Python 마이크로서비스: 서비스 메시 구현 심층 분석

소프트웨어 개발 환경은 근본적으로 마이크로서비스 아키텍처로 전환되었습니다. 모놀리식 애플리케이션을 더 작고 독립적으로 배포 가능한 서비스로 분할하면 탁월한 민첩성, 확장성 및 복원력을 얻을 수 있습니다. Python은 깔끔한 구문과 FastAPI 및 Flask와 같은 강력한 프레임워크를 통해 이러한 서비스를 구축하는 데 가장 적합한 선택이 되었습니다. 그러나 이 분산된 세계에는 어려움이 따릅니다. 서비스 수가 증가함에 따라 서비스 상호 작용을 관리하는 복잡성도 증가합니다. 바로 이 지점에서 서비스 메시가 등장합니다.

이 종합 가이드는 Python을 사용하는 소프트웨어 엔지니어, DevOps 전문가 및 아키텍트를 위한 것입니다. 서비스 메시가 '좋은 것'일 뿐만 아니라 대규모로 마이크로서비스를 실행하는 데 필수적인 구성 요소인 이유를 살펴봅니다. 서비스 메시가 무엇인지, 중요한 운영 문제를 어떻게 해결하는지 알아보고 Python 기반 마이크로서비스 환경에서 서비스 메시를 구현하는 방법에 대한 실질적인 내용을 제공합니다.

Python 마이크로서비스란 무엇입니까? 빠른 복습

메시에 대해 자세히 알아보기 전에 공통 기반을 마련해 보겠습니다. 마이크로서비스 아키텍처는 단일 애플리케이션이 느슨하게 결합되고 독립적으로 배포 가능한 더 작은 서비스로 구성되는 접근 방식입니다. 각 서비스는 자율적이며 특정 비즈니스 기능을 담당하고 네트워크를 통해 다른 서비스와 통신합니다(일반적으로 REST 또는 gRPC와 같은 API를 통해).

Python은 다음과 같은 이유로 이 패러다임에 매우 적합합니다.

• 개발의 단순성과 속도: Python의 읽기 쉬운 구문을 통해 팀은 서비스를 빠르게 구축하고 반복할 수 있습니다.
• 풍부한 생태계: 웹 서버(FastAPI, Flask)에서 데이터 과학(Pandas, Scikit-learn)에 이르기까지 모든 것을 위한 광범위한 라이브러리 및 프레임워크 모음입니다.
• 성능: Starlette 및 Pydantic을 기반으로 구축된 FastAPI와 같은 최신 비동기 프레임워크는 마이크로서비스에서 일반적인 I/O 바운드 작업에 대해 NodeJS 및 Go에 필적하는 성능을 제공합니다.

글로벌 전자 상거래 플랫폼을 상상해 보세요. 하나의 거대한 애플리케이션 대신 다음과 같은 마이크로서비스로 구성될 수 있습니다.

• 사용자 서비스: 사용자 계정 및 인증을 관리합니다.
• 제품 서비스: 제품 카탈로그 및 재고를 처리합니다.
• 주문 서비스: 새 주문 및 결제를 처리합니다.
• 배송 서비스: 배송비를 계산하고 배송을 준비합니다.

Python으로 작성된 주문 서비스는 고객을 확인하기 위해 사용자 서비스와 통신하고 재고를 확인하기 위해 제품 서비스와 통신해야 합니다. 이 통신은 네트워크를 통해 이루어집니다. 이제 이를 수십 또는 수백 개의 서비스로 곱하면 복잡성이 표면화되기 시작합니다.

분산 아키텍처의 고유한 과제

애플리케이션의 구성 요소가 네트워크를 통해 통신할 때 네트워크의 고유한 불안정성이 모두 상속됩니다. 모놀리스의 간단한 함수 호출은 잠재적인 문제로 가득 찬 복잡한 네트워크 요청이 됩니다. 이러한 문제는 초기 배포 후에 분명해지기 때문에 종종 "Day 2" 운영 문제라고 불립니다.

