프론트엔드 마이크로서비스 메시: 글로벌 애플리케이션을 위한 서비스 검색 및 로드 밸런싱 숙달

웹 개발의 빠르게 진화하는 환경에서 마이크로서비스 채택은 확장 가능하고 탄력적이며 유지 관리 가능한 애플리케이션 구축의 초석이 되었습니다. 마이크로서비스는 전통적으로 백엔드의 관심사였지만, 마이크로프론트엔드 아키텍처의 부상은 프론트엔드에 유사한 원칙을 가져오고 있습니다. 이러한 변화는 특히 이러한 독립적인 프론트엔드 단위, 즉 마이크로프론트엔드가 효과적으로 통신하고 협업하는 방법에 대한 새로운 과제를 제시합니다. 분산된 프론트엔드 구성 요소를 관리하기 위해 백엔드 서비스 메쉬의 원칙을 활용하는 프론트엔드 마이크로서비스 메시의 개념이 등장합니다. 이 메쉬의 핵심에는 두 가지 중요한 기능, 즉 서비스 검색 및 로드 밸런싱이 있습니다. 이 포괄적인 가이드에서는 이러한 개념을 자세히 살펴보고, 탄력적인 글로벌 프론트엔드 애플리케이션 구축을 위한 중요성, 구현 전략 및 모범 사례를 탐구합니다.

프론트엔드 마이크로서비스 메시 이해

서비스 검색 및 로드 밸런싱을 자세히 알아보기 전에 프론트엔드 마이크로서비스 메쉬가 무엇을 포함하는지 이해하는 것이 중요합니다. 전통적인 모놀리식 프론트엔드와 달리 마이크로프론트엔드 아키텍처는 사용자 인터페이스를 더 작고 독립적으로 배포 가능한 조각으로 분해하며, 종종 비즈니스 기능 또는 사용자 여정을 중심으로 구성됩니다. 이러한 조각은 다른 팀에서 자율적으로 개발, 배포 및 확장할 수 있습니다. 프론트엔드 마이크로서비스 메쉬는 이러한 분산된 프론트엔드 단위의 상호 작용, 통신 및 관리를 용이하게 하는 추상화 계층 또는 오케스트레이션 프레임워크 역할을 합니다.

프론트엔드 마이크로서비스 메쉬 내의 주요 구성 요소 및 개념은 종종 다음을 포함합니다:

• 마이크로프론트엔드: 개별적이고 자체 포함된 프론트엔드 애플리케이션 또는 구성 요소.
• 컨테이너화: 마이크로프론트엔드를 일관되게 패키징하고 배포하는 데 자주 사용됩니다(예: Docker 사용).
• 오케스트레이션: Kubernetes와 같은 플랫폼은 마이크로프론트엔드 컨테이너의 배포 및 수명 주기를 관리할 수 있습니다.
• API 게이트웨이 / 에지 서비스: 사용자 요청의 공통 진입점이며, 해당 마이크로프론트엔드 또는 백엔드 서비스로 라우팅합니다.
• 서비스 검색: 마이크로프론트엔드가 서로 또는 백엔드 서비스와 찾고 통신하는 메커니즘입니다.
• 로드 밸런싱: 가용성 및 성능을 보장하기 위해 마이크로프론트엔드 또는 백엔드 서비스의 여러 인스턴스에 걸쳐 들어오는 트래픽을 분배합니다.
• 관찰 가능성: 마이크로프론트엔드의 동작을 모니터링, 로깅 및 추적하는 도구입니다.

프론트엔드 마이크로서비스 메쉬의 목표는 이 분산 특성으로 인해 발생하는 복잡성을 관리하기 위한 인프라 및 도구를 제공하여 매우 동적인 환경에서도 원활한 사용자 경험을 보장하는 것입니다.

