MVC -> MSA

MVC에서 MSA로의 마이그레이션은 단순한 아키텍처 변경이 아니라, 시스템 구조 전반을 재설계하는 작업입니다. 이 과정은 기존에 모놀리식 아키텍처로 구성된 시스템을 마이크로서비스 아키텍처(MSA)로 전환하는 작업이기 때문에 많은 요소들이 필요하고, 각 단계에서 신중히 고려해야 할 부분이 많습니다.

1. MSA로의 마이그레이션을 위한 기초 지식

MVC (Model-View-Controller)와 MSA (Microservices Architecture)의 차이

• MVC (Model-View-Controller):

  • 모놀리식 애플리케이션의 한 형태로, 시스템의 모든 기능이 단일 애플리케이션 내에서 동작합니다.
  • 모든 요청은 동기적으로 처리되며, 애플리케이션은 하나의 서버에서 관리됩니다.
  • 장점: 개발 초기에는 빠르게 개발할 수 있고, 배포 및 관리가 단순합니다.
  • 단점: 서비스 간 의존성이 강하고, 시스템이 커질수록 확장성과 유지보수가 어려워집니다.

• MSA (Microservices Architecture):

  • 독립적인 서비스들이 각각 하나의 작은 단위로 존재하고, 각 서비스가 독립적으로 배포되고 운영됩니다.
  • 각 서비스는 독립적으로 동작하며, 비동기적인 메시징이나 REST API를 통해 통신합니다.
  • 장점: 독립적으로 배포하고, 장애가 발생해도 시스템 전체에 영향을 미치지 않으며, 쉽게 확장할 수 있습니다.
  • 단점: 서비스 간 통신이 복잡해지고, 관리 및 모니터링이 어려울 수 있습니다.

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2. MSA로의 마이그레이션 과정

(1) 분석 및 계획 수립

• 기존 시스템 분석: 기존 모놀리식 시스템의 구조를 파악하고, 기능들을 모듈화할 수 있는지 분석합니다.
• 서비스 분리: 기존의 비즈니스 도메인을 기준으로 서비스를 분리합니다. 예를 들어, 주문 관리, 결제 관리, 회원 관리 등 각각의 도메인을 독립적인 서비스로 분리합니다.
• 마이크로서비스 아키텍처 설계: 각 서비스가 독립적으로 동작하면서도 서로 통신할 수 있도록, API나 메시징 시스템(Kafka, RabbitMQ) 등을 활용한 통신 방식을 설계합니다.

(2) 아키텍처 설계 및 기술 스택 선정

• 서비스 간 통신: 서비스 간 통신 방법을 선택합니다. 보통 REST API, gRPC, 메시징 시스템(예: Kafka, RabbitMQ)을 사용합니다.
• 서비스 관리: 각 서비스의 배포, 스케일링, 모니터링을 관리할 수 있는 Kubernetes, Docker와 같은 컨테이너화 기술을 도입합니다.
• 데이터 관리: 각 서비스는 자신만의 데이터베이스를 가지고 있어야 하므로, 데이터베이스 분리 전략을 세워야 합니다.
• CI/CD 파이프라인 설정: 마이크로서비스가 독립적으로 배포되므로, 이를 자동화할 CI/CD 파이프라인을 설정합니다.
• 로그와 모니터링: ELK 스택, Prometheus, Grafana 등을 이용하여 분산 시스템에서 발생하는 로그와 성능을 모니터링합니다.

(3) 서비스 분리 및 마이그레이션

• 각 서비스의 독립성 확보: 기존에 하나의 애플리케이션에서 처리하던 기능들을 각 독립적인 서비스로 나눕니다. 각 서비스는 자신의 비즈니스 로직을 독립적으로 처리합니다.
• 데이터베이스 분리: 기존에 사용하던 단일 데이터베이스를 각 서비스가 독립적으로 관리할 수 있도록 분리합니다.
• API Gateway 설정: 서비스 간의 통신을 중앙에서 관리할 API Gateway를 설정하여, 클라이언트가 각 서비스에 요청을 보낼 수 있도록 합니다. Spring Cloud Gateway, Zuul 등이 사용될 수 있습니다.
• 서비스 간 통합: 마이크로서비스 간 통신을 위해 REST API 또는 메시지 큐(Kafka/RabbitMQ)를 설정하여 서비스를 연결합니다.

