Microservice Application을 배포하는 것은 어렵다. 다양한 언어와 프레임워크로 개발된 수십, 수백개의 서비스들이 있다. 각각은 고유의 특정 배포, 리소스, 확장, 모니터링 요구사항들을 가지고 있는 mini-application이다. Service Instance per Virtual Machine과 Service Instance per Container를 포함하여 여러 가지 Microservice 배포 패턴들이 있다. Microservice 배포에 대한 또 다른 흥미로운 옵션에는 서버가 없는 접근방식인 AWS Lambda가 있다. 이 시리즈의 마지막인 다음에서는 Monolithic Application을 Microservice Architecture로 전환하는 방법에 대해서 살펴볼 것이다.

AWS Lambda는 서버없는 배포 기술의 한 예이다. AWS Lambda는 Java, Node.js, Python 서비스를 지원한다. Microservice를 배포하기 위해서는, ZIP 파일로 패키지하고, AWS Lambda로 업로드하면 된다. 또한, AWS Lambda를 통해서 다른 여러 사항들 중에서 요청을 처리하기 위해 호출되는 함수 이름을 지정하는 메타데이터를 제공할 수도 있다. (a.k.a. an event : also known as - 이벤트라고도 알려진) AWS Lambda는 요청을 처리하기 위해 충분한 Microservice 인스턴스를 자동으로 실행한다. 소요된 시간과 메모리 사용량에 근거하여 각 요청에 대해 간단히 과금하게 된다. 물론, 악마는 세부 사항 내에 있으며, AWS Lambda에 제한 사항이 있음을 알게 될 것이다. 그러나, 개발자나 조직 내 다른 누군가가 서버나 Virtual Machine, 컨테이너 등의 어떤 측면에 대해서도 걱정할 필요가 없다는 개념은 믿을 수 없을 정도로 매력적이다.

Lambda 함수는 상태를 저장하지 않는 서비스이다. 일반적으로 AWS 서비스를 호출하여 요청을 처리한다. 예를 들면, S3 Bucket에 이미지를 업로드하는 경우에 호출되는 Lambda 함수는 항목을 DynamoDB 이미지 테이블에 삽입하고, 이미지 처리를 트리거링하기 위하여 Kinesis 스트림에 메시지를 게시한다. Lambda 함수는 third-party 웹 서비스도 호출할 수 있다.

Lambda 함수를 호출하기 위하여 4가지 방법이 있다. :

보는 것과 같이, AWS Lambda는 Microservice를 배포하는데 편리한 방법이다. 요청 기반 가격 정책은 서비스가 실제로 수행하는 작업에 대해서만 과금한다는 뜻이다. 또한, IT 인프라에 대한 책임을 지지 않아도 되기 때문에 Application 개발에만 집중할 수 있다.

그러나, 몇 가지 중요한 제한 사항들이 있다. Third-party 메시지 브로커로부터 메시지를 사용하는 서비스와 같이, 장시간 실행되는 서비스를 배포하는데 사용하려는 것이 아니다. 요청 사항들은 300 초 내에 완료되어야 한다. 이론적으로는 AWS Lambda가 각 요청에 대해 별도의 인스턴스를 실행할 수 있기 때문에 서비스들은 상태를 저장하지 않아야 한다. 또한 서비스들은 지원되는 언어들 중에 하나로 구현되어야 한다. 서비스들은 빠르게 시작되어야 한다. 그렇지 않으면, 타임 아웃으로 종료될 수 있다.

Microservice를 배포하는 또 다른 방법은 호스트 별로 하나의 서비스 인스턴스를 배포하는 패턴이다. 이 패턴을 사용할 때, 각 서비스 인스턴스는 자체 호스트에서 독립적으로 실행된다. 이 패턴에는 VM(Virtual Machine)별 서비스 인스턴스 배포 패턴과 컨테이너별 서비스 인스턴스 배포 패턴의 2가지 다른 특별한 유형이 있다.

VM별 서비스 인스턴스 배포 패턴을 사용하면, 각 서비스를 아마존 EC2 AMI처럼 VM 이미지로 패키징한다. 가거 서비스 인스턴스는 VM 이미지를 사용하여 실행되는 VM(예를 들면, EC2 인스턴스)이다. 다음 다이어그램은 이 패턴의 구조를 보여준다.

이것은 Netflix에서 비디오 스트리밍 서비스를 배포하기 위해 사용했던 기본 접근 방법이다. Netflix는 Aminator를 사용한 EC2 AMI로 각 서비스를 패키징한다. 실행되는 각 서비스 인스턴스는 EC2 인스턴스이다.

