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MSA
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Microservices Architecture, MSA
마이크로서비스 아키텍처
마이크로서비스 아키텍처(Microservices Architecture)는 대규모 애플리케이션을 작고 독립적인 서비스들로 분할하여 개발하는 방식으로, 각 서비스가 독립적으로 배포 및 확장될 수 있도록 설계됩니다. 이 접근 방식은 비즈니스 민첩성과 기술적 확장성을 동시에 달성하는 데 중요한 역할을 하며, 기업의 비즈니스 가치를 극대화하는 데 기여합니다. 또한, 마이크로서비스 아키텍처를 구축하기 위해서는 서비스 간의 데이터 관리와 DB 구조에 대한 특별한 고려가 필요합니다.
마이크로서비스 아키텍처의 주요 특징
독립적인 배포
Independent Deployment
각 서비스는 독립적으로 개발, 테스트, 배포될 수 있습니다. 이를 통해 특정 기능에 대한 업데이트나 수정이 다른 서비스에 영향을 미치지 않아, 새로운 기능을 신속하게 출시할 수 있습니다. 이는 비즈니스의 시장 대응 속도를 높이고 경쟁 우위를 확보하는 데 기여합니다.
작은 규모의 서비스
Small, Focused Services
각 서비스는 특정 비즈니스 기능 또는 도메인에 집중하여 개발됩니다. 작은 서비스들은 코드베이스가 작고 이해하기 쉬우며, 비즈니스 요구사항에 대한 빠른 대응이 가능합니다. 이를 통해 변화하는 비즈니스 요구사항에 신속하게 대응할 수 있습니다.
다양한 기술 스택 허용
Heterogeneous Technology Stack
각 마이크로서비스는 자체적인 기술 스택을 사용할 수 있어, 비즈니스 요구에 가장 적합한 기술을 선택할 수 있습니다. 이는 서비스 최적화를 위한 기술 선택의 자유를 제공하며, 비즈니스의 기술적 경쟁력을 강화합니다.
자율적인 팀
Autonomous Teams
각 서비스가 독립적이므로, 각 서비스의 개발팀은 자율적으로 운영될 수 있습니다. 팀 간 의존성을 줄이고, 빠르게 의사결정을 내릴 수 있어 비즈니스 민첩성을 높입니다. 이는 시장 변화에 신속하게 대응할 수 있도록 합니다.
중앙 집중화된 데이터 관리 없음
No Centralized Data Management
각 서비스는 독립적인 데이터베이스를 가질 수 있으며, 이를 통해 데이터 결합을 최소화하고 데이터 독립성을 유지할 수 있습니다. 이는 데이터 관리의 효율성을 높이며, 비즈니스 데이터의 유연한 사용을 가능하게 합니다.
경량화된 통신
Lightweight Communication
서비스 간 통신은 HTTP/REST, 메시지 큐 또는 gRPC 같은 경량화된 프로토콜을 사용합니다. 이는 비즈니스 프로세스 간의 빠르고 효율적인 통신을 지원하여, 서비스 간의 상호작용을 최적화합니다.
마이크로서비스 아키텍처의 DB 구조
데이터베이스 분리
Database Per Service
각 마이크로서비스는 자신의 데이터베이스를 가져야 합니다. 이는 서비스 간의 강한 결합을 방지하고 독립적으로 운영될 수 있도록 합니다. 이를 통해 서비스의 독립성을 유지하고 데이터 일관성 문제를 최소화할 수 있습니다. 예를 들어, 주문 관리 서비스는 주문 데이터베이스를 사용하고, 고객 관리 서비스는 고객 데이터베이스를 사용합니다.
이벤트 소싱과 CQRS
Event Sourcing & CQRS
마이크로서비스 아키텍처에서 데이터의 상태를 추적하기 위해 이벤트 소싱을 사용할 수 있습니다. 이벤트 소싱은 상태 변화의 모든 이벤트를 저장하고, 이를 통해 시스템의 현재 상태를 재구성할 수 있도록 합니다. CQRS(Command Query Responsibility Segregation)는 읽기와 쓰기를 분리하여 각 목적에 맞는 데이터 모델을 사용할 수 있도록 합니다. 이는 복잡한 도메인 모델을 가진 시스템에서 데이터 일관성과 성능을 향상시킵니다.
데이터 일관성 유지
Ensuring Data Consistency
마이크로서비스 간의 데이터 일관성을 유지하기 위해서는 사가 패턴(Saga Pattern)이나 최종 일관성(Eventual Consistency) 같은 분산 트랜잭션 관리 전략을 사용할 수 있습니다. 사가 패턴은 분산된 트랜잭션을 일련의 로컬 트랜잭션으로 분해하고, 각 트랜잭션이 실패할 경우 보상 트랜잭션을 실행하는 방식으로 데이터 일관성을 유지합니다.
