마이크로서비스 구조

마이크로서비스 구조의 성공적 구현은 적절한 서비스 분해와 명확한 경계 설정에 달려 있다. 이는 단일한 모놀리식 아키텍처를 여러 개의 작고 독립적인 서비스로 나누는 핵심 과정이다. 분해의 주요 기준은 일반적으로 비즈니스 도메인 또는 하위 도메인이다. 각 서비스는 특정 비즈니스 기능(예: 주문 관리, 재고 관리, 결제 처리)을 책임지며, 해당 기능과 관련된 데이터와 로직을 함께 캡슐화한다. 이 접근 방식을 도메인 주도 설계의 바운디드 컨텍스트 개념과 연관 지어 설명하기도 한다.

서비스 경계를 명확히 정의하는 것은 각 서비스의 자율성과 느슨한 결합을 보장하는 데 필수적이다. 잘 정의된 경계는 서비스가 내부 구현 세부 사항을 노출하지 않고도 잘 정의된 API를 통해 통신하도록 한다. 분해 시 고려해야 할 요소는 다음과 같다.

잘못된 분해는 서비스 간 과도한 통신(채팅 통신)을 유발하거나, 너무 세분화되어 운영 복잡성만 가중시키는 결과를 낳을 수 있다. 따라서 서비스의 규모는 '한 팀이 관리할 수 있는 크기'로 유지하며, 변경의 이유가 하나가 되도록 설계하는 것이 권장된다. 최종적으로 명확한 경계는 서비스의 독립적인 개발, 배포, 확장을 가능하게 하는 토대를 제공한다.

각 마이크로서비스는 독립적인 소프트웨어 구성 요소로, 자체적인 개발, 배포, 운영 라이프사이클을 가진다. 이는 모놀리식 아키텍처에서 하나의 거대한 애플리케이션을 전체적으로 배포해야 하는 방식과 근본적으로 다르다. 각 서비스는 별도의 버전 관리와 CI/CD 파이프라인을 가질 수 있으며, 특정 서비스의 변경 사항은 해당 서비스만 다시 배포하면 된다. 이로 인해 배포 주기가 크게 단축되고, 새로운 기능의 출시나 결함 수정이 더욱 신속해진다.

확장성 측면에서도 독립성은 큰 장점을 제공한다. 애플리케이션의 특정 기능에 대한 수요가 증가하면, 해당 기능을 담당하는 서비스만을 선택적으로 확장할 수 있다. 이는 수평적 확장에 매우 효율적이다. 예를 들어, 사용자 인증 서비스보다 상품 조회 서비스에 트래픽이 집중된다면, 상품 조회 서비스의 인스턴스 수만 늘리면 된다. 이는 전체 애플리케이션을 확장하는 것보다 자원을 훨씬 효율적으로 사용하게 한다.

이러한 독립적인 배포와 확장을 효과적으로 지원하기 위해 컨테이너화와 오케스트레이션 기술이 핵심적으로 활용된다. Docker와 같은 컨테이너 기술은 각 서비스를 표준화된 단위로 패키징하며, Kubernetes와 같은 오케스트레이션 도구는 이러한 컨테이너화된 서비스들의 배포, 확장, 네트워킹, 관리를 자동화한다.

결과적으로, 독립적인 배포와 확장은 조직의 민첩성을 높이고, 클라우드 네이티브 환경에서 애플리케이션의 효율성과 가용성을 극대화하는 기반이 된다.

각 마이크로서비스는 자체 데이터베이스를 소유하고 독립적으로 관리하는 것이 원칙이다. 이는 모놀리식 시스템에서 단일 중앙 데이터베이스를 공유하는 방식과 근본적으로 다르다. 각 서비스는 자신의 도메인에 필요한 데이터를 독립적인 스키마로 관리하며, 다른 서비스의 데이터베이스에 직접 접근하지 않는다. 이 접근 방식을 데이터베이스 퍼 서비스 패턴이라고 부른다.

서비스 간 데이터 일관성을 유지하는 것은 주요 도전 과제가 된다. 전통적인 ACID 트랜잭션은 분산 환경에서 적용하기 어렵기 때문에, 결과적 일관성 모델을 채택하는 경우가 많다. 이를 위해 사가 패턴이 널리 사용된다. 사가 패턴은 하나의 비즈니스 트랜잭션을 여러 단계의 로컬 트랜잭션으로 분해하고, 각 단계는 이벤트를 발행하여 다음 서비스의 작업을 트리거한다. 실패가 발생하면 보상 트랜잭션을 실행해 변경 사항을 롤백한다.

