fos-blog/study
01 / 홈02 / 카테고리
01 / 홈02 / 카테고리

카테고리

  • AI 페이지로 이동
    • RAG 페이지로 이동
    • langgraph 페이지로 이동
    • agents.md
    • BMAD Method — AI 에이전트로 애자일 개발하는 방법론
    • Claude Code의 Skill 시스템 - 개발자를 위한 AI 자동화의 새로운 차원
    • Claude Code를 5주 더 쓴 결과 — 스킬·CLAUDE.md를 키워가는 방식
    • Claude Code를 11일 동안 쓴 결과 — 데이터로 본 나의 사용 패턴
    • Claude Code 멀티 에이전트 — Teams
    • AI 에이전트와 디자인의 새 컨벤션 — DESIGN.md, Google Stitch, Claude Design
    • 하네스 엔지니어링 실전 — 4인 에이전트 팀으로 코딩 파이프라인 구축하기
    • 하네스 엔지니어링 — 오래 실행되는 AI 에이전트를 위한 설계
    • 멀티모달 LLM (Multimodal Large Language Model)
    • AI 에이전트와 함께 MVP 만들기 — dooray-cli 사례
  • ai 페이지로 이동
    • agent 페이지로 이동
  • algorithm 페이지로 이동
    • live-coding 페이지로 이동
    • 분산 계산을 위한 알고리즘
  • architecture 페이지로 이동
    • [초안] 시니어 백엔드를 위한 API 설계 실전 스터디 팩 — REST · 멱등성 · 페이지네이션 · 버전 전략
    • [초안] API Versioning과 Backward Compatibility: 시니어 백엔드 관점 정리
    • 캐시 설계 전략 총정리
    • [초안] CJ푸드빌 커머스/F&B 도메인 설계 면접 대비 — 슬롯 경험을 주문·결제·쿠폰·매장 상태 설계로 번역하기
    • [초안] 커머스 Spring 서비스에 Clean/Hexagonal Architecture를 실용적으로 적용하기
    • [초안] 커머스 주문 상태와 데이터 정합성 기본기 — CJ푸드빌 면접 대비
    • [초안] 쿠폰/프로모션 동시성과 정합성 기본기 — 선착순·중복 사용 방지·발급/사용/복구
    • [초안] DDD와 도메인 모델링: 시니어 백엔드 관점의 전술/전략 패턴 실전 가이드
    • [초안] Decorator & Chain of Responsibility — 행동을 체인으로 조립하는 두 가지 방식
    • 디자인 패턴
    • [초안] 분산 아키텍처 완전 정복: Java 백엔드 시니어 인터뷰 대비 실전 가이드
    • [초안] 분산 트랜잭션과 Outbox 패턴 — 왜 2PC를 피하고 어떻게 대신할 것인가
    • 분산 트랜잭션
    • [초안] e-Commerce 주문·결제 도메인 모델링: 상태머신, 멱등성, Outbox/Saga 실전 정리
    • [초안] F&B 쿠폰·프로모션·멤버십·포인트 설계
    • [초안] F&B · e-Commerce 디지털 채널 도메인 한 장 정리 — CJ푸드빌 디지털 채널 백엔드 면접 대비
    • [초안] F&B 주문/매장/픽업 상태머신 설계 — CJ푸드빌 디지털 채널 백엔드 관점
    • [초안] F&B 이커머스 결제·환불·정산 운영 가이드
    • [초안] Hexagonal / Clean Architecture를 Spring 백엔드에 적용하기
    • [초안] 대규모 커머스 트래픽 처리 패턴 — 1,600만 고객과 올영세일을 버티는 설계
    • [초안] 레거시 JSP/jQuery 화면과 신규 API가 공존하는 백엔드 운영 전략
    • [초안] MSA 서비스 간 통신: Redis [Cache-Aside](../database/redis/cache-aside.md) × Kafka 이벤트 하이브리드 설계
    • [초안] Observability 입문: 시니어 백엔드가 장애를 탐지하고 대응하는 방식
    • [초안] Outbox / Inbox Pattern 심화 — 분산 메시징의 정합성 문제를 DB 트랜잭션으로 풀어내기
    • [초안] 결제 도메인 멱등성과 트랜잭션 재시도 기본기
    • [초안] 시니어 백엔드를 위한 Resilience 패턴 실전 가이드 — Timeout, Retry, Circuit Breaker, Bulkhead, Backpressure
    • [초안] REST API 버저닝과 모바일 앱 하위 호환성 — CJ푸드빌 디지털 채널 백엔드 관점
    • [초안] Strategy Pattern — 분기문을 없애는 설계, 시니어 백엔드 인터뷰 핵심 패턴
    • [초안] 시니어 백엔드를 위한 시스템 설계 입문 스터디 팩
    • [초안] 템플릿 메서드 패턴 - 백엔드 처리 골격을 강제하는 가장 오래되고 가장 위험한 패턴
    • [초안] 대규모 트래픽 중 무중단 마이그레이션 — Feature Flag + Shadow Mode 실전
  • database 페이지로 이동
    • mysql 페이지로 이동
    • opensearch 페이지로 이동
    • redis 페이지로 이동
    • 김영한의-실전-데이터베이스-설계 페이지로 이동
    • 커넥션 풀 크기는 얼마나 조정해야 할까?
    • 인덱스 - DB 성능 최적화의 핵심
    • [초안] JPA N+1과 커머스 조회 모델: 주문/메뉴/쿠폰 도메인에서 살아남기
    • [초안] MyBatis 기본기 — XML Mapper, resultMap, 동적 SQL, 운영 패턴 정리
