이제 나도 MSA 전문가: 개념부터 실무까지

마이크로 서비스 아키텍처(MSA)에서 서비스별 데이터베이스 전략은 단순한 선택 사항이 아닌, MSA의 본질적인 가치를 실현하기 위한 필수적인 요소입니다. 전통적인 모놀리식 아키텍처에서는 하나의 데이터베이스를 공유하며 모든 서비스가 이 데이터베이스에 접근하고 수정했습니다. 그러나 MSA에서는 각 서비스가 고유한 데이터베이스를 소유하고 관리하는 것이 일반적입니다. 이러한 변화는 단순히 기술적인 분리를 넘어, 서비스의 자율성과 독립성을 극대화하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

MSA에서 데이터를 분산해야 하는 이유는 다음과 같습니다.

첫째, 강한 결합(Tight Coupling) 해소입니다. 모놀리식 환경에서는 모든 서비스가 하나의 데이터베이스에 종속되어, 작은 변경에도 시스템 전체에 영향을 미칠 수 있습니다. 이는 서비스 간의 강한 결합을 초래하며, 각 서비스의 독립적인 배포와 확장을 어렵게 만듭니다. 서비스별 데이터베이스는 이러한 종속성을 끊고 각 서비스가 자신만의 데이터 모델과 기술 스택을 자유롭게 선택할 수 있도록 합니다.

둘째, 데이터 일관성 및 무결성 유지의 어려움입니다. 모놀리식 환경에서 데이터베이스는 모든 서비스의 변경 사항을 반영해야 합니다. 각 서비스가 동시에 데이터베이스를 변경하려고 시도할 때 일관성 및 무결성 문제가 발생하기 쉽습니다. 서비스별 데이터베이스는 각 서비스가 자신만의 데이터 무결성을 책임지도록 함으로써 이러한 문제를 완화합니다.

셋째, 기술 다양성 확보입니다. 각 서비스는 자신에게 가장 적합한 데이터베이스 기술을 선택할 수 있습니다. 예를 들어, 일부 서비스는 관계형 데이터베이스(RDBMS)를 선호할 수 있는 반면, 다른 서비스는 NoSQL 데이터베이스를 선택할 수 있습니다. 이러한 유연성은 특정 서비스의 요구 사항에 맞게 최적화된 데이터 솔루션을 구현할 수 있도록 합니다.

넷째, 장애 격리입니다. 모놀리식 환경에서는 데이터베이스 장애가 전체 시스템 장애로 이어질 수 있습니다. 반면, MSA에서는 서비스별 데이터베이스를 사용하면 하나의 서비스 데이터베이스 장애가 다른 서비스에 미치는 영향을 최소화할 수 있습니다.

MSA 환경에서 데이터는 여러 서비스에 분산되어 있으므로, 여러 서비스에 걸쳐 데이터를 조회하는 과정은 필연적으로 복잡성을 수반합니다. 기본적인 해결책은 각 서비스의 API를 호출하여 데이터를 통합하는 것이지만, 이는 다양한 문제점을 야기할 수 있습니다. 이러한 문제점과 함께 언급된 해결책들을 더 자세히 살펴보겠습니다.

• API 호출 오버헤드: 여러 서비스에 대한 API 호출은 필연적으로 네트워크 지연, 직렬화/역직렬화, 요청 처리 시간 등의 오버헤드를 발생시킵니다. 특히 서비스 간의 의존성이 복잡하게 얽혀있을수록, 즉 서비스 A가 B를 호출하고, B가 C를 호출하는 식으로 연쇄적인 호출이 발생할 경우, 전체 응답 시간은 급격하게 증가할 수 있습니다.
  • 네트워크 환경: 불안정한 네트워크 환경에서는 API 호출의 실패 가능성이 높아지고, 재시도 로직이 추가될 경우 오버헤드는 더욱 커집니다.
  • 서비스 처리 시간: 각 서비스의 처리 시간이 길어질 경우, 전체 응답 시간은 해당 시간만큼 더 늘어납니다.
  • 동시성: 여러 사용자가 동시에 요청할 경우, 각 서비스의 부하가 증가하고 응답 시간이 더욱 지연될 수 있습니다.

