Python으로 마이크로서비스 구축: 비즈니스 가이드

마이크로서비스는 최근 기술 분야에서 가장 트렌디한 이슈가 되었으며 Netflix, Amazon, Twitter 등과 같은 거대 기업과 수많은 스타트업이 마이크로서비스 설계를 채택했습니다. 이들은 끊임없는 혁신과 제품 제공을 강조하는 오늘날의 민첩한 스크럼 기반 소프트웨어 개발 접근 방식에 매우 적합합니다.

Python의 마이크로서비스는 단기적으로는 시간이 많이 걸릴 수 있지만 올바르게 수행하면 장기적으로 더 효과적으로 확장하는 데 도움이 될 수 있습니다. Python 개발 회사를 선택하여 마이크로서비스에 대한 더 나은 지원과 지원을 받을 수 있습니다. 마이크로서비스에 대한 자신의 생각이 불분명하다면 상담을 요청할 수도 있습니다.

마이크로서비스를 더 자세히 살펴보겠습니다.

마이크로서비스란 무엇이며 왜 존재합니까?

정의에 따르면:

여기에서 응용 프로그램은 단순하고 연결이 끊긴 집중 서비스로 설계 및 제공됩니다. 기본 HTTP API 및 메시지 대기열과 같은 경량 방언 통신 메커니즘을 사용하여 서로 통신하며 자연스럽게 복원됩니다.

마이크로서비스는 단일 회사의 작업을 수행하고 HTTP와 같은 경량 프로토콜을 통해 상호 작용하도록 설계된 개별 서비스 모음입니다. 배포 모놀리스 내부에서 자주 구현되는 서비스 지향 아키텍처와 비슷합니다. 모놀리식에서는 모든 비즈니스 운영이 단일 서비스에 포함되므로 유지 관리, 테스트 가능성 및 배포가 번거롭습니다. 모놀리식은 마이크로서비스의 가장 큰 경쟁자입니다. 특정 마이크로서비스 프로젝트 요구 사항을 충족하기 위해 Python 개발자를 고용할 수 있습니다. 이 마이크로서비스 프레임워크의 몇 가지 장점을 살펴보겠습니다.

아키텍처에는 다음과 같은 장점이 있습니다.

• 마이크로서비스는 소규모 그룹의 사람들이 제어할 수 있으며 자체 포함 및 분리되어 있기 때문에 다른 애플리케이션에 영향을 주지 않고 변경, 제거 또는 추가할 수 있습니다.
• 프로그래밍 언어 및 프레임워크와 독립적인 컨테이너화입니다.
• 확장성, 유연성, 관리 용이성 및 내구성은 모두 중요한 요소입니다.
• 마이크로 서비스는 특정 기능을 전반적으로 개발하기 위해 다른 마이크로 서비스에서 재사용할 수 있습니다.
• 이제 마이크로서비스의 기본 사항을 다루었으므로 Python에서 마이크로서비스를 설계하는 방법을 살펴보겠습니다.

언제 마이크로서비스를 가장 잘 사용합니까?

움직이는 부분이 많은 대규모 솔루션을 만들기 위해 Python 개발 마이크로서비스를 설정합니다. 그럼 그냥 갈 수 있습니다. 유연성이 필요하고 가장 많이 사용되는 기능만 확장하여 인프라 비용을 절감하는 경우 Microservices가 최고의 솔루션입니다.

회사에 마켓플레이스 또는 기타 다각적인 서비스 솔루션이 있는 경우 이를 마이크로서비스로 나누는 것을 고려할 수 있습니다. 이러한 방식으로 수행하면 기본 수준에서 재배치, 정리 및 최종 제품 개선을 위한 합리적인 단계를 밟을 것입니다. 예를 들어, 오늘날 가장 인기 있는 마이크로서비스 기반 플랫폼은 한때 모놀리식이었고 점차 서비스 중심 아키텍처로 진화했습니다.

그러나 특정 시나리오에서 이 Python 개발 방법론이 작동합니까? 최종 결정에 도달하려면 먼저 다음 세부 사항을 배치하십시오.

마이크로서비스를 사용하는 이유

Python은 웹 개발에 가장 적합하므로 Python 웹 개발 회사에 연락하여 Microservices 사용에 대한 상담을 받을 수 있습니다. 그러나 마이크로서비스를 사용해야 하는 이유를 이해하는 데 도움이 되는 마이크로서비스의 몇 가지 장점을 살펴보겠습니다.

