7/21/2019

마이크로 서비스에 대해서 생각해보기

마이크로 서비스는 지난 몇년 동안 매우 인기 있는 주제였다.

마이크로 서비스는 왜 그렇게 인기가 있을까?

아래는 가상 비디오 공유 플랫폼이 Monolithic 형태로 구현 된 후에 마이크로 서비스 형태로 구현되는 방식이다.
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위의 시스템의 차이점은 하나의 큰 덩어리와 작은 단위라는 점이다.
독립 개발: 작고 독립적인 구성 요소는 그에 맞춰진 작고 독립적인 팀으로 구성할 수 있다.
독립 배포: 각 구성 요소는 독립적으로 확장 할 수 있다. 새로운 서비스가 출시 되면 모든 구성 요소를 배포하지 않고 해당 구성 요소만 배포가 가능하다.
재사용성: 구성 요소들은 작고 특정한 기능을 수행한다. 다른 서비스 또는 제품에 쉽게 적용할 가능성이 높다.

대단한 것 같은데, 왜 이전에는 사용하지 않았나?

컨테이너 기술의 인기가 폭발적으로 증가함에 따라 MSA는 기술적 관점에서 구현하기에 훨씬 실용적으로 되었다.
과거에는 컨테이너 기술의 인기가 높지 않았기에 그러지 않았을까?

마이크로 서비스의 문제점은 무엇인가?

마이크로 서비스가 너무 방대해지게 된다면 어떤 문제점들이 발생하는지 알아보자.

개발자의 복잡성 증가

일반적으로 개발자는 로컬 PC에서 개발을 진행하기에 Monolith 처럼 단일 프로그램을 실행하는 것 보다 훨씬 복잡해진다. Docker Compose를 이용하여 부분적으로 완화 될 순 있지만, 시스템을 구성하는 서비스가 증가할수록 개발자가 직면하게 될 문제는 늘어나게 된다.

운영자의 복잡성 증가

서비스를 유지 관리하는 팀의 경우 복잡성이 증가한다. Monolith의 방식처럼 몇 개의 실행중인 서비스를 관리하는 것 대비 수십, 수백 또는 수천 개의 실행중인 서비스를 관리해야 한다. 많은 서비스와 연동 경로로 인해 운영 복잡성이 증가하게 된다.

Devops 복잡성 증가

문제는 많은 조직이 여전히 분리된 개발 및 운영팀으로 운영되고 있다는 사실이다. 이런 조직은 마이크로 서비스 채택에 어려움을 겪을 가능성이 훨씬 높다는 것이다.
이런 단점을 극복하고자 Devops를 채택한 조직도 어렵긴 마찬가지다. 컨테이너 오케스트레이션 시스템 관점에서 진화하는 시스템을 이해하는 것은 매우 어렵다. 개발자와 운영자가 좋은 소프트웨어를 만드는 마음이 강하더라도 말이다.

전문 지식이 필요

전문가가 해당 프로젝트를 수행하면 그 결과는 훌륭할 것이다. 효과적인 자동화, 모니터링, Orchestration등을 통해 모든 것이 가능하다. 그러나 이런 도전은 기술이 아니다. 가장 중요한 점은 효과적으로 사용할 수 있는 사람들을 찾는 것이다.
이런 Skill set은 현재 시장에서 수요가 많기 때문에 찾기가 어려울 수 있다.

실제 시스템은 경계가 잘못 정의된 경우가 많다

마이크로 서비스의 이점을 설명하기 위해 사용한 많은 자료에는 독립 구성 요소에 대한 이야기가 많다. 하지만 대부분의 경우 구성 요소들은 단순히 독립적이지 않다.
경계가 잘 정의되어 있지 않으면, 이론적인 관점에서 서비스를 독립적으로 배포 할 수 있다고 해도 서비스간의 상호 종속성으로 인해 결국 서비스 집합을 하나의 그룹에 배포해야 하는 상황이 발생한다.
즉, 새 기능을 배포하려면 여러 서비스를 동시에 배포해야 하기 때문에 실제로는 독립적으로 배포할 수 있는 시스템은 거의 없다.

