이번 글에서는 Tornado와 분산처리 시스템을 연동하는 방법에 대해 알아보겠습니다. Tornado는 파이썬으로 개발된 비동기 웹 프레임워크로, 대규모 트래픽에도 빠른 응답을 제공할 수 있습니다. 분산처리 시스템은 여러 대의 서버를 사용하여 작업을 분산시킬 수 있는 시스템으로, 성능과 확장성을 향상시킬 수 있습니다.

Tornado와 분산처리 시스템의 연동 방법

Tornado와 분산처리 시스템을 연동하는 방법은 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다. 첫 번째 방법은 Tornado를 이용하여 분산처리 시스템의 작업을 호출하는 방법이고, 두 번째 방법은 분산처리 시스템을 이용하여 Tornado 애플리케이션을 배포 및 운영하는 방법입니다.

1. Tornado에서 분산처리 시스템 작업 호출

Tornado에서 분산처리 시스템의 작업을 호출하기 위해서는 해당 분산처리 시스템의 API를 사용해야 합니다. 일반적으로는 API를 호출하여 작업을 추가하고, 결과를 받아올 수 있습니다. 이를 위해 Tornado의 비동기 기능을 사용하여 작업 호출과 결과 처리를 병렬로 처리할 수 있습니다.

import tornado.ioloop
import tornado.web
import your_distributed_system_api

class TaskHandler(tornado.web.RequestHandler):
    async def get(self):
        task_id = self.get_argument('task_id')
        result = await your_distributed_system_api.run_task(task_id)
        self.write(result)

if __name__ == "__main__":
    app = tornado.web.Application([
        (r"/task", TaskHandler),
    ])
    app.listen(8888)
    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

위의 코드는 Tornado 애플리케이션에서 ‘/task’ 경로로 GET 요청이 들어오면 분산처리 시스템 API를 통해 해당 작업을 실행하고, 결과를 반환하는 예시입니다.

2. 분산처리 시스템에서 Tornado 애플리케이션 배포 및 운영

분산처리 시스템을 이용하여 Tornado 애플리케이션을 배포하고 운영하기 위해서는 분산처리 시스템의 클러스터 배포 기능을 활용해야 합니다. 대표적인 분산처리 시스템으로는 Apache Mesos, Kubernetes, Docker Swarm 등이 있습니다.

먼저 Tornado 애플리케이션을 Docker 이미지로 빌드하고, 이를 분산처리 시스템에서 실행하는 방법을 알아보겠습니다.

FROM python:3.9

WORKDIR /app

COPY requirements.txt ./
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["python", "main.py"]

위의 Dockerfile은 Tornado 애플리케이션을 빌드하기 위한 예시입니다. 필요한 패키지를 설치하고, 소스 코드를 복사한 뒤, ‘main.py’를 실행하도록 설정되어 있습니다.

분산처리 시스템에서는 위에서 빌드한 Docker 이미지를 사용하여 애플리케이션을 배포할 수 있습니다. 이를 위해 분산처리 시스템의 클러스터 관리 기능을 이용하면 됩니다.

마치며

이번 글에서는 Tornado와 분산처리 시스템을 연동하는 방법에 대해 알아보았습니다. Tornado를 활용하면 빠르고 확장 가능한 웹 애플리케이션을 개발할 수 있으며, 분산처리 시스템과의 연동을 통해 성능을 한층 더 향상시킬 수 있습니다.