gRPC 소개

2024년 11월 8일 · 7 min read

gRPC는 Google이 개발한 고성능 분산 시스템을 위한 오픈소스 원격 프로시저 호출(Remote Procedure Call) 프레임워크로, 특히 다양한 플랫폼과 언어 간 상호 운용성을 강조하며 등장했습니다.

gRPC의 핵심에는 Protocol Buffers(Protobuf)가 있으며, 이를 통해 데이터 전송 효율성과 네트워크 성능이 크게 향상되었습니다. 이 글에서는 gRPC의 시작과 Protobuf 채택의 의미, 그리고 gRPC가 어떻게 AI 시장에서 혁신을 이끌었는지 살펴보겠습니다.

gRPC의 탄생 배경 #

gRPC는 Google 내부에서 더 나은 분산 시스템 통신 방식을 찾기 위한 노력으로 탄생했습니다. 기존 RPC 기술(CORBA, SOAP 등)은 네트워크 호출을 간소화했지만, 설정이 복잡하고 성능이 제한적이었습니다. 이로 인해 단순성과 효율성을 내세운 REST API가 널리 사용되었지만, REST 역시 다음과 같은 한계를 가지고 있었습니다:

텍스트 기반 JSON은 데이터 크기가 크고, 직렬화 및 역직렬화 과정에서 성능 저하를 초래.
HTTP/1.1 기반으로 동작하며, 단일 요청-응답 모델로 인해 대규모 트래픽 처리에 비효율적.
명시적인 데이터 스키마가 없고 언어 간 상호 운용성이 부족.

Google은 이러한 문제를 해결하기 위해 고성능, 낮은 대기 시간, 다중 언어 지원을 목표로 gRPC를 설계했습니다.

Protobuf의 도입: 왜 Protobuf인가? #

gRPC는 데이터 직렬화 포맷으로 Protocol Buffers(Protobuf)를 채택했습니다. Protobuf는 REST API에서 널리 사용되던 JSON 포맷에 비해 여러 면에서 우수합니다:

고속 직렬화/역직렬화: 바이너리 형식을 사용하여 텍스트 기반 JSON에 비해 속도가 훨씬 빠르고 데이터 크기가 작음.
엄격한 데이터 스키마: 데이터 구조를 명시적으로 정의하여 컴파일 타임에 검증 가능.
멀티 언어 지원: 다양한 프로그래밍 언어에서 공통 포맷으로 활용 가능.

Protobuf는 또한 서비스 정의 기능을 제공합니다. 이를 통해 단순한 데이터 전송뿐 아니라, 서비스 인터페이스를 명시적으로 정의하여 클라이언트와 서버 간의 계약을 엄격히 유지할 수 있습니다. 예를 들어, Protobuf 파일에서 다음과 같이 서비스 인터페이스를 정의할 수 있습니다:

syntax = "proto3";

service ExampleService {
  rpc GetExample (ExampleRequest) returns (ExampleResponse);
}

message ExampleRequest {
  string query = 1;
}

message ExampleResponse {
  string result = 1;
}

이 정의는 클라이언트와 서버 모두에서 코드 생성 도구를 통해 구현체를 자동으로 생성할 수 있습니다. 이는 개발 생산성을 크게 향상시키는 핵심 요소입니다.

gRPC의 주요 특징 #

gRPC는 기존의 REST API와 비교해 효율성과 성능 면에서 뛰어난 특징들을 제공합니다. 이를 통해 다양한 환경에서 더 나은 사용자 경험과 개발 생산성을 제공합니다.

양방향 스트리밍 지원: gRPC는 단순한 요청-응답 모델을 넘어, 클라이언트와 서버 간의 실시간 데이터 교환을 가능하게 합니다. 이는 채팅 애플리케이션, 금융 거래 시스템, IoT 데이터 처리와 같은 실시간성이 요구되는 서비스에서 매우 유용합니다. 예를 들어, 주식 시장 데이터를 클라이언트에 스트리밍하는 서비스를 구현할 때 gRPC의 스트리밍은 이상적인 솔루션을 제공합니다.
HTTP/2 프로토콜 기반: gRPC는 HTTP/2를 기반으로 하여 데이터 전송 속도와 효율성을 크게 향상시킵니다. HTTP/2의 멀티플렉싱, 헤더 압축, 지속 연결은 네트워크 리소스를 절약하고, 요청-응답의 병렬 처리를 가능하게 합니다. 이로 인해 REST API가 가진 병목 현상을 극복할 수 있습니다.
코드 자동 생성 도구: gRPC는 Protobuf 파일로부터 클라이언트 및 서버 코드를 자동으로 생성합니다. 이는 개발 시간을 단축하고, 잠재적인 오류를 줄이며, 언어 간 상호 운용성을 높이는 데 큰 기여를 합니다. 개발자는 Protobuf로 정의된 인터페이스만 작성하면 되므로, 서비스 개발이 보다 체계적이고 표준화됩니다.
높은 확장성: gRPC는 분산 시스템의 특성상 노드 간의 통신 요구 사항이 다양할 때 효율적으로 확장 가능합니다. 특히, 서버 간 동기화와 클라이언트 요청 관리가 중요한 환경에서 유리합니다.

AI 시장에서의 gRPC의 영향 #

gRPC는 AI와 머신러닝 생태계에서 중추적인 역할을 하고 있습니다. 특히 분산 학습과 모델 서빙의 요구 사항을 충족하며, AI 기반 시스템의 성능과 확장성을 극대화하고 있습니다.