의사 소통의 복잡성

서로에 의존하는 대규모 서비스를 구축할때에는 많은 서비스간 의사 소통이 발생 할 수 있다. 그리고 이로 인해서 몇 가지 문제가 발생한다.
첫째, 네트워크 호출이 실패 할 것을 예상해야 한다. 즉, 하나의 서비스가 다른 서비스를 호출 할때 최소한 여러번은 재시도를 해야하는 것을 의미한다. 이제는 서비스가 잠재적으로 많은 서비스를 호출해야 하기에 복잡한 상황에 처하게 된다.
사용자가 비디오 공유 서비스에서 비디오를 업로드한다고 가정하자. 업로드 서비슬르 실행하고, 데이터를 Transcode 서비스에 전달하고, Subscription을 업데이트하고, 권장 사항을 업데이트해야 할 수 있다. 이 모든 호출에는 일종의 Orchestration이 필요하다.
해당 작업이 실패하면 다시 시도해야 한다.
위의 재시도 논리는 관리하기가 어려울 수 있다. 동기적으로 일을 시도하는 것은 종종 끝나지 않고 많은 실패 지점이 존재하기 때문이다. 이 경우에 보다 안정적인 솔루션은 비동기 통신을 사용하여 통신을 처리하는 것이다. 비동기 패턴은 본질적으로 시스템을 stateful 상태로 만든다. 분산 처리에서 Stateful 시스템을 만드는 것은 어렵다.

버전 관리는 어려울 수 있다.

노드 모듈, Java 모듈, C 라이브러리등 소프트웨어 시스템의 종속성 관리는 매우 어렵다. 독립 구성 요소간의 충돌 및 여러 문제를 처리하기가 매우 어렵다.

분산 트랜잭션

트랜잭션 무결성이 필요한 상황에서 마이크로 서비스는 매우 고통스러울 수 있다.
분산 상태는 매우 다루기가 어렵기에 이 문제를 해결하기 위해서는 마이크로 서비스 모델에서 구현하는데 드는 비용이 매우 클 수 있다.

네트워킹 악몽

마이크로 서비스를 사용할 때 일반적으로 많은 노드에 분산 된 많은 서비스가 존재하고 이는 일반적으로 훨씬 복잡한 네트워킹 배치가 될 것이라는 것을 의미한다. 서비스 간 로드 밸런싱, DNS가 더 많이 사용되는 것, 가상 네트워킹 계층 등이 네트워킹의 복잡성을 숨기기 위해 시도한다.

결론, 마이크로 서비스와 아키텍처를 혼동하지 말자

마이크로 서비스는 구성 요소의 또 다른 패턴 또는 구현일 뿐이며 그 이상은 아니다. 마이크로 서비스가 시스템에 존재한다고 해서 시스템의 아키텍처가 해결되었다는 것을 의미하지 않는다.
마이크로 서비스는 시스템 고유의 설계가 아니라 패키징 및 운영과 관련된 기술 프로세스와 관련이 있다. 구성 요소에 대한 적절한 경계는 시스템에서 가장 중요한 과제 중 하나이다.
Docker 컨테이너 여부 및 서비스 크기에 관계없이 항상 시스템을 함께 배치하는 방법에 대해 신중하게 생각해야 한다. 이에 대한 정답은 없으며 어려운 점을 해결하기 위한 많은 옵션은 존재한다.

7/04/2019

Microservice의 ROI를 측정을 위한 매개변수

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마이크로서비스 개발을 위한 ROI를 알고자 하는 CIO/CTO가 상당히 많습니다. 그들 중 일부는 수익대비 비용으로 측정하려고 노력하고 있습니다.

이런 사항들은 CIO/CTO가 고민해야 할 관심사이고 비즈니스에 미치는 영향이 중요하고 변경된 개발 사항이 매출 증가로 이어져야 하기 때문입니다.

그러나 개발은 다른 고려 사항을 염두하고 시작해야 합니다.

고객 및 이해 관계자를 행복하게 만드는 것은 중요한 행동이며 더 좋은 비즈니스 결과로 이어지게 됩니다. MSA(Microservice Architecture)는 즉각적인 영향을 줍니다. 마이크로서비스 구현시 ROI를 측정하는 가장 좋은 방법은 아래의 매개 변수를 고려해야 합니다.
  1. 다국어 기술 환경 수용
  2. 신속한 애자일 환경 제공 — 최단 시간내에 가장 빨리 기능을 전달
  3. 빠르게 운영환경으로의 이동
  4. 응용 어플리케이션의 크기 조정 — Heavy한 어플리케이션은 많은 양의 자원을 사용합니다.
  5. 제품/기능/서비스가 복잡하거나 얽혀 있는 경우
  6. Resilience/Fault Tolerance가 중요한지
마이크로서비스 아키텍처의 특징은 민첩한 방식의 지속적인 Deploy입니다.제품/서비스가 고객에게 다가 갈수록 피드백을 빨리 받을 수 있기 때문입니다.

결국 기업은 올바른 피드백이 실행되기를 기다리고 있고, 이 피드백을 빨리 반영한 제품/서비스를 출시해야 하기 때문입니다.

짧고 긴밀한 피드백 주기는 모든 제품/서비스 회사에게 주는 선물입니다.

