기존의 모놀리식 애플리케이션을 마이크로서비스 구조로 변경하기 전에 신중하게 고려해야 합니다. 전환 시기를 잘못 판단하면 경쟁에서 뒤쳐질 수 있습니다.
최근 몇 년 동안 모놀리식 아키텍처에서 마이크로서비스 아키텍처로의 전환이 소프트웨어 개발 분야에서 큰 관심을 받고 있습니다. 기업들이 애플리케이션의 확장성과 유연성을 향상시키고자 함에 따라, 모놀리식 구조에서 벗어나 마이크로서비스 아키텍처를 채택하는 경향이 늘어나고 있습니다. 그렇다면 이러한 변화는 정확히 무엇을 의미하며, 조직에게 왜 올바른 선택이 될 수 있을까요?
본 글에서는 모놀리식, 다계층, 그리고 마이크로서비스 아키텍처 간의 차이점을 분석하고, 마이크로서비스 아키텍처로의 전환 시기와 방법에 대한 지침을 제공하고자 합니다.
자, 함께 살펴보시죠! 😀
모놀리식 아키텍처란 무엇인가?
모놀리식 아키텍처는 전체 애플리케이션이 하나의 독립된 단위로 구축되는 소프트웨어 설계 방식입니다. 이 구조에서는 사용자 인터페이스, 비즈니스 로직, 데이터 저장소를 포함한 모든 애플리케이션 구성 요소가 단일 코드베이스로 통합됩니다.
장점 👍
- 단순성: 모놀리식 아키텍처는 이해하기 쉽고 작업하기 용이합니다.
- 간편한 배포: 단일 단위로 구성되어 있어 배포 절차가 간단합니다.
- 성능 향상: 내부 구성 요소 간 통신이 빨라 전반적인 성능이 향상됩니다.
- 비용 절감: 일반적으로 다른 아키텍처에 비해 개발 비용이 저렴할 수 있습니다.
- 익숙함: 많은 개발자들이 모놀리식 아키텍처에 익숙하며 선호하는 방식일 수 있습니다.
단점 👎
- 유연성 부족: 한 구성 요소의 변경이 전체 시스템에 영향을 미칠 수 있습니다.
- 확장 어려움: 애플리케이션을 확장하려면 전체 시스템을 확장해야 합니다.
- 높은 유지 보수 비용: 애플리케이션이 커지고 복잡해질수록 유지 관리에 많은 비용과 시간이 소요될 수 있습니다.
- 코드 재사용 제약: 애플리케이션 내 여러 부분에서 코드를 재사용하기 어려울 수 있습니다.
다중 계층 아키텍처란 무엇인가?
다중 계층 아키텍처는 시스템을 여러 계층 또는 레이어로 나누어 구성하는 방식입니다. 이러한 각 계층은 특정 기능을 수행하기 위해 상호작용하며, 시스템의 특정 부분을 담당합니다. 이 아키텍처는 책임 분리를 통해 각 계층이 특정 작업에 집중하도록 합니다. 예를 들어, 일반적인 MVC 애플리케이션의 3계층 구조는 모델 계층이 데이터 소스를 처리하고, 뷰 계층이 프레젠테이션을 담당하며, 컨트롤러가 모델과 뷰 사이에서 매개체 역할을 합니다.
장점 👍
- 강화된 보안: 각 계층이 분리되어 있어 공격자가 중요 데이터나 기능에 접근하기 어렵습니다.
- 향상된 확장성: 각 계층을 독립적으로 확장할 수 있어 사용량 증가에 유연하게 대응할 수 있습니다.
- 개선된 유지 보수: 문제 해결이 용이하며 애플리케이션의 각 부분을 독립적으로 유지보수 및 업데이트할 수 있습니다.
- 높은 유연성: 모듈식 구조로 기능 추가 및 변경이 용이하며, 다른 시스템과의 통합도 간편합니다.
