러스트로 구현한 미세 서비스의 속도 제한 기능

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

DevOps

대상자

• Rust 초보 개발자 및 AI 도구 활용에 관심 있는 개발자
• 미세 서비스 아키텍처 구현 및 DevOps 도구 사용에 관심 있는 인력
• AI-assisted 개발 경험을 확보하고자 하는 프로젝트 담당자

핵심 요약

• Token Bucket, Leaky Bucket, Fixed Window, Sliding Window 알고리즘을 구현한 고성능 속도 제한 미세 서비스
• OpenTelemetry, Prometheus, Grafana, Jaeger를 통합한 모니터링 및 디버깅 시스템**
• In-memory, Redis, Hybrid Storage 옵션을 지원하는 확장 가능한 저장 백엔드**
• Docker 및 Docker Compose 기반의 컨테이너화 배포 시스템**
• Amazon Q Developer를 활용한 AI-assisted 개발 프로세스**

섹션별 세부 요약

1. 프로젝트 개요

• 다중 테넌트 지원을 위한 완전히 격리된 속도 제한 서비스
• API 키, 커스텀 규칙, 서비스 티어(프리, 표준, 프리미엄, 기업) 지원
• 4가지 속도 제한 알고리즘(토큰 버킷, 누수 버킷, 고정 창, 슬라이딩 창) 구현
• OpenTelemetry, Prometheus, Grafana, Jaeger 통합

1. 모니터링 및 디버깅

• Distributed tracing을 위한 OpenTelemetry
• 성능 메트릭 수집 및 시각화를 위한 Prometheus + Grafana
• 트레이스 분석을 위한 Jaeger UI
• Swagger/OpenAPI 기반의 API 문서화

1. 저장 백엔드

• In-memory (고성능)
• Redis (분산 배포)
• Hybrid Storage (Redis + 메모리 백업)
• Redis + Memory Fallback으로 구성된 재해 복구 시스템

1. 컨테이너화 배포

• Docker 및 Docker Compose 기반의 컨테이너화**
• 스케일링 및 배포 간소화
• gRPC로 내부 서비스 통신 전환 계획

1. Amazon Q Developer 활용

• AI-assisted 개발 프로세스
• 프로젝트 반복 계획 수립
• 핵심 코드 구조 생성
• 복잡 알고리즘 및 패턴 구현
• 기술 통합 및 디버깅 지원
• 100개 이상의 컴파일 오류 해결 경험
• 오류 메시지 분석 및 Rust 소유권 모델, 라이프타임, 타입 시스템 이해도 향상

결론

• AI-assisted 개발 도구(Amazon Q)를 활용한 고성능 미세 서비스 구현 사례
• Rust 언어의 복잡한 개념(소유권, 라이프타임)을 실무 중심으로 학습 가능
• Docker 컨테이너화 + AI 도구 활용을 통해 프로덕션 수준 서비스 개발이 가능
• gRPC로 내부 통신 전환을 통해 성능 향상 계획 중