APISIX 헬스 체크 마스터하기: Active 및 Passive 모니터링 전략

디지털화 시대에 서비스의 가용성과 안정성은 기업의 성공에 있어 중요한 요소입니다. 마이크로서비스 아키텍처의 핵심 구성 요소 중 하나인 API 게이트웨이는 중요한 역할을 합니다. 오픈소스 API 게이트웨이 플랫폼인 APISIX는 건강 검사(Health Check) 메커니즘을 통해 서비스의 연속성과 안정성을 보장합니다.

업스트림 노드에 장애나 성능 문제가 발생하면 APISIX는 이를 신속하게 감지하고 대응합니다. 건강 검사 결과를 기반으로 트래픽을 다른 건강한 업스트림 노드로 동적으로 재라우팅하여 요청을 적시에 정확하게 처리합니다. 이러한 동적 트래픽 제어 메커니즘은 시스템 가용성을 높일 뿐만 아니라 내결함성을 강화합니다.

건강 검사 메커니즘

APISIX의 건강 검사 메커니즘은 능동적 건강 검사(Active Health Check)와 수동적 건강 검사(Passive Health Check) 두 가지로 나뉩니다.

능동적 건강 검사

능동적 건강 검사는 API 게이트웨이가 백엔드 서비스의 상태를 확인하기 위해 적극적으로 요청을 보내는 방식입니다. 능동적 건강 검사가 구성된 경우, APISIX는 주기적으로 업스트림 노드에 요청을 보내고, 그 응답을 기반으로 서비스의 건강 상태와 가용성을 판단합니다. 이를 통해 비정상적인 노드를 적시에 감지하여 최적 상태가 아닌 노드로 요청을 라우팅하는 것을 방지합니다. 다만, 능동적 건강 검사는 시스템 자원과 네트워크 대역폭을 소모한다는 점에 유의해야 합니다.

백엔드 서비스에 지속적으로 "안녕하세요?" 신호를 보내는 도우미를 상상해 보세요. 백엔드 서비스가 지정된 시간 내에 "저는 괜찮아요!"라고 응답하면 도우미는 해당 서비스가 건강하다고 판단합니다. 응답이 없거나 문제가 있다는 응답이 오면 도우미는 트래픽을 다른 건강한 서비스로 리디렉션할 수 있습니다.

수동적 건강 검사

수동적 건강 검사는 API 게이트웨이가 클라이언트로부터 요청을 받을 때, 해당 업스트림 서비스 노드의 상태를 동시에 확인하는 방식입니다. 이 방법은 요청이 있을 때만 검사를 수행하므로 자원을 덜 소모합니다. 그러나 수동적 건강 검사만으로는 비정상 노드를 다시 건강한 상태로 표시할 수 없으므로, 일반적으로 능동적 건강 검사 전략과 함께 사용됩니다.

수동적 건강 검사가 활성화된 경우, 요청이 APISIX에 도달하면 해당 서비스가 건강한지 확인합니다. 서비스가 정상적으로 응답하면 APISIX는 해당 서비스가 양호한 상태임을 이해합니다.

실용적인 권장 사항

1. 능동적 및 수동적 검사 결합:

   노드가 많은 시나리오에서는 능동적 및 수동적 건강 검사를 모두 구성하는 것이 좋습니다. 능동적 검사는 주기적인 상태 점검을 위해 사용되고, 수동적 검사는 실시간 응답을 모니터링합니다. 이 조합은 노드 장애를 신속하게 감지하고, 트래픽 오라우팅으로 인한 오판단을 방지하는 데 도움이 됩니다.

2. 충돌하는 구성 방지:

   건강 검사 구성의 일관성을 유지하세요. 예를 들어, 능동적 검사 모드에서 HTTP 403이 건강한 응답 코드로 간주된다면, 수동적 모드에서 충돌하는 정의가 잘못된 건강 평가로 이어질 수 있습니다. 따라서 구성에서 충돌하는 설정을 피하는 것이 중요합니다.