MSA는 이를 달성하는데 도움을 줍니다.

2/12/2019

Netflix 미디어 데이터베이스

Netflix의 목표는 전 세계 수백만 회원의 재생 시작 시간을 최소화하는 것이다. 이를 위해서 ISO BMFF의 Header 크기에 대한 통계량(최소값, 최대값, 중간값, 평균값등)을 수집해야 한다.
Netflix의 Transcoding Pipeline은 방대한 콘텐츠 카탈로그를 서비스하며 모든 콘텐츠에 대해 다양한 코덱+품질 조합을 생성한다.

과거에는 비트 스트림 헤더 정보를 클롤링하는 일회성 스크립트를 작성해야만 데이터를 분석할 수 있었고 이러한 접근 방식에는 확장성이 없었다.

본 글에서는 Netflix의 Media Data Base 시스템에 대해서 소개하고자 한다.

왜 미디어 전용 데이터 베이스가 필요한가?

의미있는 개인화 및 효율적인 스트리밍은 최종 사용자가 서비스를 정의하는 주요 요소이다.
이러한 경험을 제공하기 위해서는 복잡한 비즈니스 워크 플로우가 필요하다.

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위 그림처럼 아트워크상의 이미지 및 타이틀은 사용자가 관련 영화를 찾는데 도움이 된다. Netflix에서는 콘텐츠를 처리하는 단계에서 디지털 상품 Asset을 합성하는데 도움이되는 시스템을 개발해야 하는 상황이 있었다.

예를 들어서 소스 비디오 Asset에서 자동으로 추출 된 의미 있는 원시적인 이미지 및 비디오 클립을 제공하는 부분이다. 이는 콘텐츠에서 매력적인 디지털 미디어 자산을 창출하는 출발점이 될 수 있다고 생각했다. 이런 기능을 제공하게되면 사용자가 관련 프로그램 및 영화를 찾는데 큰 도움이 될 수 있다.

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위의 그림처럼 콘텐츠 추천 시스템은 최종 사용자의 취향에 맞게 개인화 된 항목을 보여준다. Netflix 카탈로그에 있는 콘텐츠의 작고 효과적인 기능 표현은 매우 중요하다. 이러한 표현은 미디어 파일(오디오, 텍스트, 비디오)과 메타 데이터(장르 태그, 개요)를 기반으로 학습하는 기계 학습 모델을 구축하여 얻을 수 있다.

마지막으로 Netflix에서 수집 된 콘텐츠의 품질에 대한 높은 기준을 유지하는 것이 최종 사용자의 경험을 위해서는 필수적이다. 아래의 이미지는 이런 사례중 하나를 보여준다.

아래의 이미지는 Western Classical 장르의 비디오 프레임에 해당되고 이 경우 카메라가 동영상에 표시되고 있다. 카메라의 존재를 감지하는 자동화 된 분석 시스템을 갖는 것은 매우 바람직하다.

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다음 그림의 경우, 자막은 영상에서 표시한 텍스트 위에 놓여지면 읽기가 어려울 수 있다. 자막의 타이밍 및 위치에 대한 지식과 함께 영상내 텍스트 검출 알고리즘을 사용하여 이 문제를 자동으로 해결 할 수 있다.

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위와같은 분석 중 많은 부분을 계산하기 위한 비용은 매우 비싸다. 서로 다른 유즈 케이스를 처리할때 동일한 계산을 반복하는것도 매우 비효율적이기 떄문에 미디어의 타임라인과 관련된 모든 분석을 위한 보편적인 저장소 역할을 할 수 있는 데이터 시스템이 필요했다. 즉, 미디어 데이터베이스가 필요하다.

