마이크로서비스 아키텍처 MSA 원리

마이크로서비스 아키텍처는 몇 가지 핵심 원칙에 기반하여 설계된다. 첫 번째 원칙은 단일 책임 원칙이다. 각 마이크로서비스는 하나의 특정 비즈니스 역량이나 도메인에 집중하며, 그에 따른 데이터와 로직을 독립적으로 소유한다. 이는 서비스의 경계를 명확히 하고, 복잡한 시스템을 이해하고 관리하기 쉽게 만든다.

두 번째 원칙은 자율성이다. 각 서비스는 독립적으로 개발, 배포, 확장, 운영될 수 있어야 한다. 이를 위해 서비스는 API 게이트웨이를 통해 외부에 공개되는 잘 정의된 API를 가지며, 내부 구현 세부 사항은 다른 서비스로부터 숨겨진다. 자율성은 기술 스택의 다양성을 허용하여 각 서비스에 가장 적합한 언어나 데이터베이스를 선택할 수 있게 한다.

세 번째 원칙은 분산된 통제와 데이터 분산이다. 중앙 집중식 데이터베이스를 공유하기보다는, 각 서비스가 자신의 전용 데이터베이스를 소유하고 관리하는 서비스별 데이터베이스 패턴을 선호한다. 이는 서비스 간의 결합도를 낮추지만, 데이터 일관성 유지를 위해 Saga 패턴이나 이벤트 기반 아키텍처와 같은 패턴의 도입이 필요해진다.

마지막으로, 서비스는 장애에 견고하도록 설계되어야 한다. 분산 시스템에서는 네트워크 지연이나 서비스 장애가 불가피하므로, 회로 차단기 패턴이나 재시도 메커니즘을 활용하여 장애가 전체 시스템으로 전파되는 것을 방지해야 한다. 이러한 원칙들은 결합도는 낮추고 응집도는 높인 서비스의 구축을 통해 시스템의 민첩성과 회복탄력성을 달성하는 것을 목표로 한다.

모놀리식 아키텍처는 모든 기능이 단일 애플리케이션 내에 통합되어 하나의 코드베이스와 하나의 데이터베이스로 구성되는 전통적인 소프트웨어 설계 방식이다. 이는 개발 초기 단계에서 구조가 단순하고, 트랜잭션 관리가 용이하며, 엔드투엔드 테스트가 비교적 쉽다는 장점을 가진다. 그러나 애플리케이션이 성장함에 따라 코드베이스가 비대해지고, 작은 수정 사항도 전체 시스템을 다시 빌드하고 배포해야 하며, 특정 기능만을 확장하기 어려운 한계에 직면하게 된다.

반면, 마이크로서비스 아키텍처는 하나의 애플리케이션을 독립적으로 배포 가능한 작은 서비스들의 집합으로 분해한다. 각 서비스는 특정 비즈니스 역량을 담당하며, 자체적인 데이터를 관리하고 다른 서비스와는 잘 정의된 API를 통해 통신한다. 이 방식은 서비스별로 기술 스택을 선택할 수 있는 자율성을 부여하며, 특정 서비스만 독립적으로 확장하거나 배포할 수 있게 한다.

두 아키텍처의 주요 차이점을 비교하면 다음과 같다.

결론적으로, 모놀리식 아키텍처는 규모가 작고 변경이 빈번하지 않은 프로젝트에 적합한 반면, 마이크로서비스 아키텍처는 대규모이고 복잡하며 빠르게 진화해야 하는 시스템을 구축하는 데 더 적합한 접근법이다. 마이크로서비스로의 전환은 단순히 기술적 분리가 아닌, 조직 구조와 개발 프로세스의 변화를 동반하는 문화적 전환이 필요하다는 점이 중요하다.

서비스를 어떻게 분해할지는 마이크로서비스 아키텍처 설계의 첫 번째이자 가장 중요한 결정 중 하나이다. 효과적인 분해는 서비스의 자율성과 유지보수성을 보장하는 기반이 된다. 주요 분해 전략으로는 도메인 주도 설계(DDD)의 개념을 적용하는 방법과 비즈니스 역량에 기반한 분해 방법이 널리 사용된다.

도메인 주도 설계는 복잡한 소프트웨어를 설계하기 위한 접근법으로, 핵심 개념은 바운디드 컨텍스트이다. 바운디드 컨텍스트는 특정 도메인 모델이 정의되고 적용되는 명확한 경계를 의미한다. 마이크로서비스의 경계를 바운디드 컨텍스트의 경계와 일치시키는 것이 이상적인 분해 방식으로 간주된다[1]. 이렇게 하면 각 서비스가 독립적인 비즈니스 영역을 책임지고, 자체적인 데이터 모델과 비즈니스 로직을 갖추게 되어 결합도를 낮출 수 있다.