자체 VM을 구축하는데 사용할 수 있는 다양한 툴이 있다. EC2 AMI로 서비스를 패키징하기 위해 Aminator를 호출하여 Continuous Integration (CI, 예 : Jenkins) 서버를 구성할 수 있다. Packer.io는 자동으로 VM 이미지를 생성하기 위한 또다른 옵션이다. Aminator와는 다르게, Packer.io는 EC2, DigitalOcean, ViurualBox, VMWare를 포함하여 다양한 가상화 기술을 지원한다.

Boxfuse 회사는 위에서 언급한 VM들의 단점을 극복한 강력한 VM 이미지 구축 방법을 가지고 있다. Boxfuse는 Java Application을 최소한의 VM 이미지로 패키징한다. 이러한 이미지들은 빌드가 빠르고, 부팅도 빠르고, 제한된 공격 영역을 노출하기 때문에 더 안전하다.

CloudNative는 EC2 AMI 생성을 위한 SaaS 제공 업체인 Bakery를 보유하고 있다. Microservice 테스트 단계 패스 이후 Bakery를 호출하도록 CI 서버를 구성할 수 있다. Bakery는 서비스를 AMI로 패키징한다. Bakery와 같은 SaaS 제공 업체를 사용하는 것은 AMI 생성 인프라 구성에 귀중한 시간을 낭비할 필요가 없다는 것을 의미한다.

VM별 단일 서비스 인스턴스 배포 패턴은 많은 장점이 있다. VM의 주요 이점은 각 서비스 인스턴스가 완벽히 독립되어 실행된다는 것이다. 고정된 CPU와 메모리 용량을 가지고, 다른 서비스의 리소스를 도용할 수 없다.

Microservice를 VM으로 배포하는 또다른 장점은 성숙한 클라우드 인프라를 활용할 수 있다는 것이다. AWS와 같은 클라우드는 로드 밸런싱(부하 분산)이나 Auto-Scaling(자동 확장)과 같은 유용한 기능을 제공한다.

또다른 큰 장점은 서비스 구현 기술을 캡슐화 한다는 것이다. 일단 VM으로 서비스가 패키징되면, Black Box(블랙 박스)가 된다. VM을 관리하는 API는 서비스를 배포하는 API가 된다.(VM 관리 API로 서비스를 배포할 수 있다.) 훨씬 간단하고 안정적으로 배포하게 된다.

그러나, Service Instance per Virtual Machine (VM별 서비스 인스턴스 배포) 패턴은 몇 가지 단점이 있다. 한가지 단점은 리소스 사용 관점에서는 덜 효율적이다. 각 서비스 인스턴스는 OS를 포함하여 전체 VM 오버헤드가 있다. 더우기, 일반적인 공용 IaaS에서는 VM은 고정된 크기를 가지고 있으며, VM을 충분히 활용하지 못할 수도 있다.

다른 관점에서 보면, 일반적으로 공용 IaaS는 VM의 사용 여부와 무관하게 과금한다. AWS와 같은 IaaS는 Auto-Scaling을 지원하지만, 수요 변화에 빠르게 반응하는 것은 어렵다. 결과적으로, VM을 과도하게 준비해야 하므로 배포 비용이 증가하게 된다.

이 접근 방법의 또 다른 단점은 새로운 버전의 서비스를 배포하는 것이 일반적으로 느리다는 것이다. VM 이미지는 크기 때문에 빌드 속도가 느리다. 또한, 크기 때문에 VM은 인스턴스화 하는 것도 느리다. 그리고 OS는 시작하는데 약간 시간이 걸린다. 그러나, Boxfuse로 빌드된 경량화된 VM들이 존재하기 때문에 보편적이라고 말하기는 어렵다.

Service Instance per Virtual Machine 패턴의 또다른 단점은 일반적으로 여러분(혹은 조직의 다른 사람)이 많은 구분되지 않은 들어올리기 힘든 일을 감당한다는 것이다. VM을 빌드하고, 관리하는 오버헤드를 처리하기 위해 Boxfuse와 같은 툴을 사용하지 않는다면, 모두 여러분의 책임이다. 이렇게 필수적이지만 시간을 소모하는 활동은 핵심 비즈니스에서 (여러분의 관심사를) 다른 곳으로 돌린다.

자, 이제 더 가볍고 VM의 많은 이점을 갖는 Microservice 배포에 대한 대안을 살펴보자.