Azure의 마이크로서비스 예

서버가 "대화"를 시작하면 Azure 마이크로서비스는 무엇을 할 수 있나요?

이것을 상상해 보십시오. 세심하게 설계된 로봇 팔의 경우 서보의 반응은 항상 반 비트 느리고 각 관절은 독립적으로 작동하는 것처럼 보이며 간단한 잡기를 원활하게 완료할 수 없습니다. 여기에 데이터가 갇혀 있고 지침이 손실되어 전체 시스템이 조용히 경쟁하는 것처럼 보입니다. 이는 특정 모터나 기어의 문제가 아니라 그 뒤에 있는 오래된 단일 소프트웨어 아키텍처의 문제일 수 있습니다. 이는 너무 "무거워" 전체 시스템에 영향을 미칩니다. 무언가를 바꾸려고 하면 전체 시스템이 무너질까 두렵습니다.

이때 누군가가 특히 Azure 클라우드에서 실제로 "마이크로서비스"를 언급했습니다. 기술적으로 들리지만 시각적으로 이해할 수 있습니다. 제어 시스템을 완전히 교체해야 하는 "블랙 박스"로 생각하지 마십시오. 독립적으로 "생각"하고 "행동"할 수 있는 지능적인 분대 그룹으로 나누는 것은 어떨까요?

'전체'에서 '단위'로: 조용한 혁명

과거에는 제어 소프트웨어 세트가 단일체인 경우가 많았습니다. 신체의 모든 근육을 지휘하기 위해 하나의 뇌를 사용하는 것과 마찬가지로 작은 조정에도 전체 "신경계"를 다시 시작해야 하며 이는 위험이 높고 효율성이 낮습니다. Azure 마이크로서비스 아키텍처는 "업무 수행 전문화"를 옹호합니다.

예를 들어, 실시간 위치 피드백과 서보 모터 교정만 담당하는 독립적인 마이크로서비스가 있을 수 있습니다. 모터의 엔코더 신호를 24시간 모니터링하여 고정밀 계산을 수행합니다. 편차가 발견되면 즉시 자체적으로 미세 조정하고 상태를 보고합니다. 또 다른 마이크로서비스는 서보의 모션 궤적 계획을 처리하는 데 전념할 수 있습니다. 상위로부터 목표 위치를 입력받아 스스로 가장 매끄럽고 절전 효과가 높은 회전 곡선을 계산하고, 중앙 프로세서의 긴 대기열을 거치지 않고 서보에 직접 실행 명령을 내린다.

이는 기계 프로젝트를 위한 특수 부대를 구성하는 것과 같습니다. 정찰병, 저격수 및 통신 부대는 각각 자신의 임무를 수행하고 표준 무선(Azure에서 제공하는 서비스 버스, API 게이트웨이 등)을 통해 통신하고 협업하여 복잡한 작업을 완료합니다. 특정 무기 유닛이 장비 업그레이드(서비스 기능 업데이트)를 수행해야 하는 경우 다른 그룹의 업무 수행에 전혀 영향을 미치지 않습니다. 이러한 방식으로 시스템의 유연성과 신뢰성이 조용히 성장했습니다.

Azure에서는 정확히 어떻게 작동하나요?

이러한 마이크로서비스는 Azure 환경에서 어떻게 구현되나요? 다음은 매우 실제적인 몇 가지 장면입니다.

• 시나리오 1: 최대 부하에 대처하기 위한 자동 크기 조정. 자동화된 생산 라인에 갑자기 이중 주문이 들어오고 제어 장치에서 대규모 센서 데이터를 처리해야 합니다. 전통적인 모놀리스는 압도당할 것입니다. AKS(Azure Kubernetes Service)를 사용하여 배포된 마이크로서비스는 로드를 자동으로 모니터링할 수 있습니다. 데이터 피크가 발생하면 "데이터 처리" 마이크로서비스는 자동으로 더 많은 복사본을 복제하여 나란히 싸우게 됩니다. 피크 이후에는 초과 복사본이 자동으로 재활용되며 실제로 사용한 리소스에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다. 이는 로봇 팔에 갑자기 10배의 정밀도가 필요한 것과 같으며, 제어 시스템은 이를 충족하기 위해 조용하고 쉽게 이를 충족하기 위해 즉시 더 많은 "계산 근육"을 호출할 수 있습니다.

