이제 나도 MSA 전문가: 개념부터 실무까지

마이크로 서비스 아키텍처(MSA)는 분명 매력적인 아키텍처 스타일이지만, 모든 문제에 대한 만병통치약은 아닙니다. MSA 도입을 고려할 때 가장 중요한 것은 “언제, 왜 MSA를 선택해야 하는가”에 대한 명확한 이해입니다. MSA가 빛을 발하는 특정 상황이 있는 반면, 오히려 시스템을 더 복잡하게 만들고 개발 및 운영 비용을 증가시키는 경우도 존재합니다.

MSA는 다음과 같은 이유로 만병통치약이 될 수 없습니다.

먼저, MSA가 절대 해결할 수 없는 대표적인 사례 중 하나는 복잡성이 불필요한 시스템입니다. MSA는 기본적으로 여러 개의 독립적인 서비스로 애플리케이션을 구성하기 때문에, 이를 관리하고 운영하는 데 상당한 부담이 따릅니다. 만약 시스템이 단순한 CRUD 애플리케이션이라면, 굳이 마이크로서비스로 나누는 것이 아니라 단일 애플리케이션(Monolithic Architecture)으로 운영하는 것이 훨씬 효율적일 수 있습니다. 오히려 MSA를 도입하면 서비스 간의 통신, 데이터 일관성 유지, 배포 및 모니터링 등의 복잡성이 증가하여 개발과 운영 부담이 가중될 수 있습니다.

또한, 실시간 일관성이 중요한 서비스에서도 MSA는 신중히 검토해야 합니다. 마이크로서비스 아키텍처는 서비스 간의 독립성을 보장하기 위해 데이터베이스를 공유하지 않고 분리된 저장소를 사용하는 경우가 많습니다. 이로 인해 강력한 트랜잭션 일관성을 보장하기 어려울 수 있습니다. 예를 들어, 금융 거래나 재고 관리 시스템처럼 하나의 트랜잭션이 여러 서비스에 걸쳐 이루어져야 하는 경우, MSA에서는 분산 트랜잭션(Distributed Transaction) 문제를 해결해야 합니다. 하지만 분산 트랜잭션을 처리하는 것은 일반적인 로컬 트랜잭션보다 훨씬 어렵고, 성능에도 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

MSA는 또한 고도로 최적화된 성능이 중요한 시스템에서 주의가 필요합니다. 서비스 간 네트워크 호출이 빈번하게 발생하는 경우, 성능 저하가 발생할 가능성이 큽니다. 단일 애플리케이션에서는 메모리 내 함수 호출로 해결될 작업이, MSA 환경에서는 네트워크를 통해 호출되기 때문에 레이턴시가 증가하고 장애 가능성이 높아질 수 있습니다. 이런 경우에는 일부 서비스는 모놀리식 구조로 유지하는 것이 더 나을 수도 있습니다.

MSA는 다른 아키텍처에 비해 다음과 같은 부분을 더욱 주의해야 합니다.

• 서비스 경계 설정:

MSA의 핵심은 서비스를 얼마나 잘게 쪼개느냐에 달려 있습니다. 서비스 경계를 잘못 설정하면 서비스 간 결합도가 높아져 MSA의 장점을 제대로 활용하기 어렵습니다. 비즈니스 도메인을 기반으로 서비스를 분리하고, 단일 책임 원칙(SRP)을 준수하여 응집도는 높이고 결합도는 낮추는 것이 중요합니다.

• 서비스 간 통신 방식:

MSA 환경에서는 서비스 간 통신 방식이 시스템 전체 성능에 큰 영향을 미칩니다. 동기적인 REST API 호출은 서비스 간 의존성을 높이고 장애 전파 가능성을 증가시키므로, 비동기적인 메시지 큐(Message Queue)나 이벤트 스트리밍(Event Streaming)을 사용하는 것이 좋습니다.

• 데이터 관리 전략:

MSA 환경에서는 데이터베이스를 서비스별로 분리하는 것이 일반적이지만, 서비스 간 데이터 공유가 필요한 경우도 있습니다. 이 경우에는 CQRS(Command Query Responsibility Segregation) 패턴이나 Saga 패턴을 사용하여 데이터 일관성을 유지하고 서비스 간 결합도를 낮출 수 있습니다.

• 모니터링 및 로깅:

MSA 환경에서는 서비스 수가 많아지므로 각 서비스를 개별적으로 모니터링하고 로깅하는 것이 어렵습니다. 중앙 집중식 로깅 및 모니터링 시스템을 구축하여 시스템 전체의 상태를 실시간으로 파악하고 문제 발생 시 신속하게 대응할 수 있도록 해야 합니다.