네트워크 불안정성

주문 서비스가 제품 서비스를 호출할 때 제품 서비스가 응답하는 데 시간이 오래 걸리거나 일시적으로 사용할 수 없게 되면 어떻게 될까요? 요청이 실패할 수 있습니다. 이제 애플리케이션 코드가 이를 처리해야 합니다. 다시 시도해야 할까요? 몇 번이나? 어떤 지연(지수 백오프)으로? 제품 서비스가 완전히 중단되면 어떻게 될까요? 복구될 때까지 요청 전송을 잠시 중단해야 할까요? 재시도, 시간 초과 및 회로 차단기를 포함한 이 로직은 모든 네트워크 호출에 대해 모든 서비스에서 구현되어야 합니다. 이는 중복되고 오류가 발생하기 쉬우며 Python 비즈니스 로직을 복잡하게 만듭니다.

관측성 공백

모놀리스에서는 성능을 이해하는 것이 비교적 간단합니다. 마이크로서비스 환경에서는 단일 사용자 요청이 5개, 10개 또는 그 이상의 서비스를 통과할 수 있습니다. 해당 요청이 느린 경우 병목 현상은 어디에 있습니까? 이에 대한 답을 얻으려면 다음과 같은 통합된 접근 방식이 필요합니다.

• 메트릭: 모든 서비스에서 요청 대기 시간, 오류율 및 트래픽 볼륨(일명 "황금 신호")과 같은 메트릭을 일관되게 수집합니다.
• 로깅: 수백 개의 서비스 인스턴스의 로그를 집계하고 특정 요청과 연결합니다.
• 분산 추적: 단일 요청이 터치하는 모든 서비스를 가로지르는 여정을 따라 전체 호출 그래프를 시각화하고 지연을 정확히 찾아냅니다.

이를 수동으로 구현하려면 모든 Python 서비스에 광범위한 계측 및 모니터링 라이브러리를 추가해야 합니다. 이는 일관성이 떨어지고 유지 관리 오버헤드를 추가할 수 있습니다.

보안 미로

주문 서비스와 사용자 서비스 간의 통신이 안전하고 암호화되도록 하려면 어떻게 해야 할까요? 주문 서비스만 제품 서비스의 중요한 재고 엔드포인트에 액세스할 수 있도록 하려면 어떻게 해야 할까요? 기존 설정에서는 네트워크 수준 규칙(방화벽)에 의존하거나 각 애플리케이션 내에 암호 및 인증 로직을 포함할 수 있습니다. 이는 대규모로 관리하기가 매우 어려워집니다. 모든 서비스가 모든 호출을 인증하고 권한을 부여하는 제로 트러스트 네트워크(상호 TLS(mTLS) 및 세분화된 액세스 제어라고 함)가 필요합니다.

복잡한 배포 및 트래픽 관리

가동 중지 시간 없이 Python 기반 제품 서비스의 새 버전을 릴리스하려면 어떻게 해야 할까요? 일반적인 전략은 라이브 트래픽의 작은 비율(예: 1%)을 새 버전으로 천천히 라우팅하는 카나리아 릴리스입니다. 성능이 좋으면 트래픽을 점진적으로 늘립니다. 이를 구현하려면 로드 밸런서 또는 API 게이트웨이 수준에서 복잡한 로직이 필요한 경우가 많습니다. A/B 테스트 또는 테스트를 위해 트래픽을 미러링하는 경우에도 동일하게 적용됩니다.

서비스 메시 입력: 서비스를 위한 네트워크

서비스 메시는 이러한 문제를 해결하는 전용 구성 가능 인프라 계층입니다. 기존 네트워크(예: Kubernetes에서 제공하는 네트워크) 위에 있는 네트워킹 모델로, 모든 서비스 간 통신을 관리합니다. 주요 목표는 이 통신을 안정적이고 안전하며 관찰 가능하게 만드는 것입니다.

핵심 구성 요소: 제어 평면 및 데이터 평면

서비스 메시에는 두 가지 주요 부분이 있습니다.