비즈니스 역량에 기반한 분해는 조직의 장기적인 비즈니스 활동을 구성하는 고유한 기능 단위를 식별하는 방법이다. 예를 들어 전자상거래 시스템에서는 '상품 관리', '재고 관리', '주문 처리', '고객 관리' 등이 비즈니스 역량이 될 수 있다. 각 역량은 하나의 마이크로서비스로 구현된다. 이 전략의 장점은 서비스 구조가 비즈니스 구조와 정렬되어 변화에 더 민첩하게 대응할 수 있다는 점이다.

분해 시 고려해야 할 주요 원칙은 다음과 같다. 첫째, 높은 응집도와 낮은 결합도를 목표로 한다. 관련성이 높은 기능은 하나의 서비스에 모아야 하며, 서비스 간 의존성은 최소화해야 한다. 둘째, 서비스는 단일 책임 원칙을 따라야 한다. 각 서비스는 하나의 명확한 비즈니스 기능에 집중한다. 셋째, 분해된 서비스의 규모는 독립적인 개발, 배포, 확장이 가능한 수준이어야 한다. 너무 세분화하면 분산 시스템의 복잡성만 가중시킬 수 있다.

각 마이크로서비스는 독립적인 소프트웨어 구성 요소로, 자체적인 빌드와 배포 주기를 가진다. 이는 서비스가 다른 서비스의 변경이나 배포 시점에 구애받지 않고, 필요에 따라 자율적으로 배포될 수 있음을 의미한다. 독립적 배포를 가능하게 하는 핵심은 서비스 간의 느슨한 결합도와 명확한 API 계약이다. 서비스는 공개된 API를 통해서만 상호작용하며, 내부 구현은 완전히 캡슐화된다. 따라서 한 서비스의 내부 코드를 변경하거나 새 버전을 배포하더라도, API 계약을 유지하는 한 다른 서비스에는 영향을 미치지 않는다.

이러한 자율성은 개발 조직의 구조와도 밀접하게 연결된다. 콘웨이 법칙에 따르면, 시스템을 설계하는 조직은 그 구조를 닮은 설계를 만들어낸다. 마이크로서비스 아키텍처는 각 서비스를 담당하는 작고 자율적인 팀(예: 피자 두 판 팀)이 서비스의 전체 생명주기(개발, 배포, 운영)를 책임지는 구조를 장려한다. 각 팀은 자신의 서비스에 대한 기술 스택, 프로그래밍 언어, 데이터베이스 선택, 배포 주기 등을 독립적으로 결정할 수 있다. 이는 조직 전체의 혁신 속도를 높이고, 의사결정을 분산시켜 병목 현상을 줄이는 효과가 있다.

독립적 배포를 실현하기 위한 기술적 기반으로 컨테이너화와 오케스트레이션 도구가 필수적이다. 도커와 같은 컨테이너 기술은 서비스와 그 의존성을 하나의 표준화된 패키지로 묶어, 어떠한 환경에서도 일관되게 실행될 수 있도록 보장한다. 쿠버네티스와 같은 오케스트레이션 플랫폼은 이러한 컨테이너화된 서비스들의 배포, 스케일링, 네트워킹, 장애 복구를 자동화한다. 이를 통해 팀은 복잡한 인프라 관리 부담 없이, 자동화된 CI/CD 파이프라인을 통해 변경 사항을 빠르고 안전하게 프로덕션 환경에 반영할 수 있다.

그러나 이러한 자율성은 무제한적인 자유를 의미하지는 않는다. 서비스 간 통신을 위한 표준 프로토콜(예: REST, gRPC), 중앙화된 모니터링과 로깅 체계, 공통의 보안 정책과 같은 조직 차원의 표준과 가이드라인은 여전히 필요하다. 자율성의 궁극적 목표는 통제의 부재가 아니라, 명확한 경계와 규칙 안에서 각 팀이 최대한의 효율성과 혁신을 발휘할 수 있도록 하는 데 있다.

마이크로서비스 아키텍처에서 각 서비스는 잘 정의된 API를 통해 서로 소통한다. 이는 서비스 간의 결합도를 낮추고 자율성을 보장하는 핵심 메커니즘이다. API는 서비스가 제공하는 기능에 대한 명확한 계약(contract) 역할을 하며, 내부 구현 세부 사항을 숨긴 채 외부에 기능을 노출한다.