- 코드 재사용성 향상: 계층화된 디자인으로 다른 프레젠테이션 계층에서 동일한 비즈니스 로직 계층을 활용할 수 있습니다.
단점 👎
- 복잡성 증가: 여러 계층으로 인해 시스템 이해와 유지 관리가 복잡해질 수 있습니다.
- 개발 시간 증가: 다계층 구조 구축은 단일 계층 구조보다 시간이 더 소요될 수 있습니다.
- 배포 및 구성 노력 증가: 다계층 시스템의 배포와 구성이 단일 계층보다 더 복잡하고 시간이 걸릴 수 있습니다.
- 하드웨어 및 인프라 요구 사항 증가: 시스템 운영에 더 많은 하드웨어 및 인프라 리소스가 필요할 수 있습니다.
- 테스트 노력 증가: 여러 계층 간의 상호작용으로 인해 테스트가 더 복잡해지고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.
마이크로서비스 아키텍처란 무엇인가?
마이크로서비스 아키텍처는 애플리케이션을 API를 통해 통신하는 작고 독립적인 서비스들로 분할하는 구조입니다.
이 방식을 사용하면 각 서비스를 독립적으로 개발하고 배포할 수 있어 유연성과 확장성이 향상됩니다. 또한 필요에 따라 서비스 규모를 쉽게 조정할 수 있습니다. 따라서 마이크로서비스 아키텍처는 클라우드 기반 환경에 특히 적합하며, 필요에 따라 리소스를 빠르게 할당하고 해제할 수 있습니다.
장점 👍
- 확장성: 각 서비스를 독립적으로 확장할 수 있어 필요에 따라 특정 부분만 확장 가능합니다.
- 복원력: 한 서비스에 문제가 발생해도 다른 서비스는 정상적으로 작동할 수 있어 전체 애플리케이션의 안정성이 향상됩니다.
- 모듈성: 각 서비스를 독립적으로 개발, 테스트 및 배포할 수 있어 유지 관리가 용이합니다.
- 유연성: 다양한 서비스에 서로 다른 기술 스택을 사용할 수 있어 각 작업에 최적의 도구를 선택할 수 있습니다.
- 간편한 배포: 각 서비스를 개별적으로 배포할 수 있어 새 버전을 쉽게 적용할 수 있습니다.
단점 👎
- 복잡성 증가: 여러 독립 서비스를 관리하는 것이 복잡할 수 있습니다.
- 높은 리소스 요구 사항: 여러 서비스를 실행하려면 더 많은 리소스와 인프라가 필요할 수 있습니다.
- 통신 오버헤드 증가: 서비스 간 통신에 API가 필요하며, 이로 인해 추가적인 오버헤드가 발생할 수 있습니다.
- 테스트 및 배포 복잡성 증가: 여러 서비스를 테스트하고 배포하는 과정이 복잡할 수 있습니다.
모놀리식 vs 다중 계층 vs 마이크로서비스
다음은 각 아키텍처의 주요 차이점을 요약한 표입니다.
비교 항목 | 모놀리식 아키텍처 | 다중 계층 아키텍처 | 마이크로서비스 아키텍처 |
---|---|---|---|
복잡성 | 가장 단순 | 중간 | 가장 복잡 |
네트워크 트래픽 | 최소 | 최소 (동일 네트워크 내) | 최대 |
개발 시간 | 짧음 | 모놀리식보다 김 | 다계층보다 김 |
코드 재사용성 | 낮음 | 높음 | 최소 |
DevOps 의존성 | 낮음 | 낮음 | 높음 |
글로벌 테스트 및 디버깅 | 쉬움 | 쉬움 | 어려움 |
확장성 | 낮음 | 중간 | 높음 |
배포 시간 | 짧음 | 김 | 짧음 |
유지보수 및 업데이트 | 낮음 | 중간 | 높음 |
출시 시간 | 느림 | 느림 | 빠름 |
내결함성 | 낮음 | 낮음 | 높음 |
모듈화 수준 | 낮음 | 중간 | 높음 |
배포 독립성 수준 | 낮음 | 낮음 | 높음 |
모놀리식, 다중 계층 및 마이크로서비스 아키텍처 비교
모놀리식에서 마이크로서비스로: 전환하기에 적절한 시기
모놀리식 아키텍처에서 마이크로서비스 아키텍처로 전환하는 시기는 애플리케이션의 특정 요구 사항과 목표에 따라 결정해야 합니다. 따라서 이 질문에 대한 단일 정답은 없습니다. 전환 여부를 결정할 때 다음과 같은 요소를 고려해야 합니다.