• 확장성
• 더 빠른 개발
• 향상된 데이터 보안
• 더 나은 데이터 거버넌스
• 다국어 및 기술
• 시장 출시 시간 단축
• 더 쉬운 디버깅 및 유지 관리
• 향상된 확장성
• 미래 지향적인 애플리케이션

확장성

마이크로서비스는 모놀리식 접근 방식보다 훨씬 확장성이 뛰어납니다. 개발자는 전체 프로그램이 아닌 특정 서비스를 확장할 수 있습니다. 맞춤형 작업과 요청을 더 빨리 완료하는 데 도움이 됩니다. 개발자가 전체 프로그램보다 특정 서비스에 주로 집중하기 때문에 바쁜 프로세스가 쉬워지고 노력이 줄어듭니다.

더 빠른 개발

마이크로서비스를 통해 개발자는 배포 또는 디버깅이 필요한 개별 서비스에 집중할 수 있으므로 개발 주기가 단축됩니다. Python 개발 프로세스가 간소화되어 배송 시간이 단축되고 시장이 더욱 경쟁력을 갖게 됩니다.

향상된 데이터 보안

마이크로서비스는 모놀리식 접근 방식보다 개발 팀에 더 큰 데이터 보안을 제공할 수 있는 보안 API를 통해 서로 연결됩니다. 개발자가 별개의 서비스를 담당하기 때문에 데이터 보호에 대한 더 많은 책임이 있습니다. 마이크로서비스는 소프트웨어 개발에서 데이터 보안이 더욱 중요해짐에 따라 개발자에게 신뢰할 수 있는 보안 솔루션을 제공할 수 있습니다.

더 나은 데이터 거버넌스

마이크로서비스는 팀이 전체 프로그램이 아닌 특정 서비스를 처리하는 데이터 보안과 마찬가지로 GDPR 및 HIPAA와 같은 데이터 거버넌스 프레임워크를 준수할 때 더 나은 책임을 제공합니다. 데이터 거버넌스에 대한 모놀리식 접근 방식은 보다 총체적이며 일부 팀에 문제가 될 수 있습니다. 마이크로서비스에 대한 보다 구체적인 접근 방식이 있습니다.

여러 언어 및 기술

마이크로 서비스는 서로 어느 정도 독립적이기 때문에 개발자는 소프트웨어 개발의 전체 아키텍처를 수정하지 않고도 다양한 언어와 기술을 사용할 수 있습니다. 개발자는 Java를 사용하여 특정 기능을 코딩할 수 있습니다. Python은 다른 프로그래머가 사용할 수 있습니다. 이러한 유연성의 결과로 팀은 프로그래밍 및 기술 측면에서 "불관론"이 됩니다.

시장 출시 시간 단축

마이크로서비스는 상호 관련된 서비스와 함께 작동하기 때문에 기능을 추가하기 위해 전체 코드베이스를 재작업할 필요가 없습니다. 한 번에 하나의 서비스만 수정할 수 있습니다. 독립적으로 테스트하고 배포할 수 있는 더 작은 증분으로 애플리케이션을 개발하면 애플리케이션과 서비스를 더 빨리 시장에 출시할 수 있습니다.

더 쉬운 디버깅 및 유지 관리

마이크로서비스는 또한 앱 디버깅 및 테스트를 쉽게 만듭니다. 더 작은 구성 요소가 지속적인 전달 및 테스트 절차를 거치면 오류 없는 앱을 만드는 능력이 크게 향상됩니다.

향상된 확장성

확장성은 마이크로서비스의 핵심 측면입니다. 각 서비스는 별도의 구성 요소이기 때문에 전체 애플리케이션을 확장하지 않고도 단일 기능 또는 서비스를 독립적으로 확장할 수 있습니다. 더 나은 가용성과 성능을 위해 다른 서비스의 성능에 영향을 주지 않고 비즈니스 크리티컬 서비스를 여러 서버에 배포할 수 있습니다.

