03. MicroService(Outer) 20

게이트웨이 핸들러 매핑(Gateway Handler Mapping)'

게이트웨이 핸들러 매핑 게이트웨이 핸들러 매핑은 Spring Cloud Gateway에서 들어오는 요청을 특정 핸들러로 라우팅하는 데 사용되는 메커니즘입니다. 1. 작동 방식 클라이언트가 Spring Cloud Gateway 서버로 요청을 보냅니다. 게이트웨이 핸들러 매핑은 요청 URL을 기반으로 적절한 핸들러를 선택합니다. 선택된 핸들러는 요청을 처리합니다. 2. 구성 게이트웨이 핸들러 매핑은 다음과 같은 방법으로 구성됩니다. routes YAML 파일 @Route 어노테이션 3. routes YAML 파일 routes YAML 파일은 다음과 같은 구조로 구성됩니다. routes: - id: my-route uri: http://localhost:8080 predicates: - Path=/my-pat..

Spring Cloud Gateway 소개

Spring Cloud Gateway: Simplifying Microservices Architecture 1. Spring Cloud Gateway 소개 Spring Cloud Gateway는 마이크로서비스 아키텍처를 위한 API 게이트웨이입니다. 이는 클라우드 네이티브 어플리케이션을 위한 효율적인 API 라우팅 및 필터링 기능을 제공하여, 복잡한 서비스 메쉬 내에서의 요청 관리를 단순화합니다. Spring Cloud Gateway를 사용함으로써, 개발자들은 보안, 모니터링, 그리고 회복력과 같은 크로스-커팅 관심사를 중앙에서 관리할 수 있게 되며, 각 마이크로서비스에서 이러한 기능을 개별적으로 구현할 필요가 없어집니다. 이는 자원을 보다 효율적으로 사용할 수 있게 하며, 시스템의 유지보수성과 확장성..

멱등성(Idempotency) Overview

멱등성(Idempotency) Overview 멱등성은 소프트웨어 설계와 데이터베이스 관리에서 중요한 개념으로, 여러 번의 동일한 작업 수행이 결과에 영향을 미치지 않는 성질을 말합니다. 1. 서론: 멱등성의 정의와 개념 멱등성(idempotency)이란 특정 작업을 여러 번 수행해도 결과가 단 한 번 수행했을 때와 동일하다는 특성을 의미합니다. 예를 들어, 데이터베이스에서 같은 UPDATE 쿼리를 여러 번 실행해도 결과는 변하지 않습니다. 2. 멱등성의 중요성 멱등성은 API 설계와 데이터베이스 관리에서 중요한 역할을 합니다. 네트워크 지연이나 오류로 인해 같은 요청이 여러 번 발생할 경우, 멱등성을 가진 시스템은 안정성과 예측 가능성을 제공합니다. 3. 멱등성 예시 및 적용 사례 RESTful API..

ODS(Operational Data Store)는 기업의 운영 데이터를 거의 실시간으로 분석

ODS (Operational Data Store) 개요 및 상세 설명 가. ODS의 개요 1. 목적 ODS의 주요 목적은 최신 운영 데이터를 신속하게 제공하여, 실시간 의사결정을 지원하는 것입니다. 이는 조직이 변화하는 시장 환경에 빠르게 대응할 수 있도록 도와줍니다. 2. 데이터 통합 ODS는 다양한 소스로부터 오는 데이터를 통합하고, 이를 하나의 일관된 형식으로 정리합니다. 이는 데이터의 품질을 보장하고, 더 정확한 분석을 가능하게 합니다. 3. 시간 범위 ODS는 일반적으로 짧은 시간 동안의 데이터를 저장하며, 이는 주로 최근의 운영 데이터에 초점을 맞춥니다. 이는 실시간 분석 및 보고에 유리합니다. 4. 업데이트 가능성 ODS 내의 데이터는 실시간 또는 거의 실시간으로 빈번하게 업데이트되며, 이..

클라우드 네이티브 네트워킹 기술: Envoy, Ingress, Istio

클라우드 네이티브 네트워킹 기술: Envoy, Ingress, Istio 가. Envoy의 주요 특징과 활용 방안 1. 개요 Envoy는 마이크로서비스 아키텍처에서 서비스 간의 통신을 관리하고 최적화하는 데 중점을 둔 고성능 프록시입니다. 클라우드 환경과 컨테이너화된 애플리케이션에 특히 적합합니다. 2. 주요 특징 (1)다양한 네트워크 프로토콜 지원 Envoy는 HTTP/2, gRPC, MongoDB, Redis 등 다양한 애플리케이션 프로토콜을 지원합니다. 이를 통해 여러 종류의 트래픽과 네트워크 패턴을 효율적으로 처리할 수 있습니다. (2)서비스 메쉬 구성 요소로 활용 서비스 메쉬 아키텍처에서 Envoy는 각 마이크로서비스 인스턴스 옆에 배치되어 서비스 간 통신을 중재합니다. 이를 사이드카(Sidec..