서비스 검색의 중요한 역할

마이크로프론트엔드 아키텍처와 같은 분산 시스템에서는 서비스(이 경우 마이크로프론트엔드 및 관련 백엔드 서비스)가 동적으로 서로를 찾고 통신할 수 있어야 합니다. 서비스는 자주 시작, 축소 또는 재배포되므로 네트워크 위치(IP 주소 및 포트)가 자주 변경될 수 있습니다. 서비스 검색은 수동 구성이나 하드코딩 없이 서비스가 상호 작용해야 하는 다른 서비스의 네트워크 위치를 찾을 수 있도록 하는 프로세스입니다.

프론트엔드 마이크로서비스에 서비스 검색이 필수적인 이유는 무엇입니까?

• 동적 환경: 클라우드 네이티브 배포는 본질적으로 동적입니다. 컨테이너는 일시적이며 자동 확장은 언제든지 서비스 실행 인스턴스 수를 변경할 수 있습니다. 수동 IP/포트 관리는 불가능합니다.
• 분리: 마이크로프론트엔드는 독립적이어야 합니다. 서비스 검색은 서비스의 소비자를 해당 프로듀서와 분리하여 프로듀서가 소비자에 영향을 미치지 않고 자신의 위치 또는 인스턴스 수를 변경할 수 있도록 합니다.
• 탄력성: 서비스 인스턴스 중 하나가 비정상 상태가 되면 서비스 검색을 통해 소비자가 정상적인 대안을 찾을 수 있습니다.
• 확장성: 트래픽이 증가함에 따라 마이크로프론트엔드 또는 백엔드 서비스의 새 인스턴스가 시작될 수 있습니다. 서비스 검색을 통해 이러한 새 인스턴스를 등록하고 즉시 사용할 수 있습니다.
• 팀 자율성: 팀은 다른 서비스가 찾을 수 있다는 것을 알고 독립적으로 서비스를 배포하고 확장할 수 있습니다.

서비스 검색 패턴

서비스 검색을 구현하는 두 가지 주요 패턴이 있습니다:

1. 클라이언트 측 검색

이 패턴에서는 클라이언트(마이크로프론트엔드 또는 조정 계층)가 중앙 집중식 서비스 레지스트리를 쿼리하여 필요한 서비스의 위치를 검색할 책임이 있습니다. 사용 가능한 인스턴스 목록을 받으면 클라이언트가 연결할 인스턴스를 결정합니다.

작동 방식:

1. 서비스 등록: 마이크로프론트엔드(또는 해당 서버 측 구성 요소)가 시작되면 자체 네트워크 위치(IP 주소, 포트)를 중앙 집중식 서비스 레지스트리에 등록합니다.
2. 서비스 쿼리: 클라이언트가 특정 서비스(예: '제품 카탈로그' 마이크로프론트엔드가 '제품 API' 백엔드 서비스에서 데이터를 가져와야 함)와 통신해야 하는 경우 대상 서비스의 사용 가능한 인스턴스를 찾기 위해 서비스 레지스트리를 쿼리합니다.
3. 클라이언트 측 로드 밸런싱: 서비스 레지스트리는 사용 가능한 인스턴스 목록을 반환합니다. 그런 다음 클라이언트는 클라이언트 측 로드 밸런싱 알고리즘(예: 라운드 로빈, 최소 연결)을 사용하여 인스턴스를 선택하고 요청을 보냅니다.

도구 및 기술:

• 서비스 레지스트리: Eureka (Netflix), Consul, etcd, Zookeeper.
• 클라이언트 라이브러리: 등록 및 검색을 처리하기 위해 프론트엔드 애플리케이션 또는 프레임워크와 통합되는 이러한 도구에서 제공하는 라이브러리.

클라이언트 측 검색의 장점:

• 간단한 인프라: 검색을 위한 전용 프록시 계층이 필요하지 않습니다.
• 직접 통신: 클라이언트는 서비스 인스턴스와 직접 통신하므로 잠재적으로 대기 시간이 줄어듭니다.