    • [초안] MyBatis와 JPA/Hibernate 트레이드오프 — 레거시 백엔드를 다루는 시니어 관점
    • 역정규화 (Denormalization)
    • 데이터 베이스 정규화
  • devops 페이지로 이동
    • docker 페이지로 이동
    • k8s 페이지로 이동
    • k8s-in-action 페이지로 이동
    • observability 페이지로 이동
    • [초안] 커머스/F&B 채널 장애 첫 5분과 관측성 기본기
    • Envoy Proxy
    • [초안] F&B / e-Commerce 운영 장애 대응과 모니터링 — 백엔드 관점 정리
    • Graceful Shutdown
  • finance 페이지로 이동
    • industry-cycle 페이지로 이동
    • investing 페이지로 이동
    • stock-notes 페이지로 이동
  • http 페이지로 이동
    • HTTP Connection Pool
  • interview 페이지로 이동
    • [초안] AI 서비스 팀 경험 기반 시니어 백엔드 면접 질문 뱅크 — Spring Batch RAG / gRPC graceful shutdown / 전략 패턴 / 12일 AI 웹툰 MVP
    • [초안] CJ푸드빌 디지털 채널 Back-end 개발자 직무 분석
    • [초안] CJ푸드빌 디지털 채널 Back-end 면접 답변집 — 슬롯 도메인 경험을 커머스/F&B 설계로 번역하기
    • [초안] F&B / e-Commerce 운영 모니터링과 장애 대응 인터뷰 정리
    • Observability — 면접 답변 프레임
    • [초안] 시니어 Java 백엔드 면접 마스터 플레이북 — 김병태
    • [초안] NSC 슬롯팀 경험 기반 질문 은행 — 도메인 모델링·동시성·성능·AI 협업
  • java 페이지로 이동
    • concurrency 페이지로 이동
    • jdbc 페이지로 이동
    • opentelemetry 페이지로 이동
    • spring 페이지로 이동
    • spring-batch 페이지로 이동
    • 더_자바_코드를_조작하는_다양한_방법 페이지로 이동
    • [초안] Java 동시성 락 정리 — 커머스 메뉴/프로모션 정책 캐시 갱신 관점
    • [초안] JVM 튜닝 실전: 메모리 구조부터 Virtual Threads, GC 튜닝, 프로파일링까지
    • Java의 로깅 환경
    • MDC (Mapped Diagnostic Context)
    • Java StampedLock — 읽기 폭주에도 쓰기가 밀리지 않는 락
    • Virtual Thread와 Project Loom
  • javascript 페이지로 이동
    • typescript 페이지로 이동
    • AbortController
    • Async Iterator와 제너레이터
    • CommonJS와 ECMAScript Modules
    • 제너레이터(Generator)
    • Http Client
    • Node 백엔드 운영 패턴 — Streams 백프레셔, pipe/pipeline, 멱등성 vs 분산 락
    • Node.js
    • npm vs pnpm — 어떤 기준으로 선택했나
    • `setImmediate()`
  • kafka 페이지로 이동
    • [초안] Kafka 기본 개념 — 토픽, 파티션, 오프셋, 복제
    • Kafka를 사용하여 **데이터 정합성**은 어떻게 유지해야 할까?
    • [초안] Kafka 실전 설계: 파티션 전략, 컨슈머 그룹, 전달 보장, 재시도, 순서 보장 트레이드오프
    • 메시지 전송 신뢰성
  • linux 페이지로 이동
    • fsync — 리눅스 파일 동기화 시스템 콜
    • tmux — Terminal Multiplexer
  • network 페이지로 이동
    • L2(스위치)와 L3(라우터)의 역할 차이
    • L4와 VIP(Virtual IP Address)
    • IP Subnet
  • rabbitmq 페이지로 이동
    • [초안] RabbitMQ Basics — 실전 백엔드 관점에서 정리하는 메시지 브로커 기본기
    • [초안] RabbitMQ vs Kafka — 백엔드 메시징 선택 기준과 실전 운영 관점
  • security 페이지로 이동
    • [초안] 시니어 백엔드를 위한 보안 / 인증 스터디 팩 — Spring Security, JWT, OAuth2, OWASP Top 10
  • task 페이지로 이동
    • ai-service-team 페이지로 이동
    • nsc-slot 페이지로 이동
    • sb-dev-team 페이지로 이동
    • the-future-company 페이지로 이동
  • testing 페이지로 이동
    • [초안] 시니어 Java 백엔드를 위한 테스트 전략 완전 정리 — 피라미드부터 TestContainers, 마이크로벤치, Contract까지
  • travel 페이지로 이동
    • 오사카 3박 4일 일정표: 우메다 쇼핑, USJ, 난바·도톤보리, 오사카성
  • web 페이지로 이동
    • [초안] HTTP / Cookie / Session / Token 인증 기본기 — 레거시 JSP와 모바일 API가 공존하는 백엔드 관점
FOS-BLOG · FOOTERall systems normal·v0.1 · 2026.04.27·seoul, kr
Ffos-blog/study

