서비스들이 각각 분리가 되어 있고, 다른 서비스에 대한 종속성을 가지고 있기 때문에, 특정 사용자 시나리오나 기능을 테스트하고자 할 경우 여러 서비스에 걸쳐서 테스트를 진행해야 하기 때문에 테스트 환경 구축이나 문제 발생시 분리된 여러개의 시스템을 동시에 봐야 하기 때문에 테스팅의 복잡도가 올라간다.

운영 관점의 문제


운영 관점에서는 서비스 별로 서로 다른 기술을 사용할 수 있으며, 시스템이 아주 잘게 서비스 단위로 쪼게 지기 때문에 운영을 해야할 대상 시스템의 개수가 늘어나고, 필요한 기술의 수도 늘어나게 된다.


서비스간 트렌젝션 처리


구현상의 가장 어려운 점중의 하나가, 트렌젝션 처리이다. 모노리틱 아키텍쳐에서는 RDBMS를 사용하면서 하나의 애플리케이션 내에서 트렌젝션이 문제가 있으면 쉽게 데이타베이스의 기능을 이용해서 rollback을 할 수 있었다. 여러개의 데이타베이스를 사용하더라도, 분산 트렌젝션을 지원하는 트렌젝션 코디네이터 (JTS – Java Transaction Service)등을 이용해서 쉽게 구현이 가능했는데, API 기반의 여러 서비스를 하나의 트렌젝션으로 묶는 것은 불가능 하다.

쉽게 예를 들어서 설명을 하면, 계좌에서 돈을 빼는 서비스와, 계좌에 돈을 넣는 서비스가 있다고 하자. 이 둘은 API를 expose했을 때, 계좌에서 돈을 뺀 후, 계좌에 돈을 넣기 전에 시스템이 장애가 나면, 뺀 돈은 없어지게 된다. 모노리틱 아키텍쳐를 사용했을 경우에는 이러한 문제를 트렌젝션 레벨에서 롤백으로 쉽게 해결할 수 있지만 API 기반의 마이크로 서비스 아키텍쳐에서는 거의불가능하다.

사실 이 문제는 마이크로 서비스 아키텍쳐 이전에도, 서비스와 API를 기본 컨셉으로 하는 SOA에도 있었던 문제이다.

이러한 문제를 해결하기 위해서 몇가지 방안이 있는데,

그 첫번째 방법으로는 아예 애플리케이션 디자인 단계에서 여러개의 API를 하나의 트렌젝션으로 묶는 분산 트렌젝션 시나리오 자체를 없애는 방안이다. 분산 트렌젝션이 아주 꼭 필요할 경우에는 차라리 모노리틱 아키텍쳐로 접근하는 것이 맞는 방법이다. 앞서도 언급했듯이 마이크로 서비스 아키텍쳐의 경우, 금융이나 제조와 같이 트렌젝션 보장이 중요한 엔터프라이즈 시스템보다는 대규모 처리가 필요한 B2C 형 서비스에 적합하기 때문에, 아키텍쳐 스타일 자체가 트렌젝션을 중요시 하는 시나리오에서는 적절하지 않다.

그럼에도 불구하고, 트렌젝션 처리가 필요할 경우, 트렌젝션 실패시 이를 애플리케이션 적으로 처리해 줘야 하는 데, 이를 보상 트렌젝션(compensation transaction)이라고 한다. 앞의 계좌 이체 시나리오에서 돈을 뺀 후, 다른 계좌에 넣다가 에러가 났을 경우에, 명시적으로, 돈을 원래 계좌로 돌려주는 에러 처리 로직을 구현해야 한다.

마지막 방법으로 복합 서비스 (composite service)라는 것을 만들어서 활용하는 방법이 있는데, 복합 서비스란 트렌젝션을 묶어야 하는 두개의 시스템을 트렌젝션을 지원하는 네이티브 프로토콜을 이용해서 구현한 다음 이를 API로 노출 시키는 방법이다.