데이터 쿼리 또한 복잡해진다. 여러 서비스에 분산된 데이터를 조인하여 조회해야 할 필요가 생기기 때문이다. 이를 해결하기 위한 일반적인 패턴은 다음과 같다.

이러한 분산 데이터 관리 방식은 서비스의 느슨한 결합과 독립성을 보장하는 핵심이지만, 데이터 중복, 복잡한 일관성 유지, 운영 부담 증가 등의 트레이드오프를 수반한다.

API 게이트웨이는 마이크로서비스 아키텍처에서 클라이언트와 내부 서비스들 사이에 위치하는 단일 진입점이다. 모든 클라이언트 요청은 먼저 API 게이트웨이를 통해 라우팅되며, 게이트웨이는 이를 적절한 마이크로서비스로 전달하는 역할을 담당한다. 이는 클라이언트가 개별 서비스의 위치나 세부 구현을 알 필요가 없게 만들어준다.

주요 기능은 다음과 같다.

* 요청 라우팅: 들어오는 요청의 URL, 메서드, 헤더 등을 분석하여 해당하는 백엔드 서비스로 전달한다.

* 인증 및 인가: 모든 요청에 대한 인증과 권한 검사를 중앙에서 처리하여, 각 서비스가 이를 따로 구현할 필요를 없앤다.

* 부하 분산: 여러 인스턴스로 실행 중인 서비스에 요청을 고르게 분배할 수 있다.

* 응답 집계: 클라이언트가 여러 서비스에 걸쳐 있는 데이터가 필요할 때, 게이트웨이가 각 서비스로부터 데이터를 조회해 하나의 응답으로 통합하여 반환한다.

* 보안 강화: SSL 종료, DDoS 공격 방어, 요청 제한(rate limiting) 등을 구현하여 내부 서비스들을 보호한다.

API 게이트웨이를 도입함으로써 얻는 이점과 고려사항도 존재한다. 클라이언트와 서비스 간의 결합도를 낮추고, 공통 관심사를 한 곳에서 관리하여 개발 효율성을 높인다. 또한, 마이크로서비스의 진화에 따라 클라이언트에 영향을 주지 않고 내부 라우팅 로직을 변경할 수 있는 유연성을 제공한다. 반면, 게이트웨이는 시스템의 필수 구성 요소가 되므로, 이 자체가 단일 장애 지점이 되지 않도록 고가용성 설계가 필수적이다. 또한, 모든 트래픽이 통과하기 때문에 성능 병목 현상이 발생하지 않도록 주의해야 한다.

서비스 디스커버리는 마이크로서비스 아키텍처에서 서비스 인스턴스의 네트워크 위치를 동적으로 찾아내고 관리하는 메커니즘이다. 마이크로서비스 환경에서는 서비스 인스턴스가 자주 생성되고 소멸되며, 그 IP 주소와 포트가 동적으로 변할 수 있다. 서비스 디스커버리는 이러한 변화를 추적하여 서비스 소비자(클라이언트)가 항상 정확한 위치를 통해 필요한 서비스에 접근할 수 있도록 한다. 이는 분산 시스템의 기본적인 연결 문제를 해결하는 핵심 인프라 구성 요소이다.

서비스 디스커버리는 일반적으로 두 가지 주요 구성 요소로 이루어진다. 하나는 서비스 레지스트리이다. 서비스 레지스트리는 모든 활성 서비스 인스턴스의 위치 정보를 저장하는 데이터베이스 역할을 한다. 다른 하나는 서비스 레지스트리와 상호작용하는 클라이언트 측 또는 서버 측 컴포넌트이다. 구현 패턴은 크게 클라이언트 측 디스커버리와 서버 측 디스커버리로 나뉜다. 클라이언트 측 디스커버리 패턴에서는 클라이언트가 직접 서비스 레지스트리를 조회하고 부하 분산 로직을 수행한다. 반면, 서버 측 디스커버리 패턴에서는 API 게이트웨이나 로드 밸런서 같은 중간 컴포넌트가 디스커버리 요청을 대신 처리한다.

서비스 인스턴스는 시작 시 자신의 정보를 서비스 레지스트리에 등록(레지스터)하고, 정상적으로 종료될 때 등록을 해제(디레지스터)한다. 또한 주기적으로 헬스 체크 신호를 보내어 자신의 가용성을 유지한다. 서비스 레지스트리는 이러한 신호를 받지 못하는 비정상 인스턴스를 목록에서 자동으로 제거한다. 이 과정은 서비스 레지스트리의 자동 등록 및 등록 해제 기능과 하트비트 메커니즘을 통해 이루어진다.