클라이언트 측 검색의 단점:

• 클라이언트 복잡성: 클라이언트 애플리케이션은 검색 로직과 로드 밸런싱을 구현해야 합니다. 이는 프론트엔드 프레임워크에서 어려울 수 있습니다.
• 레지스트리와의 긴밀한 결합: 클라이언트는 서비스 레지스트리의 API에 결합됩니다.
• 언어/프레임워크별: 검색 로직은 각 프론트엔드 기술 스택에 대해 구현해야 합니다.

2. 서버 측 검색

이 패턴에서는 클라이언트가 알려진 라우터 또는 로드 밸런서에 요청을 보냅니다. 이 라우터/로드 밸런서는 서비스 레지스트리를 쿼리하고 요청을 대상 서비스의 적절한 인스턴스로 전달하는 책임이 있습니다. 클라이언트는 기본 서비스 인스턴스를 알지 못합니다.

작동 방식:

1. 서비스 등록: 클라이언트 측 검색과 마찬가지로 서비스는 서비스 레지스트리에 자체 위치를 등록합니다.
2. 클라이언트 요청: 클라이언트는 라우터/로드 밸런서의 고정되고 잘 알려진 주소로 요청을 보내며, 종종 서비스 이름으로 대상 서비스를 지정합니다(예: GET /api/products).
3. 서버 측 라우팅: 라우터/로드 밸런서는 요청을 수신하고, 'products' 서비스의 인스턴스를 찾기 위해 서비스 레지스트리를 쿼리하고, 서버 측 로드 밸런싱을 사용하여 인스턴스를 선택하고, 해당 인스턴스로 요청을 전달합니다.

도구 및 기술:

• API 게이트웨이: Kong, Apigee, AWS API Gateway, Traefik.
• 서비스 메시 프록시: Envoy Proxy (Istio, App Mesh에 사용됨), Linkerd.
• 클라우드 로드 밸런서: AWS ELB, Google Cloud Load Balancing, Azure Load Balancer.

서버 측 검색의 장점:

• 간소화된 클라이언트: 프론트엔드 애플리케이션은 검색 로직을 구현할 필요가 없습니다. 단지 알려진 엔드포인트로 요청을 보낼 뿐입니다.
• 중앙 집중식 제어: 검색 및 라우팅 로직이 중앙에서 관리되므로 업데이트가 더 쉽습니다.
• 언어 불가지론: 프론트엔드 기술 스택에 관계없이 작동합니다.
• 향상된 관찰 가능성: 중앙 집중식 프록시는 로깅, 추적 및 메트릭을 쉽게 처리할 수 있습니다.

서버 측 검색의 단점:

• 추가 홉: 프록시/로드 밸런서를 통해 추가 네트워크 홉이 발생하여 잠재적으로 대기 시간이 증가합니다.
• 인프라 복잡성: API 게이트웨이 또는 프록시 계층을 관리해야 합니다.

프론트엔드 마이크로서비스를 위한 올바른 서비스 검색 선택

프론트엔드 마이크로서비스, 특히 여러 팀에서 다른 기술을 사용하여 개발한 UI의 다른 부분을 가질 수 있는 마이크로프론트엔드 아키텍처의 경우, 서버 측 검색이 종종 더 실용적이고 유지 관리 가능한 접근 방식입니다.

• 프레임워크 독립성: 프론트엔드 개발자는 복잡한 서비스 검색 클라이언트 라이브러리를 통합하는 것에 대해 걱정하지 않고 UI 구성 요소를 구축하는 데 집중할 수 있습니다.
• 중앙 집중식 관리: 백엔드 서비스 또는 다른 마이크로프론트엔드를 검색하고 라우팅하는 책임은 API 게이트웨이 또는 전용 라우팅 계층에서 관리할 수 있으며, 이는 플랫폼 팀에서 유지 관리할 수 있습니다.
• 일관성: 모든 마이크로프론트엔드에 대한 통합 검색 메커니즘은 일관된 동작을 보장하고 문제 해결을 용이하게 합니다.