(4) 비즈니스 로직과 데이터 마이그레이션

• 기존 비즈니스 로직을 각 서비스로 분리: 기존에 존재하던 비즈니스 로직을 각 도메인에 맞게 각 서비스로 분리합니다. 예를 들어, 주문, 결제, 배송 등 각 도메인 별로 독립적인 서비스를 만듭니다.
• 데이터 마이그레이션: 기존 시스템에서 사용하던 데이터를 각 서비스가 관리할 수 있는 형태로 이전합니다. 데이터베이스를 분리하는 과정에서 데이터를 어떻게 이전할지에 대한 계획이 필요합니다.
• 트랜잭션 관리: 각 서비스가 독립적으로 동작하므로, 분산 트랜잭션을 어떻게 관리할지 고민해야 합니다. 이를 위해 SAGA 패턴이나 이벤트 소싱 등을 고려할 수 있습니다.

(5) 비동기 및 이벤트 기반 통신 도입

• 이벤트 발행 및 구독: 각 서비스가 서로 이벤트를 비동기적으로 주고받을 수 있도록, Kafka, RabbitMQ와 같은 메시징 시스템을 도입합니다. 예를 들어, 주문 서비스가 주문 생성 이벤트를 발행하면 결제 서비스가 이를 구독하여 결제를 처리합니다.
• 이벤트 기반 아키텍처로 전환하면서 SAGA 패턴을 적용하여, 분산된 트랜잭션을 처리할 수 있도록 합니다.

(6) 테스트 및 배포

• 단위 테스트와 통합 테스트: 각 마이크로서비스가 독립적으로 동작하는지 확인하기 위해 단위 테스트와 통합 테스트를 수행합니다.
• CI/CD 파이프라인 구축: 자동화된 빌드와 배포 파이프라인을 구축하여, 각 마이크로서비스가 독립적으로 배포될 수 있도록 합니다.

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3. MSA로의 마이그레이션에 필요한 기술 스택과 도구

1. Spring Boot: 각 마이크로서비스를 독립적으로 개발하고 실행하기 위한 프레임워크.
2. Spring Cloud: 마이크로서비스를 관리하고, 서비스 간 통신을 위한 다양한 도구를 제공합니다. 예) Eureka(서비스 디스커버리), Zuul 또는 Spring Cloud Gateway(API Gateway).
3. Kafka/RabbitMQ: 이벤트 기반 통신을 위한 메시징 시스템.
4. Docker: 각 서비스의 독립적인 컨테이너화를 위한 도구.
5. Kubernetes: 마이크로서비스의 배포 및 관리, 오케스트레이션 도구.
6. JPA/Hibernate: 각 서비스에서 독립적인 데이터베이스를 관리하기 위한 ORM.
7. Prometheus/Grafana: 분산 시스템 모니터링 및 성능 지표를 관리하는 도구.
8. CI/CD 도구: Jenkins, GitLab CI, Travis CI 등을 활용하여 자동화된 빌드 및 배포 파이프라인을 설정.

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4. 주의해야 할 점

1. 서비스 분리의 어려움:

   • 모든 기존 기능을 독립적인 서비스로 나누는 것이 어렵고, 기존의 비즈니스 로직을 잘게 분할하는 작업은 매우 신중하게 진행해야 합니다. 잘못된 분할은 중복된 데이터나 서로 의존적인 서비스를 만들어낼 수 있습니다.

2. 데이터 일관성:

   • 분산된 환경에서는 데이터 일관성을 유지하는 것이 매우 중요합니다. 최종 일관성(Eventual Consistency)을 고려하여 설계해야 합니다. SAGA 패턴과 같은 기술을 활용하여 트랜잭션을 관리하는 방법을 고민해야 합니다.

