마이크로서비스 아키텍처(MSA) 는 애플리케이션을 작고 독립적인 서비스 단위로 분리하여 개발, 배포, 운영할 수 있도록 설계하는 분산 소프트웨어 아키텍처입니다. 각 서비스는 특정 도메인 기능(예: 사용자 관리, 주문 처리)을 담당하며, 다른 서비스와 독립적으로 개발되고 배포됩니다.
- 작고 자율적인 서비스: 각 서비스는 특정 기능에 집중하며, 작은 단위로 설계됩니다.
- 독립적 배포: 서비스 간 의존성을 최소화하여 개별 서비스가 독립적으로 업데이트 및 배포될 수 있습니다.
- 분산 아키텍처: 서비스 간 통신은 주로 HTTP/REST API, gRPC, 메시징 시스템(Kafka, RabbitMQ) 등을 통해 이루어집니다.
- 폴리글랏 프로그래밍: 각 서비스는 요구사항에 따라 다른 언어, 프레임워크, 데이터베이스를 선택하여 구현할 수 있습니다.
- 서비스는 특정 도메인 또는 비즈니스 기능에 맞춰 설계됩니다.
- DDD(Domain-Driven Design) 원칙을 따르며, 특정 도메인의 독립성을 보장합니다.
- 각 서비스는 고유한 데이터베이스를 가지며, 다른 서비스와 데이터베이스를 공유하지 않습니다.
- 장점: 데이터 모델의 독립성을 유지할 수 있고, 스키마 변경 시 다른 서비스에 영향을 주지 않습니다.
- 각 서비스는 독립된 개발 및 운영 팀이 담당합니다. 팀은 서비스의 전체 라이프사이클(개발, 배포, 유지보수)을 책임집니다.
- 이를 통해 빠른 의사결정과 개발 속도를 보장합니다.
- 서비스 간 통신은 API(주로 REST, gRPC)를 통해 이루어집니다.
- API Gateway를 통해 요청을 라우팅하고, 인증, 로깅, 트래픽 관리 등을 처리합니다.
- 컨테이너(Docker)와 오케스트레이션 도구(Kubernetes)를 활용하여 경량화된 배포를 지원합니다.
- 개별 서비스는 독립적으로 배포 및 확장될 수 있습니다.
| 특징 | 모놀리식 아키텍처 | 마이크로서비스 아키텍처 |
|---|---|---|
| 구조 | 단일 코드베이스로 모든 기능이 통합된 애플리케이션 | 독립적으로 개발 및 배포 가능한 작은 서비스들의 집합 |
| 배포 | 전체 애플리케이션을 한꺼번에 배포 | 개별 서비스 단위로 배포 가능 |
| 확장성 | 수직 확장(더 강력한 서버로 업그레이드) | 수평 확장(서비스별로 독립적으로 확장 가능) |
| 개발 | 모든 팀이 동일한 코드베이스에서 작업 | 각 팀이 독립된 서비스에서 작업 |
| 의존성 관리 | 의존성이 복잡하게 얽힐 가능성 높음 | 각 서비스가 독립적이므로 의존성 최소화 가능 |
| 장애 전파 | 하나의 장애가 전체 시스템에 영향을 줄 수 있음 | 특정 서비스 장애가 전체 시스템에 미치는 영향을 최소화할 수 있음 |
| 복잡성 | 단일 애플리케이션이므로 구조는 단순하지만 확장 시 복잡성 증가 | 분산 시스템이므로 초기 설계 및 운영 복잡성이 높음 |
- 특정 서비스에 변경 사항이 있을 때, 전체 애플리케이션을 재배포할 필요 없이 해당 서비스만 업데이트할 수 있습니다.
- 개발팀이 독립적으로 작업할 수 있어 빠른 개발 주기와 배포 속도를 보장합니다.
- 서비스별로 독립적인 수평 확장이 가능하므로, 트래픽이 많은 서비스만 확장하여 리소스를 효율적으로 사용할 수 있습니다.
- 클라우드 네이티브 환경에서 자동 확장 기능(Auto Scaling)과 결합하면 확장성이 극대화됩니다.
- 특정 서비스에 장애가 발생해도 다른 서비스에는 영향을 미치지 않으므로, 시스템 가용성이 향상됩니다.
- 예: 결제 서비스에 장애가 발생해도 사용자 인증이나 상품 검색 기능은 계속 동작.
- 각 서비스는 요구사항에 따라 적합한 기술 스택(프로그래밍 언어, 데이터베이스, 프레임워크 등)을 선택할 수 있습니다.
- 이를 통해 최적의 기술을 적용하여 성능과 생산성을 높일 수 있습니다.
