서버리스 아키텍처 패턴 탐색: 종합 가이드

서버리스 컴퓨팅은 애플리케이션을 구축하고 배포하는 방식에 혁명을 일으켰습니다. 기본 인프라 관리를 추상화함으로써 개발자는 코드 작성과 가치 전달에 집중할 수 있습니다. 이 가이드는 일반적인 서버리스 아키텍처 패턴을 탐색하여 그 이점, 단점 및 실제 적용 사례에 대한 통찰력을 제공합니다.

서버리스 아키텍처란 무엇인가?

서버리스 아키텍처는 클라우드 공급자가 머신 리소스 할당을 동적으로 관리하는 클라우드 컴퓨팅 실행 모델입니다. 서버리스 공급자는 모든 기본 인프라를 처리하므로 서버를 프로비저닝하거나 관리할 필요가 없습니다. 사용자는 소비한 컴퓨팅 시간에 대해서만 비용을 지불합니다.

서버리스 아키텍처의 주요 특징:

• 서버 관리 불필요: 개발자는 서버를 프로비저닝, 확장 또는 관리할 필요가 없습니다.
• 사용량 기반 과금: 코드가 소비하는 컴퓨팅 시간에 대해서만 비용을 지불합니다.
• 자동 확장: 서버리스 플랫폼은 수요에 따라 리소스를 자동으로 확장합니다.
• 이벤트 기반: 함수는 HTTP 요청, 데이터베이스 변경 또는 메시지와 같은 이벤트에 의해 트리거됩니다.

서버리스 아키텍처의 이점

서버리스 접근 방식을 채택하면 다음과 같은 여러 이점이 있습니다:

• 운영 오버헤드 감소: 서버 관리의 필요성을 제거하여 개발자가 기능 구축에 집중할 수 있도록 합니다.
• 비용 최적화: 사용량 기반 과금 모델은 특히 트래픽 변동이 심한 애플리케이션의 비용을 절감합니다.
• 확장성 및 가용성 향상: 자동 확장 및 내결함성은 높은 가용성과 성능을 보장합니다.
• 시장 출시 시간 단축: 간소화된 배포 및 관리는 개발 주기를 가속화합니다.

일반적인 서버리스 아키텍처 패턴

서버리스 컴퓨팅의 이점을 활용하기 위해 몇 가지 아키텍처 패턴이 등장했습니다. 다음은 가장 일반적인 몇 가지입니다:

1. 이벤트 기반 아키텍처

이벤트 기반 아키텍처는 이벤트의 생성, 감지, 소비 및 반응을 촉진하는 소프트웨어 아키텍처 패러다임입니다. 서버리스 컨텍스트에서 이 패턴은 종종 이벤트를 통해 함수를 트리거하는 서비스를 포함합니다.

예시: 이미지 처리 파이프라인

이미지 처리 파이프라인을 상상해 보세요. 사용자가 클라우드 스토리지 서비스(Amazon S3, Azure Blob Storage 또는 Google Cloud Storage 등)에 이미지를 업로드하면 이벤트가 트리거됩니다. 이 이벤트는 이미지 크기 조정, 형식 변환 및 기타 처리 작업을 수행하는 서버리스 함수(예: AWS Lambda, Azure Function, Google Cloud Function)를 호출합니다. 처리된 이미지는 다시 스토리지 서비스에 저장되어 사용자에게 알리거나 데이터베이스를 업데이트하는 또 다른 이벤트를 트리거할 수 있습니다.

구성 요소:

• 이벤트 소스: 클라우드 스토리지 서비스 (S3, Blob Storage, Cloud Storage).
• 이벤트: 이미지 업로드.
• 함수: 이미지 처리 함수 (크기 조정, 변환).
• 대상: 클라우드 스토리지 서비스, 데이터베이스.

이점:

• 분리(Decoupling): 서비스는 독립적이며 이벤트를 통해 통신합니다.
• 확장성: 함수는 이벤트 볼륨에 따라 자동으로 확장됩니다.
• 복원력: 한 함수의 실패가 시스템의 다른 부분에 영향을 미치지 않습니다.