• 시나리오 2: 결함이 확산되지 않고 고립되어 있습니다. 희귀한 데이터 버그로 인해 "오류 진단 및 경고"를 담당하는 마이크로서비스가 충돌한다고 가정해 보겠습니다. 모놀리식 아키텍처에서는 이는 전체 모니터링 시스템이 종료되고 생산 라인이 맹목적으로 실행됨을 의미할 수 있습니다. 그러나 마이크로서비스 아키텍처에서 Azure의 운영 및 유지 관리 도구는 결함이 있는 서비스를 신속하게 격리하고 정상적인 복사본을 다시 시작할 수 있습니다. 모터 제어 및 프로세스 관리와 같은 기타 서비스는 손상 없이 계속 작동됩니다. 문제는 가장 작은 우리에 갇혀 있습니다.

• 시나리오 3: 독립적인 발전과 지속적인 전달. 서보의 에너지 소비를 줄이려면 "모션 제어" 마이크로서비스를 업그레이드하고 테스트한 다음 Azure DevOps 파이프라인을 통해 이전 버전을 빠르고 안전하게 교체하기만 하면 됩니다. 전체 프로세스에서는 한 지점에 대해서만 전체 프로젝트에 대한 포괄적인 회귀 테스트를 수행하는 것은 물론 전체 시스템을 다시 시작할 필요가 없습니다. 이제 반복 속도는 며칠 또는 몇 시간 단위로 측정됩니다.

누군가는 "그렇게 세분화하면 관리하기가 더 번거롭지 않을까?"라고 물을 수도 있습니다. 이것은 참으로 좋은 질문입니다. Azure는 완전한 "관리자" 서비스 세트를 제공합니다. Azure Service Fabric 또는 AKS는 서비스의 배포, 오케스트레이션 및 수명 주기 관리를 담당합니다. Application Insights는 모든 마이크로서비스에 대한 성능 모니터링 및 통찰력을 제공합니다. Azure Monitor는 로그를 균일하게 수집합니다. 당신이 보는 것은 흩어져 있는 부품 더미가 아니라, 투명한 대시보드를 갖춘 응집력 있고 조화로운 유기체입니다.

선택과 출발: 뜨거운 말이 아닌 가치에 집중

마이크로서비스를 접할 때 기술적 복잡성 때문에 겁을 먹을 필요가 없습니다. 핵심은 명확하게 생각하는 것입니다. 귀하의 프로젝트가 엄격한 시스템에 갇혀 있습니까? 더 빠른 반복이 필요합니까? 글로벌 다운타임의 위험을 감당할 수 없습니까?

시작할 때 가장 핵심적이고 가장 변화하기 쉬운 비즈니스 기능을 "분할"할 수 있습니다. 예를 들어 먼저 장비 상태 모니터링이나 주문 처리 로직을 서비스로 분리합니다. Azure의 풍부한 호스팅 서비스를 사용하면 인프라의 복잡성을 크게 피하고 비즈니스 논리 자체에 더 집중할 수 있습니다.

각 서보 모터와 스티어링 기어의 정밀한 제어부터 자동화된 생산 라인의 지능적인 협업에 이르기까지, 그 뒤에 있는 소프트웨어 아키텍처는 조용한 바위에서 자유롭게 숨 쉬고 독립적으로 성장할 수 있는 숲으로 변모하고 있습니다. 이는 복잡한 기계 시스템의 관리를 더욱 명확하고, 더욱 힘들며, 더욱 중요하게 만듭니다. 각 부분이 지능적으로 "대화"하기 시작하면 전체가 도달할 수 있는 높이는 초기 상상을 뛰어넘게 됩니다.

이는 기술의 업그레이드일 뿐만 아니라 사고방식의 변화이기도 합니다. 이를 통해 응답 속도가 빨라지고, 혁신이 더욱 민첩해지며, 불확실성에도 불구하고 시스템이 더욱 차분해집니다.

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.