3. 서비스 간 통신의 복잡성:

   • MSA에서는 서비스 간 통신이 비동기적이거나 REST API로 이루어지며, 이를 처리하는 방식이 복잡해질 수 있습니다. 메시징 시스템을 잘 설계하고, API Gateway를 설정하는 것이 중요합니다.

4. 장애 복원력:

   • 각 서비스가 독립적으로 동작하므로, 장애 복원력이 중요합니다. 장애가 발생했을 때 다른 서비스에 영향을 미치지 않도록 재시도, 큐 시스템, Circuit Breaker 패턴 등을 사용하여 안정성을 확보해야 합니다.

5. 모니터링과 로그 관리:

   • 마이크로서비스 환경에서는 여러 서비스에서 발생하는 로그와 메트릭스를 관리하는 것이 중요합니다. 분산 추적 및 로그 집합을 통해 문제를 빠르게 추적할 수 있도록 해야 합니다.

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결론

MVC에서 MSA로의 마이그레이션은 단순히 아키텍처를 바꾸는 것이 아니라, 서비스의 독립성, 비동기 처리, 분산 트랜잭션 관리 등을 고려한 전체적인 시스템 설계 변경이 필요합니다. 이를 위해 서비스 분리, 메시징 시스템 도입, CI/CD, 모니터링 등 여러 요소들을 적절히 결합하여 단계적으로 시스템을 마이그레이션해야 합니다.

MSA
동기식 요청 기반 아키텍처(MVC)에서 비동기식 이벤트 기반 아키텍처로의 마이그레이션 과정과 이를 위해 필요한 기초 지식과 기반 기술을 스프링 부트(Spring Boot) 기준으로 자세히 설명하겠습니다.

1. 동기식 요청 기반 아키텍처(MVC)에서 비동기식 이벤트 기반 아키텍처로의 마이그레이션

마이그레이션 과정은 기존의 동기식 요청-응답 모델을 비동기적이고 이벤트 기반의 시스템으로 전환하는 작업입니다. 이를 위해서는 기존 시스템에서 이벤트 처리와 비동기 통신을 지원하는 아키텍처로 변경해야 합니다.

마이그레이션 과정 단계

1. 기존 시스템 분석

   • MVC 구조: 기존 시스템에서 컨트롤러, 서비스, 레포지토리 등의 역할을 담당하고 있는 코드 구조를 파악합니다.
   • 동기식 요청-응답: 클라이언트가 요청을 보내면, 서버는 동기적으로 데이터를 처리하고 즉시 응답을 반환하는 구조입니다. 이 구조에서 이벤트 기반 아키텍처로 변환하려면, 각 서비스의 비동기적 처리가 필요합니다.

2. 비동기 이벤트 기반 설계

   • 이벤트 흐름 설계: 시스템에서 발생하는 주요 작업(예: 주문 생성, 결제 완료, 사용자 가입 등)을 이벤트로 정의합니다. 예를 들어, "주문 생성"이라는 이벤트가 발생하면, 해당 이벤트를 구독하는 다른 서비스들이 이를 처리하도록 설계합니다.
   • 이벤트 발행과 소비: 이벤트를 발행하는 Publisher(발행자)와 이벤트를 처리하는 Subscriber(구독자)로 시스템을 구성합니다.
   • 이벤트 메시징 시스템 선택: 이벤트 메시징을 위한 시스템을 선택합니다. Kafka, RabbitMQ, Redis 등의 메시징 시스템을 사용할 수 있습니다.

3. 비동기 처리 모델 구현

   • 비동기 메소드 처리: 기존의 동기 방식에서 비동기 방식을 적용하기 위해 스프링 부트에서 제공하는 @Async 어노테이션 등을 사용하여 서비스 메소드를 비동기로 처리합니다.
   • 메시징 시스템 통합: Kafka, RabbitMQ, Redis 등의 메시징 시스템을 스프링 부트와 통합하여, 이벤트 발행 및 구독 기능을 구현합니다.
   • 이벤트 발행: 비즈니스 로직에서 특정 작업이 완료된 후, 이벤트를 메시지 큐에 발행합니다.
   • 이벤트 소비: 이벤트가 메시지 큐에서 소비되어 다른 서비스에서 이를 처리하도록 구현합니다.