주로 사용되는 통신 스타일은 RESTful API와 gRPC가 있다. REST는 HTTP 프로토콜을 기반으로 하며, JSON이나 XML과 같은 경량의 데이터 형식을 사용해 범용성이 높다. 반면 gRPC는 Protocol Buffers를 사용하는 고성능 RPC 프레임워크로, 서비스 간의 효율적인 통신에 적합하다. API 설계 시 버전 관리(예: /v1/resource)는 하위 호환성을 유지하면서 서비스를 진화시키는 데 중요하다.

API 통신을 관리하고 단순화하기 위해 API 게이트웨이 패턴이 자주 사용된다. API 게이트웨이는 모든 클라이언트 요청의 단일 진입점으로 작동하여 라우팅, 요청 집계, 인증, 속도 제한 등의 공통 기능을 처리한다. 이를 통해 클라이언트는 여러 마이크로서비스의 엔드포인트를 직접 알 필요가 없어지고, 서비스는 내부 네트워크에 숨겨질 수 있다.

효율적인 API 기반 통신을 위해서는 명확한 문서화와 표준화가 필수적이다. OpenAPI 스펙과 같은 도구를 사용하면 API의 구조를 표준 형식으로 정의하고, 문서를 자동 생성하며, 클라이언트 SDK를 만들 수 있다. 이는 서비스 팀 간의 협업을 촉진하고 시스템 통합의 복잡성을 줄이는 데 기여한다.

동기식 통신은 클라이언트가 서버에 요청을 보내고, 서버의 응답을 즉시 받을 때까지 기다리는 통신 방식을 의미한다. 마이크로서비스 환경에서 서비스 간의 직접적인 호출이 필요할 때 주로 사용되며, 요청과 응답이 실시간으로 이루어져야 하는 간단한 상호작용에 적합하다. 이 방식은 구현이 직관적이고 디버깅이 비교적 용이하다는 장점이 있지만, 호출된 서비스가 응답하지 않거나 지연될 경우 전체 호출 체인이 차단될 수 있는 단점도 존재한다.

가장 대표적인 동기식 통신 프로토콜은 REST이다. HTTP 프로토콜을 기반으로 하며, JSON이나 XML과 같은 표준 데이터 형식을 사용한다. 자원을 URI로 식별하고, GET, POST, PUT, DELETE 등의 메서드를 통해 조작하는 RESTful API는 범용성이 뛰어나고 다양한 언어와 플랫폼에서 쉽게 통합될 수 있다. 널리 채택된 표준이기 때문에 도구와 생태계가 풍부하다는 점도 주요 장점이다.

또 다른 중요한 프로토콜은 gRPC이다. 구글이 개발한 고성능 RPC 프레임워크로, HTTP/2를 전송 프로토콜로 사용하며 기본 데이터 형식으로 프로토콜 버퍼를 채택한다. 프로토콜 버퍼는 JSON에 비해 바이너리 형식이기 때문에 직렬화/역직렬화 속도가 빠르고 메시지 크기가 작다. gRPC는 양방향 스트리밍을 포함한 다양한 통신 패턴을 지원하며, 서비스와 메시지의 구조를 .proto 파일로 명확히 정의하기 때문에 강력한 타입 안정성을 제공한다. 이는 서로 다른 프로그래밍 언어로 구현된 서비스 간의 통신에 특히 유용하다.

선택은 요구사항에 따라 달라진다. 널리 알려진 표준과 간편한 사용성이 중요하고, 다양한 클라이언트를 지원해야 한다면 REST가 적합하다. 반면, 서비스 내부에서 높은 성능과 효율성, 정확한 인터페이스 계약, 스트리밍 지원 등이 필요하다면 gRPC가 더 나은 선택이 될 수 있다. 많은 조직은 두 방식을 혼용하여, 외부 API에는 REST를, 내부 서비스 간 통신에는 gRPC를 사용하는 하이브리드 접근법을 채택하기도 한다.

비동기식 통신은 서비스가 직접적인 응답을 기다리지 않고 메시지를 발행하거나 큐에 전송함으로써 이루어진다. 이 방식의 핵심은 메시지 브로커라는 중간 매개체를 사용하는 것이다. 발행 서비스는 메시지를 브로커에 보내고, 구독 서비스는 브로커로부터 메시지를 가져와 처리한다. 이는 시스템 구성 요소 간의 느슨한 결합을 가능하게 하며, 특정 서비스의 일시적 장애가 전체 시스템의 흐름을 막지 않도록 한다. 대표적인 구현 수단으로는 Apache Kafka, RabbitMQ, Amazon SQS 등의 메시지 큐 또는 스트리밍 플랫폼이 있다.