2. API 게이트웨이 패턴

API 게이트웨이 패턴은 API 게이트웨이를 사용하여 들어오는 요청을 관리하고 적절한 서버리스 함수로 라우팅하는 것을 포함합니다. 이는 클라이언트를 위한 단일 진입점을 제공하고 인증, 권한 부여, 속도 제한 및 요청 변환과 같은 기능을 활성화합니다.

예시: REST API

서버리스 함수를 사용하여 REST API를 구축하는 것을 고려해 보세요. API 게이트웨이(예: Amazon API Gateway, Azure API Management, Google Cloud Endpoints)는 API의 정문 역할을 합니다. 클라이언트가 요청을 보내면 API 게이트웨이는 요청 경로 및 메서드를 기반으로 해당 서버리스 함수로 라우팅합니다. 함수는 요청을 처리하고 응답을 반환하며, API 게이트웨이는 이를 다시 클라이언트에게 보냅니다. 게이트웨이는 API를 보호하기 위해 인증, 권한 부여 및 속도 제한도 처리할 수 있습니다.

구성 요소:

• API 게이트웨이: 들어오는 요청, 인증, 권한 부여 및 라우팅을 관리합니다.
• 함수: 특정 API 엔드포인트를 처리합니다.
• 데이터베이스: 데이터를 저장하고 검색합니다.

이점:

• 중앙 집중식 관리: 모든 API 요청에 대한 단일 진입점.
• 보안: 게이트웨이 수준에서의 인증 및 권한 부여.
• 확장성: API 게이트웨이는 높은 트래픽 양을 처리할 수 있습니다.

3. 팬아웃(Fan-Out) 패턴

팬아웃 패턴은 단일 이벤트를 병렬 처리를 위해 여러 함수에 배포하는 것을 포함합니다. 이는 여러 사용자에게 알림을 보내거나 데이터를 병렬로 처리하는 등 독립적으로 수행할 수 있는 작업에 유용합니다.

예시: 알림 보내기

새 기사가 게시될 때 여러 사용자에게 알림을 보내야 한다고 가정해 보겠습니다. 기사가 게시되면 이벤트가 트리거됩니다. 이 이벤트는 알림을 여러 함수로 팬아웃하는 함수를 호출하며, 각 함수는 특정 사용자 또는 사용자 그룹에 알림을 보내는 역할을 합니다. 이를 통해 알림을 병렬로 보낼 수 있어 전체 처리 시간이 단축됩니다.

구성 요소:

• 이벤트 소스: 기사 게시.
• 팬아웃 함수: 알림을 여러 함수에 배포합니다.
• 알림 함수: 개별 사용자에게 알림을 보냅니다.

이점:

• 병렬 처리: 작업이 동시에 수행되어 처리 시간이 단축됩니다.
• 확장성: 각 함수는 독립적으로 확장될 수 있습니다.
• 성능 향상: 더 빠른 알림 전달.

4. 애그리게이터(Aggregator) 패턴

애그리게이터 패턴은 여러 소스에서 데이터를 수집하여 단일 결과로 결합하는 것을 포함합니다. 이는 여러 API 또는 데이터베이스의 데이터가 필요한 작업에 유용합니다.

예시: 데이터 집계

제품의 가격, 가용성 및 리뷰를 포함한 정보를 표시해야 하는 애플리케이션을 생각해 보세요. 이 정보는 다른 데이터베이스에 저장되거나 다른 API에서 검색될 수 있습니다. 애그리게이터 함수는 이러한 다양한 소스에서 데이터를 수집하여 단일 JSON 객체로 결합한 다음 클라이언트로 보낼 수 있습니다. 이는 클라이언트가 제품 정보를 검색하고 표시하는 작업을 단순화합니다.

구성 요소:

• 데이터 소스: 데이터베이스, API.
• 애그리게이터 함수: 데이터를 수집하고 결합합니다.
• 대상: 클라이언트 애플리케이션.

이점:

• 단순화된 클라이언트 로직: 클라이언트는 단일 결과만 검색하면 됩니다.
• 네트워크 요청 감소: 데이터 소스에 대한 요청이 줄어듭니다.
• 성능 향상: 데이터가 서버 측에서 집계됩니다.

5. 체인(Chain) 패턴

체인 패턴은 일련의 작업을 수행하기 위해 여러 함수를 함께 연결하는 것을 포함합니다. 한 함수의 출력이 다음 함수의 입력이 됩니다. 이는 복잡한 워크플로 또는 데이터 처리 파이프라인에 유용합니다.

