이벤트가 클러스터와 만날 때: Kubernetes에서 Reactive 마이크로서비스 구축
Source: Dev.to
Introduction
현대 사용자는 디지털 시스템이 살아있는 듯한 느낌을 기대합니다. 우리는 터치하고, 스와이프하고, 클릭하고—즉시 무언가가 일어나길 원합니다. 하지만 많은 마이크로서비스 아키텍처는 여전히 느린 관료제처럼 행동합니다: 기다리고, 폴링하고, 차단하고, 압박이 가해지면 깨집니다.
이벤트는 일반적인 마이크로서비스를 반응형, 자기 조직화 시스템으로 변환시켜 살아있는 유기체처럼 확장하고 복구할 수 있게 합니다.
이는 대부분의 분산 시스템 장애가 나쁜 코드가 아니라 나쁜 조정에서 비롯되기 때문에 중요합니다. 서비스가 서로 너무 긴밀하게 의존하고, 스케일링 결정이 너무 늦게 도착하며, 복구 메커니즘이 부서지기 쉬운 수동 단계에 의존하고, 갑작스러운 수요 급증이 팀을 혁신 대신 화재 진압으로 몰아넣습니다.
Why do micro‑services still wait?
갑작스러운 폭우가 내리는 동안 음식 배달 앱을 생각해 보세요. 주문이 1분 안에 10배로 급증합니다. 주방은 가득 차고, 배달원은 사라지고, 백엔드는 과부하됩니다. 요청이 대기열에 쌓이고, API 타임아웃이 연쇄적으로 발생합니다. 사용자는 계속 새로고침하고, 엔지니어는 급히 대응합니다.
근본적인 문제는 단순합니다:
전통적인 마이크로서비스는 스트레스가 발생한 후에 반응합니다.
우리는 CPU, 재시도, 라이브니스 프로브와 같은 메트릭에 의존합니다—이미 무언가 잘못된 후에 나타나는 신호들입니다. 생물학적으로 말하자면, 뜨거운 물건을 만지고 뇌가 온도를 계산한 뒤에 손을 떼는 것과 같습니다.
기다리는 시스템은 불에 타게 됩니다.
Reactive micro‑services: systems that respond, not poll
반응형 아키텍처를 설명하기 위해 기차역을 생각해 보세요:
- 폴링 아키텍처: 30초마다 플랫폼에 가서 “기차가 도착했나요?”라고 묻습니다.
- 이벤트‑드리븐 아키텍처: 스피커가 “4번 플랫폼에 기차가 도착합니다.”라고 알립니다.
반응형 마이크로서비스는 계속 확인하지 않습니다. 듣고, 반응합니다. 실제로 무언가가 일어날 때만 스케일링하고, 놓친 부분은 재생을 통해 복구합니다.
Kafka: the nervous system’s signal carrier
Kafka는 이벤트‑드리븐 유기체의 중추입니다.
- 모든 이벤트를 내구성 있는 스토리지에 기록합니다.
- 필요한 모든 서비스에 신호를 브로드캐스트합니다.
- 재생을 지원해 서비스가 실패 후 상태를 재구축할 수 있게 합니다.
Kubernetes가 몸이라면, Kafka는 척수와 같으며, 모든 신경 신호를 신뢰성 있게 전달합니다. 서비스가 죽으면 Kafka가 이벤트를 재생하고, 새로운 서비스가 등장하면 이전에 일어난 일을 정확히 재구성할 수 있습니다. 이러한 동작은 스스로 치유하는 시스템에 필수적입니다.
Knative: the reflex engine
Kafka가 신경계라면, Knative는 반사弧를 제공합니다.
- Kafka 토픽을 감시합니다.
- 이벤트가 도착하면 Knative가 즉시 필요한 워크로드를 활성화합니다.
- 부하가 걸리면 컨슈머를 스케일 업하고, 유휴 시에는 0으로 스케일 다운합니다.
이를 통해 실제 세계 이벤트에 비례해서 반응하는 인프라를 구현할 수 있습니다. 예를 들어 “OrderCreated” 이벤트가 급증하면 60초가 지나거나 CPU가 80%에 도달하기를 기다리지 않고, 부하가 발생한 순간에 즉시 컨슈머가 스케일링됩니다.
