FastAPI는 높은 성능과 빠른 실행 속도를 제공하는 강력한 웹 프레임워크입니다. 이러한 특성으로 FastAPI를 사용하여 구축된 애플리케이션은 높은 트래픽을 처리할 수 있는데, 단일 서버에서는 성능 한계에 도달할 수 있습니다. 이때는 여러 대의 서버 인스턴스로 애플리케이션을 확장하여 부하를 분산해야 합니다. 이 글에서는 FastAPI 애플리케이션을 스케일 아웃하여 부하를 분산하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

멀티프로세스로 스케일 아웃

FastAPI 애플리케이션을 스케일 아웃하기 위한 한 가지 방법은 멀티프로세싱을 사용하는 것입니다. 이 방법은 여러 프로세스에서 FastAPI 애플리케이션을 실행하여 부하를 분산합니다. 이를 위해서는 다음과 같은 코드를 사용할 수 있습니다:

from fastapi import FastAPI
import uvicorn

app = FastAPI()

@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000, workers=4)

위의 코드에서 workers 매개변수는 FastAPI 애플리케이션을 실행할 프로세스 수를 정의합니다. 이렇게 하면 FastAPI 애플리케이션이 멀티프로세스로 실행되어 부하를 분산할 수 있습니다.

멀티서버로 스케일 아웃

또 다른 방법은 FastAPI 애플리케이션을 멀티서버로 실행하는 것입니다. 이를 위해서는 로드 밸런서를 사용하여 들어오는 요청을 여러 서버로 분산시킵니다. 예를 들어, NGINX나 HAProxy와 같은 로드 밸런서를 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다. 로드 밸런서는 들어오는 요청을 다수의 FastAPI 서버로 분산시켜 부하를 분산합니다.

이러한 방식은 확장성과 신뢰성을 높일 수 있으며, 장애를 조치하고 부하를 분산시키는 데 도움이 됩니다.

FastAPI 애플리케이션을 스케일 아웃하여 더 많은 트래픽을 처리하도록 하는 방법 중, 멀티프로세스 또는 멀티서버를 사용하는 방법을 사용할 수 있습니다.

요약

FastAPI 애플리케이션을 스케일 아웃하여 부하를 분산하는 방법에 대해 알아보았습니다. 멀티프로세스나 멀티서버를 사용하여 FastAPI 애플리케이션을 확장하고, 로드 밸런서를 이용해 요청을 분산시키는 방법 등을 살펴보았습니다. 이러한 방법을 통해 FastAPI 애플리케이션은 높은 성능과 확장성을 보장할 수 있게 됩니다.