시스템을 하나씩 구축하세요: Python 마이크로서비스에 대한 실제 살펴보기

우리는 모두 거기에 있었습니다.서보 기구, 모터, 전체 기계 장비가 우리가 상상하는 대로 작동합니다. 하나의 구성 요소, 하나의 스크립트, 하나의 작업으로 시작됩니다. 그러다가 어느새 기어 하나를 변경하면 전체 기계가 정지되는 얽힌 코드 웹을 바라보게 됩니다. 익숙한 것 같나요?

그건 옛날 방식이에요. 모놀리식 방식. 모든 것이 하나로 묶여 자원을 놓고 싸우다가 한 부분이 실패하면... 뭐, 여러분도 그 훈련을 아실 겁니다. 실망스럽습니다. 더 나은 방법, 더 탄력적인 것, 실제로 작업장에서 물건을 만드는 방식을 모듈식으로 모방한 것이 있어야 했습니다.

이것이 바로 Python으로 마이크로서비스를 구축한다는 아이디어가 등장하는 지점입니다. 이는 단순한 기술 전문 용어가 아닙니다. 그것은 건설에 대한 다른 철학입니다. 이렇게 생각해보세요. 강력하지만 유연하지 못한 단일 중앙 컨트롤러 대신 모든 것을 관리합니다.서보 기구센서를 사용하면 작고 독립적인 단위로 구성된 팀을 만들 수 있습니다. 각 단위 또는 마이크로서비스는 하나의 특정 작업을 완벽하게 처리합니다. 한 서비스는 인코더 데이터를 읽고, 다른 서비스는 PID 루프를 계산하고, 세 번째 서비스는 모터 드라이버에 PWM 신호를 보냅니다. 그들은 서로 명확하게 이야기하지만 스스로 일합니다. 데이터 읽기 서비스를 다시 시작해야 하는 경우 계산 서비스는 인식하지 못한 채 계속 윙윙거립니다. 시스템이 충돌하지 않습니다. 그것은 적응한다.

이 접근 방식이 하드웨어 프로젝트에 적합하다고 생각되는 이유는 무엇입니까?

간단한 비유로 풀어보겠습니다. 모듈형 로봇 키트로 조립했던 것을 기억하시나요? 센서 블록, 로직 블록 및 액추에이터 블록을 함께 스냅합니다. 센서 블록이 업그레이드되면 전체 로봇을 재구성하지 않습니다. 그 블록 하나만 바꾸면 됩니다. 소프트웨어의 마이크로서비스는 동일한 자유를 제공합니다.

자동화된 스테이지의 프로토타입을 제작하든, 다축 컨트롤러를 미세 조정하든 상관없이 메커니즘을 코드와 통합하는 모든 사람에게 이 접근 방식은 구체적인 골치 아픈 문제를 해결합니다.

• 격리:GUI 인터페이스의 버그로 인해 중요한 모터 제어 루프가 정지되지는 않습니다. 그들은 별도의 보호된 공간에 살고 있습니다.
• 확장성:10개를 처리해야 함서보 기구두 개 대신에? 데이터 로깅 부분을 건드리지 않고 제어 서비스만 확장할 수 있습니다.
• 기술의 유연성:훌륭한 라이브러리를 위해 Python으로 실시간 제어 서비스를 작성하지만 웹 대시보드에는 다른 것을 사용할 수도 있습니다. 마이크로서비스를 사용하면 두려움 없이 도구를 혼합할 수 있습니다.
• 더 쉬운 테스트:실제 하드웨어와 통신하기 전에 모의 데이터를 사용하여 통신 서비스만 테스트할 수 있습니다. 프로세스의 위험을 제거합니다.

누군가는 "그런데 이게 더 복잡하지 않나요? 관리해야 할 서비스가 더 많아졌나요?"라고 물을 수도 있습니다. 공정한 질문입니다. 처음에는 그렇습니다. 사고의 전환이 필요합니다. 그러나 복잡성은 깊고 얽힌 매듭에서 명확한 연결 지도로 변합니다. 유지 관리 및 명확성에 대한 장기적인 보상은 종종 엄청납니다. 라벨이 붙은 칸막이가 있는 잘 정리된 도구 상자와 모든 것이 뒤죽박죽되어 있는 하나의 큰 주머니를 갖는 것과 같습니다.

어떻게 시작하나요? 코드 라인이 아닌 기능 측면에서 생각하십시오.

