aws로 마이크로서비스 개발

때로는 코드가 아닌 로봇 팔의 모든 회전에서 그것이 살아있는 것처럼 느껴질 때도 있습니다. 온도가 높으면 몸을 떨고, 짐이 무거우면 소음을 내고, 통신이 지연되면 공중에서 멈추는 성질이 있습니다. 당신은 화면의 오류 로그를 응시하지만, 당신이 생각하는 것은 작업장에서 정지된 기계입니다. 문제는 단지 코드에 관한 것이 아니라, 만질 수 있는 전선, 기어, 금속 케이스에 관한 것입니다.

그러던 중 누군가 마이크로서비스를 사용해 보고 AWS를 사용해 보라고 말했습니다. 잠시 멍해질 수도 있습니다. 이것이 서보 모터와 어떤 관련이 있습니까? 스티어링 기어의 정확성과 어떤 관련이 있습니까? 클라우드에 있는 보이지 않는 컨테이너에 대해 이야기하고 있지 않습니까?

다른 말로 표현하겠습니다. 복잡한 기계 시스템을 조립하고 있다고 상상해 보십시오. 각 서보는 독립적인 마이크로서비스와 같습니다. 즉, 자체 각도만 담당하고 명령을 받은 다음 실행합니다. 모든 제어 로직을 거대한 메인 제어 보드에 집어넣지는 않을 것입니다. 그러면 너무 부피가 커질 것입니다. 조인트에 더 빠른 응답이 필요한 경우 구동 회로를 분리합니다. 마이크로서비스는 이 아이디어이지만 클라우드에서 발생합니다. AWS는 컴퓨팅, 스토리지, 메시지 대기열 등 미리 만들어진 "드라이버 모듈"을 제공합니다. 귀하의 임무는 기계 시스템의 물리적 논리를 클라우드의 서비스 논리로 변환하는 것입니다.

좀 추상적으로 들리나요? 구체적인 시나리오를 살펴보겠습니다. 자동화된 분류 라인을 설계한다고 가정해 보겠습니다. 여러 개의 서보가 함께 작동하며 일부는 식별을 담당하고 일부는 잡기를 담당하며 일부는 운송을 담당합니다. 기존의 모놀리식 애플리케이션에서는 식별 모듈을 업데이트해야 하면 배포를 위해 전체 시스템을 종료해야 합니다. 하지만 마이크로서비스를 사용하는 것은 어떻습니까? 기계 시스템에서 하나의 센서 모듈만 교체하는 것처럼 해당 인식 서비스만 교체하면 됩니다. 나머지는 평소대로 계속됩니다. AWS의 ECS 또는 EKS는 다양한 기계 모듈의 타이밍을 조정하는 데 도움을 주는 보이지 않는 기술자처럼 이러한 서비스의 배포 및 일정을 관리하는 데 도움이 됩니다.

이는 어떤 실질적인 이점을 가져오나요? 탄력성입니다. 서보 과열 보호와 같은 서비스 충돌은 전체 생산 라인을 중단시키지 않습니다. AWS의 로드 밸런싱과 자동 확장 및 축소를 통해 시스템은 로컬 오류를 견딜 수 있습니다. 반복 속도입니다. 새로운 모션 컨트롤을 테스트해야 합니까? 시험 운영을 위해 독립적으로 마이크로서비스를 배포할 수 있으며 기존 생산 프로세스에 영향을 주지 않고 API 게이트웨이를 통해 데이터가 흐릅니다. 그 드문 명확성입니다. 각 마이크로서비스는 기계 설계에서 하나의 모듈과 하나의 기능에 해당하는 한 가지 작업만 수행합니다. 유지 관리를 수행할 때 거대한 코드 기반의 건초 더미에서 바늘을 찾을 필요가 없습니다.

