우버의 마이크로서비스 적용기 해설
* 이 글은 작년 7월 사내 동료들에게 공유했던 내용을 일부 수정해서 올림을 알립니다.
확장성 개선을 위한 마이크로 서비스 적용
우버Uber 엔지니어 에밀리 레인홀드Emily Reinhold가 밝힌 우버의 마이크로서비스 적용기(Breaking a Monolithic API into Microservices at Uber)를 다룬 기사 요약입니다. 우선 마이크로서비스 적용 목적을 확장성 개선better scalability에 두고 있습니다. 흥미로운 사실은 확장성Scalability라는 모호한 목표를 구체화 하기 위해 세 가지 지표를 정했습니다. 트래픽 증가 처리(handling growing traffic)와 새로운 기능 추가(adding new features easily) 그리고 조직 성장에 따르는 아키텍처 적용(adopting an architecture that can adapt itself readily to the growth of the organization)이 그 지표입니다.
출처: https://eng.uber.com/building-tincup/MVCS와 UDR 적용 (핵심 매커니즘)
에밀리는 코드 사이에 존재하는 결합을 줄이기 위해 내린 중요한 설계 결정design decisions을 두 가지로 말합니다. 하나는 MVCS 적용인데 이는 널리 알려진 MVC(Model-View-Controller) 패턴에 서비스의 S를 추가한 개념입니다. 데이터 보관을 담당하는 코드를 비즈니스 로직에서 분리하기 위해 MVC에 S를 추가한 것이죠. 이렇게 했기 때문에 두 번째 설계 결정을 실행할 수 있었으리라 추정할 수 있습니다. 바로 그 두번째는 RDBMS(제품은 PostgreSQL)을 UDR(Uber’s globally replicated datastore)하는 자체 분산 데이터저장소로 바꾼 것입니다. 무시무시한 일을 한 것인데요. 그의 블로그에서 동기를 살펴보니 글로벌 서비스와 데이터센터 구분에 따라 통화와 환율을 다루는 일이 RDBMS와 데이터센터 종속성을 극복하게 했답니다. 결국 이렇게 하려면, SQL을 사용하던 모든 코드는 UDR을 쓰도록 수정했을 것이라 추정할 수 있습니다. 전체 코드에 다 영향을 주는 작업이지만 대신에 데이터를 맞추는 수동 작업이 모두 사라지고, 전 지구에 걸쳐 발생하는 트래픽을 통화와 환율 정보 기반하에 처리하는 거대한 인프라를 구축했음을 예상할 수 있습니다.
서비스 확장을 위한 Tornado, TChannel/Hyperbahn, Thrift 적용
다음으로 서비스 확장에 따른 결제 결정 세 가지를 설명합니다. 첫 번째는 비동기 네트워크 프로그래밍(Asynchronous networking)입니다. 우버는 기존 통신 로직이 파이썬으로 짜여져 있다고 하는데, 이벤트 기반의 대용량 비동기 통신을 가능하게 하는 솔루션인 Tornado를 써서 처리량을 늘렸다고 합니다. 기존에는 동기 형태의 프로그래밍을 했는데, 역시 이들 코드를 비동기로 수정한 것입니다. 두 번째는 서비스 모니터링(Service discovery and resiliency)인데요. 장애가 발생했을 때 그 지점을 정확하게 알고 장애가 연쇄적으로 확산되지 않도록 응급 차단하는 일(circuit breaking 이라고 함)과 서비스 수준을 통제(SLA)하는 일을 의미합니다. 이를 위해 우버가 사용한 솔루션 역시 오픈소스 제품(TChannel over Hyperbahn)입니다. 세번째는 엄격한 인터페이스 정의입니다. 우버는 여러 언어의 클라이언트를 지원하는 Thrift라는 솔루션을 활용해서 원격 서비스에 대해 인터페이스를 명확하게 정의하고 쓰게 하여 주고 받는 데이터 불일치(혹은 버전 불일치)를 막았다고 합니다. 어쩌면 중국에서 우버 사용 초기에 오류가 나는 것이 이런 작업과 관련한 것일 수 있다는 생각이 드네요. 
운영 안정화를 위한 세 가지 원칙
마지막으로 그는 우버가 안전한 운영환경(healthy production environment) 유지를 위해 지키는 세 가지 원칙을 설명합니다.
- 병목 지점 확인을 위해서 부하 테스트load tests 수행
- 컨데이터container 사용으로 하드웨어 효율을 높임
- 시스템 복구 및 취약점 식별을 위해 서비스 모의 장애 수행