- 애플리케이션의 크기 및 복잡성: 마이크로서비스 아키텍처는 상호 연결된 구성 요소가 많은 복잡한 애플리케이션의 개발 및 유지 관리를 더 용이하게 만들 수 있습니다. 반면, 애플리케이션이 비교적 작고 단순하다면 모놀리식 아키텍처로도 충분할 수 있습니다.
- 필요한 확장 수준: 변화하는 요구 사항에 맞춰 빠르고 쉽게 애플리케이션을 확장해야 하는 경우, 마이크로서비스 아키텍처가 더 나은 선택일 수 있습니다. 각 서비스를 독립적으로 확장할 수 있기 때문입니다.
- 필요한 유연성 수준: 전체 애플리케이션에 영향을 주지 않고 개별 구성 요소를 수정하거나 업데이트할 수 있어야 한다면, 마이크로서비스 아키텍처가 적합합니다. 각 서비스를 독립적으로 개발, 테스트 및 배포할 수 있습니다.
- 개발 및 유지 관리에 필요한 리소스: 마이크로서비스 아키텍처를 개발하고 유지 관리할 기술과 리소스를 갖춘 대규모 팀이 있다면 적합할 수 있습니다. 반면, 팀 규모가 작거나 필요한 기술이 부족하다면 모놀리식 아키텍처가 더 관리하기 용이할 수 있습니다.
모놀리식에서 마이크로서비스로: 성공적인 여정
결론적으로, 모놀리식에서 마이크로서비스 아키텍처로의 전환 결정은 애플리케이션의 구체적인 요구사항과 목표를 바탕으로 이루어져야 합니다. 각 아키텍처 스타일의 장단점을 신중히 평가하고 애플리케이션에 가장 적합한 선택을 해야 합니다.
대기업들이 이러한 전환 결정을 내리는 과정에 대한 실제 사례 연구를 통해 알아보겠습니다. 아마존과 넷플릭스의 사례를 통해 이들이 어떻게 적절한 전환 시기를 판단했는지 살펴봅시다.
아마존 사례 연구
아마존은 원래 웹사이트에 모놀리식 아키텍처를 사용했던 대표적인 소매업체입니다. 하지만 코드 기반이 커지고 플랫폼에서 작업하는 개발자 수가 증가하면서, 의존성을 관리하고 플랫폼을 변경하거나 업데이트하는 것이 점점 더 어려워졌습니다. 이러한 문제는 개발 지연과 코딩 문제로 이어졌고, 빠르게 성장하는 고객 기반의 요구 사항을 충족하기 위해 플랫폼을 확장하는 데 어려움을 겪었습니다.
이러한 문제점을 해결하기 위해 아마존은 모놀리식 애플리케이션을 작고 독립적으로 실행되는 서비스 단위로 분할했습니다. 소스 코드를 분석하고, 각 기능적 목적을 수행하는 코드 단위를 추출하여 웹 서비스 인터페이스로 감싸고, 각 서비스의 소유권을 개발팀에 할당하는 과정을 거쳤습니다.
마이크로서비스 접근 방식을 통해 아마존은 플랫폼을 쉽게 변경하고 업데이트할 수 있게 되었으며, 필요에 따라 특정 구성 요소를 확장할 수 있게 되었습니다. 전환 과정에서 어려움도 있었지만, 마이크로서비스 아키텍처의 이점은 매우 컸습니다. 현재 아마존의 전자 상거래 플랫폼은 매일 25억 건 이상의 제품 검색을 처리하며, 수십만 명의 판매자가 제공하는 수백만 개의 제품을 포함하고 있습니다.
