서비스 메쉬 도입 전후 성능·가용성 비교 분석 AI 생성 이미지: 서비스 메쉬 도입 전후 성능·가용성 비교 분석 서비스 메쉬 도입을 검토하는 이유: 문제와 기대 효과 대규모 마이크로서비스 환경에서는 서비스 간 통신 제어, 보안, 관찰성, 회복력을 일관되게 구현하기 어렵습니다. 기능이 각 애플리케이션에 흩어지면 정책 적용이 제각각이 되고, 트래픽 제어(카나리·라우팅), 인증·암호화(mTLS), 재시도·타임아웃·서킷브레이커 같은 회복성 기능이 중복되거나 충돌해 가용성 및 성능을 검증하기 힘들어집니다. 중앙화된 트래픽·정책 관리로 배포와 릴리스 제어가 수월해집니다 mTLS와 인증 자동화로 서비스 간 보안 기준을 표준화할 수 있습니다 세부 메트릭과 분산 추적을 제공해 문제 탐지 속도가 빨라지고 SLA 준수가 쉬워집니다 내장된 재시도·타임아웃·서킷브레이커로 장애를 격리하고 전반적인 가용성을 높입니다 정책 코드화와 관찰성 통합을 통해 운영 효율성이 향상되어 운영 부담이 줄어듭니다. 예: 정책을 코드로 관리해 롤백과 감사 절차를 표준화해 보세요 도입 목적은 이러한 기능을 플랫폼 수준에서 일관되게 제공해 안정성과 가시성을 확보하는 것입니다. 다만 사이드카 오버헤드와 운영 복잡성 증가는 사전 성능·비용 검증으로 보완해야 하며, 실제로는 서비스 메쉬 도입 전후 성능·가용성 비교 분석을 통해 효과와 비용을 확인하는 것을 권장합니다. 무엇을 측정할 것인가: 성능·가용성 핵심 지표 선정 서비스 메쉬 도입 전후 성능·가용성 비교 분석을 위해, 무엇을 측정할지와 각 항목의 정의를 먼저 명확히 한다. 핵심 지표는 지연, 처리량, 에러율, 복구시간(RTO), 그리고 서비스 수준 지표(SLI)다. 지연 (latency) : p50, p95, p99과 평균을 모두 측정. 클라이언트→인그레스 구간과 서비스 간 RPC 구간을 분리해 수집한다. 처리량 (throughput) : 초당 요청(RPS), 초당 바이트, 동시 연결 수 등으로 표...