두개의 데이타 베이스는 XA(eXtended Architecture)와 같은 분산 트렌젝션 프로토콜을 써서 서비스를 개발하거나 또는 SAP나 Oracle 아답터와 같이 트렌젝션을 지원하는 네이티브 아답터를 사용하는 방법이다. 기존에 SOA에서 많이 했던 접근방법이기는 하나, 복합 서비스를 사용할 경우, 복합서비스가 서로 다른 두개의 서비스에 걸쳐서 tightly coupled하게 존재하기 때문에, 마이크로 서비스 아키텍쳐의 isolation(상호 독립적)인 사상에 위배되고 서비스 변경시에 이 부분을  항상 고려해야 하기 때문에 아키텍쳐상의 유연성이 훼손되기 때문에 꼭 필요하지 않은 경우라면 사용하지 않는 것이 좋다.


거버넌스 모델


거버넌스 (governance)란, 시스템을 개발하는 조직의 구조나 프로세스를 정의한 것으로, 일반적으로 중앙 집중화된 조직에서 표준 프로세스와 가이드를 기반으로 전체 팀을 운용하는 모델을 사용한다. 이를 중앙 집중형 거버넌스 모델 (Centralized governance model) 이라고 하는데, 이 경우 전체 시스템이 동일한 프로세스와 기술을 가지고 개발이 되기 때문에, 유지 보수가 용이하고 팀간의 인원 교체등이 편리하다는 장점을 가지고 있다. 전통적인 개발 모델들은 이러한 중앙 집중현 거버넌스 모델을 사용한다.

그러나 현대의 웹 개발의 경우, 오픈 소스 발달로 선택 가능한 기술들이 많고 각 요구 사항에 따라서 효율성 측면등을 고려할때 각각 최적화된 기술을 사용하는 것이 좋은 경우가 있다.

예를 들어, 전체 표준을 자바+RDBMS로 정했다 하더라도, 파일 업로드 다운로드 관련 컴포넌트는 io 성능과 많은 동시접속자를 처리할 수 있는 node.js가 유리하다던지, 데이타의 포맷은 복잡하지만, 복잡한 쿼리가 없을 경우에는 json document 기반의 mongodb와 같은 NoSQL등이 유리한 사례 등이 된다. 이러한 기술을 도입하기 위해서는 중앙 집중형 거버넌스 모델에서는 모든 개발팀을 교육 시키고, 운영 또한 준비를 해야하기 때문에 기술에 대한 적용 민첩성이 떨어지게 된다.

이러한 문제점을 해결 하는 거버넌스 모델이 분산형 거버넌스 모델 (De-Centralized governance model)인데, 이는 각 팀에 독립적인 프로세스와 기술 선택 권한을 주는 모델로, 각 서비스가 표준 API로 기능을 바깥으로 노출할 뿐 내부적인 구현 기술 구조는 추상화되어 가능한 사상이다

분산형 거버넌스 모델을 수행하려면, 이에 맞는 팀구조가 필요한데, 이 팀 구조는 다음과 같은 몇가지 특징을 가지고 있어야 한다.


Cross functional team


기존의 팀 모델은 역할별로 나뉘어진 모델로 팀을 구분한다. 기획팀,UX팀,개발팀,인프라 운영팀 등 공통적인 특성으로 나누는 것이 기존의 팀 모델이다. 이런 팀 모델은 리소스의 운영에 유연성을 부여한다. 개발 인력이 모자르면 팀 내에서 개발인원을 다른 프로젝트에서 충당하는 등의 리소스 운영이 가능하지만 반대로 팀간의 커뮤니케이션이 팀이라는 경계에 막혀서 원할하지 않고 협의에 걸리는 시간으로 인해서 팀의 운영 속도가 떨어진다.

cross function team 모델은 하나의 팀에 UX, 개발팀,인프라팀등 소프트웨어 시스템을 개발하는데 필요한 모든 역할을 하나의 팀에 구성하고 움직이는 모델로, 각 서비스 개발팀이 cross functional team이 되서 움직인다.



