16장. 서비스 마이그레이션 전략
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2014년 초, 저는 인프라 팀의 엔지니어링 관리자로 Uber에 입사했습니다. 새로운 서비스 프로비저닝을 비롯한 다양한 업무를 담당했습니다. 제가 이끄는 전체 팀은 시간이 지남에 따라 크게 성장했지만, 서비스 프로비저닝을 담당하는 하위 팀은 엔지니어 4명을 넘지 못했습니다.
그 4명의 엔지니어는 1,000개 이상의 서비스를 미래 지향적인 새로운 서비스 플랫폼으로 성공적으로 마이그레이션했습니다. 더 중요한 것은 이 소규모 팀이 마이그레이션 작업의 전부는 아니더라도 대부분을 흡수하면서 당시 Uber에서 근무하던 2,000명 이상의 엔지니어에게 업무를 분산시키지 않았다는 점입니다. 이 전략은 경영진의 후원자 없이도 팀이 긴급한 사용자 문제 해결에 집중하고 그 과정에서 효과적인 인체공학을 제공함으로써 어떻게 전략을 추진할 수 있는지에 대한 흥미로운 사례 연구로 활용되고 있습니다.
이 문서 읽기
이 장의 문서는 제가 Uber에서 보낸 시간을 기록하기 위한 것으로, 2014년의 관점에서 작성되었습니다. 서비스 프로비저닝 팀의 관점에서 작성된 내부 문서로 읽어 보세요. 그렇습니다:
- 문서 16-1: 서비스 마이그레이션 전략
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Uber의 Python 모놀리스에서 마이그레이션을 용이하게 하기 위한 인프라 팀의 접근 방식입니다.
- 문서 16-2: 서비스 온보딩 모델
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서비스 프로비저닝이 느리게 진행되는 이유에 대한 시스템 모델.
- 문서 16-3: 서비스 오케스트레이션 에코시스템의 워들리 매핑
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서비스 오케스트레이션이 어떻게 진화할지 예측한 워들리 지도.
서비스 온보딩 시스템 모델의 전체 구현은 GitHub에서 확인할 수 있습니다.
이 문서에서 제시하는 전략을 적용하는 것을 목표로 이 문서를 읽는다면 맨 위부터 시작하여 끝까지 읽어보세요. 반면에 그 이면에 있는 사고를 이해하는 것이 주된 목표라면 탐색부터 시작하여 진단 등의 섹션을 역순으로 읽으세요. 11장에서는 읽기와 사고를 분리하는 이 접근법을 설명하고 전략 문서의 일반적인 구조를 자세히 설명합니다. 14장과 15장에서는 각각 시스템 모델과 워들리 맵을 읽고 쓰는 방법에 대한 유사한 가이드를 제공합니다. 문서 자체는 계속 읽어보세요. 제 해설은 각주에 나와 있습니다.
문서 16-1: 서비스 마이그레이션 전략: Uber
정책 및 운영
Uber는 서비스 플랫폼 확장을 위해 다음과 같은 기본 원칙을 채택했습니다:1
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셀프 서비스 프로비저닝에 대한 투자를 극대화하기 위해 수동 프로비저닝 할당을 제한합니다. 서비스 프로비저닝 팀은 수동 서비스 프로비저닝 작업에 한 명의 정규직 엔지니어를 고정적으로 할당할 것입니다. 나머지 엔지니어는 향후 서비스 프로비저닝 속도를 높이기 위해 자동화 작업으로 전환할 것입니다. 이렇게 하면 단기적으로는 수동 프로비저닝이 저하될 수 있지만, 새로 고용된 제품 엔지니어의 새로운 서비스 요청이 유입되어 프로비저닝이 ...
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