이벤트 기반 아키텍처는 비동기 통신의 주요 패러다임으로, 상태의 변화나 중요한 사건을 나타내는 이벤트를 중심으로 시스템이 동작한다. 한 서비스에서 발생한 이벤트는 메시지 브로커를 통해 다른 여러 서비스에 전파될 수 있다. 각 서비스는 자신이 관심 있는 이벤트를 구독하고, 이를 수신하면 자체적인 비즈니스 로직을 수행한다. 예를 들어, '주문 생성됨' 이벤트가 발생하면, 재고 관리 서비스는 재고를 차감하고, 배송 서비스는 배송 준비를 시작하며, 고객 알림 서비스는 확인 이메일을 발송할 수 있다.

비동기식 통신은 다음과 같은 장점을 제공한다.

* 결합도 감소: 서비스는 통신 상대의 존재나 상태를 직접 알 필요 없이 메시지 브로커와만 상호작용한다.

* 복원력 향상: 수신 서비스가 다운되거나 느려져도, 메시지는 큐에 유지되어 서비스가 복구된 후 처리된다.

* 확장성: 특정 이벤트의 처리량이 많아지면 해당 이벤트를 구독하는 서비스 인스턴스만 수평적으로 확장하면 된다.

그러나 이 방식은 시스템의 복잡성을 증가시키고, 최종적 일관성 모델을 따르므로 데이터 일관성을 즉시 보장하지 않는다. 또한 메시지의 순서 보장, 중복 처리, 데드 레터 처리 등 추가적인 설계와 모니터링이 필요하다.

분산 데이터 관리는 마이크로서비스 아키텍처의 핵심 설계 원칙인 서비스 자율성의 직접적인 결과물이다. 각 마이크로서비스는 자신의 전용 데이터베이스를 소유하고 관리하며, 다른 서비스의 데이터에 직접 접근할 수 없다. 이 접근 방식은 서비스 결합도를 낮추고 독립적인 확장을 가능하게 하지만, 기존의 중앙 집중식 데이터 관리 방식에 비해 여러 복잡한 도전 과제를 야기한다.

가장 주요한 도전 과제는 데이터 일관성 유지이다. 모놀리식 시스템에서는 단일 트랜잭션으로 여러 데이터 테이블을 원자적으로 업데이트하여 강한 일관성을 보장할 수 있다. 그러나 MSA에서는 하나의 비즈니스 작업이 여러 서비스에 걸쳐 분산되어 수행되므로, 전통적인 ACID 트랜잭션을 적용하기 어렵다. 대신, 결과적 일관성을 목표로 하는 Saga 패턴이나 이벤트 소싱과 같은 패턴을 사용하여 분산 트랜잭션을 관리해야 한다. 이는 개발과 디버깅의 복잡성을 증가시킨다.

또 다른 문제는 분산 데이터 쿼리의 어려움이다. 서비스별로 데이터베이스가 분리되어 있기 때문에, 여러 서비스의 데이터를 조인하여 조회하는 것이 간단하지 않다. 이를 해결하기 위해 API 컴포지션 패턴을 사용하거나, 필요한 데이터를 복제하여 읽기 전용 데이터 저장소(예: CQRS 패턴의 쿼리 모델)를 구축하는 방법을 고려해야 한다. 데이터 중복은 일관성 유지 문제를 다시 불러올 수 있으며, 데이터 동기화 메커니즘을 추가로 설계해야 하는 부담을 준다.

마지막으로, 데이터 모델의 독립적 진화도 관리해야 할 과제이다. 각 서비스가 자신의 데이터베이스 스키마를 자유롭게 변경할 수 있어야 하지만, 이 변경이 다른 서비스와의 API 계약을 깨뜨리지 않도록 해야 한다. 이는 신중한 버전 관리와 백워드 호환성을 유지하는 API 설계를 요구한다.