<그림 역할 중심의 개발팀 과 cross functional team에 대한 모델 비교>

이 경우 서비스 기획에서 부터 설계,개발,운영이 가능해지고 다른 팀에 대한 의존성이 없어짐으로써 빠른 서비스 개발이 가능해진다.


You build,You run-Devops


기술에 대한 독립성을 가지려면 구현 뿐만 아니라 운영 또한 직접할 수 있는 능력을 가져야 한다. 그래서 개발과 운영을 하나의 조직에 합쳐 놓는 구조를 Devops라고 한다.

Devops는 Development와 Operation을 합성한 단어로, 개발팀과 운영팀이 다른 팀으로 분리되어 있어서 발생하는 의사 소통의 문제점을 해결하고, 개발이 운영을 고려하고, 운영에서 발생하는 여러 문제점과 고객으로부터의 피드백을 빠르게 수용하여 서비스 개선에 반영하는 개발 모델이다.

이런 모델이 가능해진 이유는 운영팀만의 고유 영역이었던 인프라에 대한 핸들링이 클라우드의 도입으로 인해서 쉬워져서, 애플리케이션 개발자도 웹사이트를 통해서 손쉽게 디스크나 네트워크 설정, 서버 설정등이 가능해졌기 때문이다.

Devops는 대단히 좋은 모델이고 아마존이나 넷플릭스등이 적용하고 있는 모델이기는 하나, 이 역시 대단히 높은 수준의 팀의 성숙도가 필요하다.

개발자가 애플리케이션 개발 뿐만 아니라, 인프라에 대한 설계 및 운영까지 담당해야 하기 때문에 기존의 애플리케이션만 개발하던 입장에서는 대단히 부담이 되는 일이다.

좋은 모델이기는 하지만 충분히 준비가 되지 않은 상태에서 넘어가게 되면은 운영상의 많은 장애를 유발하기 때문에, 팀의 성숙도에 따라서 심각하게 고민해보고 적용을 해보기를 권장한다.


Project vs product


분산형 거버넌스 모델에서 중요한 점 중의 하나는 연속성이다. 거버넌스를 분산 시켜버렸기 때문에 팀별로 다른 형태의 표준과 기술 프로세스를 통해서 개발을 하기 때문에, 새로운 인원이 들어오거나 다른 팀으로 인원이 이동하였을 경우 팀에 맞는 형태의 재 교육이 필요하고 그간의 축적된 노하우가 100% 활용되지 못할 수 가 있기 때문에 가능하면 팀원들은 계속해서 해당 서비스 개발에 집중할 필요가 있다.

이를 위해서는 프로젝트의 컨셉 변화가 필요한데, 일반적으로 프로젝트란 일정 기간에 정해진 요구 사항을 구현하는데 목표가 잡혀 있으며, 프로젝트가 끝나면 인원은 다시 흩어져서 새로운 프로젝트에 투입 되는 형태로 역할 중심의 프로젝트팀 운용 방식에는 적절하다.

그러나 분산형 거버넌스 모델에서는 팀원의 영속성을 보장해줘야 하는데 이를 위해서는 프로젝트가 아니라 프로덕트(즉 상품)형태의 개념으로 개발 모델이 바뀌어야 한다. 팀은 상품에 대한 책임을 지고, 요구사항 정의 발굴에서 부터 개발 그리고 운영까지 책임을 지며, 계속해서 상품을 개선해 나가는 활동을 지속해야 한다. 이를 상품 중심의 개발팀 모델이라고 한다.


Self-organized team


이러한 요건등이 만족 되면, 팀은 독립적으로 서비스 개발을 할 수 있는 형태가 된다. 스스로 기획하고 개발하며 운영을 하며 스스로 서비스를 발전 시키는 하나의 회사와 같은 개념이 되는 것이다.