개발 학습 기록을 정리하는 블로그입니다. 공부하면서 기록하고, 기록하면서 다시 배웁니다.

visitors
01site
  • Home↗
  • Posts↗
  • Categories↗
  • About↗
02policy
  • 소개/about
  • 개인정보처리방침/privacy
  • 연락처/contact
03categories
  • AI↗
  • Algorithm↗
  • DB↗
  • DevOps↗
  • Java/Spring↗
  • JS/TS↗
  • React↗
  • Next.js↗
  • System↗
04connect
  • GitHub@jon890↗
  • Source repositoryjon890/fos-study↗
  • RSS feed/rss.xml↗
  • Newsletter매주 1 회 · 한 편의 글→
© 2026 FOS Study. All posts MIT-licensed.
built with·Next.js·Tailwind v4·Geist·Pretendard·oklch
fos-blog/devops/Service와 Ingress
devops

Service와 Ingress

- Deployment가 서버를 띄우고 관리하는 것이라면, Service와 Ingress는 "그 서버로 가는 길을 뚫어주는 것(Networking)"이다. - 딱 한 문장으로 정의하고 시작하면 이해가 빠를 것이다. > Pod는 변수(Variable)고, Service는 상수(Constants)이다. Pod는 일회용이다. 배포할 떄마다 죽고 새로 태어나며,...

2026.01.30·3 min read·64 views
  • Deployment가 서버를 띄우고 관리하는 것이라면, Service와 Ingress는 "그 서버로 가는 길을 뚫어주는 것(Networking)"이다.
  • 딱 한 문장으로 정의하고 시작하면 이해가 빠를 것이다.

Pod는 변수(Variable)고, Service는 상수(Constants)이다.

1. Service (서비스): 변하지 않는 연락처 (L4)

왜 필요한가?

