이제 나도 MSA 전문가: 개념부터 실무까지

MSA 환경에서는 각 서비스가 독립적인 데이터 저장소를 가지게 됨에 따라, 단일 데이터베이스에서 보장되던 트랜잭션 경계와 일관성을 유지하기 어려워지는 문제가 발생합니다. 이와 같은 데이터 분산 이슈는 단순히 시스템을 분리하는 문제를 넘어서, 전체 애플리케이션의 신뢰성과 확장성을 좌우하는 핵심 과제로 대두되고 있습니다. 분산 데이터 환경에서 데이터 정합성을 확보하지 못한다면, 서비스 간 호출 및 데이터 통합 과정에서 발생하는 불일치는 물론, 장애 발생 시 문제의 원인 분석과 복구에 상당한 어려움이 따르게 됩니다. 또한, 데이터 불일치로 인한 사용자 경험 저하 및 비즈니스 연속성의 위협은 시스템 운영에 치명적인 영향을 미치게 되므로, 이를 해결하는 전략과 기술적 접근이 필수적이라 할 수 있습니다.

MSA 환경에서 데이터 분산이 어려운 이유는 무엇일까요? 가장 큰 이유는 각 서비스가 독립적인 데이터베이스를 소유하고 관리해야 한다는 점입니다. 기존의 단일 데이터베이스 환경에서는 데이터의 정합성이 자연스럽게 유지되었지만, 분산된 환경에서는 데이터가 여러 저장소에 나뉘어 저장되기 때문에 각 데이터 간의 일관성을 보장하기가 매우 어려워집니다.

만약 데이터 분산 이슈를 해결하지 못한다면, 다음과 같은 심각한 문제가 발생할 수 있습니다.

• 데이터 불일치: 서비스 간 데이터가 동기화되지 않아 일관성이 깨지고, 잘못된 정보를 기반으로 서비스가 동작하거나 사용자에게 잘못된 정보를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 주문 서비스에서 주문이 완료되었는데, 사용자 서비스에서 주문 내역이 업데이트되지 않아 사용자가 혼란을 겪을 수 있습니다.

• 트랜잭션 관리의 어려움: 여러 서비스에 걸쳐 데이터를 변경하는 트랜잭션을 관리하기가 어려워집니다. 분산 트랜잭션 관리의 복잡성으로 인해 데이터의 일관성을 유지하기 어려울 수 있습니다. 예를 들어, 결제 서비스에서 결제가 성공했는데 주문 서비스에서 주문 상태가 업데이트되지 않는 경우, 롤백이 어려워 데이터 불일치가 발생할 수 있습니다.

• 데이터 조회 성능 저하: 여러 서비스에 분산된 데이터를 한 번에 조회해야 하는 경우, 여러 API를 호출하여 데이터를 통합해야 하므로 성능 저하가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자의 주문 내역을 조회하기 위해 사용자 서비스와 주문 서비스의 데이터를 통합해야 하는 경우, 복잡한 조인 연산이나 네트워크 지연으로 인해 응답 시간이 길어질 수 있습니다.

• 장애 복구의 어려움: 특정 서비스에 장애가 발생했을 때, 해당 서비스의 데이터에 접근할 수 없게 되어 다른 서비스에 영향을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 주문 서비스에 장애가 발생했을 때, 사용자 서비스에서 주문 내역을 조회할 수 없어 사용자에게 오류 메시지를 표시해야 할 수 있습니다.

• 데이터 마이그레이션의 어려움: 서비스별 데이터베이스를 분리하기 위해 데이터 마이그레이션 과정이 복잡해질 수 있습니다. 잘못된 마이그레이션은 데이터 손실이나 불일치를 야기할 수 있습니다.

이러한 문제들은 사용자 경험 저하, 서비스 신뢰성 하락, 개발 및 운영 복잡성 증가로 이어질 수 있습니다. 따라서 MSA 환경에서 데이터 분산 이슈를 해결하는 것은 매우 중요하며, 성공적인 MSA 전환을 위한 필수 과제입니다.

분산 데이터 이슈를 해결하기 위한 전략 중 가장 중요한 부분은 데이터 마이그레이션 과정에서 기존 단일 데이터베이스의 철학을 버리고 각 서비스별 독립적인 데이터 소유권을 확립하는 점입니다. 일반적으로 다음 세 단계를 거치게 됩니다. 각 단계에 대한 자세한 내용과 함께 추가적으로 필요한 개념들을 설명해 드리겠습니다.

데이터 복제를 통해 기존 데이터베이스의 변경 사항을 실시간으로 캡처하는 방법을 고려할 수 있습니다.