이렇게 독립적인 수행 능력을 가지고 있는 팀 모델을 self-organized team 모델이라고 한다.


Alignment 


이러한 분산형 거버넌스 모델을 수행하기 전에 반드시 주의해야 할 점이 있는데, alignment 라는 개념이다 alignment는 각 팀간의 커뮤니케이션 방법이나 프로세스등 최소한 표준과 기술적인 수준을 맞추는 과정인데, 쉽게 이야기해서 개발 경험이 전혀 없는 대학을 갓졸업한 사람들로 팀을 만들고, 기존의 팀들은 4~5년차 경력 인원들만으로 팀을 만들어서 전체 팀을 운용하면 어떻게 될까?

마이크로 서비스 아키텍쳐는 각 서비스들이 상호 의존성을 가지고 있기 때문에, 개발경험이 없는 팀이 전체 팀의 개발 속도를 못 따라오고, 또한 품질등에도 심각한 문제가 생긴다. 그래서 어느 일정 수준 이상으로 팀의 능력을 끌어 올려주고, 전체 팀에서 사용하는 최소한의 공통 프로세스등에 대해서는 서로 맞추어 놓을 필요가 있다. 이것이 바로 alignment 의 개념이다.

분산형 거버넌스 모델을 잘못 해석하거나 악용이 되면 팀에게 무조건적인 자치권을 부여하는 것으로 오역되서.. “분산형 거버넌스가 대세랍니다. 우리팀은 우리가 알아서 할테니 신경 끄세요.” 라는 형태의 잘못된 요청으로 전체 팀과 전체 시스템 아키텍쳐를 망쳐 버릴 수 있다.

제대로 된 해석은 “우리는 전체 팀이 나가야 할 방향과 비지니스 밸류에 대해서 이해를 하고 있습니다. 또한 이미 팀간의 커뮤니케이션이나 전체 시스템 구조에 대한 이해를 하고 있습니다. 이를 바탕으로 조금 더 빠른 개발과 효율성을 위한 모든 기능(역할)을 가지고 있는 팀을 운영하고자 합니다.” 가 제대로 된 해석이라고 볼 수 있겠다.


Evolutionary Model (진화형 모델)


지금 까지 간략하게나마 마이크로 서비스 아키텍쳐에 대해서 알아보았다.

마이크로 서비스 아키텍쳐는 서비스의 재사용성, 유연한 아키텍쳐 구조, 대용량 웹 서비스를 지원할 수 있는 구조등으로 많은 장점을 가지고 있지만, 운영하는 팀에 대해서 높은 성숙도를 필요로 한다. 그래서 충분한 능력을 가지지 못한 팀이 마이크로 서비스 아키텍쳐로 시스템을 개발할 경우에는 많은 시행 착오를 겪을 수 있다.

마이크로 서비스 아키텍쳐를 적용할때는 처음 부터 시스템을 마이크로 서비스 아키텍쳐 형태로 설계해서 구현할 수 도 있겠지만, 모노리틱 시스템에서 부터 시작하여, 비지니스 운용시 오는 문제점을 기반으로 점차적으로 마이크로 서비스 아키텍쳐 형태로 진화 시켜 나가는 방안도 좋은 모델이 된다. 비지니스와 고객으로 부터 오는 피드백을 점차적으로 반영 시켜나가면서 동시에 팀의 성숙도를 올려가면서 아키텍쳐 스타일을 변화 시켜가는 모델로, 많은 기업들이 이런 접근 방법을 사용했다. 트위터의 경우에도, 모노리틱 아키텍쳐에서 시작해서 팀의 구조를 점차적으로 변환 시켜 가면서 시스템의 구조 역시 마이크로 서비스 아키텍쳐 형태로 전환을 하였고, 커머스 시장에서 유명한 이베이 같은 경우에도, 그 시대의 기술적 특성을 반영하면서 비지니스의 요구 사항을 적절히 반영 시켜가면서 시스템을 변화 시켜 나가는 진화형 모델로 아키텍쳐를 전환 하였다.