예시: 데이터 변환 파이프라인

데이터 정리, 유효성 검사 및 보강을 포함하는 데이터 변환 파이프라인을 상상해 보세요. 파이프라인의 각 단계는 별도의 서버리스 함수로 구현될 수 있습니다. 함수들은 함께 연결되어 한 함수의 출력이 다음 함수의 입력으로 전달됩니다. 이를 통해 모듈식이고 확장 가능한 데이터 처리 파이프라인을 만들 수 있습니다.

구성 요소:

• 함수: 각 함수는 특정 변환 작업을 수행합니다.
• 오케스트레이션: 함수를 함께 연결하는 메커니즘 (예: AWS Step Functions, Azure Durable Functions, Google Cloud Workflows).

이점:

• 모듈성: 각 함수는 특정 작업을 담당합니다.
• 확장성: 각 함수는 독립적으로 확장될 수 있습니다.
• 유지 관리성: 개별 함수를 더 쉽게 업데이트하고 유지 관리할 수 있습니다.

6. 스트랭글러 피그(Strangler Fig) 패턴

스트랭글러 피그 패턴은 기존 애플리케이션을 완전히 중단시키지 않고 점진적으로 기능을 서버리스 구성 요소로 대체하여 레거시 애플리케이션을 현대화하는 점진적인 마이그레이션 전략입니다. 이 패턴을 사용하면 기존 애플리케이션을 방해하지 않으면서 서버리스 서비스를 도입할 수 있습니다.

예시: 모노리스 마이그레이션

서버리스 아키텍처로 마이그레이션하려는 모노리스 애플리케이션이 있다고 가정해 보겠습니다. 서버리스 함수로 쉽게 대체할 수 있는 특정 기능을 식별하는 것부터 시작할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자 인증 모듈을 외부 ID 공급자에 대해 사용자를 인증하는 서버리스 함수로 대체할 수 있습니다. 더 많은 기능을 서버리스 구성 요소로 대체함에 따라 모노리스 애플리케이션은 점차 축소되어 결국 완전히 대체됩니다.

구성 요소:

• 레거시 애플리케이션: 현대화가 필요한 기존 애플리케이션.
• 서버리스 함수: 레거시 기능을 대체하는 새로운 서버리스 구성 요소.
• 프록시/라우터: 요청을 레거시 애플리케이션 또는 새로운 서버리스 함수로 라우팅합니다.

이점:

• 위험 감소: 점진적인 마이그레이션은 기존 애플리케이션 중단의 위험을 줄입니다.
• 유연성: 자신의 속도에 맞춰 애플리케이션을 현대화할 수 있습니다.
• 비용 절감: 서버리스 구성 요소는 레거시 애플리케이션보다 비용 효율적일 수 있습니다.

올바른 패턴 선택하기

적절한 서버리스 아키텍처 패턴을 선택하는 것은 애플리케이션의 특정 요구 사항에 따라 다릅니다. 다음 요소를 고려하십시오:

• 애플리케이션 복잡성: 간단한 애플리케이션은 기본적인 API 게이트웨이 패턴만 필요할 수 있지만, 더 복잡한 애플리케이션은 함수 체인이나 이벤트 기반 아키텍처를 사용하는 것이 유리할 수 있습니다.
• 확장성 요구 사항: 변동하는 트래픽을 처리하기 위해 자동으로 확장할 수 있는 패턴을 선택하십시오.
• 데이터 처리 요구 사항: 병렬 처리 또는 데이터 집계를 지원하는 패턴을 고려하십시오.
• 기존 인프라: 레거시 애플리케이션에서 마이그레이션하는 경우 스트랭글러 피그 패턴이 좋은 선택일 수 있습니다.