예컨대, CDC(Change Data Capture) 도구인 Debezium을 활용하면 기존 시스템에서 발생하는 변경 사항을 새로운 서비스의 데이터베이스로 동기화할 수 있으며, 이를 통해 데이터 손실이나 지연 없이 서비스를 전환할 수 있습니다. 또한, Dual-Write 패턴을 도입하여 레거시와 신규 시스템에 동시에 데이터를 기록하고, 필요할 경우 보상 트랜잭션을 통해 데이터 불일치를 해결하는 방식도 효과적인 방법입니다.

• CDC (Change Data Capture): CDC는 데이터베이스의 변경 사항을 실시간으로 캡처하여 다른 시스템으로 전달하는 기술입니다. Debezium과 같은 도구를 사용하여 기존 데이터베이스의 변경 사항을 캡처하고, 이를 새로운 서비스의 데이터베이스에 동기화할 수 있습니다. CDC를 사용하면 레거시 시스템과 신규 시스템 간의 데이터 동기화를 실시간으로 유지할 수 있어, 데이터 마이그레이션 시 데이터 불일치를 최소화하고 일관성을 유지하는 데 효과적입니다.

• Dual-Write 패턴: Dual-Write 패턴은 레거시 시스템과 신규 시스템에 동시에 데이터를 쓰는 방식입니다. 데이터를 레거시 시스템에 먼저 기록하고, 그와 동시에 새로운 시스템에도 데이터를 기록하는 방식입니다. 만약 새로운 시스템에 쓰는 과정에서 오류가 발생하면 보상 트랜잭션을 통해 데이터를 롤백하거나 수정하여 데이터 불일치를 해결합니다. 이 패턴은 데이터 마이그레이션 초기 단계에서 유용하며, 기존 시스템의 안정성을 유지하면서 새로운 시스템으로 데이터를 점진적으로 전환할 수 있습니다. 다만, 복잡도가 증가하고 보상 트랜잭션 관리에 유의해야 합니다.

데이터 복제가 완료되면, 서비스별로 데이터를 분할하고 서비스 간의 의존성을 줄여야 합니다.

데이터 분할 전략을 통해 기존의 외래 키 기반 참조를 제거하고, 서비스 간 데이터 연계를 API 호출을 통해 수행하는 방향으로 전환합니다. 이러한 API Composition 패턴은 각 서비스가 독립적으로 운영되면서도 필요한 경우 서로 협력하여 데이터를 통합하는 유연한 구조를 마련해 줍니다. 이 과정에서 서비스 간의 강한 결합을 피하고, 데이터 소유권을 명확히 분리하는 것이 향후 시스템 확장 및 유지보수에 결정적인 역할을 하게 됩니다.

이는 MSA의 핵심 원칙 중 하나입니다.

• 외래 키 제거: 기존에는 서비스 간 참조를 위해 외래 키를 사용했지만, MSA 환경에서는 서비스 간 직접적인 참조를 제거해야 합니다. 서비스 간의 의존성을 낮추고 각 서비스의 독립성을 보장하기 위해 외래 키 대신 API 호출을 사용합니다. API Composition 패턴을 사용하여 데이터를 통합하고, 필요한 데이터를 얻기 위해 여러 API를 호출하는 방식으로 변경합니다. 이렇게 하면 서비스 간의 결합도를 낮추고 유연성을 높일 수 있습니다.

• API Composition 패턴: API Composition 패턴은 여러 서비스에서 제공하는 API를 조합하여 사용자에게 필요한 데이터를 제공하는 방식입니다. 예를 들어, 사용자 정보와 주문 정보를 함께 보여주는 화면을 만들 때 사용자 서비스 API와 주문 서비스 API를 함께 호출하여 필요한 데이터를 통합합니다. API Composition 패턴은 여러 서비스에 걸쳐 필요한 데이터를 조합할 때 유용합니다. 하지만, 여러 API를 호출해야 하므로 네트워크 지연이나 성능 저하를 고려해야 합니다.

• BFF (Backend For Frontend): API Composition을 효과적으로 관리하기 위한 패턴으로 BFF를 도입할 수 있습니다. BFF는 사용자 인터페이스에 최적화된 API를 제공하는 레이어입니다. 클라이언트 별로 필요한 데이터만 조합하여 전달하므로, 데이터 과다 전달을 방지하고 클라이언트 성능을 개선할 수 있습니다. BFF는 클라이언트와 MSA 서비스 사이에서 데이터 조합 및 변환을 담당하여 MSA 환경을 좀 더 효율적으로 관리할 수 있도록 돕습니다.

데이터 분할이 완료된 후에는 데이터의 일관성을 관리하는 것이 중요합니다.