SOA와 비교


마이크로 서비스 아키텍쳐는 종종 SOA와 비교 되며, SOA는 틀리고 마이크로 서비스 아키텍쳐는맞다 흑백 논리 싸움이 벌어지고는 하는데,

SOA와 마이크로 서비스 아키텍쳐는 사실상 다른 개념이 아니라 SOA가 마이크로 서비스 아키텍쳐에 대한 조상 또는 큰 수퍼셋의 개념이다. 흔히 SOA가 잘못되었다고 이야기 하는 이유는 SOA를 아키텍쳐 사상으로 보는 것이 아니라 SOAP 기반의 웹서비스나, Enterprise Service Bus와 같은 특정 제품을 SOA로 인식하기 때문이다. SOA는 말 그대로 설계에 대한 사상이지 특정 기술을 바탕으로 한 구현 아키텍쳐가 아니다.

큰 의미에서 보자면 마이크로 서비스 아키텍쳐의 서비스 역시, SOA에서 정의한 서비스 중에서 fine grained 서비스로 정의되는 하나의 종류이며, api gateway역시 SOA 에서 정의한 ESB의 하나의 구현방식에 불과 하다.

만약에 기회가 된다면 마이크로 서비스 아키텍쳐에 대해 제대로 이해하기 위해서 SOA 를 반드시 공부해보기를 바란다.


결론


마이크로 서비스 아키텍쳐는 대용량 웹시스템에 맞춰 개발된 API 기반의 아키텍쳐 스타일이다. 대규모 웹서비스를 하는 많은 기업들이 이와 유사한 아키텍쳐 설계를 가지고 있지만, 마이크로 서비스 아키텍쳐가 무조건 정답은 아니다. 하나의 설계에 대한 레퍼런스 모델이고, 각 업무나 비지니스에 대한 특성 그리고 팀에 대한 성숙도와 가지고 있는 시간과 돈과 같은 자원에 따라서 적절한 아키텍쳐 스타일이 선택되어야 하며, 또한 아키텍쳐는 처음 부터 완벽한 그림을 그리기 보다는 상황에 맞게 점진적으로 진화 시켜 나가는 모델이 바람직하다.

 특히 근래의 아키텍쳐 모델은 시스템에 대한 설계 사상 뿐만 아니라 개발 조직의 구조나 프로젝트 관리 방법론에 까지 영향을 미치기 때문에 단순히 기술적인 관점에서가 아니라 조금 더 거시적인 관점에서 고려를 해볼 필요가 있다.

 

참고 자료

Ebay 아키텍쳐 : http://www.addsimplicity.com/downloads/eBaySDForum2006-11-29.pdf

Netflix 아키텍쳐 : http://techblog.netflix.com/2013/01/optimizing-netflix-api.html

infoQ Microservice Architecture : http://www.infoq.com/articles/microservices-intro

MicroService 개념 http://microservices.io/patterns/microservices.html

Martin folwer : http://martinfowler.com/articles/microservices.html

Dzone microservice architecture : http://java.dzone.com/articles/microservice-architecture

Thought works의 PPT : http://www.infoq.com/presentations/Micro-Services

node.js로 apigateway 만들기 : 정리 잘되어 있음. http://plainoldobjects.com/presentations/nodejs-the-good-parts-a-skeptics-view/