• 데이터 평면: 마이크로서비스의 각 인스턴스와 함께 배포되는 사이드카라는 일련의 경량 네트워크 프록시로 구성됩니다. 이러한 프록시는 서비스 간의 모든 들어오고 나가는 네트워크 트래픽을 가로챕니다. 서비스가 Python으로 작성되었다는 것을 알거나 신경 쓰지 않습니다. 네트워크 수준에서 작동합니다. 서비스 메시에서 사용되는 가장 인기 있는 프록시는 Envoy입니다.
• 제어 평면: 서비스 메시의 "두뇌"입니다. 운영자인 사용자가 상호 작용하는 구성 요소 집합입니다. 제어 평면에 높은 수준의 규칙 및 정책(예: "제품 서비스에 대한 실패한 요청을 최대 3번까지 다시 시도")을 제공합니다. 그러면 제어 평면은 이러한 정책을 구성으로 변환하고 데이터 평면의 모든 사이드카 프록시로 푸시합니다.

핵심은 다음과 같습니다. 서비스 메시가 네트워킹 문제에 대한 로직을 개별 Python 서비스에서 플랫폼 계층으로 이동합니다. FastAPI 개발자는 더 이상 재시도 라이브러리를 가져오거나 mTLS 인증서를 처리하는 코드를 작성할 필요가 없습니다. 비즈니스 로직을 작성하면 메시가 나머지를 투명하게 처리합니다.

이제 주문 서비스에서 제품 서비스로의 요청은 다음과 같이 흐릅니다. 주문 서비스 → 주문 서비스 사이드카 → 제품 서비스 사이드카 → 제품 서비스. 재시도, 로드 밸런싱, 암호화, 메트릭 수집과 같은 모든 마법은 제어 평면에서 관리하는 두 개의 사이드카 사이에서 발생합니다.

서비스 메시의 핵심 요소

서비스 메시가 제공하는 이점을 네 가지 주요 요소로 나누어 보겠습니다.

1. 안정성 및 복원력

서비스 메시를 사용하면 애플리케이션 코드를 변경하지 않고도 분산 시스템을 더욱 강력하게 만들 수 있습니다.

• 자동 재시도: 서비스에 대한 호출이 일시적인 네트워크 오류로 실패하면 사이드카는 구성된 정책에 따라 요청을 자동으로 다시 시도할 수 있습니다.
• 시간 초과: 일관된 서비스 수준 시간 초과를 적용할 수 있습니다. 다운스트림 서비스가 200ms 이내에 응답하지 않으면 요청이 빠르게 실패하여 리소스가 보류되는 것을 방지합니다.
• 회로 차단기: 서비스 인스턴스가 지속적으로 실패하는 경우 사이드카는 일시적으로 로드 밸런싱 풀에서 제거할 수 있습니다(회로 차단). 이렇게 하면 계단식 오류를 방지하고 비정상 서비스가 복구될 시간을 확보할 수 있습니다.

2. 심층적인 관측성

사이드카 프록시는 트래픽을 관찰하는 데 완벽한 관점입니다. 모든 요청과 응답을 확인하므로 풍부한 원격 측정 데이터를 자동으로 생성할 수 있습니다.

• 메트릭: 메시는 대기 시간(p50, p90, p99), 성공률 및 요청 볼륨을 포함하여 모든 트래픽에 대한 자세한 메트릭을 자동으로 생성합니다. 이러한 메트릭은 Prometheus와 같은 도구로 스크랩하고 Grafana와 같은 대시보드에서 시각화할 수 있습니다.
• 분산 추적: 사이드카는 서비스 호출 전체에서 추적 헤더(예: B3 또는 W3C 추적 컨텍스트)를 삽입하고 전파할 수 있습니다. 이를 통해 Jaeger 또는 Zipkin과 같은 추적 도구를 사용하여 요청의 전체 여정을 함께 연결하여 시스템 동작에 대한 전체 그림을 제공할 수 있습니다.
• 액세스 로그: Python 코드에 단일 `print()` 문이 없어도 소스, 대상, 경로, 대기 시간 및 응답 코드를 보여주는 모든 서비스 간 호출에 대한 일관되고 자세한 로그를 얻을 수 있습니다.