미래 지향적인 애플리케이션

또 다른 주요 이점은 Future Proofed 애플리케이션을 개발하는 데 중요한 역할을 한다는 것입니다. 기술에 대한 새로운 업데이트가 발생하면 소프트웨어 개발 프로세스가 중단됩니다. 여기서 마이크로서비스 아키텍처는 전체 프로세스를 단순화하는 데 중요한 역할을 하며 최신 트렌드와 함께 진행됩니다.

이제 계획할 때 염두에 두어야 할 Microservices의 장단점을 이해해 보겠습니다.

마이크로서비스의 장점

확장이 덜 어려워집니다.

마이크로서비스 아키텍처의 각 서비스는 별도로 구상, 구축 및 배포됩니다. 소프트웨어의 한 요소를 업데이트해야 하는 경우 해당 기능을 처리하는 마이크로서비스를 업데이트하고 사용할 수 있습니다.

여기에서 전체 시스템을 풀다운하고 다시 설치할 필요가 없습니다. 이를 통해 원활한 업데이트 절차 및 소프트웨어 시스템 작동이 가능합니다.

결과적으로 향상된 내결함성

내부에 여러 서비스가 설치된 대규모 프로그램은 단일 모듈이 실패할 때 우수한 내결함성을 갖습니다.

마이크로서비스 중 하나가 실패하더라도 그 안에 있는 애플리케이션은 계속 작동할 수 있습니다. 서비스 간의 연결이 느슨하기 때문에 그렇습니다. 한 마이크로 서비스의 실패는 다른 마이크로 서비스의 작동과 관련이 없습니다.

소프트웨어 시스템의 코드베이스는 이해하기 쉽습니다.

각 모듈에는 하나의 작업만 있기 때문에 해당 모듈의 코드 기반이 이해하기 쉬워집니다.

단순히 해당 모듈의 기능을 염두에 두고 모듈을 구축하는 것이 더 쉽습니다. 각 모듈의 정확한 기능은 비교적 이해하기 쉽습니다.

다양한 기술로 플레이할 수 있습니다.

다양한 서비스를 개발하는 동안 개발자는 다양한 기술을 자유롭게 실험할 수 있습니다.

모듈 간에는 기술 종속성이 더 적습니다. 이전 반복으로 돌아가는 것이 더 쉽습니다.

각 모듈은 독립적으로 배포됩니다.

마이크로서비스는 개별 모듈이기 때문에 모든 애플리케이션에서 독립적으로 구현할 수 있습니다. 모듈이 변경되더라도 전체 애플리케이션을 다시 빌드하고 배포할 필요가 없습니다.

더 작은 코드베이스는 배포를 더 쉽고 빠르게 만듭니다.

이는 서비스 내에서 관리할 종속성이 더 적기 때문입니다.

개별 서비스의 독립적인 배포 덕분에 지속적인 배포도 가능합니다. 결과적으로 소비자는 소프트웨어가 항상 최신 상태임을 확신할 수 있습니다.

마이크로서비스의 단점

마이크로서비스는 대중적인 개념이지만 설계에는 결함이 있습니다. 마이크로서비스의 가장 큰 단점은 분산 시스템의 고유한 복잡성입니다. 다음은 마이크로서비스 아키텍처의 잠재적인 문제점과 기타 단점에 대한 요약입니다.

서비스 간 통신이 어렵습니다.

이제 모든 것이 독립적인 서비스이므로 모듈 간에 전달되는 요청을 적절하게 처리해야 합니다. 방해를 피하기 위해 개발자는 한 가지 경우에 더 많은 코드를 구현해야 할 수 있습니다. 원거리 통화가 대기 시간을 견디면 시간이 지남에 따라 어려움이 발생합니다.

더 많은 리소스는 더 많은 서비스와 동일합니다.

여러 데이터베이스와 트랜잭션을 관리하는 것은 번거로울 수 있습니다.

글로벌 규모의 테스트는 어렵습니다.

마이크로서비스 기반 애플리케이션을 테스트하는 것은 어려울 수 있습니다. 모놀리식 접근 방식에서는 애플리케이션 서버에서 WAR을 실행하고 데이터베이스에 연결되었는지 확인하기만 하면 됩니다. 마이크로 서비스로 테스트를 시작하기 전에 각 종속 서비스를 확인해야 합니다.

무엇이 잘못되었는지 알아내는 것이 항상 쉬운 것은 아닙니다

각 서비스에는 검사해야 하는 자체 로그 모음이 있습니다.