Kubernetes: the muscle and regeneration system
Kubernetes는 몸의 근육 조직입니다:
- 컨테이너를 안정적으로 실행합니다.
- 실패한 파드를 복구합니다.
- 자동 스케일링과 안정적인 인프라를 제공합니다.
- 클러스터 전체의 건강을 유지합니다.
Kubernetes만으로는 반응형이 아닙니다—이벤트를 이해하지 못합니다. 하지만 Kafka와 Knative와 결합하면 반응형 유기체의 실행 레이어가 됩니다.
동적 흐름:
Kafka가 감지 → Knative가 반응 → Kubernetes가 적응하고 안정화.
Patterns for building reactive micro‑services
Event Choreography
물류 시스템을 통한 소포 이동을 상상해 보세요:
- 주문 생성
- 결제 확인
- 포장 완료
- 배송 출발
각 단계는 이전 이벤트에 반응합니다. 중앙 컨트롤러도 없고, API 호출 체인도 없습니다—그저 반응을 일으키는 이벤트만 존재합니다.
Event Sourcing
은행 계좌를 생각해 보세요. 잔액이 저장되는 것이 아니라 모든 거래를 합산해서 계산됩니다. 이벤트 소싱은 Kafka를 사용해 모든 변화를 저장합니다.
장점
- 완벽한 감사 이력
- 언제든지 상태를 재구축할 수 있음
- 실패에 대한 자연스러운 복원력
CQRS with Kafka Streams
명령은 상태를 업데이트하고, 쿼리는 빠른 물리화된 뷰에서 읽습니다.
이점
- 부드러운 확장성
- 예측 가능한 성능
- 책임의 명확한 분리
Kafka Streams는 뷰를 실시간으로 최신 상태로 유지합니다.
Why events reduce failures
대부분의 시스템 장애는 결합도에서 비롯됩니다:
- 느린 서비스가 모든 것을 지연시킴
- 실패한 서비스가 모든 것을 깨뜨림
- 스케일링 중인 서비스가 모든 것을 과부하 시킴
이벤트는 이러한 체인을 끊어줍니다. 장애가 전역이 아니라 국부화됩니다. 나쁜 컨슈머가 생산자를 방해하지 않고, 느린 프로세서가 다른 작업을 차단하지 않으며, 컨슈머가 충돌하면 Kafka가 복구될 때까지 이벤트를 재생합니다. 이는 살아있는 시스템이 하나의 고장 난 세포 때문에 전체가 죽지 않는 방식과 유사합니다.
Observability as the organism’s senses
반응형 아키텍처에서 관측성은 대시보드가 아니라 움직임을 이해하는 것입니다:
- Kafka lag = 고속도로의 혼잡
- Distributed tracing = 경로 시각화
- Knative 자동 스케일링 로그 = 심장 박동 신호
목표는 시스템을 유기체처럼 바라보고, 자극에 반응하고 지속적으로 적응하는 모습을 보는 것입니다.
What organizations gain
이 아키텍처를 도입한 팀은 다음을 경험합니다:
- 과다 프로비저닝의 대폭 감소
- 예측 불가능한 워크로드에서도 향상된 안정성
- 연쇄적인 장애 감소
- 시스템 동작에 대한 단순한 이해
- 개발자 자율성 향상
반응형 시스템은 엔지니어가 기능을 구축하는 데 집중하게 하고, 화재 진압에 매달리게 하지 않습니다.
The idea worth sharing
핵심적으로, 이 아키텍처는 분산 시스템에 대한 사고 방식을 재구성합니다.
반응형 마이크로서비스는 더 빠른 기계가 아니라 더 좋은 청취자입니다.
그들은 기다리지 않고, 폴링하지 않으며, 경직된 동기식 호출 체인에 의존하지 않습니다. 대신 세계에 반응하고, 손상으로부터 복구하며, 필요할 때 확장하고, 유휴 시에는 휴식합니다.
이것이 전환점입니다:
- 제어가 필요한 시스템 →
- 스스로 조직화할 수 있는 시스템.
이벤트가 클러스터와 만나면, 그 전환이 가능해집니다.