예를 들어 전자상거래 사이트에 제품 목록, 제품 세부 정보 및 쇼핑 카트에 대한 별도의 마이크로프론트엔드가 있다고 가정해 보겠습니다. 이러한 마이크로프론트엔드는 다양한 백엔드 서비스(예: product-service, inventory-service, cart-service)를 호출해야 할 수 있습니다. API 게이트웨이는 단일 진입점 역할을 하고 각 요청에 대한 올바른 백엔드 서비스 인스턴스를 검색하고 해당 방식으로 라우팅할 수 있습니다. 마찬가지로 한 마이크로프론트엔드가 다른 마이크로프론트엔드에서 렌더링된 데이터(예: 제품 목록에 제품 가격 표시)를 가져와야 하는 경우 BFF(Backend for Frontend) 또는 라우팅 계층이 이를 서비스 검색을 통해 촉진할 수 있습니다.

로드 밸런싱의 기술

서비스를 발견하면 다음 중요한 단계는 트래픽을 여러 서비스 인스턴스에 효과적으로 분배하는 것입니다. 로드 밸런싱은 네트워크 트래픽 또는 계산 워크로드를 여러 컴퓨터 또는 리소스 네트워크에 분배하는 프로세스입니다. 로드 밸런싱의 주요 목표는 다음과 같습니다:

• 처리량 극대화: 시스템이 가능한 한 많은 요청을 처리할 수 있도록 합니다.
• 응답 시간 최소화: 사용자가 빠른 응답을 받도록 합니다.
• 단일 리소스 과부하 방지: 단일 인스턴스가 병목 현상이 되는 것을 방지합니다.
• 가용성 및 신뢰성 향상: 인스턴스 중 하나가 실패하면 트래픽을 정상 인스턴스로 리디렉션할 수 있습니다.

프론트엔드 마이크로서비스 메시 맥락에서의 로드 밸런싱

프론트엔드 마이크로서비스 맥락에서 로드 밸런싱은 다양한 계층에서 적용됩니다:

• API 게이트웨이/에지 서비스 로드 밸런싱: API 게이트웨이 또는 마이크로프론트엔드 애플리케이션의 진입점의 여러 인스턴스에 걸쳐 들어오는 사용자 트래픽을 분배합니다.
• 백엔드 서비스 로드 밸런싱: 마이크로프론트엔드 또는 API 게이트웨이의 요청을 사용 가능한 백엔드 마이크로서비스 인스턴스로 분배합니다.
• 동일한 마이크로프론트엔드 인스턴스 로드 밸런싱: 특정 마이크로프론트엔드가 확장성을 위해 여러 인스턴스로 배포되는 경우 해당 인스턴스로의 트래픽을 균형 있게 분배해야 합니다.

일반적인 로드 밸런싱 알고리즘

로드 밸런서는 어떤 서버로 트래픽을 보낼지 결정하기 위해 다양한 알고리즘을 사용합니다. 알고리즘 선택은 성능 및 리소스 사용률에 영향을 미칠 수 있습니다.

1. 라운드 로빈

가장 간단한 알고리즘 중 하나입니다. 요청은 목록의 각 서버에 순차적으로 분배됩니다. 목록 끝에 도달하면 처음부터 다시 시작합니다.

예: 서버 A, B, C. 요청: 1->A, 2->B, 3->C, 4->A, 5->B 등

장점: 구현이 간단하고 서버 용량이 유사한 경우 부하를 고르게 분산합니다.

단점: 서버 부하 또는 응답 시간을 고려하지 않습니다. 느린 서버도 계속 요청을 받을 수 있습니다.

2. 가중 라운드 로빈

라운드 로빈과 유사하지만 서버에 상대 용량을 나타내는 '가중치'가 할당됩니다. 가중치가 높은 서버는 더 많은 요청을 받습니다. 이는 서로 다른 하드웨어 사양이 있는 서버가 있는 경우 유용합니다.

예: 서버 A (가중치 2), 서버 B (가중치 1). 요청: A, A, B, A, A, B.