• 데이터 통합 복잡성: 각 서비스에서 제공하는 데이터는 서로 다른 형식과 구조를 가질 수 있습니다. 따라서 여러 API로부터 받은 데이터를 클라이언트가 요구하는 형식으로 통합하고 결합하는 것은 복잡한 작업이 될 수 있습니다. 또한, 데이터 불일치나 누락과 같은 오류를 처리하는 로직도 필요합니다.
  • 데이터 정합성: 데이터 통합 과정에서 데이터의 유효성을 검증하고, 불필요한 데이터는 제거해야 합니다.
  • 변환 로직: 다양한 데이터 형식을 클라이언트가 요구하는 형식으로 변환하는 로직이 필요합니다. 이는 복잡하고 오류가 발생하기 쉬운 작업입니다.
  • 에러 처리: API 호출 실패, 데이터 누락, 데이터 불일치 등의 에러를 처리하는 로직이 필요합니다.

• 데이터 일관성 문제: 여러 서비스에서 데이터를 조회하는 과정에서 데이터가 변경될 수 있습니다. 예를 들어, 사용자 서비스에서 데이터를 가져오는 동안 주문 서비스에서 해당 사용자의 주문 내역이 변경될 경우, 조회된 데이터의 일관성이 깨질 수 있습니다.
  • 데이터 변경 시점: 데이터 변경 시점에 대한 고려가 필요합니다. 특히 여러 서비스에서 동시에 데이터가 변경될 가능성이 있다면, 데이터 일관성을 유지하기 위한 추가적인 조치가 필요합니다.
  • 데이터 동기화: 데이터 일관성을 보장하기 위해 여러 서비스 간에 데이터를 동기화하는 방법을 고려해야 합니다. 이는 실시간 동기화, 배치 동기화 등 다양한 방법이 있을 수 있습니다.
  • 최종 일관성: 데이터 불일치가 발생할 수 있는 상황에서, 최종적으로 일관성을 유지하는 것을 목표로 하는 전략을 고려할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 불일치가 발생하더라도 일정 시간이 지난 후에는 데이터 일관성을 맞추는 것을 목표로 할 수 있습니다.

• API 게이트웨이: API 게이트웨이는 클라이언트 요청을 받아 여러 서비스에 대한 API 호출을 처리하고 결과를 클라이언트에 반환하는 역할을 합니다. 이를 통해 클라이언트는 여러 API 호출을 직접 수행할 필요 없이 하나의 진입점을 통해 데이터를 얻을 수 있습니다. API 게이트웨이는 데이터 통합을 위한 로직을 포함할 수도 있습니다.
  • 클라이언트는 여러 API를 직접 호출할 필요 없이 API 게이트웨이 하나만 호출하면 됩니다.
  • API 게이트웨이는 데이터 통합 및 변환 로직을 처리하여 클라이언트의 복잡성을 줄일 수 있습니다.
  • API 게이트웨이는 보안, 인증, 라우팅, 로깅 등 다양한 기능을 제공할 수 있습니다.
  • API 게이트웨이는 중앙 집중화된 컴포넌트이므로, 장애에 대한 대비가 필요합니다.
  • API 게이트웨이에 너무 많은 로직이 집중되면 성능 병목 현상이 발생할 수 있습니다.

• BFF(Backend for Frontend): BFF는 특정 클라이언트(웹, 모바일 등)에 맞춤화된 API를 제공하는 레이어입니다. BFF는 여러 서비스로부터 데이터를 가져와 클라이언트가 필요한 형태로 결합하여 제공합니다. 이를 통해 클라이언트 측의 복잡성을 줄일 수 있습니다.
  • 각 클라이언트의 요구 사항에 맞춰 데이터를 최적화하여 제공할 수 있습니다.
  • 클라이언트 측의 복잡성을 줄이고, 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.
  • 클라이언트 변경에 대한 유연성을 높일 수 있습니다.
  • BFF는 각 클라이언트마다 별도로 개발 및 유지보수해야 하므로, 개발 비용이 증가할 수 있습니다.
  • BFF는 추가적인 레이어이므로, 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.

• CQRS(Command Query Responsibility Segregation): CQRS는 읽기 작업과 쓰기 작업을 분리하는 아키텍처 패턴입니다. 읽기 작업을 위해 최적화된 데이터 모델을 사용하고, 읽기 전용 데이터베이스를 활용하여 조회 성능을 향상시킬 수 있습니다.
  • 읽기 작업에 최적화된 데이터 모델을 사용하여 조회 성능을 향상시킬 수 있습니다.
  • 쓰기 작업과 읽기 작업을 분리함으로써, 각 작업에 맞는 기술을 적용할 수 있습니다.
  • CQRS는 복잡한 아키텍처이므로, 학습 곡선이 높습니다.
  • 쓰기 작업과 읽기 작업 간의 데이터 일관성을 유지하기 위한 추가적인 고려가 필요합니다.