주요 구현 도구로는 Eureka, Consul, ZooKeeper, etcd 등이 널리 사용된다. 또한 Kubernetes와 같은 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼은 내장된 서비스 디스커버리 메커니즘을 제공하여, 파드와 서비스 리소스를 통해 서비스 발견을 단순화한다.

마이크로서비스 간 통신은 분산된 서비스들이 협력하여 하나의 기능을 완성하기 위한 핵심 메커니즘이다. 이 통신은 주로 네트워크를 통해 이루어지며, 그 방식은 크게 동기식과 비동기식으로 구분된다.

동기식 통신은 일반적으로 HTTP/REST나 gRPC 같은 프로토콜을 사용한다. 클라이언트 서비스가 요청을 보내고 응답을 받을 때까지 기다리는 방식으로, 직관적이지만 서비스 간 의존성과 결합도를 높일 수 있다. 특히 연쇄적인 호출이 발생하면 지연 시간이 누적되어 시스템 전체의 성능에 영향을 미칠 수 있다[4]. 반면, 비동기식 통신은 메시지 브로커를 중간에 두고 이벤트나 메시지를 발행(publish)하고 구독(subscribe)하는 방식이다. Apache Kafka, RabbitMQ, Amazon SQS 등이 대표적인 도구이다. 이 방식은 서비스 간 느슨한 결합을 가능하게 하며, 특정 서비스가 일시적으로 다운되어도 메시지가 큐에 유지되어 시스템의 회복탄력성을 높인다.

통신 방식의 선택은 시스템의 요구사항에 따라 결정된다. 아래 표는 두 주요 방식을 비교한 것이다.

효율적인 서비스 간 통신을 설계할 때는 서비스 디스커버리 메커니즘과 함께 네트워크 지연, 타임아웃, 재시도 정책, 회로 차단기(Circuit Breaker) 패턴 등을 고려해야 한다. 이는 분산 시스템에서 부분적 장애가 전체 시스템으로 전파되는 것을 방지하는 데 중요하다.

분산 트랜잭션은 여러 마이크로서비스에 걸쳐 데이터의 일관성을 보장해야 할 때 발생하는 주요 도전 과제이다. 모놀리식 시스템에서는 단일 데이터베이스의 ACID 트랜잭션으로 쉽게 처리되던 작업이, 분리된 데이터 소유권을 가진 마이크로서비스 환경에서는 복잡해진다. 각 서비스는 자신의 데이터베이스를 독립적으로 관리하기 때문에, 전통적인 2단계 커밋(2PC)과 같은 분산 트랜잭션 프로토콜은 성능 저하와 결합도 증가를 유발하여 마이크로서비스의 자율성 원칙에 위배된다[5].

이러한 제약으로 인해 마이크로서비스 아키텍처에서는 최종 일관성을 수용하는 패턴이 주로 채택된다. 대표적인 접근법으로 사가 패턴이 있다. 사가는 분산 트랜잭션을 일련의 로컬 트랜잭션으로 구성하며, 각 로컬 트랜잭션은 특정 서비스에서 실행되고 그 다음 트랜잭션을 트리거한다. 비즈니스 로직 실패 시 이를 보상하기 위해 역방향의 보상 트랜잭션을 실행하여 시스템 상태를 이전 단계로 되돌린다. 사가의 조정 방식은 크게 두 가지이다.

또 다른 일반적인 전략은 이벤트 기반 아키텍처와 이벤트 소싱을 결합하는 것이다. 서비스는 상태 변경을 도메인 이벤트로 발행하고, 다른 서비스는 이를 구독하여 자신의 데이터를 비동기적으로 업데이트한다. 이를 통해 강한 일관성 대신 최종 일관성을 달성하며, 시스템의 결합도를 낮추고 확장성을 높인다. 그러나 이러한 비동기 통신은 메시지 중복, 순서 문제, 장애 복구 등 새로운 복잡성을 야기하므로, 신뢰할 수 있는 메시징 인프라와 멱등성 있는 처리 로직이 필수적이다.

각 마이크로서비스는 독립적인 소프트웨어 구성 요소로, 자체적인 개발, 테스트, 배포, 운영 주기를 가진다. 이는 팀이 다른 서비스의 변경이나 배포 일정에 구애받지 않고 자신이 담당하는 서비스를 자율적으로 업데이트하고 출시할 수 있음을 의미한다. 결과적으로 조직의 전반적인 소프트웨어 배포 빈도와 속도가 크게 향상된다.