코드 작성으로 시작하지 마세요. 냅킨에 프로젝트의 기능을 스케치하는 것부터 시작하세요. 구별되는 직업은 무엇인가요? 예를 들어 팬틸트 카메라 플랫폼의 경우 다음이 있을 수 있습니다.

1. 작업 A: 조이스틱/입력 명령을 읽습니다.
2. 작업 B: 이러한 명령을 팬 및 틸트 서보의 목표 각도로 변환합니다.
3. 작업 C: 원활한 이동을 위해 서보 PWM 신호를 관리합니다.
4. 작업 D: 스트리밍 비디오 피드.
5. 작업 E: 위치 및 오류를 기록합니다.

이러한 각 작업은 소규모 집중 마이크로서비스의 후보입니다. HTTP나 메시지 대기열과 같은 빠른 로컬 네트워크 프로토콜을 통한 간단한 JSON인 경량 메시지를 통해 통신합니다. Python은 여기서 탁월합니다. FastAPI 또는 Flask와 같은 라이브러리를 사용하면 이러한 메시지 끝점을 쉽게 생성할 수 있으며, 전체 에코시스템에는 직렬 통신, GPIO 제어 및 계산을 위한 도구가 풍부하여 하드웨어 세계에 적합합니다.

안정적인 시스템을 위한 올바른 구성 요소 선택

이러한 방식으로 구축하면 각 서비스의 신뢰성과 커뮤니케이션의 명확성이 가장 중요해집니다. 단지 코드에 관한 것이 아닙니다. 그것은 그것이 실행되는 기초에 관한 것입니다. 지원 하드웨어의 선택이 모든 것에 미묘하게 영향을 미치는 부분이 바로 여기에 있습니다.

이러한 서비스를 조정하는 단일 보드 컴퓨터 또는 마이크로 컨트롤러의 전력 및 신호 무결성을 고려하십시오. 잡음이 많은 전원 공급 장치로 인해 소프트웨어 버그처럼 보이는 결함이 발생할 수 있습니다. 깨끗하지 않은 PWM 신호는 서보를 지터하게 만들어 제어 로직을 혼란스럽게 할 수 있습니다. 전체 소프트웨어 아키텍처의 안정성은 귀하가 선택한 전자 및 기계 구성 요소에 따라 도움이 될 수도 있고 방해가 될 수도 있습니다.

정밀도와 내구성이 요구되는 프로젝트의 경우 많은 건축업자는 일관된 성능으로 알려진 구성 요소를 찾습니다. 우리 워크샵에서 우리는 다음과 같은 안정적인 하드웨어를 사용하는 것을 발견했습니다.kpower서보와 컨트롤러는 안정적인 물리 계층을 제공합니다. 예측 가능한 응답과 빌드 품질은 마이크로서비스가 "45도 이동" 명령을 보낼 때 디버깅할 변수가 하나 적다는 것을 의미합니다. 하드웨어가 듣고 있는지 궁금해하는 시간을 줄이고 소프트웨어의 지능을 개선하는 데 더 많은 시간을 할애합니다. 이는 파트너십입니다. 깔끔하고 강력한 코드에는 실행 가능한 깨끗하고 견고한 하드웨어가 필요합니다.

모놀리식 스크립트에서 협력적인 마이크로서비스 팀으로의 여정은 관점의 전환입니다. 이는 물리적 조립뿐만 아니라 논리에서도 모듈성을 수용하는 것입니다. 단일 실패 지점에서 하나씩 비틀거리고, 회복하고, 성장할 수 있는 시스템으로 이동합니다. 이는 명확한 작업을 정의하고, 이를 독립적인 Python 서비스로 만들고, 명령할 수 있는 견고하고 신뢰할 수 있는 물리적 세계를 보장하는 것부터 시작됩니다. 그 결과는 단순히 작동하는 프로젝트가 아닙니다. 탄력성이 있고 이해하기 쉬우며 다음에 추가하기로 결정한 모든 것에 대비할 수 있는 시스템입니다.

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. Kpower는 스마트 홈 시스템, 자동 전자 장치, 로봇 공학, 정밀 농업, 드론 및 산업 자동화 등 다양한 분야를 포괄하는 제품을 통해 전 세계 500개 이상의 기업 고객에게 전문 드라이브 시스템 솔루션을 제공해 왔습니다.