장점: 서로 다른 서버 용량을 고려합니다.

단점: 여전히 실제 서버 부하 또는 응답 시간을 고려하지 않습니다.

3. 최소 연결

이 알고리즘은 가장 적은 활성 연결이 있는 서버로 트래픽을 보냅니다. 이는 현재 서버 부하를 고려하는 보다 동적인 접근 방식입니다.

예: 서버 A에 5개의 연결이 있고 서버 B에 2개의 연결이 있는 경우 새 요청은 서버 B로 이동합니다.

장점: 현재 서버 활동을 기반으로 부하를 더 효과적으로 분산합니다.

단점: 각 서버에 대한 활성 연결을 추적해야 하므로 오버헤드가 추가됩니다.

4. 가중 최소 연결

최소 연결과 서버 가중치를 결합합니다. 가중치에 비해 활성 연결이 가장 적은 서버가 다음 요청을 받습니다.

장점: 두 가지 장점을 모두 갖추고 있습니다. 서버 용량과 현재 부하를 모두 고려합니다.

단점: 구현 및 관리가 가장 복잡합니다.

5. IP 해시

이 방법은 클라이언트 IP 주소의 해시를 사용하여 어떤 서버가 요청을 받을지 결정합니다. 이를 통해 특정 클라이언트 IP 주소의 모든 요청이 동일한 서버로 일관되게 전송됩니다. 이는 서버에 세션 상태를 유지하는 애플리케이션에 유용합니다.

예: 클라이언트 IP 192.168.1.100이 서버 A로 해시됩니다. 이 IP의 모든 후속 요청은 서버 A로 이동합니다.

장점: 상태 저장 애플리케이션에 대한 세션 지속성을 보장합니다.

단점: 많은 클라이언트가 단일 IP를 공유하는 경우(예: NAT 게이트웨이 또는 프록시 뒤), 부하 분산이 고르지 않게 될 수 있습니다. 서버가 다운되면 해당 서버에 할당된 모든 클라이언트가 영향을 받습니다.

6. 최소 응답 시간

가장 적은 활성 연결과 가장 낮은 평균 응답 시간을 가진 서버로 트래픽을 보냅니다. 이는 부하와 응답성 모두를 최적화하는 것을 목표로 합니다.

장점: 사용자에게 가장 빠른 응답을 제공하는 데 중점을 둡니다.

단점: 응답 시간에 대한 보다 정교한 모니터링이 필요합니다.

다양한 계층에서의 로드 밸런싱

계층 4 (전송 계층) 로드 밸런싱

전송 계층(TCP/UDP)에서 작동합니다. IP 주소와 포트를 기반으로 트래픽을 전달합니다. 빠르고 효율적이지만 트래픽 내용을 검사하지는 않습니다.

예: 백엔드 서비스의 다양한 인스턴스로 TCP 연결을 분배하는 네트워크 로드 밸런서.

계층 7 (애플리케이션 계층) 로드 밸런싱

애플리케이션 계층(HTTP/HTTPS)에서 작동합니다. HTTP 헤더, URL, 쿠키 등과 같은 트래픽 내용을 검사하여 더 지능적인 라우팅 결정을 내릴 수 있습니다. 이는 종종 API 게이트웨이에서 사용됩니다.

예: URL 경로를 기반으로 /api/products 요청을 제품 서비스 인스턴스로, /api/cart 요청을 카트 서비스 인스턴스로 라우팅하는 API 게이트웨이.

실무에서의 로드 밸런싱 구현

1. 클라우드 제공업체 로드 밸런서:

주요 클라우드 제공업체(AWS, Azure, GCP)는 관리형 로드 밸런싱 서비스를 제공합니다. 이들은 확장성이 높고 안정적이며 컴퓨팅 서비스(예: EC2, AKS, GKE)와 원활하게 통합됩니다.