4. 서비스 간 통신 방식 변경

   • REST API에서 메시징으로 전환: 기존의 HTTP REST API 요청-응답 모델을 이벤트 기반의 메시징 시스템으로 변경합니다. 예를 들어, 주문 서비스가 "주문 생성" 이벤트를 발행하고, 결제 서비스는 이를 소비하는 구조로 전환합니다.
   • 서비스 독립성: 각 서비스가 독립적으로 동작하며, 메시지 큐에 대한 접근만으로 서로 통신할 수 있게 됩니다.

5. 데이터 처리 및 상태 관리

   • 이벤트 기반 상태 관리: 이벤트를 처리하는 서비스는 상태를 비동기적으로 업데이트합니다. 예를 들어, 주문이 생성되면 주문 서비스에서 주문 생성 이벤트를 발행하고, 결제 서비스는 해당 이벤트를 소비하여 결제 상태를 업데이트합니다.
   • 이벤트 소싱: 이벤트 소싱(Event Sourcing)을 도입할 수 있습니다. 이벤트 소싱은 모든 상태 변경을 이벤트로 기록하고, 이를 재생하여 상태를 추적하는 방식입니다.

6. 테스트 및 최적화

   • 단위 테스트 및 통합 테스트: 이벤트 기반 시스템은 동기식 처리와 다르게 비동기적이므로, 단위 테스트 및 통합 테스트에서 이벤트가 정확하게 발행되고 소비되는지 확인해야 합니다.
   • 성능 최적화: 비동기 처리에서 발생할 수 있는 성능 문제(예: 메시지 큐의 지연, 서비스 간 통신 지연 등)를 최적화합니다.

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2. 마이그레이션을 위한 기초 지식과 기반 기술

비동기식 이벤트 기반 아키텍처로 마이그레이션하기 위해 필요한 기초 지식과 기반 기술은 다음과 같습니다.

기초 지식

1. 비동기 프로그래밍 모델:

   • 동기식과 비동기식의 차이점과 비동기 프로그래밍 모델을 이해해야 합니다. 비동기 처리에서는 요청과 응답이 독립적으로 발생하며, 다른 작업이 완료될 때까지 기다리지 않고 계속 진행할 수 있습니다.
   • 스프링 부트에서 비동기 작업을 처리하는 방법은 @Async 어노테이션을 통해 비동기 메서드를 호출하는 방식입니다.

2. 이벤트 기반 아키텍처:

   • 이벤트 기반 아키텍처는 이벤트 발행과 구독 모델을 중심으로 동작합니다. 이벤트가 발생하면 이를 다른 서비스가 비동기적으로 처리합니다. 이를 통해 서비스 간의 결합도를 낮추고, 시스템 확장성 및 장애 복원력을 높일 수 있습니다.
   • 이벤트 소싱과 CQRS (Command Query Responsibility Segregation) 같은 패턴을 이해하면, 이벤트 기반 아키텍처를 더욱 잘 설계할 수 있습니다.

3. 메시징 시스템 (Kafka, RabbitMQ, Redis 등):

   • Kafka, RabbitMQ, Redis 등의 메시징 시스템은 비동기 이벤트 처리와 서비스 간 통신을 위한 핵심 기술입니다. 이들 시스템을 이해하고 적절하게 활용하는 능력이 필요합니다.
   • Kafka는 이벤트 스트리밍과 대규모 데이터 처리에 적합하고, RabbitMQ는 메시지 큐를 활용한 비동기 메시징에 적합합니다.

4. REST API에서 메시징으로의 전환:

   • 기존의 동기적 REST API 호출에서 비동기 메시징으로의 전환은 중요한 변화입니다. RESTful API 호출은 요청을 보내고 응답을 기다리지만, 이벤트 기반 아키텍처는 비동기적으로 작업을 처리하므로, 이를 전환하는 과정에서의 설계와 기술적 접근이 중요합니다.