배포의 과제

제품은 서로 다른 서비스 간의 조정이 필요할 수 있으며, 이는 컨테이너에 WAR을 전달하는 것만큼 간단하지 않을 수 있습니다.

마이크로서비스는 대기업에 환상적이지만, 빠르게 혁신하고 반복해야 하고 복잡한 오케스트레이션으로 인해 속도가 느려지고 싶지 않은 소기업에는 설치 및 유지 관리가 어려울 수 있습니다.

물론 위의 모든 결함은 올바른 자동화 및 도구와 적절하게 훈련된 직원을 통해 해결할 수 있습니다.

마이크로서비스를 어떻게 모니터링합니까?

일부 솔루션은 마이크로서비스 활동을 자동화하지만 여전히 아키텍처를 자주 모니터링해야 합니다. 소프트웨어 개발과 각 마이크로서비스가 최신 애플리케이션 메트릭과 상호 작용하는 방식에 대해 자세히 알아볼 것입니다. 이를 사용하여 디버깅을 개선하고 네트워크 및 서비스 성능과 같은 중요한 성능 지표를 모니터링합니다.

마이크로서비스를 주시해야 하는 몇 가지 이유는 다음과 같습니다.

• 신속하게 문제를 식별하고 마이크로서비스가 제대로 작동하는지 확인합니다.
• 시간 경과에 따른 성공을 측정하고 나머지 팀과 보고서를 공유합니다.
• 애플리케이션 성능을 높이려면 아키텍처를 특정 변경하십시오.
• 최고의 모니터링 도구는 팀이 최종 사용자 서비스가 SLA를 달성하고 최적화된 최종 사용자 경험을 제공하는지 여부를 결정하는 데 도움이 됩니다.

심도 있는 이해와 지식을 위해 Python 개발 서비스를 이용하고 개발자와 아이디어를 공유할 수 있습니다. 더 나아가 특정 기술을 선택할 때 명확한 마음을 가져야 한다는 것이 매우 중요합니다. Python 개발을 계획하고 있다면 Python이 마이크로서비스에 좋은 이유를 알아야 합니다. 여기 당신의 대답이 있습니다.

Python은 마이크로서비스에 적합한 선택입니까?

Python을 사용하면 경쟁 프레임워크 및 언어보다 훨씬 쉽고 빠르게 마이크로서비스 아키텍처를 계획하고 개발할 수 있습니다. Django는 어려운 절차와 긴 구현을 간소화하는 데 사용됩니다. 동시에 레거시와의 원활한 상호 운용성을 확보하여 향후 마이크로서비스 호스팅을 위한 웹 서비스 프런트엔드를 생성할 수 있습니다.

마이크로서비스 Python은 ASP 및 PHP와 같은 레거시 언어와 역호환되므로 마이크로서비스를 실행하기 위한 웹 서비스 프론트엔드를 구축할 수 있습니다.

이러한 모든 장점으로 인해 Microservices Python은 다른 언어에 비해 우수하다고 믿어집니다. 마이크로서비스 Python 개발자는 웹 프로토콜 및 소프트웨어를 사용하여 원격으로 개체를 수정하는 완전한 기술인 RESTful API 방법을 사용합니다. 응용 프로그램이 다양한 구성 요소로 나누어져 있기 때문에 모니터링 프로세스가 더 쉬워집니다. 웹 애플리케이션 개발의 경우 선택할 수 있는 Python 마이크로서비스 프레임워크가 많이 있습니다. 다음은 그 중 몇 가지입니다.

• Flask – Jinja2 및 Werkzeug를 기반으로 합니다. 또한 가장 인기 있는 마이크로프레임워크 중 하나입니다.
• Falcom – 스마트 프록시, 클라우드 API 및 효과적인 앱 백엔드를 만드는 데 사용됩니다.
• Bottle – WSGI 마이크로 프레임워크는 간단하고 가벼우며 빠릅니다.
• Nameko – 주로 애플리케이션 로직에 중점을 둔 개발자를 위한 이상적인 Python 마이크로서비스 프레임워크입니다.
• CherryPy – Python 객체 지향 웹 프레임워크입니다.

마이크로서비스는 Netflix, Amazon 및 Twitter와 같은 소프트웨어 개발을 위해 대기업에서 인기를 얻었습니다.