각 마이크로서비스는 자신만의 전용 데이터베이스를 소유하고 관리하는 것이 핵심 패턴이다. 이는 서비스의 자율성과 느슨한 결합을 실현하기 위한 필수 조건이다. 하나의 중앙 집중식 데이터베이스를 여러 서비스가 공유하는 모놀리식 방식과 달리, 각 서비스는 자신의 데이터 스키마를 독립적으로 설계, 변경, 배포할 수 있다. 이 패턴은 데이터 소유권의 경계를 명확히 하여, 한 서비스의 데이터는 오직 해당 서비스의 API를 통해서만 접근할 수 있도록 강제한다.

서비스별 데이터베이스 패턴을 구현하는 주요 방식은 다음과 같다.

이 패턴의 가장 큰 이점은 기술적 다양성을 허용한다는 점이다. 예를 들어, 주문 서비스는 트랜잭션 처리가 중요한 관계형 데이터베이스(RDBMS)인 PostgreSQL을 사용하고, 제품 카탈로그 서비스는 읽기 성능이 중요한 NoSQL 데이터베이스인 MongoDB를, 사용자 추천 서비스는 그래프 데이터베이스인 Neo4j를 사용할 수 있다. 각 서비스는 자신의 도메인과 데이터 접근 패턴에 가장 적합한 저장소 기술을 선택할 수 있다.

그러나 이 패턴은 데이터의 일관성 유지와 분산 트랜잭션 처리라는 심각한 도전 과제를 동반한다. 여러 서비스에 걸친 데이터 업데이트는 단일 ACID 트랜잭션으로 보장할 수 없다. 이를 해결하기 위해 보상 트랜잭션을 포함하는 Saga 패턴, 이벤트 소싱, 또는 최종 일관성을 수용하는 설계가 필요하다. 또한, 여러 데이터베이스에 분산된 데이터를 통합하여 조회해야 하는 경우 API 조합 패턴이나 CQRS(명령과 조회의 책임 분리) 패턴을 적용하여 별도의 읽기 전용 데이터 저장소를 구축하기도 한다.

분산된 마이크로서비스 환경에서 각 서비스는 자체 데이터베이스를 소유하는 것이 일반적이다. 이로 인해 여러 서비스에 걸친 비즈니스 트랜잭션을 처리할 때 ACID 트랜잭션을 보장하기 어렵다. 일관성 유지 전략은 이러한 분산 데이터 환경에서 데이터의 정확성과 신뢰성을 확보하기 위한 방법론을 제공한다.

주요 전략으로는 Saga 패턴이 널리 사용된다. Saga는 장기 실행 트랜잭션을 일련의 로컬 트랜잭션으로 분해한다. 각 로컬 트랜잭션은 특정 서비스에서 실행되며, 그 결과를 다음 단계로 전파한다. 실패가 발생하면 보상 트랜잭션을 실행하여 이전에 성공한 작업들을 순차적으로 롤백한다. Saga의 실행 방식은 크게 두 가지로 나뉜다.

Saga 패턴 외에도 보상 가능한 트랜잭션이나 이벤트 소싱 패턴을 활용할 수 있다. 이벤트 소싱은 상태 변경을 일련의 이벤트로 저장하여, 재생을 통해 최종 상태를 도출함으로써 데이터 일관성을 유지한다. 또한, 최종적 일관성 개념을 수용하는 것이 중요하다. 이는 모든 서비스의 데이터가 실시간으로 완벽히 일치하지 않을 수 있지만, 일정 시간 후에는 일관된 상태로 수렴한다는 것을 의미한다. 적절한 전략 선택은 비즈니스 요구사항, 복잡도, 그리고 시스템의 내결함성 요구에 따라 결정된다.

마이크로서비스 아키텍처에서 각 서비스는 독립적으로 개발, 배포, 확장되어야 합니다. 이를 효율적으로 실현하기 위한 핵심 인프라 기술이 컨테이너화와 오케스트레이션입니다.

컨테이너화는 도커와 같은 기술을 사용하여 애플리케이션과 그 실행에 필요한 모든 의존성(라이브러리, 환경 변수, 설정 파일 등)을 하나의 표준화된 패키지로 묶는 과정입니다. 컨테이너는 가상 머신보다 가볍고 빠르게 시작되며, 호스트 운영체제의 커널을 공유합니다. 이로 인해 각 마이크로서비스는 항상 동일한 환경에서 실행됨을 보장받으며, "내 컴퓨터에서는 되는데"라는 문제를 해결합니다. 개발자는 로컬에서 테스트한 컨테이너 이미지를 그대로 프로덕션 환경에 배포할 수 있어 일관성을 유지합니다.

