이제 나도 MSA 전문가: 개념부터 실무까지

기존의 모놀리식 아키텍처에서 MSA로 전환하는 과정은 단순한 기술적 변화가 아니라, 조직의 문화와 프로세스에도 큰 영향을 미치는 복합적인 작업입니다. 따라서 MSA 도입 전에는 몇 가지 중요한 전략과 방법론을 고려해야 합니다.

MSA 전환은 단순히 기존 시스템을 분해하는 것이 아닙니다. 다음 원칙들을 기반으로 접근해야 합니다.

• 점진적 전환 (Incremental Transformation): 한 번에 모든 것을 바꾸는 대신, 작은 부분부터 시작하여 점진적으로 시스템을 변화시키는 것이 중요합니다. 이를 통해 위험을 최소화하고, 변화에 대한 적응력을 높일 수 있습니다.
• 비즈니스 가치 중심 (Business Value Driven): 기술적인 측면뿐만 아니라, 비즈니스 가치를 우선순위에 두어야 합니다. MSA 전환이 비즈니스 목표 달성에 실질적으로 기여해야 합니다.
• 반복적인 개선 (Iterative Improvement): 전환 과정은 한 번에 완료되는 것이 아니라 지속적으로 개선해 나가야 합니다. 피드백을 반영하여 MSA 아키텍처를 지속적으로 발전시켜야 합니다.
• 팀 자율성 및 책임 (Team Autonomy and Responsibility): 각 서비스에 대한 자율성과 책임을 부여하여, 팀이 독립적으로 개발하고 운영할 수 있도록 해야 합니다.

MSA 전환은 다음 5단계로 구성될 수 있습니다. 각 단계는 독립적이지 않고, 상호 연관되어 있으며, 이전 단계의 결과가 다음 단계에 영향을 미칩니다.

• 모놀리식 시스템 이해: 기존 모놀리식 시스템의 구조, 기능, 데이터 모델, 기술 스택 등을 철저하게 분석합니다.
  • 도메인 분석: 비즈니스 도메인을 파악하고, 핵심 도메인과 하위 도메인을 식별합니다.
  • 의존성 분석: 컴포넌트 간 의존성을 파악하고, 서비스 분할 기준을 정의합니다.
  • 데이터 모델 분석: 데이터베이스 스키마 및 관계를 분석하고, 서비스별 데이터 분할 방안을 고려합니다.
  • 기술 스택 분석: 사용 중인 기술 스택을 분석하고, MSA에 적합한 기술 스택을 검토합니다.

• 서비스 경계 정의: 도메인 분석 결과를 기반으로 서비스 경계를 정의합니다. 경계 컨텍스트(Bounded Context)를 활용하여 서비스를 분할합니다.
  • 응집도 높은 서비스: 서비스는 하나의 책임만을 가져야 합니다.
  • 느슨한 결합: 서비스 간 의존성을 최소화해야 합니다.
  • 비즈니스 중심 설계: 비즈니스 요구사항과 목표를 반영하여 서비스를 설계해야 합니다.

• API 설계: 서비스 간 통신에 사용할 API를 설계합니다. RESTful API, gRPC, GraphQL 등을 고려할 수 있으며, 서비스 간 통신 방식에 따라 선택합니다.
  • API 명세: API 엔드포인트, 요청/응답 데이터 형식, 인증/인가 등을 명확하게 정의합니다.
  • API 버전 관리: API 변경에 대한 호환성을 유지하기 위한 전략을 수립합니다.

• 데이터 저장소 설계: 각 서비스에서 사용할 데이터 저장소를 설계합니다. 서비스별로 최적의 데이터 저장소를 선택할 수 있습니다.
  • 분산 데이터 관리: 데이터 분산 전략을 수립하고, 트랜잭션 관리 및 데이터 일관성 유지 방안을 고려합니다.
  • 데이터 마이그레이션: 기존 데이터베이스에서 MSA 데이터 저장소로 데이터를 마이그레이션하는 전략을 수립합니다.

• 전환 우선순위 결정: 비즈니스 가치, 복잡성, 의존성 등을 고려하여 전환할 서비스 우선순위를 결정합니다.
  • 작고 독립적인 서비스 우선: 작고 독립적인 서비스부터 전환하여 위험을 줄입니다.
  • 비즈니스 영향도가 높은 서비스 우선: 비즈니스 영향도가 높은 서비스를 우선적으로 전환하여 가시적인 성과를 창출합니다.

• 전환 패턴 선택: 시스템 특성에 맞는 전환 패턴을 선택합니다.
  • 스트랭글러 패턴 (Strangler Pattern): 모놀리식 시스템을 점진적으로 새로운 MSA 시스템으로 대체하는 패턴입니다. 기존 기능을 점진적으로 마이크로서비스로 옮기고, 기존 시스템은 점진적으로 제거합니다.
  • 브랜치 바이 추상화 (Branch by Abstraction): 새로운 기능을 마이크로서비스로 구현하고, 기존 기능은 추상화 계층을 통해 마이크로서비스와 통합하는 패턴입니다.
  • 사이드카 패턴 (Sidecar Pattern): 기존 서비스에 기능을 추가할 때, 사이드카 형태로 서비스를 배포하여 MSA 형태로 구현하는 패턴입니다.