API 플랫폼에 대한 소개

아키텍쳐 /대용량 아키텍쳐 | 2013.10.30 01:02 | Posted by 조대협

API Platform

조대협


근래에 들어서 모바일 애플리케이션의 발전과 SNS의 발전과 더불어서 Open API 에 대한 관심도가 급격하게 높아졌다. Open API, API를 내부 사용자뿐만 아니라 외부 개발자에게까지 공개해서, 외부 개발자가 API를 이용해서 새로운 서비스를 만들도록 하는 모델이다. 근래에 들어서는 API만 전문적으로 개발 및 서비스를 해서 이를 통해서 수익을 창줄하는 비지니스 모델까지 생겨나고 있다. 이런 배경으로 API 관리에 대한 중요성이 대두되었는데, API에 대한 쉬운 관리, 모니터링 및 유료화 그리고, API에 대한 편리한 사용법, 샘플 코드 및 메뉴얼 제공하는 시나리오가 필요하게 되었는데, 이를 하나의 플랫폼 형태로 묶어 놓은 것을 API 플랫폼이라고 한다.

API 플랫폼은 크게, API에 대한 단일 진입 포인트 역할을 하는 게이트 웨이와, API 문서나 샘플 코드들을 제공하는 API 포탈, 그리고 API 서비스 상황을 모니터링할 수 있는 관리 모니터링 기능으로 분리된다.

제품군으로는 크게 두 가지 종류로 나뉘어 지는데, 예전 SOA(Service Oriented Architecture) ESB (Enterprise Service Bus) 를 게이트웨이로 사용하면서 발전해온 SOA 진영쪽 제품과, 처음부터 API 플랫폼으로 디자인되서 서비스되는 이 양쪽으로 나뉘어 진다. 전자의 경우에는 MuleSoft WSO2 API 플랫폼이 대표적인 예이고, 후자의 경우에는 apigee,3scale,Mashery,Layer 7(CA) 등이 있다. 전자의 경우에는 ESB를 기반으로 하기 때문에, API에 대한 워크 플로우 기능이 매우 강력하다. 워크플로우 기능이란, 메세지를 변경하거나 라우팅 또는 다른 기능을 추가하는 부분이 매우 강력하다.반면 포탈이나 모니터링 기능들은 후자에 비해서 약하다. 후자의 경우에는 워크 플로우 기능은 약한 반면, 유료화 모델이나 다양한 사용자 계층 지원 그리고 무엇보다 포탈이 매우 강력하다.

Apigee Mashery 같은 경우는 설치형이 아니라 클라우드 형으로 서비스를 제공하는데, 개발사나 개발자가 API를 개발하고, API 서비스는 클라우드에 설치된 이 API 플랫폼을 통해서 하면, 이 플랫폼이 중간에 Gateway 역할로써 API에 대한 워크플로우 기능 및 모니터링 기능등을 제공하면서 함께, 포탈등의 부가 기능을 제공한다.

예전에 미국 캘리포니아 실리콘 밸리에 있는 apigee 를 방문할 일이 있었다. 긴 시간은 아니었지만, 서비스와 인력들에 대해서 이야기를 나눌 기회가 있었는데, 재미있는 점은 인력 구성원의 많은 인원들이 기존의 SOA 회사 출신(BEA)으로 이루어져 있다는 것이다. API 서비스의 근간은 SOA를 기반으로 하고 있으며, 기술 역시 SOA ESB와 연관된 기술을 많이 사용함으로 이해할 수 있었다. 회사의 분위기는 여타 실리콘 밸리의 회사와 같이 매우 젊고 활기에 차있었다.

API 플랫폼을 서비스로 제공하는 만큼 운영에 대해서 많이 신경을 쓰고 있었는데, 실제로 플랫폼을 서비스로 제공하면서 얻는 노하우는 대단하리라고 본다.

 

주요 기능



API 인증

먼저 API를 사용하려면, API를 호출하는 클라이언트가 인증이 된 사용자인지 아닌지를 구분할 수 있는 인증 Authentication 기능이 필요하다. 앞에서 REST API 보안에서 설명한것 처럼, API Key를 발급하거나 OAuth 기반의 인증을 제공할 필요가 있다. 근래의 API Platform OAuth 기반 인증을 제공하는 것이 일반적인 흐름이다.