• AWS: Elastic Load Balancing (ELB) - Application Load Balancer (ALB), Network Load Balancer (NLB), Gateway Load Balancer (GLB). ALB는 계층 7이며 HTTP/S 트래픽에 일반적으로 사용됩니다.
• Azure: Azure Load Balancer, Application Gateway.
• GCP: Cloud Load Balancing (HTTP(S) Load Balancing, TCP/SSL Proxy Load Balancing).

이러한 서비스는 종종 내장된 상태 확인, SSL 종료 및 다양한 로드 밸런싱 알고리즘 지원을 제공합니다.

2. API 게이트웨이:

Kong, Traefik 또는 Apigee와 같은 API 게이트웨이는 종종 로드 밸런싱 기능을 통합합니다. 정의된 규칙에 따라 백엔드 서비스로 트래픽을 라우팅하고 사용 가능한 인스턴스 간에 분배할 수 있습니다.

예: 마이크로프론트엔드 팀은 api.example.com/users로의 모든 요청을 user-service 클러스터로 라우팅하도록 API 게이트웨이를 구성할 수 있습니다. API 게이트웨이는 user-service의 사용 가능한 인스턴스(서비스 검색을 통해)를 알고 있으면 선택한 알고리즘을 사용하여 사용 가능한 유럽 인스턴스 간에 들어오는 요청을 로드 밸런싱합니다.

3. 서비스 메시 프록시 (예: Envoy, Linkerd):

Istio 또는 Linkerd와 같은 완전한 서비스 메시를 사용할 때 서비스 메시 데이터 플레인(Envoy와 같은 프록시로 구성됨)은 서비스 검색 및 로드 밸런싱을 모두 자동으로 처리합니다. 프록시는 서비스에서 나가는 모든 트래픽을 가로채고 서비스 검색 메커니즘(종종 Kubernetes DNS 또는 사용자 지정 레지스트리)을 통해 서비스 주소를 지능적으로 확인한 다음 서비스 메시 제어 플레인에 구성된 로드 밸런싱 정책을 적용하여 대상 서비스의 정상 인스턴스를 선택합니다.

예: 다른 서비스에 HTTP 요청을 보내는 마이크로프론트엔드. 마이크로프론트엔드와 함께 삽입된 Envoy 프록시는 서비스 검색 메커니즘(종종 Kubernetes DNS 또는 사용자 지정 레지스트리)을 통해 서비스 주소를 확인한 다음 로드 밸런싱 정책을 적용하여 대상 서비스의 정상 인스턴스를 선택합니다.

서비스 검색 및 로드 밸런싱 통합

프론트엔드 마이크로서비스 메쉬의 강력함은 서비스 검색 및 로드 밸런싱의 원활한 통합에서 비롯됩니다. 이들은 독립적인 기능이 아니라 함께 작동하는 상호 보완적인 메커니즘입니다.

일반적인 흐름:

1. 서비스 등록: 마이크로프론트엔드 인스턴스 및 백엔드 서비스 인스턴스는 자체를 중앙 서비스 레지스트리(예: Kubernetes DNS, Consul, Eureka)에 등록합니다.
2. 검색: 요청이 이루어져야 합니다. 중개 구성 요소(API 게이트웨이, 서비스 프록시 또는 클라이언트 측 해결자)는 서비스 레지스트리를 쿼리하여 대상 서비스의 사용 가능한 네트워크 위치 목록을 가져옵니다.
3. 로드 밸런싱 결정: 쿼리된 목록과 구성된 로드 밸런싱 알고리즘을 기반으로 중개 구성 요소가 특정 인스턴스를 선택합니다.
4. 요청 전달: 요청이 선택된 인스턴스로 전송됩니다.
5. 상태 확인: 로드 밸런서 또는 서비스 레지스트리는 등록된 인스턴스에 대해 지속적으로 상태 확인을 수행합니다. 비정상적인 인스턴스는 사용 가능한 대상 풀에서 제거되어 해당 인스턴스로 요청이 전송되지 않도록 합니다.

