Protobuf

Protobuf를 이해하는 핵심: 데이터의 구조와 흐름

Protobuf는 데이터를 정의(Definition), 직렬화(Serialization), 그리고 역직렬화(Deserialization)하여 시스템 간에 주고받는 프로세스를 단순화하고 최적화하는 도구입니다. 이를 통해 효율적이고 구조화된 데이터 전송을 가능하게 한다.

 

 

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1. 데이터 정의 (Definition)

데이터 스키마를 정의하는 것이 Protobuf의 첫 번째 단계이다. 이 과정은 시스템이 데이터를 어떻게 구조화할지 명확히 규정한다.

• .proto 파일을 작성하여 데이터의 필드(속성)와 타입을 정의한다.
• 정의된 데이터는 시스템 간 통신에서 사용될 공통 언어 역할을 한다.

예:

syntax = "proto3";

message User {
  int32 id = 1;      // 고유 사용자 ID
  string name = 2;   // 사용자 이름
  string email = 3;  // 이메일 주소
}

 

여기서:

• User는 데이터 구조(메시지)
• id, name, email은 데이터의 필드
• 각 필드에는 고유한 번호(1, 2, 3)가 부여된다. 이 번호는 데이터 직렬화 시 참조된다.

 

 

 

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2. 코드 생성 (Code Generation)

.proto 파일로 정의된 데이터를 실제 프로그래밍 언어에서 사용할 수 있도록 코드 생성 도구(protoc)를 사용한다.

1. 컴파일:이 명령은 user.proto를 Python 코드로 변환하여 데이터 구조를 사용 가능하게 한다.
2. protoc --python_out=. user.proto
3. 결과물: Protobuf는 정의된 메시지 구조에 맞는 클래스를 생성한다. 개발자는 이 클래스를 사용해 데이터를 다룬다.

 

 

 

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3. 데이터 직렬화 (Serialization)

시스템 간 데이터를 전송하기 위해, 데이터를 압축된 이진 포맷으로 변환한다.
직렬화된 데이터는:

• 크기가 작아 네트워크 대역폭을 절약
• 전송 속도가 빠르며, 복잡한 데이터를 효율적으로 처리

예:

from user_pb2 import User

# 데이터 객체 생성
user = User(id=1, name="Alice", email="alice@example.com")

# 직렬화
serialized_data = user.SerializeToString()
print(serialized_data)  # 압축된 이진 데이터

 

 

 

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4. 데이터 역직렬화 (Deserialization)

받은 이진 데이터를 원래의 데이터 구조로 복원한다.
이 과정은 직렬화의 반대이며, 시스템 간 데이터 교환에서 핵심이다.

예:

from user_pb2 import User

# 역직렬화
received_data = serialized_data  # 네트워크로 받은 데이터
user = User()
user.ParseFromString(received_data)

# 복원된 데이터 확인
print(user.id, user.name, user.email)  # 1, "Alice", "alice@example.com"

 

 

 

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5. 데이터 전송의 전체 흐름

1. A 시스템 (Sender)
   • 데이터를 Protobuf 형식으로 정의하고 직렬화
   • 직렬화된 데이터를 네트워크로 전송
2. B 시스템 (Receiver)
   • 데이터를 수신
   • Protobuf 형식으로 역직렬화
   • 원래 데이터 구조로 복원

이 과정은 시스템 간 데이터를 빠르고 효율적으로 교환하도록 설계됐다.

 

 

 

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Protobuf의 시스템적 동작 구조

1. Sender 측

1. 개발자가 Protobuf 메시지로 데이터를 구성
2. Protobuf 라이브러리를 사용해 데이터를 직렬화
3. 이진 데이터를 네트워크로 전송

2. Network

• Protobuf의 이진 데이터는 텍스트 기반 형식(XML, JSON)보다 크기가 작아 전송 속도가 빠르고 대역폭이 절약된다.

3. Receiver 측

1. 수신한 이진 데이터를 역직렬화
2. Protobuf 메시지 객체로 변환
3. 변환된 데이터를 사용해 애플리케이션 로직 처리

 

 

 

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Protobuf의 장단점 (시스템 관점)

장점

1. 성능 최적화
   • 이진 포맷을 사용해 처리 속도와 네트워크 효율성을 높임
2. 데이터 통합성
   • 스키마를 통해 데이터 구조를 명확히 정의하여 데이터의 일관성 유지
3. 확장성
   • 새로운 필드를 추가해도 기존 시스템과 호환성 유지
4. 다중 언어 지원
   • 한 번 정의된 .proto 파일로 여러 언어에서 데이터 처리가 가능

단점

1. 디버깅 어려움
   • 이진 데이터는 사람이 읽기 어려움
   • 디버깅 시 추가적인 도구가 필요
2. 초기 설정 부담
   • .proto 파일 작성 및 코드 생성을 위한 도구 설정이 필요
3. 파일 의존성
   • .proto 파일의 변경이 여러 시스템에 영향을 미칠 수 있음

 

 

 

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Protobuf를 사용하는 이유 (시스템 설계에서의 필요성)

1. 마이크로서비스 아키텍처
   • Protobuf는 서비스 간 데이터를 주고받는 데 매우 적합
   • gRPC와 함께 사용하면 원격 호출(RPC)을 효율적으로 처리
2. 리소스 제약 환경
   • IoT 장치나 모바일 환경처럼 리소스가 제한된 시스템에서 Protobuf의 작은 데이터 크기가 유리.
3. 대규모 데이터 처리
   • 실시간으로 대량의 데이터를 교환하는 시스템에서 높은 성능 발휘

 

 

 

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Protobuf는 시스템 간 통신 효율성을 극대화하고 데이터 구조를 명확히 정의하여 복잡한 소프트웨어 아키텍처를 간결하고 강력하게 만들어 준다.

 

이를 활용하면 네트워크 대역폭과 성능을 최적화하면서 안정적인 데이터 교환을 구축할 수 있다.