기반 기술

1. 스프링 부트의 비동기 처리:

   • @Async 어노테이션을 사용하여 메소드를 비동기적으로 실행할 수 있습니다. 비동기 메소드 호출은 TaskExecutor 또는 ExecutorService를 사용하여 스레드를 분리하여 실행됩니다.
   • 예시 코드:

     @Service
     public class OrderService {
         @Async
         public CompletableFuture<String> createOrder(Order order) {
             // 주문 생성 처리
             return CompletableFuture.completedFuture("Order Created");
         }
     }

2. 스프링 카프카 (Spring Kafka):

   • Kafka를 활용하여 이벤트 발행 및 구독을 구현할 수 있습니다. 스프링 카프카는 Kafka 클러스터와의 연결을 설정하고, 메시지를 발행하거나 소비할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다.

   • Kafka Producer (이벤트 발행):

     @KafkaProducer(topic = "order-events")
     public class OrderProducer {
         private KafkaTemplate<String, OrderEvent> kafkaTemplate;
     
         public void sendOrderEvent(OrderEvent event) {
             kafkaTemplate.send("order-events", event);
         }
     }

   • Kafka Consumer (이벤트 소비):

     @KafkaListener(topics = "order-events", groupId = "order-group")
     public void consume(OrderEvent event) {
         // 이벤트를 처리하는 로직
     }

3. 스프링 데이터와 이벤트 소싱:

   • 이벤트 소싱을 적용하면, 데이터의 상태 변경을 이벤트로 기록하고, 이벤트를 재생하여 데이터 상태를 복원할 수 있습니다. 이를 위해 스프링 데이터의 EventListener를 사용하거나, 별도의 이벤트 저장소를 구현할 수 있습니다.
   • 이벤트 소싱을 적용하면, 데이터의 불변성을 유지하고, 상태 변경이 이벤트로 기록되므로 트랜잭션 복원력이 향상됩니다.

4. RabbitMQ (선택사항):

   • RabbitMQ는 메시징 큐 시스템으로, 비동기적 메시징을 구현하는 데 유용합니다. 이를 통해 서비스 간의 메시지를 큐에 전달하고, 큐에서 메시지를 소비하여 이벤트를 처리하는 방식입니다.

   • 예시 코드:

     @Service
     public class PaymentService {
         @Autowired
         private RabbitTemplate rabbitTemplate;
     
         public void sendPaymentEvent(PaymentEvent event) {
             rabbitTemplate.convertAndSend("paymentQueue", event);
         }
     }

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3. 마이그레이션 시 고려해야 할 사항

1. 기존 코드의 변경:

   • 동기식 요청-응답 방식에서 비동기식 이벤트 기반 방식으로 전환하면서 기존 로직을 어떻게 비동기적으로 처리할지 고민해야 합니다.

2. 데이터 일관성:

   • 비동기 처리에서는 데이터 일관성이 중요합니다. 이벤트 기반 아키텍처에서는 최종 일관성을 보장해야 하며, 트랜잭션을 관리하는 방식이 달라집니다.

3. 성능 최적화:

   • 이벤트 기반 아키텍처에서 발생할 수 있는 성능 저하를 해결하기 위한 큐의 크기, 병목 현상, 스케일링 등을 고려해야 합니다.

4. 장애 처리:

   • 장애 발생 시 이벤트가 중복 처리되지 않도록 중복 방지나 재처리 정책을 구현해야 합니다.

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결론

동기식 요청 기반 아키텍처에서 비동기식 이벤트 기반 아키텍처로의 마이그레이션은 여러 가지 기술적 요소와 설계 변경을 요구합니다. 스프링 부트는 비동기 처리, 메시징 시스템(Kafka, RabbitMQ 등), 이벤트 소싱 등의 강력한 도구를 제공하며, 이를 통해 서비스 간의 결합도를 낮추고, 시스템의 확장성, 장애 복원력, 유연성을 향상시킬 수 있습니다.