넷플릭스 사례 연구
넷플릭스는 오늘날 전 세계적으로 유명한 기업입니다. 190개국에서 서비스를 제공하고 있으며, 2022년 현재 2억 2,300만 명 이상의 유료 구독자를 보유하고 있습니다.
2008년, 넷플릭스는 심각한 데이터베이스 손상으로 인해 3일 동안 서비스 장애를 겪었습니다. 이를 계기로 넷플릭스는 모놀리식 구조의 단일 실패 지점 문제를 인지하게 되었습니다. 이후 아마존 웹 서비스를 활용하여 모놀리식 구조에서 클라우드 기반 마이크로서비스 아키텍처로 점진적으로 전환했습니다.
넷플릭스는 고객 대면 및 비고객 대면 애플리케이션을 마이그레이션하는 데 수년이 걸렸습니다. 그러나 그 결과는 매우 긍정적이었습니다. 2008년에서 2015년 사이에 회사의 월간 시청 시간이 1000배나 급증하며 높은 수익을 창출했습니다.
애플리케이션을 모놀리식에서 마이크로서비스 아키텍처로 수동 마이그레이션하는 방법
애플리케이션을 모놀리식에서 마이크로서비스 아키텍처로 수동으로 전환하기 위해 수행할 수 있는 단계는 다음과 같습니다.
모놀리식 아키텍처에서 마이크로서비스 아키텍처로의 전환은 복잡하고 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 성공적인 마이그레이션을 위해서는 신중한 계획과 실행이 중요합니다.
모놀리식에서 마이크로서비스로의 마이그레이션을 위한 유용한 도구
모놀리식 애플리케이션을 마이크로서비스로 분해하는 데 도움이 되는 여러 도구가 있습니다. 예를 들어, IBM의 Mono2Micro, Decomposition Tool, Decomposer 등이 분해 프로세스에 널리 사용되는 도구입니다.
이러한 도구는 마이크로서비스를 식별하고 코드를 리팩터링하는 데 도움이 되는 자동 또는 반자동 메커니즘을 제공합니다. 또한 마이크로서비스를 호스팅하는 데 필요한 인프라를 설정하고 관리하는 데에도 유용합니다.
모놀리식에서 마이크로서비스로의 마이그레이션을 위한 자동 분해: 미래 트렌드
최근 인공지능과 머신러닝의 발전은 기존의 작업 방식에 큰 변화를 가져오고 있습니다. 컴퓨터가 복잡한 모놀리식 시스템을 마이크로서비스로 분해하는 작업을 수행할 수 있다면 어떨까요?
AI를 활용하여 모놀리식 애플리케이션을 마이크로서비스로 자동 분해하는 것은 편리해 보이지만, 아직 해결해야 할 과제가 많습니다. 그래서 이 분야에 대한 연구는 아직 초기 단계에 머물러 있습니다.
Abdullah et al.은 웹 애플리케이션을 마이크로서비스로 자동 분해하기 위한 비지도 학습 접근 방식을 제안했습니다. 다음 개념도는 자동 분해 프로세스의 전반적인 과정을 보여줍니다.
출처: Abdullah, M., Iqbal, W., & Erradi, A. (2019). 웹 애플리케이션을 마이크로서비스로 자동 분해하기 위한 비지도 학습 접근 방식. 시스템 및 소프트웨어 저널, 151, 243-257.
자동 분해 프로세스는 다음 세 가지 단계를 따릅니다.
1단계: 액세스 URI 로그 수집
웹사이트의 각 웹페이지에는 고유한 URI(Uniform Resource Identifier)가 있습니다. 웹 서버는 이러한 URI에 대한 액세스 로그(예: 응답 시간 및 문서 크기)를 보관합니다. 첫 번째 단계는 이러한 액세스 로그를 수집하는 것입니다.