Kiali와 같은 도구는 이 데이터를 사용하여 마이크로서비스의 라이브 종속성 그래프를 생성하여 트래픽 흐름과 상태를 실시간으로 표시할 수도 있습니다.

3. 보편적인 보안

서비스 메시는 클러스터 내에서 제로 트러스트 보안 모델을 적용할 수 있습니다.

• 상호 TLS(mTLS): 메시는 모든 서비스에 암호화 ID(인증서)를 자동으로 발급할 수 있습니다. 그런 다음 이를 사용하여 서비스 간의 모든 트래픽을 암호화하고 인증합니다. 이렇게 하면 인증되지 않은 서비스가 다른 서비스와 통신할 수 없고 전송 중인 모든 데이터가 암호화됩니다. 이는 간단한 구성 토글로 켤 수 있습니다.
• 권한 부여 정책: 강력하고 세분화된 액세스 제어 규칙을 만들 수 있습니다. 예를 들어 "'order-service' ID가 있는 서비스의 `/products` 엔드포인트에 대한 `GET` 요청은 허용하지만 다른 모든 것은 거부합니다."라는 정책을 작성할 수 있습니다. 이는 Python 코드가 아닌 사이드카 수준에서 적용되므로 훨씬 더 안전하고 감사할 수 있습니다.

4. 유연한 트래픽 관리

이는 서비스 메시의 가장 강력한 기능 중 하나로, 시스템을 통과하는 트래픽 흐름을 정확하게 제어할 수 있습니다.

• 동적 라우팅: 헤더, 쿠키 또는 기타 메타데이터를 기반으로 요청을 라우팅합니다. 예를 들어 특정 HTTP 헤더를 확인하여 베타 사용자를 서비스의 새 버전으로 라우팅합니다.
• 카나리아 릴리스 및 A/B 테스트: 트래픽을 백분율로 분할하여 정교한 배포 전략을 구현합니다. 예를 들어 Python 서비스의 `v1` 버전으로 트래픽의 90%를 보내고 새 `v2`로 10%를 보냅니다. `v2`에 대한 메트릭을 모니터링하고 모든 것이 정상이면 `v2`가 100%를 처리할 때까지 트래픽을 점진적으로 이동할 수 있습니다.
• 오류 주입: 시스템의 복원력을 테스트하기 위해 메시를 사용하여 특정 요청에 대해 HTTP 503 오류 또는 네트워크 지연과 같은 오류를 의도적으로 주입할 수 있습니다. 이는 실제 중단을 일으키기 전에 약점을 찾아 수정하는 데 도움이 됩니다.

서비스 메시 선택: 글로벌 관점

여러 가지 성숙한 오픈 소스 서비스 메시를 사용할 수 있습니다. 선택은 조직의 요구 사항, 기존 생태계 및 운영 역량에 따라 달라집니다. 가장 두드러진 세 가지는 Istio, Linkerd 및 Consul입니다.

Istio

• 개요: Google, IBM 등의 지원을 받는 Istio는 가장 기능이 풍부하고 강력한 서비스 메시입니다. 전투에서 검증된 Envoy 프록시를 사용합니다.
• 강점: 트래픽 관리, 강력한 보안 정책 및 활기찬 생태계에서 타의 추종을 불허하는 유연성. 복잡한 엔터프라이즈급 배포를 위한 사실상의 표준입니다.
• 고려 사항: 그 힘은 복잡성을 동반합니다. 학습 곡선이 가파를 수 있으며 다른 메시에 비해 리소스 오버헤드가 더 높습니다.

Linkerd

• 개요: 단순성, 성능 및 운영 용이성을 우선시하는 CNCF(클라우드 네이티브 컴퓨팅 재단) 졸업 프로젝트입니다.
• 강점: 설치 및 시작이 매우 쉽습니다. Rust로 작성된 사용자 지정 빌드된 초경량 프록시 덕분에 리소스 공간이 매우 적습니다. mTLS와 같은 기능은 구성 없이 바로 사용할 수 있습니다.
• 고려 사항: 더 독단적이고 집중적인 기능 세트가 있습니다. 관측성, 안정성 및 보안의 핵심 사용 사례를 매우 잘 다루지만 Istio의 고급 트래픽 라우팅 기능이 부족합니다.