이러한 독립성은 민첩성을 극대화하는 핵심 요소이다. 팀은 비즈니스 요구사항 변화에 더 빠르게 대응할 수 있으며, 새로운 기능의 실험과 롤백도 특정 서비스에 국한되어 안전하게 수행될 수 있다. 또한, 특정 서비스에 결함이 발생하더라도 시스템 전체가 아닌 해당 서비스만 영향을 받아 장애의 범위가 제한된다.

독립적 배포를 가능하게 하는 기술적 기반은 명확하게 정의된 API와 느슨한 결합이다. 서비스들은 공개된 API 계약을 통해서만 상호작용하며, 내부 구현 세부사항은 서로 숨겨진다. 이는 한 서비스의 내부 코드 변경이 다른 서비스의 재배포를 강제하지 않도록 보장한다. 배포는 컨테이너 기술과 Kubernetes 같은 오케스트레이션 도구를 통해 더욱 효율적으로 자동화된다.

마이크로서비스 구조에서는 각 서비스가 독립적인 소프트웨어 구성 요소로 개발되고 운영되기 때문에, 서비스별로 최적의 기술 스택을 선택할 수 있습니다. 이는 하나의 통합된 기술을 사용해야 하는 모놀리식 아키텍처와 대비되는 주요 특징 중 하나입니다. 예를 들어, 복잡한 데이터 분석을 수행하는 서비스에는 파이썬과 관련 라이브러리를, 고성능의 실시간 트랜잭션을 처리하는 서비스에는 자바나 Go를, 그리고 간단한 CRUD 작업을 위한 서비스에는 Node.js를 사용하는 식으로 상황에 맞는 도구를 적용할 수 있습니다.

이러한 다양성은 다음과 같은 이점을 제공합니다. 첫째, 각 서비스의 특정 요구사항에 가장 적합한 언어와 프레임워크를 채택하여 개발 생산성과 성능을 극대화할 수 있습니다. 둘째, 새로운 기술을 실험하고 도입하는 것이 상대적으로 용이해집니다. 하나의 서비스에만 새로운 기술을 적용해 볼 수 있으며, 실패 시 영향 범위가 해당 서비스로 제한됩니다. 셋째, 개발 팀이 자신이 가장 잘 알고 선호하는 기술을 사용할 수 있어 팀의 자율성과 만족도를 높일 수 있습니다.

그러나 기술 스택의 다양성은 관리 복잡성을 증가시키는 도전 과제이기도 합니다. 서로 다른 언어로 작성된 서비스의 로그를 통합하거나, 다양한 런타임 환경을 일관되게 모니터링하고, 빌드 및 배포 파이프라인을 구축하는 작업은 단일 기술 스택을 사용할 때보다 더 많은 노력이 필요합니다. 따라서 조직은 이러한 자유로움과 그에 따르는 운영 부담 사이에서 균형을 찾아야 합니다.

탄력적 확장성은 마이크로서비스 구조의 주요 장점 중 하나이다. 이는 시스템의 특정 부분에 대한 부하가 증가할 때, 해당 부분을 담당하는 마이크로서비스만 독립적으로 확장할 수 있는 능력을 의미한다. 모놀리식 아키텍처에서는 애플리케이션 전체를 하나의 단위로 확장해야 하므로, 특정 기능의 트래픽이 폭증해도 전체 시스템을 스케일업하거나 복제해야 하는 비효율이 발생한다. 반면 마이크로서비스에서는 각 서비스가 독립적으로 배포되고 실행되므로, 부하가 집중되는 서비스 인스턴스의 수만 동적으로 늘리거나 줄일 수 있다.

이러한 확장은 보통 수평 확장 방식을 따른다. 즉, 더 강력한 하드웨어로 교체하는 수직 확장 대신, 동일한 서비스의 인스턴스를 여러 개 추가하여 부하를 분산시킨다. 예를 들어, 전자상거래 시스템에서 결제 서비스보다 상품 조회 서비스에 대한 요청이 훨씬 많다면, 상품 조회 서비스의 인스턴스 수만 늘려서 처리 용량을 증가시킬 수 있다. 이는 클라우드 컴퓨팅 환경과 컨테이너 오케스트레이션 도구(예: 쿠버네티스)의 자동 확장 기능과 결합되어, 미리 정의된 메트릭(예: CPU 사용률, 초당 요청 수)에 따라 실시간으로 인스턴스 수를 조정하는 오토스케일링이 가능하게 한다.

