Сравнение gRPC и REST API в поиске более быстрой и совместимой архитектуры

Введение. Микросервисная архитектура стала стандартным подходом к построению высоконагруженных и эволюционирующих информационных систем. В цифровых образовательных платформах одновременно важны совместимость внешних интерфейсов и низкие задержки внутренних межсервисных вызовов. Выполнено сравнение подходов Google Remote Procedure Calling (gRPC) и Representational State Transfer Application Programming Interface (REST API) по метрикам времени отклика и пропускной способности. Сформулированы рекомендации по выбору подхода для сервисов аналитики учебных платформ. Метод. Объектом исследования является мини-сервис аналитики учебной платформы, который по запросу возвращает агрегированные показатели действий пользователя за заданный интервал времени. Реализованы две функционально эквивалентные версии сервиса на Python с одинаковой моделью данных и идентичной бизнес-логикой: REST-сервис на основе Hypertext Transfer Protocol (HTTP) версии 1.1, с передачей данных в формате JavaScript Object Notation и gRPC-сервис на основе HTTP/2 с передачей данных в формате Protocol Buffers. Измерения выполнялись нагрузочными скриптами на стороне клиента с фиксацией полного времени выполнения запроса в базовом сценарии фильтрации по идентификатору пользователя и интервалу. Тесты проводились при 100, 200 и 500 одновременных клиентах при длительности измерительного окна 20 с. Основные результаты. В качестве метрик использовались среднее время отклика, 95-й процентиль задержки и пропускная способность (число запросов в секунду). По результатам измерений при 100 одновременных клиентах подход gRPC обеспечивает меньшую среднюю задержку, тогда как при 500 клиентах REST API демонстрирует более высокую пропускную способность и меньшее среднее время отклика. При росте нагрузки 95-й процентиль задержки у gRPC остается ниже, чем у REST API, что свидетельствует о более стабильном поведении задержек в области высоких процентилей в условиях высокой конкуренции запросов. Обсуждение. Показано, что выбор между REST API и gRPC не является взаимоисключающим: REST API удобен для публичных интерфейсов и интеграций с внешними клиентами, а gRPC рационально использовать для внутренних вызовов между микросервисами, где критичны верхние задержки и требуется строгая контрактная спецификация. Рекомендации по выбору технологии сформулированы с учетом профиля нагрузки и требований к интеграции.

1. Кравченко Д.А. Микросервисная архитектура // Интерактивная наука. 2022. № 4 (69). С. 43–44. doi: 10.21661/r-556565

2. Ричардсон К. Микросервисы. Паттерны разработки и рефакторинга. СПб.: Питер, 2022. 544 с.

3. Ньюмен С. Создание микросервисов. СПб.: Питер, 2016. 300 с.

4. Бужин И.Г., Деревянкин А.Ю., Антонова В.М., Перевалов А.П., Миронов Ю.Б. Эффективность фреймворков для передачи информации в виртуализированной сети связи с микросервисной архитектурой // Наукоёмкие технологии в космических исследованиях Земли. 2023. Т. 15. № 2. С. 23–32. doi: 10.36724/2409-5419-2023-15-2-23-32

5. Ирбитский И.С., Романенков А.М., Стульников К.Т., Удалов Н.Н. Анализ микросервисных архитектур и моделей // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. 2022. № 3. С. 83–90. doi: 10.37882/2223-2966.2022.03.15

6. Пацей Н.В., Шитько А.М. Интеграция микросервисов на основе RPC // Эпоха науки. 2021. № 27. С. 32–37. doi: 10.24412/2409-3203-2021-27-32-37

7. Вальдивия Х.А., Лора-Гонсалес А., Лимон К., Кортес-Вердин К., Очаран-Эрнандес Х.О. Паттерны микросервисной архитектуры: многопрофильный обзор литературы // Труды Института системного программирования РАН. 2021. Т. 33. № 1. С. 81–96. doi: 10.15514/ISPRAS-2021-33(1)-6

8. Босенко Т.М. Реализация микросервисной архитектуры в системе управления процессом обучения // Вестник МГПУ. Серия «Информатика и информатизация образования». 2024. № 2 (68). С. 106–114. doi: 10.25688/2072-9014.2024.68.2.10

9. Босенко Т.М. Анализ микросервисной архитектуры в среде e-learning с многовариантным доступом к учебным материалам // Международный научно-исследовательский журнал. 2024. № 10 (148). С. 98. doi: 10.60797/IRJ.2024.148.65

10. Sangabriel-Alarcón J., Ocharán-Hernández J., Limón X., CortésVerdín M. Domain-driven design in microservices architecture // Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS. 2024. V. 36. N 6. P. 39–58. doi: 10.15514/ISPRAS-2024-36(6)-3

11. Васильев Б.Я. Методика тестирования API в микросервисной архитектуре продукта // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2025. № 4-1 (103). С. 154–159. doi: 10.24412/2500-1000-2025-4-1-154-159

12. Андрианов А.В., Калинин А.С., Лаптева М.Г. Использование gRPC в современных микросервисных архитектурах: плюсы и минусы по сравнению с REST // Вестник науки. 2025. Т. 2. № 6 (87). С. 1575–1583.

13. Kvancz B., Forstner B. Performance review of using gRPC for interservice communication in microservice architecture // Proc. of the 2nd Workshop on Intelligent Infocommunication Networks, Systems and Services (WI2NS2). 2024. P. 31–35. doi: 10.3311/wins2024-006

14. Орлов В.А., Гавриленко А.В. Интеллектуальные голосовые помощники для служб технической поддержки // Успехи кибернетики. 2025. Т. 6. № 3. С. 96–104.

15. Салтанов Д.С., Арсентьева Н.В. Сравнительный анализ архитектурных подходов к разработке REST API для высоконагруженных систем // Форум молодых учёных. 2025. № 6 (106). C. 329–340.

16. Ниматилаев Б.К., Ташполотов Ы., Омурбекова Г.К. Исследование методологии облачных технологий, совместимых с платформой Android и их возможностей // Вестник науки. 2025. Т. 3. № 4 (85). С. 854–861.