- 장애가 발생한 서비스만 재시작하거나 롤백할 수 있어, 시스템 복구 속도가 빠릅니다.
- 서비스가 많아질수록 의존성과 통합 테스트의 복잡도가 증가합니다.
- 서비스 간 통신, 데이터 일관성, 배포 파이프라인 등 분산 시스템의 복잡성을 관리해야 합니다.
- 서비스 간 API 호출, 네트워크 지연(latency), 데이터 직렬화/역직렬화로 인해 성능 저하가 발생할 수 있습니다.
- 각 서비스가 독립적인 데이터베이스를 사용하므로, 글로벌 트랜잭션을 지원하지 않습니다.
- 이를 해결하기 위해 이벤트 소싱(Event Sourcing), CQRS(Command Query Responsibility Segregation) 패턴을 적용해야 할 수 있습니다.
- 분산된 서비스에서 발생하는 문제를 추적하기 어렵습니다.
- 이를 해결하기 위해 **분산 트레이싱 도구(Jaeger, Zipkin)**와 **모니터링 도구(Prometheus, Grafana)**를 사용해야 합니다.
- 초기 설계와 인프라 설정에 많은 비용과 노력이 필요합니다.
- 컨테이너 오케스트레이션(Kubernetes), API Gateway, 메시징 시스템 등을 관리해야 합니다.
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서비스 분리 전략
- 각 서비스를 비즈니스 도메인별로 설계하여 높은 응집도와 낮은 결합도를 유지합니다.
- DDD(Domain-Driven Design)를 기반으로 서비스 경계를 정의합니다.
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데이터 분리
- 각 서비스는 고유한 데이터베이스를 사용해야 하며, 다른 서비스와 데이터베이스를 공유하지 않습니다.
- 데이터 동기화를 위해 이벤트 기반 통신(Kafka, RabbitMQ)을 활용할 수 있습니다.
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API 게이트웨이 활용
- 모든 요청은 API Gateway를 통해 라우팅됩니다. Gateway는 인증, 로깅, 트래픽 관리, CORS 등을 처리합니다.
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서비스 간 통신
- RESTful API 또는 gRPC를 사용하며, 비동기 작업에는 메시지 브로커(Kafka, RabbitMQ)를 활용합니다.
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자동화된 배포
- CI/CD 파이프라인을 구축하여, 서비스별로 자동화된 빌드, 테스트, 배포 프로세스를 구현합니다.
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모니터링 및 로깅
- 모든 서비스의 상태를 실시간으로 모니터링하기 위해 Prometheus, Grafana를 사용합니다.
- 분산 로그 수집은 ELK(Elasticsearch, Logstash, Kibana) 스택을 활용합니다.
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독립적 확장성
- 대규모 트래픽을 처리하기 위해 트래픽이 집중되는 서비스만 독립적으로 확장합니다.
- 예: 검색 서비스만 트래픽이 몰린다면, 해당 서비스의 인스턴스 수를 늘립니다.
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오토스케일링
- Kubernetes와 같은 오케스트레이션 도구를 사용하여 자동 확장을 구현합니다.
- HPA(Horizontal Pod Autoscaler)를 설정해 트래픽 증가에 따라 파드 수를 늘립니다.
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로드 밸런싱
- 서비스 간 트래픽을 균등하게 분산하기 위해 로드 밸런서를 사용합니다.
- 클라우드 제공자의 관리형 로드 밸런서(AWS ALB, GCP Load Balancer)와 통합합니다.
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서비스 간 메시징
- 메시지 브로커(Kafka, RabbitMQ)를 사용하여 트래픽 급증 시에도 비동기로 요청을 처리합니다.
- 이를 통해 서비스 간 의존성을 줄이고 성능을 최적화합니다.
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캐싱
- Redis, Memcached 등을 사용하여 데이터베이스 부하를 줄이고, 읽기 성능을 최적화합니다.
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모니터링 및 장애 대응
- 실시간 트래픽 상태를 Prometheus와 Grafana로 모니터링합니다.
- 장애 발생 시 즉각적인 복구를 위해 Canary 배포 또는 롤백을 지원합니다.
마이크로서비스 아키텍처는 대규모 시스템의 확장성, 유연성, 가용성을 극대화할 수 있는 강력한 설계 방식입니다. 그러나 초기 설계와 운영의 복잡성을 해결하기 위한 전략이 필수적입니다. 올바른 도구와 프레임워크를 활용하여 MSA를 구현한다면, 대규모 트래픽과 복잡한 요구사항을 효과적으로 처리할 수 있습니다.