• 데이터 복제: 일부 경우에서는 데이터를 여러 데이터베이스에 복제하여 조회 성능을 향상시킬 수 있습니다. 하지만 복제된 데이터의 일관성을 유지하기 위한 추가적인 고려가 필요합니다.
  • 데이터 접근 시간을 단축하여 조회 성능을 향상시킬 수 있습니다.
  • 데이터 가용성을 높일 수 있습니다.
  • 데이터 복제는 데이터 일관성을 유지하기 위한 추가적인 노력이 필요합니다.
  • 데이터 복제는 스토리지 공간을 증가시킵니다.
  • 데이터 복제는 데이터 동기화 비용이 발생합니다.

트랜잭션 처리: 분산 환경에서 여러 서비스에 걸친 트랜잭션을 처리하는 것은 매우 어려운 문제입니다. 전통적인 ACID(원자성, 일관성, 고립성, 지속성) 트랜잭션은 분산 환경에서 구현하기가 어렵습니다. 따라서 다음과 같은 분산 트랜잭션 처리 방법을 고려해야 합니다.

• Saga 패턴: Saga 패턴은 여러 로컬 트랜잭션을 연결하여 분산 트랜잭션을 처리하는 방식입니다. 각 로컬 트랜잭션은 특정 서비스의 데이터베이스에서 수행되며, 트랜잭션 실패 시 보상 트랜잭션을 통해 변경 사항을 롤백합니다. Saga 패턴은 복잡하지만, 데이터 일관성을 보장할 수 있습니다.
• Two-Phase Commit(2PC): 2PC는 분산 트랜잭션의 원자성을 보장하는 프로토콜입니다. 하지만 2PC는 성능 저하 및 장애에 대한 취약성과 같은 문제가 있습니다.
• Best-Effort 1PC: Best-Effort 1PC는 2PC의 대안으로, 최선을 다해 트랜잭션을 처리하지만 데이터 일관성을 보장하지는 않습니다.

분산 데이터 환경은 성능 저하 및 복잡성 증가와 같은 문제점을 야기할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 전략을 고려해야 합니다.

• 캐싱: 캐싱은 데이터 액세스 성능을 향상시키는 데 효과적인 방법입니다. 자주 액세스하는 데이터를 캐시에 저장하면 데이터베이스에 직접 액세스하는 횟수를 줄일 수 있습니다.
• 비동기 처리: 데이터 처리 작업을 비동기적으로 수행하면 사용자 요청에 대한 응답 시간을 단축할 수 있습니다. 비동기 처리는 메시지 큐를 사용하여 구현할 수 있습니다.
• 데이터베이스 최적화: 각 서비스의 데이터베이스를 효율적으로 구성하고 쿼리 성능을 최적화해야 합니다.
• 모니터링 및 로깅: 시스템의 성능과 상태를 지속적으로 모니터링하고 로깅하여 문제 발생 시 신속하게 대응할 수 있도록 해야 합니다.

MSA에서 서비스별 데이터베이스 전략은 MSA의 기술적 복잡성을 증가시키지만, 이를 통해 얻는 유연성과 장애 격리는 시스템의 장기적 생존을 보장합니다. 하지만 분산 데이터 환경은 데이터 조회, 트랜잭션 처리, 성능 및 복잡성 관리와 같은 여러 도전 과제를 안고 있습니다. 이러한 과제들을 해결하기 위해서는 CQRS, Saga, CDC와 같은 패턴으로 체계적으로 해결할 수 있으며,이를 구현하기 위해서는 도메인 경계에 대한 깊은 이해와분산 시스템의 실패 모델 수용이 선행되어야 합니다. 다양한 아키텍처 패턴, 분산 트랜잭션 처리 방법, 성능 최적화 전략 등을 종합적으로 고려해야 합니다. MSA의 진정한 가치는 데이터 분산을 통해 서비스가 독립적으로 진화할 수 있는 토대를 마련하는 데 있습니다.