Consul Connect

• 개요: Terraform 및 Vault를 포함하는 광범위한 HashiCorp 도구 제품군의 일부입니다. 주요 차별화 요소는 다중 플랫폼 환경에 대한 최고의 지원입니다.
• 강점: 여러 Kubernetes 클러스터, 다른 클라우드 공급자, 심지어 가상 머신 또는 베어 메탈 서버에 걸쳐 있는 하이브리드 환경에 가장 적합한 선택입니다. Consul 서비스 카탈로그와의 통합이 원활합니다.
• 고려 사항: 더 큰 제품의 일부입니다. 단일 Kubernetes 클러스터에 대한 서비스 메시만 필요한 경우 Consul이 필요한 것보다 더 많을 수 있습니다.

실질적인 구현: 서비스 메시지에 Python 마이크로서비스 추가

Istio와 같은 메시지에 간단한 Python FastAPI 서비스를 추가하는 방법에 대한 개념적 예제를 살펴보겠습니다. 이 프로세스의 아름다움은 Python 애플리케이션을 거의 변경할 필요가 없다는 것입니다.

시나리오

FastAPI를 사용하여 Python으로 작성된 간단한 `user-service`가 있습니다. 엔드포인트는 `/users/{user_id}` 하나입니다.

1단계: Python 서비스(메시 관련 코드 없음)

애플리케이션 코드는 순수한 비즈니스 로직으로 유지됩니다. Istio, Linkerd 또는 Envoy에 대한 가져오기가 없습니다.

main.py:

            from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

users_db = {
    1: {"name": "Alice", "location": "Global"},
    2: {"name": "Bob", "location": "International"}
}

@app.get("/users/{user_id}")
def read_user(user_id: int):
    return users_db.get(user_id, {"error": "User not found"})
            

              
                Copy
              
            
          

첨부된 `Dockerfile`도 특별한 수정 없이 표준입니다.

2단계: Kubernetes 배포

표준 Kubernetes YAML에서 서비스의 배포 및 서비스를 정의합니다. 여기에도 아직 서비스 메시와 관련된 것은 없습니다.

            apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: user-service-v1
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: user-service
      version: v1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: user-service
        version: v1
    spec:
      containers:
      - name: user-service
        image: your-repo/user-service:v1
        ports:
        - containerPort: 8000
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: user-service
spec:
  selector:
    app: user-service
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8000
            

              
                Copy
              
            
          

3단계: 사이드카 프록시 주입

마법이 일어나는 곳입니다. 서비스 메시(예: Istio)를 Kubernetes 클러스터에 설치한 후 자동 사이드카 주입을 활성화합니다. Istio의 경우 네임스페이스에 대한 일회성 명령입니다.

            kubectl label namespace default istio-injection=enabled
            

              
                Copy
              
            
          

이제 `kubectl apply -f your-deployment.yaml`을 사용하여 `user-service`를 배포하면 Istio 제어 평면이 생성되기 전에 포드 사양을 자동으로 변경합니다. Envoy 프록시 컨테이너를 포드에 추가합니다. 이제 포드에 Python `user-service`와 `istio-proxy`의 두 가지 컨테이너가 있습니다. YAML을 전혀 변경할 필요가 없습니다.

4단계: 서비스 메시 정책 적용

Python 서비스는 이제 메시의 일부입니다! 오고 가는 모든 트래픽이 프록시됩니다. 이제 강력한 정책을 적용할 수 있습니다. 네임스페이스의 모든 서비스에 대해 엄격한 mTLS를 적용해 보겠습니다.

peer-authentication.yaml:

            apiVersion: security.istio.io/v1beta1
kind: PeerAuthentication
metadata:
  name: default
  namespace: default
spec:
  mtls:
    mode: STRICT
            

              
                Copy
              
            
          

이 단일하고 간단한 YAML 파일을 적용하여 네임스페이스의 모든 서비스 간 통신을 암호화하고 인증했습니다. 이는 애플리케이션 코드를 변경하지 않고도 엄청난 보안 승리입니다.