서버리스 아키텍처 모범 사례

서버리스 아키텍처로 성공을 보장하려면 다음 모범 사례를 따르십시오:

• 함수를 작고 집중적으로 유지: 각 함수는 단일하고 잘 정의된 목적을 가져야 합니다. 이는 유지 관리성과 확장성을 향상시킵니다.
• 구성을 위해 환경 변수 사용: 함수에 구성 값을 하드코딩하지 마십시오. 환경 변수를 사용하여 구성 설정을 관리하십시오.
• 오류를 정상적으로 처리: 장애가 시스템 전체로 확산되는 것을 방지하기 위해 강력한 오류 처리 기능을 구현하십시오.
• 함수 모니터링 및 로깅: 모니터링 도구를 사용하여 함수 성능을 추적하고 잠재적인 문제를 식별하십시오. 디버깅에 도움이 되도록 중요한 이벤트를 기록하십시오.
• 함수 보안: 무단 액세스로부터 함수를 보호하기 위해 적절한 보안 조치를 구현하십시오.
• 콜드 스타트 최적화: 적절한 언어 런타임을 사용하고 함수 코드를 최적화하여 콜드 스타트 지연 시간을 최소화하십시오.
• 적절한 CI/CD 파이프라인 구현: 서버리스 함수의 배포 및 테스트를 자동화하여 일관되고 신뢰할 수 있는 릴리스를 보장하십시오.

다양한 클라우드 제공업체의 서버리스

서버리스 아키텍처의 핵심 개념은 특정 구현 및 서비스가 다를 수 있지만 다양한 클라우드 제공업체에 걸쳐 적용됩니다. 다음은 간략한 개요입니다:

• Amazon Web Services (AWS): AWS Lambda는 대표적인 서버리스 컴퓨팅 서비스입니다. AWS는 또한 API Gateway, Step Functions(오케스트레이션용) 및 S3(스토리지용)를 제공합니다.
• Microsoft Azure: Azure Functions는 Microsoft의 서버리스 컴퓨팅 서비스입니다. Azure는 또한 API Management, Durable Functions(오케스트레이션용) 및 Blob Storage를 제공합니다.
• Google Cloud Platform (GCP): Google Cloud Functions는 Google의 서버리스 컴퓨팅 서비스입니다. GCP는 Cloud Endpoints(API 게이트웨이), Cloud Workflows(오케스트레이션용) 및 Cloud Storage를 제공합니다.

각 제공업체는 고유한 기능과 가격 모델을 가지고 있지만, 서버리스 아키텍처의 기본 원칙은 일관되게 유지됩니다. 올바른 제공업체를 선택하는 것은 특정 요구 사항, 기존 인프라 및 플랫폼에 대한 익숙함에 따라 달라집니다.

서버리스와 글로벌 고려 사항

글로벌 고객을 위한 서버리스 애플리케이션을 설계할 때 몇 가지 요소가 특히 중요해집니다:

• 지연 시간(Latency): 사용자와 가까운 지역에 함수를 배포하여 지연 시간을 최소화하십시오. 클라우드 제공업체는 서버리스 함수에 대한 지역별 배포를 제공합니다. 콘텐츠 전송 네트워크(CDN)도 사용자에게 더 가까운 곳에 콘텐츠를 캐시하여 성능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 데이터 상주(Data Residency): 여러 국가 및 지역의 데이터 상주 요구 사항을 유의하십시오. 데이터가 현지 규정에 따라 저장되고 처리되는지 확인하십시오.
• 현지화(Localization): 여러 언어와 통화를 지원하도록 애플리케이션을 설계하십시오. 서버리스 함수는 사용자 선호도나 위치에 따라 동적으로 콘텐츠를 생성하는 데 사용될 수 있습니다.
• 규정 준수(Compliance): 애플리케이션이 GDPR, HIPAA, PCI DSS와 같은 관련 산업 표준 및 규정을 준수하는지 확인하십시오.
• 비용 최적화: 함수 성능과 리소스 사용량을 최적화하여 비용을 최소화하십시오. 지역별 가격 모델과 사용 패턴에 세심한 주의를 기울이십시오.

이러한 요소를 신중하게 고려함으로써 전 세계적으로 접근 가능하고 성능이 우수하며 규정을 준수하는 서버리스 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

결론

서버리스 아키텍처는 현대적인 애플리케이션을 구축하고 배포하는 강력한 접근 방식을 제공합니다. 일반적인 서버리스 아키텍처 패턴을 이해하고 모범 사례를 따르면 운영 오버헤드 감소, 비용 최적화 및 확장성 향상의 이점을 활용할 수 있습니다. 서버리스 기술이 계속 발전함에 따라 이러한 패턴을 탐색하고 적용하는 것은 클라우드에서 효율적이고 혁신적인 솔루션을 구축하는 데 중요할 것입니다.