Service Mesh 패턴 이란 ?

서비스 메쉬(Service Mesh) 패턴은 2010년대 중반에 등장했으며, 미국의 차량 공유 서비스인 Lyft가 2016년에 이 패턴을 최초로 대규모로 도입했습니다. Lyft는 마이크로서비스 아키텍처로의 전환 과정에서 서비스 간 통신의 관리 및 제어 문제를 해결하기 위해 Envoy 프록시라는 오픈소스 소프트웨어를 개발했고, 이를 통해 서비스 메쉬의 개념이 탄생하게 되었습니다.

 

1. 서비스 메쉬의 기원과 초기 도입

• 기원 : 2010년대 초반부터 많은 기업들이 기존의 모놀리식(Monolithic) 애플리케이션을 마이크로서비스 아키텍처로 전환하면서, 서비스 간 통신과 관련된 다양한 문제에 직면하게 되었습니다. 서비스가 점점 더 분리되고 많아지면서 통신이 복잡해졌고, 보안, 로깅, 모니터링, 장애 복구 등 관리가 어려워졌습니다.
• Lyft와 Envoy : Lyft는 이러한 문제를 해결하기 위해 2016년 Envoy라는 프록시를 개발했으며, 이 프록시가 각 서비스의 사이드카로 배포되어 트래픽을 관리하고 제어할 수 있도록 하였습니다. Envoy는 트래픽 관리, 로깅, 인증 등 기능을 제공하며, 마이크로서비스 간 통신을 중앙에서 제어할 수 있도록 해 주었습니다.
• 서비스 메쉬의 확산 : Lyft가 Envoy를 오픈소스로 공개하면서, Google, IBM 등의 기업들이 이 개념을 발전시켜 Istio와 같은 서비스 메쉬 프레임워크를 만들게 되었고, 현재는 많은 기업들이 대규모 마이크로서비스 환경에서 서비스 메쉬 패턴을 채택하고 있습니다.

 

2.    주요 구성 요소 및 동작 원리

Service Mesh 주요 구성 요소

1)    프록시/사이드카 :

서비스 메쉬는 각 마이크로서비스에 프록시 서버(보통 사이드카 패턴으로 배포됨)를 배치합니다. 이 프록시는 서비스가 다른 서비스와 통신할 때 중간에서 요청을 처리하고 관리합니다.

모든 서비스 간 트래픽은 프록시를 거쳐 통신하므로, 개별 서비스 코드에 변경을 가하지 않고도 트래픽 관리, 보안, 로깅 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

2)    제어 평면(Service Mesh Control Plane) :

제어 평면은 서비스 메쉬의 핵심적인 관리 및 제어 계층으로, 메쉬 내 모든 프록시를 중앙에서 제어하고 구성하는 역할을 합니다.

주요 기능: 트래픽 라우팅 정책, 인증 및 권한 부여, 모니터링 설정 등을 제공합니다. 예를 들어, 특정 트래픽의 라우팅 경로 변경이나 요청 허용/차단 정책을 제어 평면에서 설정할 수 있습니다.

 

3)    데이터 평면(Data Plane) :

데이터 평면은 각 서비스에 배포된 프록시들이 서로 데이터를 주고받는 실질적인 통신 경로입니다.

모든 요청과 응답 데이터가 이 계층을 통해 오가며, 제어 평면의 설정에 따라 암호화, 로깅, 모니터링 등이 이루어집니다.

 

3.    서비스 메쉬의 주요 기능

1)    트래픽 관리(Traffic Management) :

서비스 간 트래픽의 흐름을 세밀하게 제어할 수 있습니다. 예를 들어, 블루/그린 배포, 카나리 배포, A/B 테스트와 같은 배포 전략을 적용하여 특정 트래픽을 새로운 서비스 버전으로 라우팅하거나, 장애 발생 시 특정 서비스로 트래픽을 우회하는 설정을 할 수 있습니다.

• 블루/그린 배포(Blue/Green Deployment)는 애플리케이션의 새로운 버전을 무중단으로 배포하기 위한 전략 중 하나로, 운영 중인 기존 버전(블루)과 새로운 버전(그린)을 동시에 두어 서비스 안정성과 가용성을 확보하는 방식 입니다.
• 카나리 배포(Canary Deployment)는 새로운 소프트웨어 버전을 일부 사용자에게 먼저 배포하여, 문제 발생 여부를 검증한 후 전면적으로 배포하는 방식입니다. 이 전략은 서비스 안정성을 유지하면서 새로운 버전의 리스크를 최소화하는 데 효과적입니다.
• A/B 테스트는 두 가지 이상의 버전(A와 B)을 비교하여 어느 쪽이 더 나은 성과를 내는지 측정하는 방법입니다. 주로 웹사이트, 애플리케이션, 광고, 이메일 마케팅 등에서 특정 요소나 디자인, 기능의 효과를 검증하고, 최적의 사용자 경험을 찾기 위해 사용됩니다.