분산 학습에서의 활용: 머신러닝 모델은 일반적으로 대량의 데이터를 처리하며, 다수의 GPU 또는 TPU 노드 간 통신이 필요합니다. gRPC는 높은 데이터 전송 속도와 낮은 지연 시간을 제공하여 분산 학습 환경에서 최적의 선택지로 자리 잡았습니다. 예를 들어, TensorFlow와 같은 프레임워크는 gRPC를 활용해 분산 학습 중 노드 간 데이터 전송을 효율적으로 수행합니다.
모델 서빙 최적화: TensorFlow Serving, PyTorch Serve와 같은 AI 모델 서빙 솔루션은 gRPC를 활용해 대규모 예측 요청을 처리합니다. 이는 낮은 지연 시간과 높은 동시성을 제공하며, 실시간 응답이 중요한 애플리케이션(예: 음성 인식, 이미지 분류)에서 강력한 성능을 발휘합니다.
데이터 스트리밍과 실시간 처리: gRPC의 스트리밍 기능은 AI 기반 실시간 데이터 처리 애플리케이션에서 핵심 역할을 합니다. 예를 들어, 금융 데이터 분석 시스템은 거래 데이터를 실시간으로 수집, 처리 및 분석하는 데 gRPC를 사용합니다.

AI 워크로드에서의 활용 사례

분산 학습: AI 모델 학습은 다수의 노드 간 데이터 교환이 필수적입니다. gRPC는 지연 시간을 최소화하며, 노드 간 통신을 최적화합니다.
모델 서빙: TensorFlow Serving 및 PyTorch Serve와 같은 프레임워크는 gRPC를 활용해 모델 배포 및 서빙 API를 제공합니다. 이는 빠른 응답 시간을 보장하며, 대규모 트래픽을 효율적으로 처리할 수 있습니다.
스트리밍 데이터 처리: gRPC는 양방향 스트리밍 기능을 통해 실시간 데이터 분석 시스템에서도 강점을 발휘합니다.

실무 사례

Netflix: Netflix는 AI를 활용한 콘텐츠 추천 시스템에서 gRPC를 채택하여 실시간 데이터 처리 속도를 극대화했습니다. gRPC의 스트리밍 기능은 사용자 활동 데이터를 분석하여 적합한 콘텐츠를 추천하는 데 중요한 역할을 합니다.
Google TensorFlow: Google은 TensorFlow Extended(TFX)에서 gRPC를 사용하여 머신러닝 파이프라인의 각 구성 요소 간 통신을 최적화하였습니다. 이를 통해 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리할 수 있었습니다.
OpenAI: OpenAI는 대규모 언어 모델을 위한 분산 학습과 API 요청 처리에 gRPC를 사용합니다. 이는 AI 모델의 높은 성능과 신뢰성을 보장하며, 개발자들에게 강력한 서비스를 제공합니다.

REST API와 gRPC의 비교 #

gRPC는 REST API에 비해 성능과 효율성에서 우위를 점하지만, 사용 사례에 따라 선택이 달라질 수 있습니다. 아래는 주요 차이점입니다:

특징	gRPC	REST API
데이터 포맷	바이너리(Protobuf)	텍스트(JSON)
프로토콜	HTTP/2	HTTP/1.1
성능	고속	상대적으로 느림
스트리밍 지원	양방향 스트리밍	단방향 요청-응답
언어 지원	코드 자동 생성	수동 코드 작성 필요

gRPC의 미래 #

gRPC는 현재의 성공에 안주하지 않고, 새로운 기술 트렌드에 맞춰 진화하고 있습니다. 다음은 gRPC가 앞으로 나아갈 주요 방향들입니다:

WebAssembly(WASM)와의 통합: WebAssembly는 브라우저와 서버 모두에서 효율적으로 실행 가능한 경량 애플리케이션 환경을 제공합니다. gRPC는 WASM과의 통합을 통해 경량 클라이언트 및 서버 솔루션을 개발하는 데 활용될 것으로 기대됩니다.
IoT 및 엣지 컴퓨팅: gRPC는 제한된 리소스 환경에서의 낮은 지연 시간과 높은 성능 요구 사항을 충족합니다. IoT 디바이스와 엣지 컴퓨팅 노드 간 실시간 데이터 교환에서 gRPC는 필수 기술로 자리 잡고 있습니다.
Protobuf 생태계 확장: Protobuf는 데이터 직렬화뿐만 아니라, 서비스 정의 및 코드 생성 도구로서 그 역할을 확장하고 있습니다. 앞으로 더 많은 언어와 프레임워크에서 Protobuf를 표준으로 채택할 가능성이 높습니다.
Serverless와의 결합: gRPC는 Serverless 아키텍처에서도 강력한 통신 도구로 활용될 수 있습니다. 클라우드 환경에서의 함수 호출과 데이터 교환이 최적화되며, 다양한 클라우드 서비스와 쉽게 통합될 것입니다.

결론 #

gRPC는 Protobuf를 중심으로 데이터 전송 및 서비스 정의의 표준을 새롭게 정의하고 있으며, 특히 AI와 머신러닝 분야에서 필수적인 기술로 자리 잡고 있습니다. REST API와는 다른 장점을 제공하며, 고성능과 실시간성이 요구되는 다양한 애플리케이션에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 앞으로의 기술 발전에서 gRPC의 입지는 더욱 확대될 것입니다.