• 전환 계획 수립: 각 서비스별 전환 계획을 구체적으로 수립합니다. 전환 일정, 리소스, 역할 등을 명확히 정의합니다.
  • 단계별 전환 계획: 전환 단계를 세분화하고, 각 단계별 목표와 결과물을 정의합니다.
  • 롤백 전략: 전환 실패에 대비한 롤백 전략을 준비합니다.

• 마이크로서비스 개발: 설계된 API 및 데이터 모델을 기반으로 각 마이크로서비스를 개발합니다.
  • 기술 스택 선택: 각 서비스에 적합한 개발 언어, 프레임워크, 데이터 저장소 등을 선택합니다.
  • 테스트 자동화: 단위 테스트, 통합 테스트, 시스템 테스트 등 다양한 테스트를 자동화합니다.

• 컨테이너화 및 오케스트레이션: Docker, Kubernetes 등을 사용하여 마이크로서비스를 컨테이너화하고 배포 및 관리를 자동화합니다.
  • 컨테이너 이미지 관리: 컨테이너 이미지를 체계적으로 관리합니다.
  • 자동 배포 파이프라인: CI/CD 파이프라인을 구축하여 지속적인 통합 및 배포를 자동화합니다.

• API 게이트웨이 구축: 서비스 간 통신을 관리하고 보안을 강화하는 API 게이트웨이를 구축합니다.
  • 라우팅 및 로드 밸런싱: 요청을 적절한 서비스로 라우팅하고, 트래픽을 분산합니다.
  • 인증 및 인가: API 보안을 강화하고, 접근 권한을 관리합니다.

• 분산 시스템 모니터링: 분산 환경에 적합한 모니터링 시스템을 구축합니다.
  • 서비스 상태 모니터링: 각 서비스의 CPU, 메모리, 디스크 사용량 등을 모니터링합니다.
  • 성능 모니터링: 서비스 응답 시간, 처리량 등을 모니터링합니다.
  • 오류 모니터링: 서비스에서 발생하는 오류를 감지하고 알림을 제공합니다.

• 분산 로깅 시스템: 모든 서비스에서 발생하는 로그를 중앙에서 관리할 수 있는 시스템을 구축합니다.
  • 로그 수집 및 분석: 로그를 수집하고 분석하여 문제 발생 시 빠르게 원인을 파악합니다.
  • 로그 추적: 서비스 간 호출 흐름을 추적하여 문제 발생 원인을 분석합니다.

• Alert 시스템 구축: 문제 발생 시 담당자에게 알림을 보내는 시스템을 구축합니다.

• 피드백 반영: 모니터링 데이터 및 사용자 피드백을 기반으로 MSA 아키텍처를 지속적으로 개선합니다.
  • 성능 개선: 서비스 성능을 개선하고, 병목 현상을 해결합니다.
  • 확장성 개선: 트래픽 증가에 대한 확장성을 개선합니다.
  • 보안 강화: 보안 취약점을 개선하고, 보안 위협에 대응합니다.

• MSA 운영: 마이크로서비스 시스템을 안정적으로 운영합니다.
  • 장애 복구: 장애 발생 시 빠른 복구 전략을 수립하고 실행합니다.
  • 시스템 업데이트: 시스템 및 서비스를 지속적으로 업데이트합니다.
  • 보안 관리: 보안 취약점을 지속적으로 관리하고 보안 위협에 대응합니다.

• 조직 문화 변화: MSA는 팀 자율성과 책임을 강조하므로, 조직 문화 변화가 필수적입니다.
• 기술 스택 및 도구: MSA에 적합한 기술 스택 및 도구를 선택하고, 팀의 숙련도를 높여야 합니다.
• 커뮤니케이션 및 협업: 서비스가 분산되면 팀 간 커뮤니케이션과 협업이 더욱 중요해집니다.
• 지속적인 학습: MSA 관련 기술 및 지식을 지속적으로 학습하고 공유해야 합니다.

MSA 전환은 복잡하고 어려운 여정이지만, 체계적인 계획과 단계별 접근, 그리고 지속적인 개선 노력을 통해 성공적으로 수행할 수 있습니다.

이 장에서 제시한 전략과 단계별 가이드를 통해, 여러분의 시스템에 최적화된 MSA 아키텍처를 구축하고, 비즈니스 목표를 성공적으로 달성하시기를 바랍니다.

다음 장에서는 MSA 전환 시 발생할 수 있는 문제점과 해결 방안에 대해 더 자세히 알아보겠습니다.