[추적시스템] Yeager vs Zipkin

분산 시스템 추적 시스템: Yeager와 Zipkin 가. Yeager 1. 개요 Yeager는 CNCF(Cloud Native Computing Foundation)에 의해 지원되는 고성능, 오픈 소스 분산 추적 시스템으로, 분산 애플리케이션 환경에서 발생하는 다양한 트랜잭션과 이벤트를 추적하고 모니터링하는데 사용됩니다. 2. 주요 특징 Go 언어로 개발: Yeager는 Go 언어로 개발되어 뛰어난 성능과 확장성을 제공합니다. 쉬운 설치 및 설정: Yeager는 설치 및 설정 과정이 간단하며, 빠르게 구축 및 운영할 수 있습니다. 사용자 친화적인 UI: Yeager는 사용자 친화적인 웹 기반 UI를 제공하여 실시간 데이터 추적과 분석을 용이하게 합니다. 효율적인 데이터 저장 방식: Yeager는 데이터..

CQRS(Command Query Responsibility Segregation)는 소프트웨어 설계에서 사용되는 패턴

CQRS 패턴 정보 가. CQRS의 주요 특징 명확한 책임 분리: 데이터 수정(커맨드)과 조회(쿼리)의 책임을 분리하여, 각각의 작업을 더 효과적으로 처리할 수 있습니다. 이는 시스템의 설계를 단순화하고 유지 보수를 용이하게 합니다. 확장성 향상: 읽기와 쓰기 작업을 독립적으로 확장할 수 있어, 대규모 시스템에서 효율적인 리소스 관리가 가능합니다. 유연한 데이터 모델링: 읽기와 쓰기에 최적화된 별도의 데이터 모델을 사용함으로써, 각각의 작업을 더 효율적으로 처리할 수 있습니다. 성능 최적화: 읽기와 쓰기 작업에 대한 부하를 다르게 관리함으로써, 시스템의 전반적인 성능을 향상시킬 수 있습니다. 나. 장점 대규모 시스템: 대용량 데이터 처리와 복잡한 비즈니스 로직을 갖는 대규모 시스템에서 특히 유용합니다. ..

MSA에서 보상트랜잭션

SAGA 및 Event Driven 패턴 상세 정보 가. SAGA 패턴 1. 개요 SAGA 패턴은 분산 시스템에서 긴 트랜잭션을 관리하기 위한 패턴으로, 각 서비스의 트랜잭션을 로컬 트랜잭션으로 분할하고, 실패 시 보상 트랜잭션을 실행합니다. 2. 장단점 장점: 분산 시스템에서 트랜잭션 간 의존성을 줄이며, 시스템 전체의 다운타임 없이 부분적인 오류를 관리할 수 있습니다. 또한, 복잡한 비즈니스 프로세스에 대한 효율적인 관리가 가능합니다. 단점: 트랜잭션 간의 의존성과 보상 로직에 대한 복잡성이 증가합니다. 또한, 전체 프로세스의 성능 저하와 보상 로직 구현에 대한 추가적인 노력이 필요합니다. 3. 사례 예를 들어, 전자 상거래 시스템에서 고객의 주문 처리를 위해 재고 확인, 결제 처리, 배송 준비의 각..

Kafka에 스트리밍된 데이터를 실시간 분석할수 있는 KSQLDB

KSQLDB 상세 정보 가. KSQLDB 개요 KSQLDB는 Apache Kafka 위에 구축된 스트림 처리 데이터베이스로, 실시간 데이터 스트림 처리와 상호작용을 SQL 기반 쿼리 언어로 간단하게 만들어줍니다. 1. 기능 KSQLDB는 Apache Kafka 위에 구축된 스트림 처리 데이터베이스로, 실시간 데이터 스트림 처리와 상호작용을 SQL 기반 쿼리 언어로 간단하게 만들어줍니다. 이를 통해 다음과 같은 주요 기능을 제공합니다: 실시간 데이터 스트림의 조인, 집계, 필터링 등의 연산을 SQL과 유사한 언어로 수행할 수 있습니다. 데이터 스트림의 실시간 처리를 통해 실시간 데이터 애플리케이션을 쉽게 개발할 수 있습니다. SQL 기반 쿼리 언어를 사용하므로 데이터 처리 및 분석이 간편하고 직관적입니다...

Kafka Connect vs Debezium 구분

Kafka Connect와 Debezium의 차이점 가. Kafka Connect 1. 목적 다양한 데이터 소스와 싱크를 Kafka와 연결하는 커넥터 프레임워크 제공. 이는 Kafka를 데이터 허브로 사용하여 여러 시스템 간의 데이터 통합을 용이하게 만들어줍니다. 2. 기능 다양한 소스와 싱크 지원: 다양한 데이터 소스 및 대상 시스템과의 통합을 지원하여, Kafka를 중심으로 한 확장 가능한 데이터 파이프라인 구축을 가능하게 합니다. 스케일링과 관리: 대규모 데이터 처리를 위한 자동 스케일링 및 효율적인 관리 기능을 제공합니다. 플러그인 구조: 사용자가 필요에 따라 커스텀 커넥터를 개발하고 통합할 수 있는 유연한 플러그인 구조를 가지고 있습니다. 나. Debezium 1. 목적 데이터베이스 변경 데이터..