사용자 인증

사용자 인증은 API 인증을 받기 위한 Key OAuth 인증을 받거나, 또는 API 포탈에 접속해서 메뉴얼을 보거나 Admin 으로써, API에 대한 모니터링을 하기 위해서 필요한 시나리오이다. 사용자를 API를 사용하는 일반 사용자, 내부 관리자 또는 일반 사용자/Silver/Gold 등의 레벨로 나눠서 서비스를 하는 등의 다양한 서비스 시나리오에 대한 사용자 관리 기능을 제공한다.

SLA management

SLA Service Level Agreement의 약자로, 서비스에 대해서 약속한 수준의 비기능 요건을 만족해주는 것을 이야기 한다. 쉽게 이야기 해서, API 제공자별로 하루에 5000건의 call을 제공하기로 했으면, 5000건 까지만 제공한다던지, API 사용자별로 하루에 1000건의 call을 제공한다던지의 계약 레벨별로 서비스 수준을 조정해줄 수 있는 기능을 제공한다.

Mediation

Mediation은 들어온 API 호출에 대해서 변형을 가하는 것이다.예를 들어 원래 API가 주문 API였다면, 나중에, 주문 API에 포인트 적립 API를 추가해준다거나 API version에 따라서 라우팅을 해주거나 하는 등의 기능을 한다. 이렇게 원래 호출 내용에 대해서 변경을 가하는 것을 Mediation이라고 한다. 그러면 몇가지 Mediation 패턴에 대해서 소개한다. 이런 Mediation 패턴은 앞서 설명한 Workflow 기능에서 제공되며, 이 챕터의 뒤에서 소개할 SOA 아키텍쳐의 ESB의 부분을 참고하면 좋다.

아래는apigee 플랫폼에서 workflow를 적용하는 UI 화면의 일부이다. 보통 workflow IDE같은 개발환경에서 순서도 같은 흐름에 노드를 추가하는 환경으로 적용한다.



출처 : https://blog.apigee.com/detail/api_platform_update_api_proxy_editor_traffic_composition_reports_updated_policies

 

Routing

들어온 메세지에 대해서 라우팅 작업을 한다. 예를 들어서 결재 시나리오에서 API request 필드에 국가 필드가 나뉘어져 있으면, 국가 필드에 따라서 API를 그 국가의 서버로 라우팅을 하거나, 헤더에 정의된 API버전에 따라서 구 API서버나 새로운 버전의 API서버로 라우팅 하는 시나리오를 예로 들 수 있ㄷ.

Function adding

이 기능은 기존에 있던 API 기능에 새로운 기능을 추가하는 것이다. 예를 들어 기존 구매 프로세스에서 포인트 적립 기능을 추가해주는 것등을 할 수 있다. 기존의 클라이언트나 서버의 구현의 변동없이 새로운 기능을 추가할 수 있다.

Message Transformation

메세지 변경은 들어온 메세지를 다른 포맷으로 변경해주는 것이다. 단순하게는 JSON XML로 변경해준다거나 필드가 틀린것을 맵핑 해준다거나 두 필드를 한필드로 합친다거나 반대로 한필드를 여러 필드로 나눈다거나 하는 등의 기능을 제공 한다.

Monitoring

모니터링은 API 서비스 사업자로써 아주 중요한 위치를 차지하는데, API의 사용량, 어떤 API가 많이 사용되는지, 국가별, APP별 통계량이나 평균 응답 시간등에 대한 리포트는 서비스의 정상적인 상태 체크 뿐만 아니라 향후 API 서비스 개발에 유용하게 사용될 수 있다. 아래는 apigee에서 제공하는 API Traffic 모니터링 화면이다.



