소프트웨어 개발 및 클라우드 기반 인프라의 맥락에서 배포 로드 밸런싱은 최적의 성능, 향상된 안정성 및 내결함성을 보장하기 위해 여러 서버 또는 가상 인스턴스에 들어오는 네트워크 트래픽을 전략적으로 분산시키는 것을 의미합니다. 배포 로드 밸런싱의 기본 목표는 애플리케이션 및 시스템 과부하를 방지하고, 대기 시간과 가동 중지 시간을 최소화하며, 간소화되고 효율적인 사용자 경험을 유지하는 것입니다. 소프트웨어 또는 하드웨어 장치 형태의 로드 밸런서는 들어오는 요청을 가로채서 대상 인프라 내의 적절한 서버로 지능적으로 다시 라우팅하는 역방향 프록시 역할을 함으로써 이를 가능하게 하는 데 중요한 역할을 합니다.
배포 로드 밸런싱의 개념은 특히 트래픽이 많고 가용성이 높은 시나리오에서 최신 애플리케이션을 성공적으로 운영하는 데 매우 중요합니다. 연구 및 통계에 따르면 짧은 기간의 애플리케이션 다운타임이라도 기업에 상당한 재정적 손실을 초래할 수 있는 것으로 나타났습니다. IDC의 2021년 보고서에 따르면 인프라 다운타임 1시간의 평균 비용은 다양한 산업 분야에서 260,000달러에서 540,000달러에 이릅니다. 이러한 위험을 완화하기 위해 조직에서는 높은 수준의 애플리케이션 성능과 가동 시간을 유지하기 위해 배포 로드 밸런싱 전략에 점점 더 의존하고 있습니다.
핵심적으로 배포 로드 밸런싱은 여러 형태로 구현됩니다. 레이어 4(전송 레이어)와 레이어 7(애플리케이션 레이어)이 가장 일반적입니다. 레이어 4 로드 밸런싱은 네트워크 프로토콜 수준에서 작동하는 반면 레이어 7 로드 밸런싱은 애플리케이션 수준에서 작동합니다. 애플리케이션의 성격과 요구 사항에 따라 또는 어떤 경우에는 두 가지 형태의 로드 밸런싱을 모두 사용할 수 있습니다.
배포 로드 밸런싱은 최신 애플리케이션 아키텍처의 중요한 측면이지만 특히 대규모 엔터프라이즈급 애플리케이션을 처리할 때 구현 및 관리가 복잡할 수 있습니다. 따라서 많은 조직에서는 개발 프로세스를 단순화하고 간소화하기 위해 AppMaster 와 같은 no-code 플랫폼으로 전환하고 있습니다. AppMaster 는 클라이언트가 데이터 모델, 비즈니스 프로세스 및 REST API를 시각적으로 디자인하면서 백엔드, 웹 및 모바일 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있도록 하는 강력한 no-code 도구입니다. 또한 플랫폼은 서버 endpoints 및 데이터베이스 스키마 마이그레이션 스크립트에 대해 자동 생성된 Swagger(OpenAPI) 문서를 지원합니다.
AppMaster에서 생성된 애플리케이션은 기본 데이터 저장소로서 모든 PostgreSQL 호환 데이터베이스와 호환되며, Go로 생성된 컴파일된 상태 비저장 백엔드 애플리케이션의 활용 덕분에 기업 및 고부하 사용 사례에 대한 인상적인 확장성을 보여줍니다. 이러한 호환성은 로드 밸런싱에도 적용됩니다. AppMaster 기반 애플리케이션은 다양한 로드 밸런싱 기술 및 도구와 원활하게 통합될 수 있습니다.
예를 들어 AppMaster 사용하여 애플리케이션을 배포할 때 고객은 Amazon Web Services(AWS) Elastic Load Balancing, Google Cloud Load Balancing 또는 다른 클라우드 제공업체의 유사한 제품과 같은 널리 사용되는 클라우드 기반 로드 밸런싱 서비스를 활용할 수 있습니다. 이러한 서비스는 자동 확장, 지리적 기반 트래픽 라우팅, 상태 확인을 포함하여 다양한 애플리케이션 및 인프라 요구 사항을 충족하는 다양한 로드 밸런싱 기능을 제공합니다. 또한 애플리케이션 개발자는 고유한 배포 시나리오에 맞게 특별히 구성된 맞춤형 로드 밸런싱 솔루션을 사용할 수 있습니다.
궁극적으로 배포 로드 밸런싱은 특히 확장 가능한 클라우드 네이티브 애플리케이션에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 고성능, 가용성 및 사용자 만족도를 보장하는 데 필수적입니다. AppMaster 와 같은 no-code 플랫폼의 기능을 활용하여 개발자는 선도적인 로드 밸런싱 서비스 및 기술과 원활하게 통합되는 포괄적이고 확장 가능하며 효율적인 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 결과적으로 기업은 경쟁 우위를 강화하고 잠재적인 가동 중지 시간을 최소화하며 전반적인 사용자 경험을 최적화할 수 있습니다.