물론 이야기에는 항상 또 다른 측면이 있습니다. 마이크로서비스는 마술이 아닙니다. 시스템을 너무 많이 분해하면 서비스 간 네트워크 호출로 인해 새로운 대기 시간이 발생할 수 있으며, 이는 실시간 응답이 필요한 모션 제어에 치명적일 수 있습니다. 이때는 AWS 메시징 서비스(예: SQS 또는 Kinesis)와 가상 프라이빗 클라우드(VPC)가 핵심이 됩니다. 이는 주의 깊게 배치된 제어 라인과 같으며 서비스 간에 지침이 안정적이고 신속하게 전달되도록 보장합니다. 기계 시스템의 실제 응답 시간 요구 사항을 기반으로 서비스의 통신 세분성을 설계해야 합니다. 너무 얇으면 지연되어 쌓입니다. 너무 두꺼우면 유연성이 떨어집니다.

도구를 선택할 때 손에 맞는지 확인하십시오. AWS 제품군은 포괄적이지만 원래 의도는 다음과 같습니다. 기계 시스템에 무엇이 필요합니까? 데이터 흐름이 주로 장치 상태 보고 및 명령 발행인 경우 Lambda를 사용하여 이벤트를 처리하는 것으로 충분할 수 있습니다. 장기간 실행되는 복잡한 제어 논리가 필요한 경우 EC2 또는 Fargate 호스팅 컨테이너가 더 적합합니다. 핵심은 최신 서비스 이름을 쫓는 것이 아니라 장치가 실제 세계에서 어떻게 작동하는지 이해한 다음 클라우드에 장치의 디지털 이미지를 구축하는 것입니다.

어떤 사람들은 이것이 너무 복잡할까요? 운영 및 유지 관리 부담이 증가합니까? 실제로 마이크로서비스 아키텍처에는 다양한 사고 방식이 필요합니다. 이를 위해서는 기계 엔지니어의 모듈식 사고를 소프트웨어 분야로 확장해야 합니다. 그러나 장기적으로 제품 라인이 여러 개에서 수십 개로 확장되고 고객이 맞춤형 작업 조합이 필요한 경우 이 아키텍처를 사용하면 매번 처음부터 다시 작성하는 대신 새로운 솔루션을 더 빠르게 결합할 수 있습니다.

결국 기술은 도구일 뿐이다. 마이크로서비스든 AWS든 궁극적인 가치는 차가운 금속 부품이 보다 순종적이고 안정적으로 작동하도록 만드는 것입니다. 늦은 밤 시스템을 디버깅하고 모니터링 대시보드에서 다양한 서비스가 원활하게 작동하는 것을 볼 때, 해당 로봇 팔이 일련의 복잡한 작업을 원활하게 완료하는 것을 볼 때, 그 부드러움과 정밀 기계를 튜닝하는 성취감은 실제로 시스템의 본질을 이해하고 그에 가장 적합한 표현을 찾는 동일한 소스에서 비롯됩니다.

모든 기술의 목적은 창작을 더 쉽게 만드는 것입니다. 스케치의 구조부터 작업장의 장비, 클라우드에 흐르는 데이터에 이르기까지 우리는 실제로 동일한 작업을 수행하고 있습니다. 아이디어를 안정적이고 반복 가능한 현실로 바꾸는 것입니다.

2005년에 설립되었으며,kpower는 중국 광둥성 둥관에 본사를 둔 전문 컴팩트 모션 유닛 제조업체에 전념해 왔습니다. 모듈식 드라이브 기술의 혁신을 활용하여,kpower고성능 모터, 정밀 감속기, 멀티 프로토콜 제어 시스템을 통합하여 효율적이고 맞춤형 스마트 드라이브 시스템 솔루션을 제공합니다.kpower스마트 홈 시스템, 자동 전자 장치, 로봇 공학, 정밀 농업, 드론, 산업 자동화 등 다양한 분야를 포괄하는 제품을 통해 전 세계 500개 이상의 기업 고객에게 전문 드라이브 시스템 솔루션을 제공해 왔습니다.