API 개발의 세계에 오신 것을 환영합니다. 여기서 gRPC와 Protobuf는 우리의 앱이 문제없이 서로 소통할 수 있도록 돕는 숨은 영웅입니다. 이 기사에서는 이러한 기술을 unpack하고 왜 이들이 그렇게 멋진지 보여드릴 것입니다. 또한, gRPC와 Protobuf로 개발자들이 API를 원활하게 구축할 수 있도록 돕는 도구인 Apidog에 대한 언급도 하겠습니다.
gRPC 이해하기: 통신 프로토콜
gRPC는 HTTP/2를 전송 수단으로 활용하는 고성능의 오픈 소스 범용 RPC 프레임워크입니다. 이는 서비스 간의 매끄럽고 효율적인 통신을 가능하게 설계되었으며, 호스팅 환경에 관계없이 작동합니다. 양방향 스트리밍 및 흐름 제어와 같은 기능을 통해 gRPC는 최소한의 오버헤드로 실시간 데이터 교환을 촉진합니다.
프로토콜 버퍼: 선택된 데이터 포맷
프로토콜 버퍼 또는 Protobuf는 Google의 언어에 구애받지 않는 데이터 직렬화 포맷입니다. 이 포맷은 간단함과 성능으로 유명하며, 개발자가 데이터가 어떤 구조의 스키마로 정의되는지를 명확히 할 수 있도록 하고, 이후 다양한 프로그래밍 언어에서 이를 처리하는 자동 생성 코드를 사용할 수 있게 합니다.
gRPC와 Protobuf의 시너지
gRPC와 Protobuf가 결합되면 복잡한 데이터 구조를 처리하고 다양한 언어와 플랫폼을 지원하는 API 개발을 위한 강력한 플랫폼을 제공합니다. gRPC는 Protobuf를 기본 인터페이스 정의 언어(IDL) 및 메시지 교환 형식으로 사용하므로, 개발자는 .proto 파일에서 서비스 메서드와 메시지 유형을 정의하고 이에 상응하는 서비스 스텁과 데이터 접근 클래스를 생성할 수 있습니다.
이 조합은 API가 성능이 뛰날 뿐만 아니라 확장 가능하고 유지 보수 가능하다는 것을 보장합니다. Protobuf를 사용하면 기존 구현을 중단하지 않고도 데이터 스키마에 대한 역호환 가능한 변경이 가능하며, gRPC의 다양한 언어 지원은 서비스가 언어 장벽을 넘어 소통할 수 있도록 합니다.
gRPC와 Protobuf의 실제 적용
이 기술들은 단순한 이론적 개념이 아니라, 다양한 산업 선도 플랫폼에서 실제로 사용되고 있습니다. 이들은 마이크로서비스 간의 빠르고 신뢰할 수 있는 통신을 가능하게 하여 현대 소프트웨어 아키텍처에서 필수적입니다.
gRPC와 protobuf의 실제 적용 사례를 살펴보며 이들이 다양한 시나리오에서 어떻게 사용되는지 더 명확한 그림을 제공하겠습니다:
- Google의 서비스: Google은 많은 내부 API에서 gRPC와 protobuf를 사용하여 광범위한 인프라 내에서 다양한 서비스 간의 효율적인 통신을 가능하게 합니다.
- Netflix: Netflix는 추천 엔진을 포함한 여러 시스템에 gRPC를 채택했으며, 이는 gRPC의 높은 성능과 낮은 지연 시간의 혜택을 누립니다.
- Square: 금융 서비스 회사 Square는 gRPC와 protobuf를 API에 사용하여 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 금융 제품을 개발할 수 있게 합니다.
- Kotlin 애플리케이션: 서비스와 메시지가 protobuf로 정의되고 클래스와 데이터 구조가 생성되어 gRPC 서버를 만드는 작은 gRPC+Protobuf+Kotlin 프로그램의 예가 있습니다.
- 오픈 소스 프로젝트: GitHub와 같은 플랫폼에서는 gRPC/Protobuf 서버 생성에 대한 발판을 제공하는 다양한 오픈 소스 프로젝트를 찾을 수 있으며, 이러한 기술의 실제 구현을 보여줍니다.
이러한 예시는 gRPC와 protobuf가 복잡하고 고부하 통신 작업을 처리하는 데 있어 얼마나 다재다능하고 효율적인지를 보여줍니다. 이들은 서로 신뢰할 수 있고 성능이 뛰어난 방식으로 소통해야 하는 마이크로서비스 아키텍처에서 특히 선호됩니다.
Apidog에서의 gRPC와 Protobuf
Apidog는 gRPC를 지원하는 플랫폼으로, 효율적이고 신뢰할 수 있는 RPC 프레임워크이며 API 관리를 위해 Protobuf를 활용합니다. Apidog에서 gRPC와 Protobuf가 어떻게 통합되어 있는지 살펴보겠습니다:
gRPC 관리: Apidog는 gRPC API를 관리하기 위한 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. 이는 새로운 gRPC 프로젝트를 생성하고 API의 서비스, 메서드 및 메시지를 정의하는 .proto 파일을 가져오는 것을 지원합니다.
서버 스트리밍
서버 스트리밍은 이름에서 알 수 있듯이 단일 요청으로 여러 응답 데이터를 전송하는 것을 포함합니다. 예를 들어, 1분 시간 내의 모든 거래 가격 데이터를 구독하는 것이 가능할 수 있습니다.