미디어 데이터베이스의 특징

미디어 데이터베이스는 다양한 형식의 미디어에 대한 분석 데이터가 들어있다. 여기에는 오디오, 비디오, 이미지 및 텍스트가 포함된다. 미디어 타임라인에서 임의의 쿼리를 처리할 때 사용된다. 예를 들어서 오디오 트랙의 타임라인에서 음악이 포함된 부분에 대한 시간 간격 또는 텍스트가 포함된 비디오의 비디오 프레임 목록 또는 자막 파일의 시간 간격 집합이 그것이다. 다음과 같은 사항이 미디어 데이터베이스의 중요한 특징이다.
  1. 구조화 된 데이터와의 유사성: 스키마가 있는 데이터는 기계 기반 처리가 가능하기에 분석이 가능하다. Netflix의 경우 스키마를 통해 데이터 검색 및 마이닝 기회를 제공하는 데이터를 색인할 수 있다.
  2. 효율적인 미디어 타임라인 모델링: 비디오 프레임에서 이벤트 기반에 이르기까지 다양한 유형의 미디어 타임라인 데이터를 서비스하는 기능은 미디어 데이터베이스의 기본 특성이다.
  3. 시공간 쿼리 기능: 미디어 데이터베이스는 미디어 데이터의 공간적(e.g. 이미지의 일부) 특성외에 시간적(e.g. 오디오 트랙의 시간 간격) 특성을 기본적으로 지원하며 이러한 부분에서 꽤 괜찮은 쿼리 기능을 제공한다. 예를 들어서, 미디어 데이터베이스를 사용하면 비디오 프레임내의 연속 시퀀스에 비디오 프레임의 특정 공간 영역(e.g. 왼쪽 상단 모서리)에 텍스트가 포함되어 있는지 쉽게 확인 할 수 있다. 이러한 쿼리를 비디오에 있는 텍스트와 자막 사이의 충돌을 탐지 하는데 유용하다.
  4. 다중 소유: 잘 설계된 미디어 데이터베이스는 복수의 어플리케이션으로부터 복수의 분석 데이터를 지원하기 위한 플랫폼으로써 사용될 수 있다. 이 부분이 구조화되어 있으면 임의의 데이터를 저장할 수 있고 해당 데이터가 미디어 리소스의 특정 시간 간격에도 연관 될 수 있을 경우에는 효율적인 쿼리 기능에 활용 될 수 있다.
  5. 확장성: 확장 가능한 마이크로 서비스 기반 모델은 필수적이다. 시스템은 다양한 시나리오에서 가용성 및 일관선과 관련된 문제를 해결해야 한다.

Netflix 미디어 데이터베이스 소개

Netflix는 위에서 소개된 내용을 통해 미디어 타임라인의 시공간 쿼리에 대규모로 응답이 가능한 미디어 타임라인과 관련된 분석을 위한 NMDB를 만들었다. Netflix 카탈로고는 다양한 형식의 많은 미디어 자산으로 구성되고 정적 자산의 경우 이미지가 포함되며 재생 가능한 자산의 경우 오디오, 텍스트 및 비디오가 포함된다. 위에서 설명한 것처럼 수많은 비즈니스 어플리케이션이 이러한 자산과 관련된 정보를 얻을 수 있다. NMDB의 주요 목표는 어플리케이션에서 필요한 필수 데이터를 제공하는 것이다.

NMDB는 다양한 Netflix 미디어 처리 시스템의 백본을 형성하는 데이터 시스템인 것이다.

References

2/04/2019

Netflix OSS 및 Spring Boot

Netflix의 Backend 및 Mid-tier 어플리케이션의 대부분은 Java를 사용하여 구축되었고, Micro Service를 위해 필요한 Ribbon, Eureka, Hystrix등 클라우드 인프라 라이브러리 및 시스템을 구축했다.

2015년도에 Spring Cloud Netflix는 1.0 버전이 나왔고, Spring Boot를 사용하여 Netflix OSS 구성 요소를 결합하기 위한 커뮤니티 노력의 일환이었다. Netflix는 2018년 부터 Spring Cloud Netflix를 통한 커뮤니티의 산출물을 이용하여 Java 프레임워크로 Spring Boot로 전환하였다.
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Netflix가 내부 구성 요소 구축에 많은 투자를 했음에도 불구하고 Spring Boot를 채택하는 이유는 무엇일까? 2010년 초에 Netflix는 클라우드 인프라 핵심 요구사항을 안정성, 확장성, 효율성 및 보안을 최우선으로 여겼다.

이에 대한 대안이 없기에 자체 솔루션을 제작하게 되었다. 2018년에는 그때와 상황이 달라졌다 Spring 제품은 Netflix의 고유한 소프트웨어를 도입하였고 이를 통해 진화하고 확장되었다. Spring은 데이터 엑세스(Spring Data), 보안 관리(Spring Security), 클라우드 공급자와의 통합 등., 편리한 경험들을 제공하고 있다.

Spring의 진화 방향과 기능은 Netflix의 방향과 일치한다고 한다. Spring은 문서화가 잘되어 있고, 오랫동안 지속되어왔고, Netflix의 핵심 원칙인 “highly aligned, loosely coupled” 원칙과 잘 부합된다고 한다.

Netflix의 Spring Boot 전환은 Netflix가 단독으로 수행하는 작업이 아니다. Pivotal과 함께 협력하고 있다고 한다. Netflix OSS와 Spring Boot는 Netflix 외부에서 시작되었고, 이제 Netflix 내부에서 채택하고 사용한다고 한다.

Netflix의 Spring Cloud 도입 후 커뮤니티에 더 많은 기여가 일어날 수 있길 희망한다.

References