탄력적 확장성을 효과적으로 구현하기 위해서는 몇 가지 설계 원칙을 준수해야 한다. 각 서비스는 상태 비저장 방식으로 설계되어, 어떤 인스턴스로 요청이 전달되어도 동일하게 처리될 수 있어야 한다. 또한, 서비스 간의 의존성을 최소화하고 느슨한 결합을 유지해야 특정 서비스의 확장이 다른 서비스에 영향을 미치지 않는다. 이러한 특성은 트래픽 패턴이 예측 불가능하거나 계절성 변동이 큰 애플리케이션에서 특히 유용하며, 리소스를 효율적으로 사용하여 비용을 절감하는 데 기여한다.

마이크로서비스 구조는 본질적으로 분산 시스템이기 때문에, 단일 애플리케이션인 모놀리식 아키텍처에 비해 운영 복잡도가 크게 증가한다. 각 서비스는 독립적인 프로세스로 실행되며, 네트워크를 통해 통신해야 하므로 네트워크 지연, 서비스 장애, 일관성 유지 등 새로운 문제들이 발생한다. 개발자는 단일 코드베이스가 아닌 다수의 저장소를 관리해야 하며, 서비스 간 의존성을 명확히 이해하고 설계해야 한다.

이러한 복잡성은 개발, 테스트, 배포, 모니터링의 모든 단계에 영향을 미친다. 통합 테스트는 여러 서비스를 동시에 구동하고 조율해야 하므로 더 어려워진다. 배포 파이프라인도 각 서비스마다 독립적으로 구성되고 관리되어야 한다. 특히 서비스 간의 버전 호환성을 유지하는 것은 지속적인 관리가 필요한 과제이다.

데이터 관리 측면에서도 복잡성이 생긴다. 각 서비스가 자체 데이터베이스를 소유하는 분산 데이터 관리 패턴을 따르면, 데이터의 일관성을 보장하기 위해 사가 패턴이나 이벤트 소싱과 같은 복잡한 패턴의 도입이 필요해질 수 있다. 단일 트랜잭션으로 처리되던 업무 로직이 여러 서비스에 걸쳐 분산되면서, 데이터 정합성 유지가 주요 도전 과제로 부상한다.

복잡성 증가는 결국 조직의 운영 부담과 필요한 전문 지식의 수준을 높인다. 효과적인 관리를 위해서는 서비스 메시, 중앙 집중식 로깅, 분산 추적 시스템과 같은 추가적인 도구와 인프라를 구축하고 유지해야 한다. 따라서 마이크로서비스로의 전환은 단순히 기술적 변화가 아닌, 조직의 운영 역량과 문화에 대한 종합적인 고려가 필요한 결정이다.

분산 시스템의 설계는 단일 애플리케이션을 설계하는 것보다 본질적으로 더 높은 난이도를 가진다. 모든 서비스가 동일한 프로세스 내에서 실행되는 모놀리식 아키텍처와 달리, 마이크로서비스는 네트워크를 통해 분산되어 실행되기 때문이다. 이로 인해 네트워크 지연, 부분적 실패, 서비스 간의 일관성 유지 등 새로운 차원의 문제들이 설계 시 반드시 고려되어야 한다. 개발자는 단일 실패 지점을 방지하고, 서비스 장애가 전체 시스템으로 전파되는 것을 막기 위한 회복탄력성 패턴을 설계에 적극적으로 도입해야 한다.

서비스 간의 통신 설계는 특히 중요한 과제이다. 동기식 HTTP나 gRPC 호출을 남용할 경우 서비스 간의 강한 결합이 발생하고, 하나의 서비스 지연이 연쇄적으로 전파되는 현상이 나타날 수 있다. 이를 완화하기 위해 비동기 통신과 이벤트 기반 아키텍처를 활용하는 패턴이 자주 채택된다. 또한, 데이터의 일관성을 보장하기 위해 ACID 트랜잭션 대신 최종 일관성 모델을 수용하고, 이를 구현하기 위한 사가 패턴이나 이벤트 소싱과 같은 복잡한 패턴을 이해하고 적용해야 한다.

분산 환경에서의 데이터 관리도 설계 난이도를 높이는 요인이다. 각 서비스가 자체 데이터베이스를 소유하는 방식은 데이터 중복과 동기화 문제를 낳는다. 어떤 데이터를 어느 서비스의 경계 내에 두어야 하는지 결정하는 것은 도메인 주도 설계의 경계 컨텍스트 개념에 깊이 의존하며, 이는 비즈니스 도메인에 대한 심도 있는 이해를 요구한다. 잘못된 데이터 분리는 서비스 간의 과도한 통신을 유발하여 시스템 성능을 저하시킬 수 있다.