수백 수천 개의 컨테이너화된 마이크로서비스를 관리하기 위해서는 오케스트레이션 도구가 필수적입니다. 대표적인 오케스트레이션 플랫폼인 쿠버네티스는 컨테이너의 배포, 스케일링, 네트워킹, 상태 관리 등을 자동화합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

이러한 기술의 조합은 마이크로서비스의 본질적인 가치인 독립적 배포와 탄력적 확장을 기술적으로 뒷받침합니다. 개발팀은 인프라 관리의 복잡성 대신 비즈니스 로직 개발에 집중할 수 있게 되며, 시스템 전체의 회복탄력성과 자원 활용 효율성이 크게 향상됩니다.

CI/CD 파이프라인은 마이크로서비스 아키텍처에서 필수적인 운영 요소이다. 각 서비스가 독립적으로 개발, 배포, 운영되기 때문에, 수많은 서비스의 변경 사항을 효율적이고 안정적으로 통합하고 제공하는 자동화된 프로세스가 필요하다. CI/CD는 지속적 통합, 지속적 제공, 지속적 배포의 약자로, 코드 변경부터 프로덕션 환경 배포까지의 흐름을 자동화하여 소프트웨어 제공 속도와 품질을 높인다.

파이프라인의 첫 단계인 지속적 통합(CI)에서는 개발자가 코드를 버전 관리 시스템에 푸시할 때마다 자동으로 빌드, 단위 테스트, 정적 분석이 수행된다. 마이크로서비스 환경에서는 각 서비스별 저장소에 대한 변경이 빈번하게 발생하므로, 조기에 통합 오류와 결함을 발견하는 것이 중요하다. 통과된 빌드 아티팩트는 일반적으로 컨테이너 이미지로 패키징되어 컨테이너 레지스트리에 저장된다.

다음 단계인 지속적 제공(CD) 및 배포는 이렇게 생성된 컨테이너 이미지를 다양한 환경(스테이징, 프로덕션)에 자동으로 배포하는 과정을 포함한다. 이 단계에서는 통합 테스트, API 계약 테스트, 성능 테스트 등 더 포괄적인 검증이 이루어진다. 마이크로서비스의 독립적 배포 원칙을 실현하기 위해, 파이프라인은 특정 서비스만을 대상으로 하는 배포(예: 블루-그린 배포, 카나리 릴리스)를 지원해야 한다. 이를 통해 전체 시스템의 가용성을 유지하면서 서비스를 점진적으로 업데이트할 수 있다.

효과적인 CI/CD 파이프라인 구축을 위한 주요 도구와 고려사항은 다음과 같다.

이러한 파이프라인을 통해 팀은 더 작은 단위로 더 자주, 신뢰성 있게 변경 사항을 배포할 수 있으며, 이는 마이크로서비스 아키텍처의 핵심 이점 중 하나인 민첩성을 실현하는 기반이 된다.

마이크로서비스 아키텍처 환경에서는 수십, 수백 개의 서비스가 분산되어 동시에 실행됩니다. 이로 인해 각 서비스의 상태, 성능, 오류를 통합적으로 가시화하고 추적하는 것은 운영의 핵심 과제가 됩니다. 효과적인 모니터링과 로깅은 시스템의 건강 상태를 파악하고, 장애를 신속하게 진단하며, 성능 병목 현상을 찾아내는 데 필수적입니다.

모니터링은 일반적으로 메트릭, 로그, 트레이스라는 세 가지 핵심 기둥으로 구성됩니다. 메트릭은 CPU 사용률, 메모리 사용량, 요청 처리량(Throughput), 지연 시간(Latency), 오류율 등 서비스의 정량적 상태를 시간 경과에 따라 수집합니다. 로그는 서비스가 실행 중에 발생한 특정 이벤트나 오류에 대한 구조화된 텍스트 기록입니다. 분산 트레이싱은 하나의 사용자 요청이 여러 서비스를 거치는 전체 경로를 따라가며 각 단계의 성능 데이터를 연결하여 제공합니다. 이를 위해 프로메테우스(메트릭 수집), 엘라스틱서치(로그 저장 및 검색), 그라파나(시각화), 제이에이거(분산 트레이싱)와 같은 도구들이 조합되어 사용됩니다.