예시 시나리오: 글로벌 전자상거래 플랫폼

마이크로프론트엔드 및 마이크로서비스로 구축된 글로벌 전자상거래 플랫폼을 상상해 보세요:

• 사용자 경험: 유럽의 사용자가 제품 카탈로그에 액세스합니다. 사용자의 요청은 먼저 글로벌 로드 밸런서에 도달하고, 이는 사용자를 가장 가까운 사용 가능한 진입점(예: 유럽 API 게이트웨이)으로 안내합니다.
• API 게이트웨이: 유럽 API 게이트웨이는 제품 데이터에 대한 요청을 수신합니다.
• 서비스 검색: API 게이트웨이(서버 측 검색 클라이언트로 작동)는 서비스 레지스트리(예: Kubernetes 클러스터의 DNS)를 쿼리하여 product-catalog-service의 사용 가능한 인스턴스(유럽 데이터 센터에 배포될 수 있음)를 찾습니다.
• 로드 밸런싱: API 게이트웨이는 로드 밸런싱 알고리즘(예: 최소 연결)을 적용하여 해당 요청을 처리할 product-catalog-service의 최적 인스턴스를 선택하고, 유럽 인스턴스 간의 균등한 분배를 보장합니다.
• 백엔드 통신: product-catalog-service는 pricing-service를 호출해야 할 수 있습니다. 자체 서비스 검색 및 로드 밸런싱을 수행하여 정상 pricing-service 인스턴스에 연결합니다.

이러한 분산화되고 조정된 접근 방식은 사용자가 어디에 있든 또는 각 서비스의 인스턴스가 몇 개 실행되든 관계없이 사용자가 애플리케이션 기능에 빠르고 안정적으로 액세스할 수 있도록 보장합니다.

프론트엔드 마이크로서비스의 과제 및 고려 사항

원칙은 백엔드 서비스 메쉬와 유사하지만 프론트엔드에 적용하면 고유한 과제가 발생합니다:

• 클라이언트 측 복잡성: 프론트엔드 프레임워크(React, Angular, Vue 등)에 클라이언트 측 서비스 검색 및 로드 밸런싱을 직접 구현하는 것은 번거롭고 클라이언트 애플리케이션에 상당한 오버헤드를 추가할 수 있습니다. 이로 인해 서버 측 검색이 선호되는 경우가 많습니다.
• 상태 관리: 마이크로프론트엔드가 공유 상태 또는 세션 정보에 의존하는 경우 분산 인스턴스 간에 이 상태가 올바르게 관리되도록 하는 것이 중요합니다. IP 해시 로드 밸런싱은 상태가 서버에 바인딩된 경우 세션 지속성을 도울 수 있습니다.
• 프론트엔드 간 통신: 마이크로프론트엔드는 서로 통신해야 할 수 있습니다. 잠재적으로 BFF 또는 이벤트 버스를 통해 이 통신을 조정하는 것은 신중한 설계가 필요하며 통신 엔드포인트를 찾기 위해 서비스 검색을 활용할 수 있습니다.
• 도구 및 인프라: 필요한 인프라(API 게이트웨이, 서비스 레지스트리, 프록시)를 설정하고 관리하려면 전문적인 기술이 필요하며 운영 복잡성을 더할 수 있습니다.
• 성능 영향: 모든 간접 계층(예: API 게이트웨이, 프록시)은 대기 시간을 유발할 수 있습니다. 라우팅 및 검색 프로세스 최적화가 중요합니다.
• 보안: 마이크로프론트엔드와 백엔드 서비스 간의 통신을 보호하고 검색 및 로드 밸런싱 인프라 자체에 대한 액세스를 보호하는 것이 가장 중요합니다.