이러한 설계 난이도는 팀의 역량과 조직 문화에 직접적인 영향을 받는다. 분산 시스템의 복잡성을 관리하려면 데브옵스 문화와 자동화된 배포 파이프라인, 그리고 포괄적인 모니터링 및 추적 시스템이 필수적으로 뒷받침되어야 한다. 설계 결정의 실패는 시스템의 유지보수성을 크게 떨어뜨리고, 운영 비용을 급격히 증가시키는 결과로 이어질 수 있다.

마이크로서비스 환경에서 모니터링과 디버깅은 단일 애플리케이션을 다루는 것보다 훨씬 복잡한 과제이다. 여러 개의 독립적인 서비스가 분산되어 실행되기 때문에, 시스템 전체의 상태를 파악하고 문제의 근본 원인을 찾는 것이 어렵다. 각 서비스는 자체 로그를 생성하며, 하나의 사용자 요청이 여러 서비스를 거쳐 처리되는 경우가 흔하기 때문이다.

효과적인 모니터링을 위해서는 중앙 집중식 로그 수집 시스템(예: ELK 스택, Graylog)과 분산 추적 도구(예: Jaeger, Zipkin)의 도입이 필수적이다. 분산 추적은 하나의 요청이 시스템 내에서 어떤 경로를 통해 이동하는지 시각적으로 보여주며, 각 서비스에서 소요된 시간을 측정하여 병목 현상을 찾는 데 도움을 준다. 또한, 각 서비스의 성능 지표(CPU, 메모리 사용률, 요청 지연 시간, 오류율 등)를 실시간으로 수집하고 대시보드로 표시하는 것이 중요하다.

디버깅 시에는 특정 실패가 발생한 서비스 하나만을 조사하는 것으로는 부족하다. 문제는 서비스 간의 통신, 네트워크 지연, 데이터 일관성, 또는 의존성 서비스의 장애에서 비롯될 수 있다. 따라서, 상관 관계 ID를 사용하여 하나의 트랜잭션이 관련된 모든 서비스의 로그를 연결해야 한다. 이는 로그를 시간 순으로 정렬하고 요청의 전체 흐름을 재구성하는 데 필수적인 단계이다.

복잡성을 관리하기 위해 서비스 메시 아키텍처를 도입하는 경우가 많다. 서비스 메시는 Istio나 Linkerd와 같은 도구를 통해 서비스 간 통신을 제어하고, 트래픽 라우팅, 보안, 그리고 상세한 모니터링 데이터(예: 지연 시간, 재시도 횟수)를 제공한다. 이를 통해 개발팀은 애플리케이션 코드를 수정하지 않고도 네트워크 수준에서의 가시성을 확보하고 문제를 진단할 수 있다.

도메인 주도 설계(DDD)는 복잡한 소프트웨어를 설계할 때 핵심이 되는 비즈니스 도메인과 그 로직에 집중하는 접근 방식이다. 마이크로서비스 구조에서 DDD를 적용하는 주요 목적은 서비스의 경계를 명확하고 합리적으로 정의하는 것이다. 이를 통해 각 서비스는 특정 비즈니스 능력(Business Capability)이나 하위 도메인(Subdomain)에 집중한 응집력 높은 단위가 된다.

DDD의 핵심 개념인 바운디드 컨텍스트(Bounded Context)는 마이크로서비스의 경계를 설정하는 데 직접적으로 활용된다. 각 바운디드 컨텍스트는 명확한 경계 내에서 특정 도메인 모델을 정의하며, 이는 하나의 마이크로서비스로 구현되는 것이 이상적이다. 예를 들어, 전자상거래 시스템에서 '주문', '결제', '배송'은 각각 별도의 바운디드 컨텍스트이자 독립적인 마이크로서비스 후보가 된다. 서비스 간의 통신은 도메인 이벤트(Domain Event)를 발행하고 구독하는 방식으로 이루어져, 강한 결합을 피하고 시스템의 유연성을 높인다.

적용 시에는 공통 언어(유비쿼터스 언어(Ubiquitous Language))를 팀 내에서 명확히 정의하고 사용하는 것이 중요하다. 이는 개발자와 도메인 전문가 간의 소통을 원활하게 하며, 서비스의 책임과 인터페이스를 명확히 하는 데 기여한다. 또한, 애그리게이트(Aggregate) 설계 원칙은 서비스 내부의 데이터 일관성과 트랜잭션 경계를 관리하는 데 유용한 지침을 제공한다.