2)    서비스 디스커버리(Service Discovery) :

서비스 메쉬는 서비스를 자동으로 감지하고, 필요한 경우 서비스 간에 로드 밸런싱을 제공합니다. 즉, 각 서비스가 다른 서비스를 찾고 통신하는 과정을 자동화합니다.

 

3)    보안(Security) :

• mTLS(mutual TLS): 서비스 간 통신을 암호화하고, 각 서비스에 대한 인증 및 권한 부여를 지원하여 보안을 강화합니다.
• 인증 및 권한 부여: 서비스 간 접근 통제를 통해 불필요한 접근을 방지하고, 사용자 요청을 구분하여 서비스의 안정성과 보안을 높입니다.

4)    모니터링 및 로깅(Monitoring and Logging) :

• 서비스 메쉬는 서비스 간 통신에 대한 추적(Tracing), 로깅, 메트릭 수집 등을 자동화하여 서비스의 상태와 성능을 모니터링할 수 있습니다.
• 분산 트레이싱을 통해 서비스 호출 체인을 추적하며, 각 요청의 응답 시간을 측정하고 성능 병목 지점을 파악할 수 있습니다.

5)    회복성(Resilience) :

• 서비스 장애 발생 시 자동으로 페일오버(failover)를 수행하거나, 장애가 발생한 서비스를 우회하여 트래픽을 전달합니다.
• 서킷 브레이커(Circuit Breaker), 재시도(Retry), 타임아웃(Timeout) 등의 기능을 통해 서비스의 안정성과 가용성을 높입니다.

4.    서비스 메쉬의 대표적인 솔루션

1)    Istio :

• Istio는 Google, IBM, Lyft가 협력하여 만든 오픈소스 서비스 메쉬 솔루션으로, Kubernetes와 함께 사용되는 경우가 많습니다.
• 제어 평면과 데이터 평면을 구성하여, 트래픽 관리, 보안, 모니터링, 장애 복구 등의 기능을 제공합니다.

2)    Linkerd :

• Linkerd는 경량화된 서비스 메쉬로, Istio보다 간단한 구조로 이루어져 있으며 설정과 운영이 상대적으로 간편합니다.
• 서비스 간 통신을 효율적으로 처리하고, Kubernetes와의 호환성을 강조합니다.

3)    Consul :

• HashiCorp의 Consul은 서비스 메쉬 기능뿐만 아니라 서비스 디스커버리와 구성 관리도 지원합니다.
• Consul은 데이터센터 간의 네트워크 트래픽을 지원하는 기능을 제공하여 하이브리드 클라우드 환경에서도 유용합니다.

5.    서비스 메쉬의 장점과 단점

1)    장점

• 운영 간소화 : 각 서비스의 통신 로직을 개별 서비스 코드에 추가하지 않고, 서비스 메쉬가 이를 담당하여 복잡성을 줄입니다.
• 보안 강화 : mTLS를 통해 서비스 간 통신을 암호화하고, 서비스 인증과 권한 부여를 통해 통신 보안을 보장합니다.
• 확장성과 가시성 : 트래픽 제어와 분산 트레이싱으로 각 서비스의 성능과 상호작용을 추적하여 시스템의 가시성을 높입니다.

2)    단점

• 복잡성 증가 : 서비스 메쉬 자체도 복잡한 시스템이기 때문에, 운영 중 추가적인 관리와 유지보수가 필요합니다.
• 자원 소모 : 각 서비스에 프록시를 배포하는 사이드카 패턴은 CPU와 메모리를 추가로 사용하므로, 리소스 소모가 증가할 수 있습니다.
• 학습 곡선: 서비스 메쉬를 도입하고 운영하기 위해서는 새로운 도구와 개념을 학습하고 이해해야 하므로, 초기 학습 곡선이 존재합니다.

6. 서비스 메쉬와 쿠버네티스의 차이점

서비스 메쉬와 쿠버네티스 비교

  

7.    결론

서비스 메쉬는 마이크로서비스 아키텍처에서 서비스 간의 복잡한 통신을 추상화하고, 관리 및 제어를 자동화하는 데 큰 역할을 합니다. 특히 대규모 분산 시스템에서 보안, 트래픽 제어, 모니터링 등을 통합적으로 제공하여 서비스의 안정성과 운영 효율성을 높이는 강력한 솔루션입니다.