이러한 도구들을 효과적으로 운영하기 위해서는 몇 가지 모범 사례를 따르는 것이 중요합니다. 첫째, 로그와 메트릭은 반드시 구조화된 형식(예: JSON)으로 출력하여 자동화된 파싱과 분석이 가능하게 해야 합니다. 둘째, 모든 서비스 인스턴스에 걸쳐 일관된 로깅 형식과 메트릭 이름 규칙을 정의해야 합니다. 셋째, 중요한 비즈니스 및 운영 지표에 대한 대시보드를 구축하고, 임계값을 초과할 경우 알림을 발송하는 경고(Alerting) 시스템을 마련해야 합니다. 마지막으로, 분산 트레이싱을 통해 마이크로서비스 간의 호출 관계를 시각적으로 매핑하고, 느린 호출이나 실패를 신속하게 식별할 수 있어야 합니다.

API 게이트웨이는 마이크로서비스 아키텍처의 외부 진입점으로, 모든 클라이언트 요청을 받아 적절한 내부 서비스로 라우팅하는 단일 창구 역할을 한다. 이는 클라이언트가 개별 서비스의 위치를 직접 알 필요가 없게 하여 서비스 디커플링을 촉진한다. 또한, 게이트웨이 계층에서 인증, 인가, 속도 제한, 로깅과 같은 횡단 관심사(cross-cutting concerns)를 중앙 집중식으로 처리하여 각 마이크로서비스가 비즈니스 로직에만 집중할 수 있도록 한다.

인증은 사용자나 클라이언트의 신원을 확인하는 과정이다. API 게이트웨이는 일반적으로 JWT나 OAuth 2.0 토큰과 같은 표준 프로토콜을 사용하여 인증을 처리한다. 클라이언트의 요청이 게이트웨이에 도착하면, 게이트웨이는 토큰의 유효성을 검사하고, 필요한 경우 IDP와 통신하여 사용자 정보를 확인한다. 유효하지 않은 요청은 이 단계에서 차단되어 내부 서비스로 전달되지 않는다.

인가는 인증된 사용자가 특정 리소스나 작업에 접근할 권한이 있는지를 검증하는 과정이다. 게이트웨이는 인증 단계에서 얻은 사용자 정보(예: 역할, 권한 스코프)를 바탕으로 정책에 따라 접근을 허용하거나 거부할 수 있다. 이를 통해 세분화된 접근 제어가 가능해진다. 예를 들어, '관리자' 역할을 가진 사용자만 특정 서비스의 쓰기 API를 호출할 수 있도록 제한할 수 있다.

이러한 중앙 집중식 접근 방식은 보안 정책의 일관된 적용과 관리를 용이하게 하지만, API 게이트웨이가 단일 장애 지점이 될 위험도 내포한다. 따라서 게이트웨이 자체의 고가용성 설계와 확장이 필수적이다. 또한, 매우 민감한 권한 검증의 경우, 게이트웨이의 1차 필터링 이후에 개별 서비스 내부에서 추가적인 인가 로직을 수행하는 이중 검증 패턴도 사용된다.

마이크로서비스 환경에서 서비스 간 통신은 네트워크를 통해 이루어지므로, 통신 채널의 보안을 확보하는 것이 필수적이다. 주요 위협으로는 메시지 가로채기(Eavesdropping), 메시지 변조(Tampering), 그리고 서비스 위장(스푸핑) 등이 있다. 이를 방지하기 위해 전송 계층 보안(TLS)과 같은 암호화 프로토콜을 적용하여 통신 구간을 암호화하는 것이 기본이다. 모든 내부 트래픽에 대해 mTLS(상호 TLS)를 구현하면 서버와 클라이언트가 서로의 신원을 확인할 수 있어 강력한 상호 인증을 제공한다.

인증과 인가 정보를 안전하게 전파하는 것도 중요한 과제이다. 일반적인 패턴으로는 API 게이트웨이에서 초기 사용자 인증을 수행한 후, 내부 서비스 호출 시 JWT(JSON Web Token)나 OAuth 2.0 액세스 토큰과 같은 자격 증명을 전달하는 방법이 있다. 이 토큰에는 사용자 식별자와 권한(클레임)이 포함되어 있으며, 서명되어 있어 변조를 방지할 수 있다. 각 마이크로서비스는 이 토큰을 검증하여 요청의 정당성을 확인하고, 필요한 경우 포함된 권한 정보를 기반으로 세부적인 인가 결정을 내린다.

보안 정책의 일관된 적용과 관리를 위해 서비스 메시(Service Mesh) 아키텍처를 도입하는 경우가 많다. 서비스 메시는 사이드카 프록시 패턴을 사용하여 네트워크 통신 계층을 추상화한다. 이를 통해 개발자는 애플리케이션 코드 변경 없이 중앙에서 mTLS 강제 적용, 서비스 간 접근 제어 정책 정의, 트래픽 암호화 상태 모니터링 등을 쉽게 구성하고 관리할 수 있다. 대표적인 서비스 메시 구현체로는 Istio와 Linkerd가 있다.