2단계: 클러스터링 ML 알고리즘 적용
클러스터링 알고리즘은 데이터 포인트의 집합이 주어지면 유사한 특성을 가진 데이터 포인트를 K개의 클러스터로 묶는 비지도 머신러닝 기법입니다. 기록된 액세스 로그 데이터와 함께 사용하면, 클러스터링 알고리즘은 유사한 액세스 시간과 응답 문서 크기를 가진 URI 클러스터를 생성합니다.
3단계: 클러스터를 마이크로서비스로 배포
URI의 각 클러스터에 대해 마이크로서비스를 만들 수 있으며, 이러한 마이크로서비스는 클라우드 인프라에 배포할 수 있습니다.
참고: 이 자동 분해 기술은 모놀리식 웹 애플리케이션에만 해당되며, 최신 기술 동향에 대한 아이디어를 제공하기 위한 것입니다.
모놀리식에서 마이크로서비스 아키텍처로 마이그레이션하는 모범 사례
모놀리식 아키텍처에서 마이크로서비스 아키텍처로 전환할 때 따라야 할 몇 가지 모범 사례는 다음과 같습니다.
- 작게 시작: 애플리케이션의 작은 부분을 마이크로서비스 아키텍처로 옮기는 것으로 시작하는 것이 좋습니다. 이를 통해 전체 애플리케이션을 변경하기 전에 프로세스에서 배우고 필요한 조정을 할 수 있습니다.
- 올바른 마이크로서비스 식별: 애플리케이션의 비즈니스 기능을 신중하게 식별하고 독립적인 마이크로서비스로 구현할 수 있는지 확인해야 합니다.
- 명확한 인터페이스 설계: 마이크로서비스 간의 인터페이스를 잘 정의하고 사용하기 쉽게 설계해야 합니다. 이는 개발 및 유지 관리를 용이하게 만듭니다.
- 컨테이너 사용: 컨테이너를 사용하면 마이크로서비스와 해당 종속성을 하나의 자체 포함된 단위로 패키징하여 더 쉽게 배포하고 관리할 수 있습니다.
- 마이크로서비스 친화적인 인프라 사용: 마이크로서비스 아키텍처는 서비스 메시, API 게이트웨이, 분산 추적 등과 같은 기술을 활용하여 증가된 트래픽과 복잡성을 처리할 수 있는 인프라를 필요로 합니다.
- 철저한 테스트: 마이크로서비스를 철저히 테스트하여 제대로 작동하는지 확인하고, 서비스 간 인터페이스가 올바르게 작동하는지 확인해야 합니다.
- 마이크로서비스 모니터링 및 관리: 마이크로서비스의 성능과 상태를 모니터링하고 문제가 발생할 경우 적절한 조치를 취하는 것이 중요합니다. 로그 분석, 성능 모니터링, 오류 추적 등의 도구를 사용해야 합니다.
신중한 계획과 실행은 성공적인 마이그레이션의 핵심입니다. 이러한 모범 사례를 따르면 마이그레이션을 원활하게 진행하고 목표를 달성할 수 있습니다.
결론
마이크로서비스 아키텍처는 현대 클라우드 컴퓨팅 시대에 가장 유연하고 확장성이 뛰어난 아키텍처 중 하나입니다. 필요에 따라 애플리케이션의 특정 부분을 확장하고, 전체 애플리케이션에 영향을 주지 않고 각 서비스를 수정하거나 업데이트할 수 있습니다. 그러나 개발과 유지 관리가 더 복잡할 수 있습니다.
궁극적으로 아키텍처 스타일의 선택은 애플리케이션의 특정 요구 사항과 목표에 따라 결정해야 합니다. 애플리케이션의 크기와 복잡성, 필요한 확장성 및 유연성 수준, 개발 및 유지 관리에 사용할 수 있는 리소스 등을 고려해야 합니다.