이제 나도 MSA 전문가: 개념부터 실무까지

마이크로서비스 아키텍처(MSA)는 서비스의 독립성과 자율성을 극대화하여 유연하고 확장 가능한 시스템을 구축하는 데 효과적인 방식입니다. 하지만 MSA 환경에서 데이터 관리는 복잡성과 어려움을 수반하며, 시스템 전체의 안정성과 일관성을 유지하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 데이터 관리를 제대로 수행하지 못하면 MSA의 장점을 제대로 누릴 수 없을 뿐만 아니라, 오히려 시스템의 복잡도를 증가시키고 오류 발생 가능성을 높일 수 있습니다.

MSA에서 데이터 관리가 중요한 이유는 각 서비스가 독립적으로 운영되고 데이터를 소유하기 때문입니다. 모놀리식 아키텍처에서는 단일 데이터베이스를 공유하며 데이터 일관성을 관리하는 것이 비교적 용이했습니다. 하지만 MSA에서는 각 서비스가 자신만의 데이터베이스를 가지고, 데이터의 소유권과 관리 책임이 분산됩니다. 이로 인해 데이터 일관성을 유지하고, 여러 서비스에 걸쳐 데이터를 조작하는 트랜잭션을 관리하는 것이 훨씬 더 어려워집니다.

이러한 어려움을 극복하기 위해 MSA에서는 다양한 데이터 관리 패턴과 전략이 필요합니다.

첫째, 서비스별 데이터베이스 전략은 각 서비스가 독립적인 데이터베이스를 가지고 데이터의 소유권을 명확히 합니다. 서비스 간의 결합도를 낮추고 각 서비스의 자율성을 보장하는 데 효과적이지만, 여러 서비스에 걸친 데이터 조회나 트랜잭션을 처리하는 데 추가적인 고려가 필요합니다. 예를 들어, 여러 서비스에 걸쳐 있는 데이터를 조회하려면 각 서비스의 API를 호출하여 데이터를 통합하는 과정이 필요합니다. 이러한 과정은 성능 저하나 복잡성 증가로 이어질 수 있습니다.

둘째, CQRS(Command Query Responsibility Segregation) 패턴은 쓰기(Command) 작업과 읽기(Query) 작업을 분리하여 성능을 향상시키고 복잡성을 관리하는 데 도움을 줍니다. 쓰기 작업은 주로 데이터베이스에 데이터를 변경하는 작업이며, 읽기 작업은 데이터베이스에서 데이터를 가져오는 작업입니다. CQRS 패턴은 이러한 두 가지 작업을 분리함으로써 읽기 작업의 성능을 최적화하고, 쓰기 작업에 대한 복잡성을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 읽기 작업에 필요한 데이터를 별도의 읽기 전용 데이터베이스에 저장하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

셋째, 분산 트랜잭션은 여러 서비스에 걸쳐 있는 트랜잭션을 일관성 있게 관리하는 데 사용됩니다. MSA 환경에서는 하나의 트랜잭션이 여러 서비스의 데이터베이스를 변경해야 하는 경우가 많습니다. 이러한 상황에서 트랜잭션의 원자성, 일관성, 격리성, 지속성(ACID)을 보장하는 것이 매우 중요합니다. 분산 트랜잭션은 2단계 커밋(Two-Phase Commit), 사가(Saga) 패턴과 같은 다양한 기술을 사용하여 구현할 수 있으며, 각 기술은 장단점이 있습니다. 예를 들어, 2단계 커밋은 모든 서비스가 트랜잭션을 성공적으로 처리해야만 트랜잭션을 완료하는 방식이므로 일관성을 보장하는 데 유리하지만, 성능 저하와 시스템 장애에 대한 복잡성이 증가할 수 있습니다. 반면 사가 패턴은 각 서비스가 트랜잭션을 부분적으로 완료하고, 필요한 경우 보상 트랜잭션을 수행하여 전체 트랜잭션을 관리하는 방식이므로 성능 면에서 유리하지만, 구현이 복잡하고 일관성 관리가 어려울 수 있습니다.

결론적으로 MSA에서 데이터 관리는 시스템의 안정성과 일관성을 유지하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 서비스별 데이터베이스 전략을 통해 서비스의 독립성을 확보하고, CQRS 패턴을 통해 읽기 및 쓰기 성능을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 분산 트랜잭션을 통해 여러 서비스에 걸친 데이터 변경을 일관성 있게 관리할 수 있습니다. 하지만 이러한 기술들은 각각의 장단점을 가지고 있으므로, 시스템의 요구사항과 특성에 맞게 적절한 전략을 선택하고 구현하는 것이 중요합니다. MSA 환경에서 데이터 관리 문제를 해결하는 과정은 시스템의 복잡성을 줄이고, MSA의 장점을 극대화하는 데 필수적입니다.