결과적으로 DDD는 기술적인 분할이 아닌 비즈니스 도메인에 따른 자연스러운 분해를 유도하여, 장기적으로 유지보수하기 쉽고 변화에 민첩하게 대응할 수 있는 마이크로서비스 시스템의 토대를 마련한다.

마이크로서비스의 독립적인 배포, 실행, 확장을 효과적으로 지원하기 위해 컨테이너 기술과 오케스트레이션 플랫폼은 사실상 표준 인프라 구성 요소가 되었다.

컨테이너는 애플리케이션과 그 실행에 필요한 모든 종속성(라이브러리, 런타임, 설정 파일 등)을 하나의 표준화된 패키지로 묶는 기술이다. Docker는 이를 대표하는 도구이다. 각 마이크로서비스를 별도의 컨테이너 이미지로 패키징하면, 개발 환경, 테스트 환경, 프로덕션 환경에 관계없이 동일하고 격리된 상태로 서비스를 실행할 수 있다. 이는 "어디서나 동일하게 실행된다"는 컨테이너의 특성이 마이크로서비스 아키텍처의 핵심 원칙 중 하나인 독립적 배포성에 부합하기 때문이다.

컨테이너화된 수십, 수백 개의 서비스 인스턴스를 수동으로 관리하는 것은 불가능에 가깝다. 여기서 오케스트레이션 도구의 필요성이 대두된다. Kubernetes는 가장 널리 사용되는 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼으로, 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 스케일링, 네트워킹, 상태 관리를 자동화한다. 주요 기능은 다음과 같다.

이러한 조합을 통해 개발팀은 인프라의 복잡성보다 비즈니스 로직 구현에 집중할 수 있으며, 시스템 전체의 회복탄력성과 운영 효율성을 크게 높일 수 있다.

회복탄력성 패턴은 마이크로서비스 구조에서 개별 서비스의 장애가 전체 시스템으로 전파되는 것을 방지하고, 시스템이 부분적 실패 상황에서도 계속해서 운영될 수 있도록 설계하는 접근법을 말한다. 분산 환경에서는 네트워크 지연, 서비스 과부하, 하드웨어 장애 등이 빈번히 발생할 수 있기 때문에, 이러한 장애를 견디고 복구할 수 있는 메커니즘이 필수적이다.

주요 패턴으로는 서킷 브레이커, 재시도, 폴백, 벌크헤드 등이 있다. 서킷 브레이커는 연속된 실패가 발생하면 일정 시간 동안 해당 서비스에 대한 호출을 차단하여 자원 소모와 장애 전파를 막는다. 재시도 패턴은 일시적인 장애에 대응해 요청을 다시 시도하지만, 과도한 재시도는 시스템에 부담을 줄 수 있으므로 지수 백오프 전략과 함께 사용된다. 폴백은 기본 호출이 실패했을 때 대체 동작(예: 캐시된 데이터 반환 또는 기본값 제공)을 수행하여 사용자 경험을 유지한다. 벌크헤드 패턴은 자원(예: 스레드 풀, 연결)을 격리시켜 한 서비스의 장애가 다른 서비스의 자원을 고갈시키지 않도록 보호한다.

이러한 패턴들은 종종 함께 적용되며, 마이크로서비스 구조를 지원하는 많은 라이브러리와 프레임워크에 내장되어 있다. 예를 들어, Netflix Hystrix, Resilience4j, Spring Cloud Circuit Breaker와 같은 도구들은 개발자가 선언적으로 회복탄력성 패턴을 적용할 수 있게 돕는다. 효과적인 구현을 위해서는 각 서비스의 의존성과 실패 모드를 정확히 이해하고, 모니터링을 통해 패턴의 임계값(예: 서킷 브레이커의 실패 횟수)을 지속적으로 조정해야 한다.

컨테이너는 애플리케이션과 그 실행에 필요한 모든 요소(라이브러리, 시스템 도구, 코드, 런타임 등)를 하나의 표준화된 패키지로 묶는 기술이다. Docker는 이러한 컨테이너 기술을 구현하고 관리하기 위한 가장 대표적인 플랫폼이다. Docker는 애플리케이션을 컨테이너 이미지라는 불변의 템플릿으로 생성하고, 이를 실행하여 격리된 프로세스인 컨테이너 인스턴스를 만든다.