견고한 프론트엔드 마이크로서비스 메시를 위한 모범 사례

프론트엔드 마이크로서비스를 위한 서비스 검색 및 로드 밸런싱을 효과적으로 구현하려면 다음 모범 사례를 고려하세요:

• 서버 측 검색 우선: 대부분의 프론트엔드 마이크로서비스 아키텍처의 경우 API 게이트웨이 또는 전용 라우팅 계층을 활용하여 서비스 검색 및 로드 밸런싱을 수행하면 프론트엔드 코드가 단순화되고 관리가 중앙 집중화됩니다.
• 등록 및 등록 취소 자동화: 서비스 레지스트리를 최신 상태로 유지하기 위해 서비스가 시작될 때 자동으로 등록하고 종료될 때 정상적으로 등록 취소하도록 합니다. 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼은 종종 이를 자동으로 처리합니다.
• 견고한 상태 확인 구현: 모든 서비스 인스턴스에 대해 빈번하고 정확한 상태 확인을 구성합니다. 로드 밸런서 및 서비스 레지스트리는 이를 기반으로 정상 인스턴스에만 트래픽을 라우팅합니다.
• 적절한 로드 밸런싱 알고리즘 선택: 서버 용량, 현재 부하 및 세션 지속성 요구 사항과 같은 요소를 고려하여 애플리케이션 요구 사항에 가장 적합한 알고리즘을 선택합니다. 간단하게(예: 라운드 로빈) 시작하여 필요에 따라 발전시키세요.
• 서비스 메시 활용: 복잡한 마이크로프론트엔드 배포의 경우 Istio 또는 Linkerd와 같은 완전한 서비스 메시 솔루션을 채택하면 고급 트래픽 관리, 보안 및 관찰 가능성을 포함한 포괄적인 기능 세트를 제공할 수 있으며, 종종 Envoy 또는 Linkerd 프록시를 활용합니다.
• 관찰 가능성을 위한 설계: 모든 마이크로서비스와 이를 관리하는 인프라에 대한 포괄적인 로깅, 메트릭 및 추적 기능이 있는지 확인합니다. 이는 문제 해결 및 성능 병목 현상 이해에 중요합니다.
• 인프라 보안: 서비스 간 통신에 대한 인증 및 권한 부여를 구현하고 서비스 레지스트리 및 로드 밸런서에 대한 액세스를 보호합니다.
• 지역 배포 고려: 글로벌 애플리케이션의 경우 전 세계 사용자에게 대기 시간을 최소화하고 장애 내성을 개선하기 위해 여러 지리적 지역에 마이크로서비스 및 지원 인프라(API 게이트웨이, 로드 밸런서)를 배포합니다.
• 반복 및 최적화: 분산된 프론트엔드의 성능 및 동작을 지속적으로 모니터링합니다. 애플리케이션이 확장되고 발전함에 따라 로드 밸런싱 알고리즘, 서비스 검색 구성 및 인프라를 조정할 준비를 합니다.

결론

효과적인 서비스 검색 및 로드 밸런싱으로 구동되는 프론트엔드 마이크로서비스 메쉬 개념은 최신, 확장 가능하고 탄력적인 글로벌 웹 애플리케이션을 구축하는 조직에 필수적입니다. 동적 서비스 위치의 복잡성을 추상화하고 트래픽을 지능적으로 분배함으로써 이러한 메커니즘은 팀이 독립적인 프론트엔드 구성 요소를 자신 있게 구축하고 배포할 수 있도록 합니다.

클라이언트 측 검색에는 고유한 장점이 있지만, API 게이트웨이로 오케스트레이션되거나 서비스 메시에 통합되는 경우가 많은 서버 측 검색의 이점은 마이크로프론트엔드 아키텍처에 매력적입니다. 지능적인 로드 밸런싱 전략과 결합된 이 접근 방식은 애플리케이션이 성능이 뛰어나고 가용성이 높으며 끊임없이 변화하는 글로벌 디지털 환경의 요구 사항에 적응할 수 있도록 보장합니다. 이러한 원칙을 채택하면 보다 민첩한 개발, 향상된 시스템 탄력성 및 전 세계 사용자에게 더 나은 사용자 경험을 얻을 수 있습니다.