데이터 복제 및 캐싱
Data Replication & Caching
데이터 접근 속도를 높이고 시스템의 성능을 최적화하기 위해 데이터 복제와 캐싱 전략을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 자주 조회되는 데이터를 Redis와 같은 인메모리 데이터베이스에 캐시하여 서비스 응답 시간을 단축할 수 있습니다.
데이터베이스 분리
Database Per Service
각 마이크로서비스는 자신의 데이터베이스를 가져야 합니다. 이는 서비스 간의 강한 결합을 방지하고 독립적으로 운영될 수 있도록 합니다. 이를 통해 서비스의 독립성을 유지하고 데이터 일관성 문제를 최소화할 수 있습니다. 예를 들어, 주문 관리 서비스는 주문 데이터베이스를 사용하고, 고객 관리 서비스는 고객 데이터베이스를 사용합니다.
이벤트 소싱과 CQRS
Event Sourcing & CQRS
마이크로서비스 아키텍처에서 데이터의 상태를 추적하기 위해 이벤트 소싱을 사용할 수 있습니다. 이벤트 소싱은 상태 변화의 모든 이벤트를 저장하고, 이를 통해 시스템의 현재 상태를 재구성할 수 있도록 합니다. CQRS(Command Query Responsibility Segregation)는 읽기와 쓰기를 분리하여 각 목적에 맞는 데이터 모델을 사용할 수 있도록 합니다. 이는 복잡한 도메인 모델을 가진 시스템에서 데이터 일관성과 성능을 향상시킵니다.
데이터 일관성 유지
Ensuring Data Consistency
마이크로서비스 간의 데이터 일관성을 유지하기 위해서는 사가 패턴(Saga Pattern)이나 최종 일관성(Eventual Consistency) 같은 분산 트랜잭션 관리 전략을 사용할 수 있습니다. 사가 패턴은 분산된 트랜잭션을 일련의 로컬 트랜잭션으로 분해하고, 각 트랜잭션이 실패할 경우 보상 트랜잭션을 실행하는 방식으로 데이터 일관성을 유지합니다.
데이터 복제 및 캐싱
Data Replication & Caching
데이터 접근 속도를 높이고 시스템의 성능을 최적화하기 위해 데이터 복제와 캐싱 전략을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 자주 조회되는 데이터를 Redis와 같은 인메모리 데이터베이스에 캐시하여 서비스 응답 시간을 단축할 수 있습니다.
마이크로서비스 기술의 비즈니스 가치
빠른 시장 대응력
Faster Time-to-Market
독립적으로 배포 가능한 구조를 통해 새로운 기능을 신속하게 개발하고 배포할 수 있어, 변화하는 시장 요구사항에 빠르게 대응할 수 있습니다.
확장성 및 유연성
Scalability and Flexibility
각 서비스는 독립적으로 확장 가능하므로, 비즈니스 성장에 따라 특정 서비스만 확장할 수 있습니다. 이는 비용 효율성을 극대화하고, 리소스 관리의 효율성을 높입니다.
확장성 및 유연성
Scalability and Flexibility
각 서비스는 독립적으로 확장 가능하므로, 비즈니스 성장에 따라 특정 서비스만 확장할 수 있습니다. 이는 비용 효율성을 극대화하고, 리소스 관리의 효율성을 높입니다.
운영 효율성
Operation Efficiency
작은 서비스 단위로 나누어 관리함으로써, 서비스 유지보수가 쉬워지고 운영 효율성이 높아집니다. 이는 운영 비용을 절감하고, 비즈니스의 수익성을 높이는 데 기여합니다.
위험 분산
Risk Mitigation
서비스가 독립적으로 운영되므로, 특정 서비스의 오류가 전체 시스템에 영향을 미치지 않게 됩니다. 이는 시스템의 안정성을 높이고, 비즈니스 연속성을 보장합니다.
위험 분산
Risk Mitigation
서비스가 독립적으로 운영되므로, 특정 서비스의 오류가 전체 시스템에 영향을 미치지 않게 됩니다. 이는 시스템의 안정성을 높이고, 비즈니스 연속성을 보장합니다.
기술적 독립성
Technical Independence
각 서비스는 독립적인 기술 스택을 사용할 수 있어, 특정 기술에 종속되지 않고 유연한 기술 선택이 가능합니다. 이는 최신 기술을 빠르게 도입하고, 기술적 혁신을 촉진합니다.