마이크로서비스 구조에서 Docker는 각 서비스를 독립적으로 패키징하고 배포하는 데 핵심적인 역할을 한다. 각 마이크로서비스는 자체적인 Docker 이미지로 빌드되며, 이는 서비스마다 상이한 기술 스택과 의존성을 가질 수 있게 한다. 예를 들어, 하나의 서비스는 Node.js 기반의 이미지를, 다른 서비스는 Python 기반의 이미지를 사용할 수 있다. 이러한 컨테이너화는 "내 컴퓨터에서는 잘 되는데"라는 문제를 해결하며, 개발, 테스트, 프로덕션 환경 전반에 걸쳐 일관된 실행 환경을 보장한다.

Docker 컨테이너의 주요 특징과 이점은 다음과 같다.

Docker만으로는 수백 수천 개의 컨테이너화된 마이크로서비스를 효율적으로 관리하기 어렵다. 따라서 실제 운영 환경에서는 Kubernetes나 Docker Swarm과 같은 오케스트레이션 도구가 컨테이너의 배포, 네트워킹, 스케일링, 장애 복구를 자동화하는 데 사용된다. Docker는 마이크로서비스 아키텍처의 기본적인 패키징 및 실행 표준을 제공하는 핵심 기술로 자리 잡았다.

쿠버네티스는 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장, 관리를 자동화하기 위한 오픈소스 오케스트레이션 플랫폼이다. 마이크로서비스 아키텍처에서 수십, 수백 개의 독립적인 서비스 인스턴스를 관리하는 복잡성을 해결하는 핵심 도구로 자리 잡았다. 쿠버네티스는 서비스를 파드라는 최소 배포 단위로 묶어 실행하며, 필요에 따라 파드의 복제본 수를 동적으로 조절하여 가용성과 부하 분산을 보장한다.

쿠버네티스의 주요 기능은 선언적 구성과 자동화에 있다. 개발자나 운영자는 원하는 애플리케이션 상태(예: 실행 중인 복제본 수, 사용할 네트워크 포트, 연결할 저장소)를 YAML 또는 JSON 형식의 매니페스트 파일로 정의한다. 쿠버네티스 컨트롤 플레인은 이 선언된 상태를 지속적으로 모니터링하고, 실제 상태를 목표 상태에 일치시키기 위해 필요한 조치(예: 컨테이너 재시작, 노드 간 파드 재배치)를 자동으로 수행한다.

서비스 디스커버리, 로드 밸런싱, 롤링 업데이트와 같은 마이크로서비스 운영의 필수 요구사항을 쿠버네티스가 기본적으로 제공한다는 점이 큰 장점이다. 예를 들어, 서비스 디스커버리는 쿠버네티스의 서비스 또는 Ingress 리소스를 통해 구현되며, 내부 DNS를 통해 파드 간 통신을 용이하게 한다. 구성 관리와 비밀 정보(패스워드, API 키) 관리를 위한 ConfigMap과 시크릿 오브젝트도 제공한다.

쿠버네티스 생태계는 다음과 같은 핵심 구성 요소와 개념으로 이루어져 있다.

이러한 기능들 덕분에 쿠버네티스는 마이크로서비스의 독립적인 배포와 확장이라는 이념을 실현하는 데 필수적인 인프라 층이 되었다. 그러나 클러스터 설정과 관리의 학습 곡선이 높고, 보안 구성이 복잡할 수 있다는 점은 도입 시 고려해야 할 사항이다[6].

서비스 메시는 마이크로서비스 간의 통신을 제어, 관찰 및 보호하기 위한 전용 인프라 계층이다. Istio는 가장 널리 사용되는 오픈소스 서비스 메시 구현체 중 하나로, 서비스 간 네트워크 트래픽을 투명하게 가로채고 조작할 수 있는 사이드카 프록시를 배포하여 동작한다. 이는 애플리케이션 코드를 수정하지 않고도 네트워크 수준에서 정책을 적용하고 가시성을 확보할 수 있게 한다.

Istio의 핵심 구성 요소는 데이터 플레인과 컨트롤 플레인이다. 데이터 플레인은 각 서비스 인스턴스와 함께 배포되는 Envoy 프록시로 구성되어 실제 트래픽을 처리한다. 컨트롤 플레인인 istiod는 프록시에 구성 규칙과 정책을 전달하고 관리한다. 주요 기능은 다음과 같다.

Istio를 도입하면 개발팀은 서비스 통신의 복잡한 관심사(예: 회복탄력성, 보안, 모니터링)를 애플리케이션 로직에서 분리하여 처리할 수 있다. 이는 Kubernetes와 같은 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼 위에서 마이크로서비스의 운영 부담을 크게 줄여준다. 그러나 추가적인 운영 복잡성과 리소스 오버헤드를 발생시킬 수 있으므로, 시스템의 규모와 필요성에 맞춰 도입 여부를 판단해야 한다.