기억해야 할 개념들

Scale

 

구분	기준
수직적 스케일	서버 성능 향상
수평적 스케일	서버 대수 증감

 

쿠버네티스에서

HPA (Horizontal Pod Autoscaler)

• 기준: Pod의 평균 CPU 사용률 또는 평균 메모리 사용률 등 리소스 사용량, 혹은 사용자 정의 메트릭(예: 요청 수, 네트워크 트래픽 등)
• 별도의 Metrics Server가 메트릭을 수집하며, 이와 같은 수식으로 계산 desiredReplicas = ceilcurrentReplicas * ( currentMetricValue / desiredMetricValue )

VPA (Vertical Pod Autoscaler)

• 기준: 각 파드의 최근 CPU/메모리 사용량을 바탕으로 resource requests를 자동으로 조절
• 즉, Pod가 실제로 많이 쓰는 리소스 사용량을 기준으로 적정 리소스 값을 계산해서 request를 자동으로 키우거나 줄임
• Pod 개수는 바꾸지 않고 각 Pod 스펙(CPU, 메모리)을 동적으로 조절
• 역시 Metrics Server를 이용해 모니터링한 데이터를 활용

 

Dependency Injection

 

• 의존성: 한 객체 A가 다른 객체 B에 대해 알고 있고, B의 기능이나 형식이 변경되면 그 영향이 A에도 미치는 관계를 말한다.
  • B의 변화가 A에도 영향을 받는 것 -> A는 B에 의존한다.
• 프로그래밍 기법, 객체나 함수가 직접 필요한 의존성을 만들거나 찾지 않고 외부에서 주입받는 방식
• 객체는 자신이 사용할 의존성(서비스나 다른 객체)을 직접 생성하지 않고, 외부에서 주입받아 사용
  • 이렇게 하면 코드는 의존성 생성과 사용이 분리되어 유연성, 테스트 용이성, 재사용성이 높아진다.
• 이유
  • 클래스가 구체적인 구현에 강하게 결합되는 것을 방지
  • 의존성 변경 시 클래스 자체를 고치지 않아도 됨
  • 단위 테스트 시 모의 객체(mock)를 쉽게 주입해 테스트 가능
• 방법

 

1. 생성자 주입 (Constructor Injection) - 권장

• 객체 생성 시 필요한 의존성을 생성자의 매개변수로 주입받는 방식
• 주입이 명확하고, 변경 불가능한(immutable) 의존성을 다루기에 좋음

 

class Engine:
    def start(self):
        print("Engine started")

class Car:
    def __init__(self, engine):
        self.engine = engine  # 의존성 주입

    def drive(self):
        self.engine.start()
        print("Car is driving")

engine = Engine()
car = Car(engine)  # 외부에서 Engine 객체를 만들어 전달
car.drive()

 

2. 세터 주입 (Setter Injection)

• 객체 생성 후 별도의 메서드로 의존성을 주입하는 방식
• 선택적으로 교체가 가능하나, 의존성이 없거나 None일 가능성을 감안해야 함

 

class Car:
    def __init__(self):
        self.engine = None

    def set_engine(self, engine):
        self.engine = engine

    def drive(self):
        if self.engine:
            self.engine.start()
            print("Car is driving")
        else:
            print("Engine not set!")

 

3. 프로퍼티 주입 (Property Injection)

• 속성(property) 형태로 의존성을 설정하는 방식
• 필드 주입과 비슷하며 Pythonic한 방식으로 사용 가능

 

 

class Car:
    def __init__(self):
        self._engine = None

    @property
    def engine(self):
        return self._engine

    @engine.setter
    def engine(self, value):
        self._engine = value

 

자바에서는 Spring Container가 대신 관리해주는데, 이를 IoC(Inversion of Control)이라 하고, Python에서는 추가로 Dependency Injector 라이브러리를 통해서 IoC 구현이 가능하다.

from dependency_injector import containers, providers

class Engine:
    def start(self):
        print("Engine started")

class Car:
    def __init__(self, engine: Engine):
        self.engine = engine

    def drive(self):
        self.engine.start()

class Container(containers.DeclarativeContainer):
    engine = providers.Singleton(Engine)
    car = providers.Factory(Car, engine=engine)

container = Container()
car = container.car()
car.drive()

 

파이썬에서 *

 

1. 함수 매개변수에서 가변 위치 인자 수집(*args)

함수에 전달되는 위치 인자들을 튜플로 묶어 받는 역할

def func(*args):
    print(args)

func(1, 2, 3)  # 출력: (1, 2, 3)

 

2. 함수 호출 시 반복 가능한 자료형 언패킹

리스트, 튜플 등 여러 값을 한 번에 함수 인자로 풀어 보낼 때

def add(a, b):
    return a + b

lst = [1, 2]
print(add(*lst))  # 출력: 3

 

• *args: 임의 개수의 위치 인자를 튜플로 받음
• **kwargs: 임의 개수의 키워드 인자를 딕셔너리로 받음
• 함수 호출 시 *: 리스트나 튜플 등 반복 가능 객체를 언패킹해서 위치 인자로 넘기는 역할
• 함수 호출 시 **:  딕셔너리를 키워드 인자로 언패킹해서 넘기는 역할

 

Mutable, Immutable

 

분류	주요 예시	값 변경 가능
가변형	list, dict, set	O
불변형	int, float, str, tuple	X