이제 카나리아 릴리스를 수행하기 위한 트래픽 라우팅 규칙을 만들어 보겠습니다. `user-service-v2`가 배포되었다고 가정합니다.

virtual-service.yaml:

            apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
  name: user-service
spec:
  hosts:
  - user-service
  http:
  - route:
    - destination:
        host: user-service
        subset: v1
      weight: 90
    - destination:
        host: user-service
        subset: v2
      weight: 10
            

              
                Copy
              
            
          

이 `VirtualService`와 해당 `DestinationRule`( `v1` 및 `v2` 하위 집합을 정의함)을 사용하여 Istio에게 이전 서비스로 트래픽의 90%를 보내고 새 서비스로 10%를 보내도록 지시했습니다. 이 모든 작업은 Python 애플리케이션과 호출자에게 완전히 투명한 인프라 수준에서 수행됩니다.

서비스 메시를 언제 사용해야 할까요? (그리고 언제 사용하지 말아야 할까요?)

서비스 메시는 강력한 도구이지만 보편적인 솔루션은 아닙니다. 서비스를 채택하면 관리할 또 다른 인프라 계층이 추가됩니다.

다음과 같은 경우 서비스 메시를 채택하세요.

• 마이크로서비스의 수가 증가하고(일반적으로 5~10개 이상의 서비스) 서비스 간 상호 작용을 관리하는 것이 골칫거리가 되고 있습니다.
• Python, Go 및 Java로 작성된 서비스에 대한 일관된 정책을 적용해야 하는 폴리글롯 환경에서 운영하고 있습니다.
• 애플리케이션 수준에서 충족하기 어려운 엄격한 보안, 관측성 및 복원력 요구 사항이 있습니다.
• 조직에 별도의 개발 및 운영 팀이 있고 운영 팀이 플랫폼을 관리하는 동안 개발자가 비즈니스 로직에 집중할 수 있도록 지원하려는 경우.
• 컨테이너 오케스트레이션, 특히 서비스 메시가 가장 원활하게 통합되는 Kubernetes에 크게 투자하고 있습니다.

다음과 같은 경우 대안을 고려하세요.

• 모놀리스가 있거나 서비스가 소수에 불과합니다. 메시의 운영 오버헤드가 이점보다 클 가능성이 높습니다.
• 팀이 작고 새롭고 복잡한 인프라 구성 요소를 배우고 관리할 용량이 부족합니다.
• 애플리케이션이 가능한 가장 낮은 대기 시간을 요구하고 사이드카 프록시에서 추가된 마이크로초 수준의 오버헤드가 사용 사례에 허용되지 않습니다.
• 안정성 및 복원력 요구 사항이 간단하고 잘 유지 관리되는 애플리케이션 수준 라이브러리로 적절하게 해결할 수 있습니다.

결론: Python 마이크로서비스 지원

마이크로서비스 여정은 개발로 시작되지만 빠르게 운영 과제가 됩니다. Python 기반 분산 시스템이 성장함에 따라 네트워킹, 보안 및 관측성의 복잡성이 개발 팀을 압도하고 혁신 속도를 늦출 수 있습니다.

서비스 메시는 애플리케이션에서 추상화하여 전용 언어 독립적 인프라 계층으로 이러한 문제를 직접 해결합니다. 어떤 언어로 작성되었는지에 관계없이 서비스 간의 통신을 제어, 보호 및 관찰하는 통일된 방법을 제공합니다.

Istio 또는 Linkerd와 같은 서비스 메시를 채택하면 Python 개발자가 가장 잘하는 일, 즉 우수한 기능을 구축하고 비즈니스 가치를 제공할 수 있습니다. 복잡하고 상투적인 네트워킹 로직을 구현해야 하는 부담에서 벗어나 플랫폼에 의존하여 복원력, 보안 및 통찰력을 제공할 수 있습니다. 마이크로서비스 아키텍처 확장에 대해 진지한 조직에게 서비스 메시는 안정성, 보안 및 개발자 생산성 측면에서 배당금을 지불하는 전략적 투자입니다.