마이크로서비스 아키텍처에 대한 편견과 오해

마이크로서비스 아키텍처(Microservices Architecture)는 소프트웨어 개발에서 점점 더 많이 채택되고 있는 접근 방식입니다.

마이크로서비스 아키텍처는 분명 매력적인 기술입니다. 작고 독립적인 서비스들이 유기적으로 연결되어 마치 잘 짜인 오케스트라처럼 움직이는 모습은 많은 개발자, 운영자, 그리고 IT 기획자들의 마음을 사로잡습니다. 하지만, 마이크로서비스에 대한 기대가 때로는 과장되거나 잘못된 방향으로 흘러가기도 합니다. 이 장에서는 마이크로서비스를 둘러싼 몇 가지 흔한 오해와 편견을 살펴보고, 그 이면에 숨겨진 현실을 조명해보고자 합니다.

다음은 마이크로서비스 아키텍처에 대한 일반적인 편견과 오해를 정리한 것입니다.

1. ‘마이크로서비스=만능 해결사’라는 과대평가

마이크로서비스가 마치 모든 문제의 해결책인 것처럼 여겨지는 경우가 종종 있습니다. 최신 기술 트렌드라는 이유만으로, 혹은 성능이나 확장성 개선에 대한 막연한 기대감으로 모든 시스템에 마이크로서비스를 적용하려 합니다.

하지만 이는 매우 위험한 생각입니다. 마이크로서비스는 분명 훌륭한 아키텍처 스타일이지만, 모든 상황에 적합한 ‘만능 도구’는 아닙니다.

어떤 시스템에는 모놀리식 아키텍처가 더 적합할 수 있으며, 마이크로서비스가 오히려 시스템을 더 복잡하게 만들 수도 있습니다.

따라서, 특정 프로젝트의 요구사항과 특성을 면밀히 분석하고, 마이크로서비스가 과연 적절한 선택인지 신중하게 판단해야 합니다.

2. 모놀리식 vs 마이크로서비스, 이분법적 사고

마이크로서비스는 모놀리식 아키텍처보다 항상 더 좋다는 이분법적인 사고도 경계해야 합니다.

모놀리식과 마이크로서비스는 각각 장단점이 있으며, 시스템의 복잡성, 규모, 개발팀의 역량 등을 고려하여 적합한 아키텍처를 선택해야 합니다.

모든 상황에 마이크로서비스가 최적의 선택은 아니며, 때로는 모놀리식 아키텍처가 더 나은 대안일 수도 있습니다.

3. 작을수록 좋다는 ‘미니멀리즘’ 함정

마이크로서비스라는 이름 때문에, 서비스는 무조건 작게 만들어야 한다는 오해가 있습니다. 서비스의 크기가 작을수록 더 좋다는 생각에 사로잡혀, 지나치게 세분화된 서비스들을 양산하기도 합니다.

물론, 서비스 크기를 적절히 유지하는 것은 중요합니다. 하지만 지나치게 작은 서비스는 오히려 서비스 간의 복잡한 상호작용을 야기하고, 관리와 배포를 어렵게 만들 수 있습니다.

각 서비스는 명확한 책임과 기능을 가져야 하며, 그 크기는 기능의 범위와 응집도에 따라 결정해야 합니다.

4. 최신 기술에 대한 맹신

마이크로서비스는 항상 최신 기술과 도구를 사용해야 한다는 생각도 경계해야 합니다.

기술 선택은 프로젝트의 요구사항, 팀의 역량, 시스템의 안정성 등을 고려하여 결정해야 합니다. 최신 기술이 항상 최선의 선택은 아니며, 때로는 검증된 기술을 사용하는 것이 더 나은 선택일 수 있습니다.

5. API만 있으면 된다는 ‘인터페이스 만능주의’

마이크로서비스는 API를 통해 통신하므로, API만 잘 정의하면 모든 문제가 해결된다는 생각은 매우 위험합니다.

API는 서비스 간 통신의 한 가지 방법일 뿐입니다.

데이터 일관성, 트랜잭션 관리, 보안, 모니터링 등 다양한 측면을 함께 고려해야 합니다. 서비스 간의 상호작용과 데이터 흐름을 종합적으로 이해하는 것이 중요합니다

6. 팀 역량을 고려하지 않은 무리한 도입

조직의 문화와 구조에 따라 마이크로서비스 아키텍처가 적합하지 않을 수 있습니다. 특히 전통적인 조직에서는 마이크로서비스의 이점을 제대로 활용하기 어려울 수 있습니다.

마이크로서비스 아키텍처는 모든 개발팀에 적합한 것은 아닙니다. 마이크로서비스는 높은 수준의 기술력과 협업 능력을 요구합니다.

팀원들의 숙련도, 분산 시스템에 대한 이해도, 자동화 도구 활용 능력 등이 부족하면 마이크로서비스 도입에 실패할 수 있습니다.

7. 비용 절감에 대한 과장된 기대

마이크로서비스는 작은 서비스들을 독립적으로 배포하므로, 비용이 저렴할 것이라는 기대를 품기도 합니다.

하지만 초기 단계에는 모놀리식 아키텍처에 비해 더 많은 비용이 발생할 수 있습니다.

인프라 구축, 모니터링 시스템 구축, 자동화 도구 구축, 개발자 숙련도 향상 등 초기 투자 비용이 필요하며, 운영 환경을 제대로 고려하지 않으면 비용이 오히려 증가할 수도 있습니다.