Pod는 일회용이다. 배포할 떄마다 죽고 새로 태어나며, 그때마다 IP 주소가 바뀐다.
프론트엔드나 다른 MSA 서비스가 자꾸 바뀌는 IP를 추적해서 호출할 수는 없다.

해결책: Service

Pod 앞단에 고정된 IP(Cluster IP)와 고정된 도메인 이름(DNS)을 부여하는 내부 로드밸런서이다.

  • 동작 방식: 내 뒤에 있는 Pod들(Selector)에게 트래픽을 Round Robin으로 뿌려줘
  • 개발자 비유:
    • Pod IP: 개발자 개인 내선 번호
    • Service: 개발팀 대표 번호
  • 특징:
    • Service Discovery: K8s 내부에서는 IP 대신 http://api 처럼 서비스 이름만으로 통신할 수 있다.
      • 내부 DNS가 api -> 10.96.0.1로 해석해준다.

YAML로 확인하기

가장 중요한 건 selector 이다. 이게 Deployment의 라벨과 일치해야 연결된다.

yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: api-service # 내부에서 부를 이름 (DNS)
spec:
  type: ClusterIP # 내부 전용
  selector:
    app: api # (중요) 이 라벨을 가진 Pod들로 트래픽을 보냄
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80 # 서비스의 포트
      targetPort: 8080 # Pod의 포트

2. Ingress(인그레스): 외부로 통하는 대문 (L7)

왜 필요한가?

Service는 기본적으로 K8s 클러스터 내부에서만 접근 가능하다. (보안상 안전)
하지만 외부 사용자는 우리 API를 호출해야 한다. 게다가 도메인도 연결해야 하고, HTTPS 인증서도 붙여야 한다.

해결책: Ingress

외부에서 들어오는 HTTP(S) 트래픽을 규칙에 따라 적절한 Service로 라우팅해주는 L7 리버스 프록시 설정이다.

  • 구성 요소:
    • Ingress(주문서): my-service.com/api는 api 서비스로 보내줘라고 적힌 YAML.
    • Ingress Controller(실행자): 실제 Nginx 서버(Pod). 주문서(Ingress YAML)를 읽어서 `nginx.conf₩를 동적으로 고치고 트래픽을 처리한다.
  • 개발자 비유:
    • Service: 각 부서의 안내 데스크
    • Ingress: 건물 1층의 통합 로비 & 보안 게이트
  • 기능:
    • 도메인 기반 라우팅
    • 경로(Path) 기반 라우팅 (/api, /admin)
    • SSL/TLS 종료

YAML로 확인하기

yaml
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: `api-ingress`
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: / # Ngnix 세부 설정
spec:
  rules:
  - host: my-service.com # 1. 이 도메인으로 들어오면
    http:
      paths:
        - path: /api # 2. 그리고 /api 경로로 들어오면
          pathType: Prefix
          backend:
            service:
              name: api-service # 3. 이 서비스로 보내라
              port:
                number: 80
 

3. 전체 흐름도: 트래픽은 어떻게 흐르는가?

이제 Deployment, Service, Ingress가 합쳐졌을 떄, 사용자의 요청이 Spring Boot까지 도달하는 여정이다.

  • 1. User Request: 사용자가 브라우저에;서 https://my-service.com/api/v1/hello 호출
  • 2. Ingress (Nginx):
    • 도메인과 경로를 확인한다.
    • 설정된 규칙에 따라 api-service를 찾는다.
  • 3. Service:
    • api-service는 자신의 목록(Endpoints)에 살아있는 Pod IP 중 하나를 선택한다.
  • 4. Pod(Spring Boot):
    • 최종적으로 요청을 받아 처리하고 응답한다.
on this page
  • 011. Service (서비스): 변하지 않는 연락처 (L4)
  • 왜 필요한가?
  • 해결책: Service
  • YAML로 확인하기
  • 022. Ingress(인그레스): 외부로 통하는 대문 (L7)
  • 왜 필요한가?
  • 해결책: Ingress
  • YAML로 확인하기
  • 033. 전체 흐름도: 트래픽은 어떻게 흐르는가?

댓글 (0)