이러한 보안 조치들은 시스템의 복잡성을 증가시키지만, 심층 방어(Defense in Depth) 전략의 일환으로 각 계층에서 보안을 다층적으로 적용하여 전체 아키텍처의 취약점을 최소화한다.

마이크로서비스 아키텍처의 가장 큰 장점은 확장성과 유연성을 획기적으로 향상시킨다는 점이다. 모놀리식 시스템에서는 애플리케이션 전체를 하나의 단위로 확장해야 하지만, MSA에서는 개별 서비스만을 독립적으로 확장할 수 있다. 예를 들어, 사용자 로그인 요청이 폭주하는 서비스의 인스턴스 수만 늘리거나, 더 강력한 컴퓨팅 자원을 할당하는 세밀한 스케일링이 가능하다. 이는 클라우드 컴퓨팅 환경의 탄력적 자원 할당과 잘 맞아떨어져 비용 효율성을 높인다.

유연성 측면에서는 기술 스택의 다양성과 빠른 개발 주기가 두드러진다. 각 서비스는 자체적인 데이터베이스와 프로그래밍 언어, 프레임워크를 선택할 수 있다. 이는 팀이 특정 작업에 가장 적합한 도구를 자유롭게 사용할 수 있게 하며, 새로운 기술의 실험과 도입 장벽을 낮춘다. 또한, 하나의 서비스를 변경하거나 배포할 때 다른 서비스에 영향을 미치지 않으므로, 소규모 팀이 독립적으로 개발과 배포를 빠르게 반복할 수 있다. 이는 애자일 및 데브옵스 문화와 자연스럽게 결합된다.

이러한 확장성과 유연성은 비즈니스 요구사항 변화에 대한 민첩한 대응을 가능하게 한다. 새로운 기능이 필요할 때는 해당 기능에 해당하는 새로운 마이크로서비스를 개발하여 기존 시스템에 통합하면 된다. 특정 비즈니스 로직의 교체나 업데이트도 시스템 전체를 중단시키지 않고 점진적으로 수행할 수 있다. 결과적으로 조직은 시장 변화에 더 빠르게 대응하고, 서비스의 개선과 혁신을 지속적으로 추진할 수 있는 역량을 갖추게 된다.

마이크로서비스 아키텍처는 분산 시스템의 본질적 특성으로 인해 상당한 운영 복잡성을 수반한다. 단일 애플리케이션을 여러 독립적인 서비스로 분해하면, 관리해야 할 구성 요소의 수가 급격히 증가한다. 각 서비스는 별도의 배포 주기, 런타임 환경, 데이터 저장소를 가지므로, 전체 시스템의 상태를 파악하고 문제를 진단하는 것이 모놀리식 시스템에 비해 훨씬 어렵다. 네트워크 통신의 불안정성, 서비스 간 의존성 관리, 그리고 분산 트랜잭션의 처리와 같은 새로운 종류의 문제들이 발생한다.

운영 부담은 주로 배포, 모니터링, 테스트 영역에서 두드러진다. 수십 개에서 수백 개에 이르는 서비스를 수동으로 관리하는 것은 불가능하므로, 강력한 CI/CD 파이프라인과 컨테이너 오케스트레이션 도구(예: 쿠버네티스)에 대한 투자가 필수적이다. 또한, 분산 환경에서의 효과적인 모니터링을 위해서는 중앙 집중식 로그 수집, 분산 추적, 서비스 메시와 같은 고급 관찰 가능성 도구를 구축하고 유지해야 한다. 네트워크 지연, 부분적 장애, 버전 호환성 문제는 지속적으로 테스트하고 대비해야 할 항목이다.

이러한 복잡성은 조직의 기술 역량과 문화에 직접적인 영향을 미친다. 개발팀은 서비스 소유권과 데브옵스 문화를 받아들여야 하며, 운영팀은 새로운 도구와 패러다임을 익혀야 한다. 결함 격리, 회로 차단기 패턴, 재시도 메커니즘과 같은 분산 시스템 설계 패턴에 대한 깊은 이해가 필요하다. 결과적으로, 마이크로서비스 도입 초기에는 개발 속도가 오히려 느려질 수 있으며, 시스템의 전체적인 복잡성을 관리하지 못하면 장기적으로 유지보수 비용이 크게 증가할 수 있다.