데이터 일관성을 관리하기 위해 이벤트 소싱과 CQRS(Command Query Responsibility Segregation) 패턴을 적용하는 것이 중요합니다. 이벤트 소싱은 시스템 내 모든 상태 변경을 이벤트로 기록하여, 나중에 감사 추적이나 재현이 가능하도록 하는 접근 방식입니다. 이는 분산 환경에서 발생할 수 있는 데이터 불일치를 보다 명확히 파악하고 복구할 수 있는 기반을 마련해 줍니다.

일관성 관리는 단순한 문제가 아니며, 다양한 기술과 개념이 필요합니다.

• 이벤트 소싱 (Event Sourcing): 시스템의 모든 상태 변경을 이벤트로 저장하는 방식입니다. 각 이벤트는 불변의 데이터로 저장되며, 이벤트 로그를 통해 시스템의 상태를 재구성할 수 있습니다. 이벤트 소싱은 데이터의 변경 이력을 추적하고 감사할 때 유용하며, 시스템의 재현성을 높여 디버깅과 복구를 쉽게 할 수 있습니다. 또한, 이벤트를 발행하여 다른 서비스와 비동기적으로 통신할 수 있으므로 서비스 간 결합도를 낮추고 확장성을 높이는 데에도 효과적입니다.

• CQRS (Command Query Responsibility Segregation): 명령(쓰기)과 조회(읽기) 모델을 분리하는 패턴입니다. 쓰기 모델은 데이터를 변경하는 역할을 담당하고, 읽기 모델은 데이터를 조회하는 역할을 담당합니다. CQRS 패턴은 읽기 모델과 쓰기 모델을 분리하여 각 모델의 요구 사항에 맞게 최적화할 수 있습니다. 읽기 모델은 읽기 성능을 높이기 위해 비정규화된 데이터를 사용하고, 읽기 전용 데이터베이스를 사용하는 등 다양한 최적화가 가능합니다. CQRS는 읽기 성능이 중요한 서비스에서 특히 유용하게 활용될 수 있습니다.

• Saga 패턴: 분산 트랜잭션을 관리하는 패턴입니다. 여러 서비스에 걸쳐 데이터를 변경하는 작업이 필요한 경우, Saga 패턴을 사용하여 트랜잭션을 구성할 수 있습니다. Saga 패턴은 각 서비스가 로컬 트랜잭션을 수행하고, 필요한 경우 보상 트랜잭션을 통해 변경 사항을 롤백하는 방식으로 동작합니다. Saga 패턴은 분산 환경에서 데이터 일관성을 보장하기 위한 중요한 기술이지만, 트랜잭션 관리 복잡성이 증가하고, 보상 트랜잭션 설계에 신중해야 합니다.

• CAP 이론: 분산 시스템에서 데이터의 일관성(Consistency), 가용성(Availability), 파티션 허용성(Partition Tolerance)이라는 세 가지 속성 중에서 두 가지 속성만 만족할 수 있다는 이론입니다. MSA와 같은 분산 시스템을 설계할 때 고려해야 할 중요한 이론입니다. 일반적으로 분산 시스템에서는 가용성과 파티션 허용성을 중시하는 경우가 많으며, 일관성은 어느 정도 타협해야 할 수 있습니다. 예를 들어, 최종 일관성(Eventual Consistency) 모델을 사용하여 데이터의 일관성을 조금 늦추는 대신 시스템의 가용성을 확보할 수 있습니다.

• 분산 합의 알고리즘 (Paxos, Raft): 분산 환경에서 데이터 일관성을 유지하기 위해 사용되는 알고리즘입니다. Paxos, Raft와 같은 알고리즘을 사용하여 분산 시스템에서 데이터 복제 및 일관성을 보장할 수 있습니다. 이 알고리즘들은 복잡하지만, 데이터 손실 없이 안정적으로 동작하는 시스템을 설계하는 데 매우 중요합니다.

MSA 환경에서 데이터 분산 이슈와 그 해결책은 단순히 데이터베이스를 분리하는 작업이 아니라, 전체 시스템의 설계와 운영 철학을 재정의하는 과정입니다. 데이터 복제, 분할, 일관성 관리의 각 단계마다 적절한 도구와 패턴을 적용하고, 클라우드 네이티브 기술 및 CNCF 생태계와의 긴밀한 연계를 통해 데이터 정합성과 시스템 안정성을 확보하는 것이 필수적입니다. 만약 이러한 전략적 접근 없이 분산 데이터 문제를 방치한다면, 데이터 불일치로 인한 시스템 장애, 서비스 간 긴밀한 연계 부재, 그리고 확장성과 유지보수의 어려움 등 다양한 심각한 문제가 발생할 수 있음을 명심하셔야 할 것입니다.