• 단순한 서비스:

서비스 자체가 단순하고 규모가 작다면 MSA는 과도한 오버헤드를 초래합니다. 예를 들어, 간단한 CRUD(Create, Read, Update, Delete) 기능을 제공하는 애플리케이션이나 트래픽이 많지 않은 내부 관리 도구와 같은 경우, 모놀리식 아키텍처가 훨씬 효율적일 수 있습니다. MSA를 도입하면 서비스 간 통신, 데이터 일관성 유지, 배포 복잡성 증가 등 불필요한 어려움이 발생할 수 있습니다.

• 성능 병목 지점이 명확한 경우:

시스템의 성능 병목 지점이 명확하게 파악되고, 특정 모듈의 성능 개선만으로 전체 시스템 성능을 향상시킬 수 있다면 MSA보다는 해당 모듈의 성능 최적화에 집중하는 것이 더 효과적입니다. MSA는 서비스별 독립적인 확장성을 제공하지만, 병목 지점이 해소되지 않으면 전체 시스템의 성능 향상으로 이어지지 않을 수 있습니다.

• 데이터 모델이 강하게 결합된 경우:

여러 마이크로 서비스가 하나의 데이터베이스를 공유하거나 데이터 모델이 강하게 결합된 경우, MSA의 장점을 제대로 활용하기 어렵습니다. 데이터베이스를 공유하면 서비스 간 결합도가 높아져 독립적인 배포 및 확장이 어려워지고, 데이터 변경 시 여러 서비스에 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 경우에는 데이터베이스 분리 및 데이터 모델 재설계를 고려해야 하지만, 이는 상당한 시간과 노력을 필요로 합니다.

• 개발팀의 역량이 부족한 경우:

MSA는 모놀리식 아키텍처보다 훨씬 높은 수준의 개발 및 운영 역량을 요구합니다. 분산 시스템에 대한 이해, 서비스 간 통신, 데이터 일관성 유지, 자동화된 배포 파이프라인 구축 등 다양한 기술적 과제를 해결해야 합니다. 개발팀의 경험과 지식이 부족한 상태에서 MSA를 도입하면 오히려 개발 생산성이 저하되고 시스템 안정성을 확보하기 어려울 수 있습니다.

• 확장성 (Scalability)
  • 특정 서비스만 개별적으로 확장할 수 있어 자원을 보다 효율적으로 활용할 수 있습니다.
  • 서비스별로 독립적인 배포가 가능하므로 시스템 전체의 유연성이 높아집니다.

• 독립적인 개발 및 배포
  • 팀이 서비스 단위로 분리되어 독립적으로 개발하고 배포할 수 있습니다.
  • 기능 추가 및 변경이 기존 시스템에 미치는 영향을 최소화할 수 있습니다.

• 장애 격리 및 회복력(Resilience)
  • 한 서비스의 장애가 전체 시스템에 미치는 영향을 줄일 수 있습니다.
  • 적절한 장애 감지 및 복구 메커니즘을 적용하면 높은 가용성을 유지할 수 있습니다.

• 다양한 기술 스택 활용 가능
  • 서비스마다 적합한 기술을 사용할 수 있어 유연한 기술 선택이 가능합니다.
  • 새로운 기술을 도입하는 데 비교적 자유롭습니다.

• 운영 및 관리의 복잡성 증가
  • 서비스 개수가 많아질수록 네트워크, 로깅, 모니터링, 배포 등의 운영 부담이 증가합니다.
  • 중앙 집중식 모놀리식 애플리케이션보다 전반적인 관리가 어려울 수 있습니다.

• 서비스 간 통신 비용 증가
  • 서비스 간 호출이 네트워크를 통해 이루어지기 때문에 레이턴시가 증가할 수 있습니다.
  • REST API, gRPC, 메시지 큐 등의 통신 방식에 대한 고려가 필요합니다.

• 데이터 일관성 문제
  • 서비스별로 데이터 저장소를 분리하는 경우, 데이터 동기화와 정합성을 맞추는 것이 어려울 수 있습니다.
  • 분산 트랜잭션을 해결하기 위한 추가적인 설계가 필요합니다.

• 초기 개발 및 인프라 구축 비용 증가
  • MSA를 도입하려면 컨테이너 오케스트레이션(Kubernetes 등), 서비스 메시, API 게이트웨이 같은 다양한 인프라가 필요합니다.
  • 이에 따라 초기 비용과 학습 곡선이 높아질 수 있습니다.

이처럼 MSA는 강력한 아키텍처이지만, 단순히 유행이나 기술적인 선호에 의해 선택해서는 안 됩니다. 해결하려는 문제에 적합한 구조인지 면밀히 검토하고, 적용할 때 발생할 수 있는 문제들을 철저히 대비해야 합니다. 결국, 올바른 아키텍처 선택은 시스템의 요구 사항과 비즈니스 목표에 따라 달라지며, MSA도 그러한 선택지 중 하나일 뿐입니다.