클라이언트 스트리밍
이 모드에서는 클라이언트가 즉각적인 응답을 기다리지 않고 여러 요청 메시지를 서버로 지속적으로 전송할 수 있습니다. 모든 요청을 처리한 후, 서버는 클라이언트에게 단일 응답 메시지를 반환합니다. 이 접근 방식은 대량의 데이터를 스트리밍 방식으로 효율적으로 전송하는 데 적합하여 지연 시간을 줄이고 데이터 교환을 최적화합니다.
양방향 스트리밍
양방향 스트리밍은 클라이언트와 서버가 지속적인 양방향 통신을 설정하고 동시에 여러 메시지를 전송할 수 있게 합니다. 이는 일반적으로 온라인 게임이나 실시간 비디오 통화 소프트웨어에서 사용되며, 실시간 통신 및 대규모 데이터 전송 시나리오에 적합합니다. 통화를 시작한 후 클라이언트와 서버는 서로 사이에 세션을 유지하고 다양한 요청 내용을 전송한 후 실시간 응답을 받습니다.
gRPC API 협업
Apidog는 .proto 파일에서 사람 읽기가 가능한 gRPC 인터페이스 문서를 생성하여 팀 간 협업을 촉진합니다. 인터페이스의 디버깅 방식을 조정하기 위해 협업 링크를 얻어 다른 팀원들과 공유하려면 인터페이스 오른쪽의 메뉴 버튼을 클릭하십시오.
테스트 탭으로 이동하여 gRPC API에 대한 테스트 사례와 시나리오를 생성하십시오. 모의 서버 및 클라이언트 또는 실제 서버 및 클라이언트를 사용하여 API를 테스트할 수 있습니다. 테스트를 향상시키기 위해 단언, 변수, 후크 등을 사용할 수 있습니다. 테스트를 실행하고 결과와 보고서를 테스트 패널에서 볼 수 있습니다.
Protobuf 직렬화: gRPC에서는 메시지가 Protobuf 형식을 사용하여 직렬화됩니다. 이는 인간이 읽고 쓰기에 적합하지 않은 이진 형식입니다. Apidog는 이를 인식하고 Protobuf 직렬화를 효율적으로 처리하는 기능을 제공합니다.
Apidog의 gRPC와 Protobuf 지원은 현대 API 개발 관행에 대한 헌신을 보여주며, gRPC API를 생성, 관리 및 디버깅하는 프로세스를 간소화하는 도구를 제공합니다.
Protobuf 메시지를 정의할 때 고려해야 할 모범 사례는 무엇인가요?
Protobuf 메시지를 정의할 때는 효율적으로 데이터가 구조화되고 호환성을 유지하도록 하기 위해 모범 사례를 준수하는 것이 중요합니다. 다음은 몇 가지 주요 지침입니다:
명확하고 일관된 이름 사용: 메시지와 필드의 이름을 수록된 내용과 목적을 명확히 나타내는 서술적이고 의미 있는 이름으로 선택하세요.
역호환성과 전방위 호환성 유지: 기존 필드를 제거하거나 의미를 변경하는 것을 피하세요. 대신, 삭제된 필드에 대한 예약 번호와 enum 값을 사용하여 향후 충돌을 방지하세요.
파탄 변화 피하기: 태그 번호를 재사용하거나 필드의 유형을 변경하지 마세요. Protobuf 문서에 설명된 것처럼 호환 가능한 유형 변경일 경우에만 변경하시기 바랍니다.
명시되지 않은 Enum 값 포함: Enum은 일반적으로 첫 번째 값으로 *_UNSPECIFIED라고 명명된 기본값을 가져야 하며, 이는 새 값이 추가되고 이전 클라이언트가 필드를 unset(설정되지 않음)으로 간주하는 경우를 처리합니다.
필드 번호 최적화: 가장 자주 설정되는 필드는 1에서 15 사이의 필드 번호를 사용하여 전송 형식에서 적은 공간을 차지하도록 하세요. 필드 번호 제한 및 예약 범위를 주의하세요.
스키마 문서화: 각 메시지와 필드의 목적을 설명하기 위해 .proto 파일에 주석을 다는 것이 좋으며, 이는 향후 API를 유지 관리하거나 사용할 사람들에게 특히 유용합니다.
대형 메시지 피하기: 필드 수가 많은 메시지를 작성하지 마세요. 이는 메모리 사용량을 증가시키고 일부 언어에서 코드 생성에 문제를 일으킬 수 있습니다.
이러한 관행을 따르면 명확하고 효율적이며 유지 보수가 용이한 Protobuf 메시지를 생성할 수 있어 분산 시스템 내에서의 의사소통을 개선할 수 있습니다.
결론
gRPC와 protobuf는 API 설계 및 구현 방식의 패러다임 전환을 나타냅니다. 이들의 시너지는 시스템 통신을 위한 간소화된 언어에 구애받지 않는 접근 방식을 제공하며, 서비스가 전례 없는 효율성과 신뢰성을 바탕으로 상호 작용할 수 있도록 보장합니다. 우리는 마이크로서비스와 클라우드 네이티브 기술을 계속 수용함에 따라 gRPC와 protobuf의 채택이 표준 관행이 되어 확장 가능하고 강력한 애플리케이션의 차세대를 지탱할 것입니다.