출처 : http://apigee.com/docs/enterprise/content/monitor-performance-your-api

 

Monetization

Monetization은 쉽게 이야기 해서 유료화 모델이다. API의 과금 정책 월단위, 사용자 단위, 호출 단말건,호출 건수별 등 다양한 정책을 적용할 수 있다. 이에 더해서 이벤트 가격 적용, 또는 사용자 수나, API 호출 수를 구간 별로 나눠서 금액을 책정하는 등의 다양한 가격 정책을 적용할 수 있는데, 이를 Charging이라고 하며, Charging을 하기 위해서는 누가? 어떤 디바이스가 언제? 어떤 API를 호출했는지 등의 Charging을 하기 위한 기초 로그 데이타를 수집하고, Charging이 끝난후에, 신용카드등을 통해서 Payment를 하게 되면, 서비스 국가에 따라서 세금을 내는 Taxation 그리고 세금을 땐 수익을 다시 API 제공자에게 분배 하는 정산 (Pay out)등의 인프라를 제공한다.

Portal

포탈은 API 사용자가 로그인을 한 후, API에 대한 사용법이나 샘플 또는 테스트 등을 할 수 있는 기능등을 제공한다. API를 만드는 것도 중요하지만 편이성을 제공해서 API사용자가 잘 사용할 수 있데 하는 것이 중요하다.

단순하게 메뉴얼 뿐만 아니라 API사용자 입장에서 얼마나 API를 사용했는지 어떤 API가 많이 호출되었는지등의 자료는 API 사용자 입장에서도 과금에 관련되고 또 향후 서비스 개선을 위한 중요한 자료이기 때문에, API 포탈의 기능은 매우 중요하다.

외부 API 사용자를 위한 기능도 있지만, API를 판매하지 않고, 내부에서 다른 부서에 API를 제공하기 위해서도, 쉽게 API를 사용할 수 있게 함으로써 개발 생산성을 높일 수 있다.

만약에 API 메뉴얼 또는 테스트 사이트를 제공하고 싶은 경우에는 Swagger 라는 오픈소스를 참고해보기를 권장한다. https://github.com/wordnik/swagger-core

Swagger API에 대한 메뉴얼 자동 생성 및 테스트 사이트 생성 기능을 제공한다. 아래는 Swagger에 의해서 생성된 API 메뉴얼 사이트 인데, API에 대한 사용법 및 샘플 데이타를 제공하고, 무엇보다 테스트 호출을 날려볼 수 있는 기능을 제공한다.



출처 : http://swagger.wordnik.com

API Governance

이런 API Platform을 사용함으로써 얻게 되는 부가적인 이득은 API 에 대한 관리이다.

내부적으로 API를 사용하면 가장 크게 문제가 되는 것은 API에 대한 관리인데, 여러 부서가 일을하는 경우, API 의 메세지 포맷이나 API URL Naming convention이 다른 일이 발생한다. 특히 SOA 시절의 WSDL 기반의 WebService를 사용하면 최소한의 표준 준수가 가능했으나 (WebService 자체가 표준이다.) REST/JSON의 경우 WSDL과 같은 메세지 포맷에 대한 표준 자체가 없기 때문에 자유도가 증가하여 표준화가 매우 어렵다.

예를 들어 A부서는 version URI에 넣어서 http://myapi/adduser/version3 와 같은 식으로 서비스하거나, B부서는 version HTTP header에 넣어서 http://myapi/addorder URI로 제공하고http headerx-myapi-version:3 식으로 넣어서 같은 회사인데도 API 메세지 포맷에 대한 통일 성을 읽어 버릴 수 있다.

API플랫폼을 사용하면, 서비스 되는 API는 모두 API 플랫폼을 통해야 함으로 API 플랫폼 관리 조직이 API가 표준에 맞지 않으면 API 플랫폼을 통해서 서비스 하는 것을 거부할 수 있으므로, API 표준 준수를 강요할 수 있는 강제성을 통한 통제성을 확보함으로써 API를 중앙에서 집중 관리할 수 있는 장점이 생긴다.