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푸시(Push) / 풀(Pull) 아키텍처 개념 및 사례

날짜: 2025-02-23

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푸시(Push) 아키텍처

정의

  • 데이터 생산자가 직접 데이터를 소비자에게 전송하는 방식
  • 실시간성이 중요한 경우 사용됨
  • 푸시(Push) 아키텍처를 사용하려면 서버가 클라이언트에 미리 연결되어 있어야 함
  • 서버가 클라이언트의 상태를 유지해야 푸시가 가능

✅ HTTP 기반에서 푸시가 어려운 이유

기본적으로 HTTP는

  • Stateless(상태 없음): 요청을 보낼 때마다 새로운 연결을 만든다.
  • Request-Response 모델: 클라이언트가 요청을 보내야 서버가 응답할 수 있다.

즉, 일반적인 HTTP 요청 방식에서는
🚫 서버가 먼저 클라이언트에게 데이터를 보낼 방법이 없다
(클라이언트가 요청하지 않으면 서버는 아무것도 못 함)

웹소켓(WebSocket) - 양방향 실시간 통신

  • 클라이언트가 웹소켓 연결을 열어두면, 서버가 언제든 데이터를 보낼 수 있음.
  • 활용 사례: 실시간 채팅, 게임, 주식 가격 업데이트
    ✅ 장점: HTTP보다 오버헤드가 적고 실시간성이 뛰어남.
    🚫 단점: 클라이언트가 연결을 유지해야 함.
import asyncio
import websockets

async def handler(websocket, path):
    while True:
        await websocket.send("Hello Client!")
        await asyncio.sleep(1)  # 1초마다 메시지 전송

start_server = websockets.serve(handler, "localhost", 8765)

asyncio.get_event_loop().run_until_complete(start_server)
asyncio.get_event_loop().run_forever()

SSE(Server-Sent Events) - 단방향 푸시

  • HTTP 기반이지만 클라이언트가 한 번 연결을 열어두면 서버가 계속 데이터를 보낼 수 있음.
  • 활용 사례: 실시간 대시보드, 뉴스 피드
    ✅ 장점: HTTP 기반이라 방화벽/프록시에서 사용하기 쉬움.
    🚫 단점: 클라이언트 → 서버 메시지를 보낼 수 없음 (단방향).

Client 코드 예시

const eventSource = new EventSource("http://localhost:5000/events");

eventSource.onmessage = function(event) {
    console.log("Received event:", event.data);
};

// 연결이 닫혔을 때
eventSource.onerror = function(event) {
    console.error("EventSource failed:", event);
    eventSource.close();  // 필요하면 연결 닫기
};

Server 코드 예시

from flask import Flask, Response
import time

app = Flask(__name__)

@app.route('/events')
def events():
    def generate():
        while True:
            yield f"data: {time.ctime()}\n\n"
            time.sleep(2)
    return Response(generate(), mimetype='text/event-stream')

app.run(port=5000)

Long Polling - 가짜 푸시 방식

  • 클라이언트가 요청을 보내면, 서버는 즉시 응답하지 않고 이벤트가 발생할 때까지 기다렸다가 응답.
  • 활용 사례: 푸시 알림 대체, 채팅 시스템 (단순 구현)
    ✅ 장점: 별도 프로토콜 없이 일반 HTTP로 구현 가능.
    🚫 단점: 요청을 계속 유지해야 해서 네트워크 부하가 큼.
from flask import Flask, jsonify
import time

app = Flask(__name__)

@app.route('/poll')
def poll():
    time.sleep(5)  # 새로운 데이터가 생길 때까지 기다린다고 가정
    return jsonify({"message": "New event received!"})

app.run(port=5001)

(클라이언트는 일정 간격으로 GET /poll 요청을 보내면서 대기)

내용 정리

  • 일반 HTTP 기반에서는 서버가 먼저 클라이언트에게 보낼 방법이 없음.
  • 푸시를 하려면 지속적인 연결이 필요하므로, 웹소켓/WebRTC/SSE 같은 기술이 필요함.
  • Long Polling도 HTTP 기반에서 푸시처럼 보이게 할 수 있지만 효율이 떨어짐.