3. 타임아웃 합리적으로 설정:

   능동적 건강 검사의 타임아웃 매개변수는 매우 중요합니다. 너무 짧게 설정하면 건강한 노드를 오판단할 수 있고, 너무 길게 설정하면 건강 검사 응답이 지연될 수 있습니다. 실제 애플리케이션 시나리오와 노드 성능을 기반으로 타임아웃을 구성하는 것이 좋습니다.

4. 건강 검사 간격 합리적으로 설정:

   건강 검사 간격은 적절하게 구성되어야 합니다. 간격이 너무 짧으면 불필요한 시스템 부담이 발생할 수 있고, 너무 길면 노드 장애 감지가 지연될 수 있습니다. 실제 필요에 따라 건강 검사 간격을 구성하는 것이 좋습니다.

미래 전망

1. 사용자 정의 건강 검사 로직

   APISIX는 더 유연한 사용자 정의 건강 검사 메커니즘을 제공할 계획입니다. 사용자는 특정 건강 검사 로직을 구현하기 위해 사용자 정의 건강 검사 스크립트나 함수를 작성할 수 있으며, 이를 통해 실제 요구 사항에 따라 더 세밀한 제어가 가능해질 것입니다.

2. 이상 감지 기능 강화

   머신 러닝 알고리즘과 빅데이터 분석을 활용하여 APISIX는 이상 감지 기능을 강화할 계획입니다. 과거 데이터를 학습함으로써 APISIX는 비정상적인 요청 패턴과 노드 상태 변화를 자동으로 식별하여 잠재적인 문제를 더 일찍 감지할 수 있습니다.

3. 알림 메커니즘과의 통합

   비즈니스 사용자의 요구를 더 잘 충족시키기 위해 실시간 건강 검사 피드백과 알림 메커니즘이 도입될 수 있습니다. 노드 상태가 변경되면 관련 담당자에게 즉시 알림을 보내 문제 해결을 위한 적시 조치를 취할 수 있습니다.

4. 건강 검사 정책의 동적 조정

   비즈니스 요구 사항이 변경됨에 따라 APISIX는 건강 검사 정책을 동적으로 조정할 수 있는 기능을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 노드 부하와 응답 시간을 기반으로 건강 검사의 빈도와 타임아웃과 같은 매개변수를 동적으로 조정하여 시스템 자원과 가용성 요구 사항을 균형 있게 맞출 수 있습니다.

5. 마이크로서비스 아키텍처와의 통합 개선

   마이크로서비스 아키텍처가 더욱 보편화됨에 따라 APISIX는 건강 검사 메커니즘을 더욱 최적화하여 더 나은 통합을 제공할 계획입니다. 이는 Kubernetes와 같은 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼과의 통합 기능을 제공하여 컨테이너 건강 검사와의 연동을 달성하고, 서비스 가용성과 안정성을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

결론

건강 검사는 기업이 시스템 내의 장애나 비정상적인 상황을 신속하게 감지하여 노드 장애로 인한 서비스 중단을 방지하는 데 도움을 줍니다. 건강 검사 메커니즘은 노드 상태를 실시간으로 지속적으로 모니터링하여 기업이 적절한 조치를 취할 수 있도록 적시에 피드백을 제공함으로써 시스템의 안정성과 가용성을 높입니다.

건강 검사 메커니즘은 APISIX의 중요한 구성 요소로, 기업이 더 신뢰할 수 있고 효율적이며 안전한 서비스를 구축하는 데 도움을 줍니다. APISIX는 앞으로 건강 검사 메커니즘을 더욱 최적화할 것으로 기대됩니다. 이는 더 많은 모니터링 도구와의 통합, 사용자 정의 건강 검사 로직 제공, 이상 감지 기능 강화 등을 포함할 수 있습니다.

이러한 최적화 조치를 통해 APISIX는 기업이 시스템의 안정성과 가용성을 개선하고, 비즈니스 사용자의 요구를 더 잘 충족시키는 데 도움을 줄 것입니다.