✅ 최적의 선택

  • 실시간 채팅, 알림, 금융 데이터 → WebSocket
  • 뉴스 업데이트, 대시보드 → SSE
  • API가 HTTP 기반이고 기존 시스템과 연동해야 한다면 → Long Polling

종류별 푸시 아키텍처 사용사례 모음

사용하는 서비스의 특성에 따라 다르지만, 실시간성이 필요한 경우라면 WebSocket이 가장 많이 사용돼.
다만, 기존의 HTTP 기반 시스템과 쉽게 통합하려면 SSE나 Long Polling도 여전히 활용되고 있어.

✅ 가장 많이 사용하는 기술별 주요 활용 사례

기술 주요 활용 사례 특징
WebSocket 채팅, 게임, 실시간 주식 데이터, WebRTC ✅ 양방향 통신 가능, 실시간성이 가장 뛰어남
SSE (Server-Sent Events) 실시간 대시보드, 뉴스 업데이트 ✅ HTTP 기반으로 설정이 간편, 단방향 통신
Long Polling 푸시 알림 대체, 간단한 채팅 시스템 ✅ 기존 HTTP 기반 시스템과 쉽게 연동 가능
gRPC Streaming MSA 환경의 서비스 간 실시간 데이터 전송 ✅ HTTP/2 기반, 성능 최적화된 스트리밍 지원

🔥 가장 많이 사용되는 방식은?

1️⃣ 웹 기반 실시간 서비스 → WebSocket

  • ✅ 실시간 채팅 (WhatsApp, Slack, Zoom 등)
  • ✅ 주식 거래/크립토 거래소 (Binance, Upbit, NASDAQ API 등)
  • ✅ 실시간 알림 시스템 (SNS 알림, 푸시 서비스)

2️⃣ 모니터링 & 데이터 스트리밍 → SSE(Server-Sent Events)

  • ✅ 실시간 로그 모니터링 (Grafana, Kibana, Prometheus)
  • ✅ 뉴스/라이브 스포츠 점수 업데이트
  • ✅ 실시간 대시보드 (Google Analytics, DevOps 모니터링)

3️⃣ 일반적인 HTTP 서비스에서 푸시 필요 → Long Polling

  • ✅ REST API와 쉽게 통합해야 할 때
  • ✅ HTTP 기반 푸시 알림 (Firebase Cloud Messaging 대체)
  • ✅ 기존 시스템에 실시간 기능 추가

🚀 결론: 언제 WebSocket, SSE, Long Polling을 선택해야 할까?

사용 목적 추천 기술
실시간 채팅, 게임, 금융 데이터 WebSocket
서버에서 클라이언트로만 실시간 데이터 전송 SSE
기존 HTTP 시스템에서 푸시 비슷한 기능 필요 Long Polling

풀(Pull) 아키텍처

정의

  • 소비자가 필요할 때 데이터 생산자로부터 요청하여 가져오는 방식
  • 데이터 요청 부담을 소비자가 조절 가능

활용 사례

  • 모니터링 시스템 (Prometheus): 서버가 일정 주기로 데이터를 수집
  • REST API 기반 데이터 조회: 클라이언트가 필요할 때 서버에 요청
  • 배치 작업 (Batch Processing): 일정 시간마다 데이터 수집

파이썬 구현 (Prometheus 스타일 데이터 수집)

import time
import requests

def fetch_metrics():
    response = requests.get("http://localhost:8000/metrics")
    return response.json()

while True:
    metrics = fetch_metrics()
    print(metrics)
    time.sleep(5)  # 5초마다 데이터 가져오기

👆 설명: 특정 URL에서 메트릭을 일정 주기로 가져오는 간단한 풀 방식 코드.
(실제 Prometheus는 /metrics 엔드포인트에서 데이터를 가져와 모니터링함)

푸시 vs 풀 비교 요약

푸시 (Push) 풀 (Pull)
데이터 흐름 생산자가 직접 전달 소비자가 요청
실시간성 높음 상대적으로 낮음
부하 조절 소비자가 제어 불가 소비자가 제어 가능
활용 사례 실시간 알림, IoT 센서 모니터링, REST API

✅ 결론

  • 실시간 대응이 필요하면 푸시(Push)
  • 시스템 부하를 조절해야 하면 풀(Pull)
  • 하이브리드 방식도 가능 (예: Webhook + API Polling)

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