마이크로서비스 아키텍처

데이터베이스 퍼 서비스 패턴은 마이크로서비스 아키텍처의 핵심 데이터 분산 원칙 중 하나이다. 이 패턴은 각 마이크로서비스가 자신만의 전용 데이터베이스를 소유하고 독립적으로 관리하도록 규정한다. 서비스는 자신의 데이터에 대한 모든 권한을 가지며, 다른 서비스는 해당 서비스의 API를 통해서만 데이터에 접근할 수 있다. 이는 데이터의 소유권과 경계를 명확히 정의하여 서비스 간의 결합도를 낮추는 것을 목표로 한다.

이 패턴의 주요 장점은 서비스의 자율성을 극대화하는 데 있다. 각 서비스는 자신의 비즈니스 도메인에 가장 적합한 데이터베이스 종류(SQL, NoSQL)와 스키마를 독립적으로 선택하고 변경할 수 있다. 이는 폴리글랏 퍼시스턴스를 실현하는 기반이 된다. 또한, 한 서비스의 데이터베이스 장애나 성능 저하가 다른 서비스로 직접 전파되는 것을 방지하여 시스템 전체의 회복탄력성을 높인다.

그러나 이 패턴은 몇 가지 도전 과제를 동반한다. 여러 서비스에 걸친 비즈니스 트랜잭션을 구현하기 어려워 데이터 일관성 관리가 복잡해진다. SAGA 패턴이나 이벤트 소싱과 같은 패턴을 추가로 도입하여 최종 일관성을 달성해야 하는 경우가 많다. 또한, 서비스 간 데이터를 통합하여 조회하거나 분석하는 작업이 간단하지 않으며, API 컴포지션이나 별도의 읽기 전용 데이터 저장소를 구축하는 전략이 필요하다.

따라서 이 패턴을 채택할 때는 데이터 일관성 요구사항, 쿼리 패턴, 운영 부하 등을 종합적으로 고려해야 한다. 강한 일관성이 필수적인 도메인에서는 공유 데이터베이스 패턴과의 혼용을 고려할 수 있다[1].

공유 데이터베이스 패턴은 마이크로서비스 아키텍처에서 여러 서비스가 단일 데이터베이스 인스턴스를 공유하는 데이터 관리 접근 방식이다. 이 패턴은 기존의 모놀리식 아키텍처에서 데이터 계층을 분리하는 방식과 유사하며, 각 서비스는 독립적으로 배포되고 운영되지만 데이터는 중앙 집중화된 저장소에 위치한다. 서비스들은 동일한 데이터베이스 스키마의 서로 다른 테이블이나 뷰를 사용하거나, 경우에 따라 동일한 테이블에 접근하기도 한다.

이 패턴의 주요 장점은 데이터 일관성 유지가 상대적으로 간단하다는 점이다. ACID 트랜잭션을 활용하여 여러 서비스에 걸친 데이터 무결성을 보장할 수 있으며, 복잡한 분산 트랜잭션 메커니즘 없이도 데이터를 안정적으로 관리할 수 있다. 또한, 서비스 간 조인 연산이 데이터베이스 수준에서 직접 수행 가능하여 데이터 집계와 쿼리가 용이하다. 초기 개발 단계나 소규모 시스템에서 빠른 프로토타이핑과 간편한 운영을 필요로 할 때 고려된다.

그러나 이 패턴은 마이크로서비스의 핵심 원칙 중 하나인 서비스의 독립성을 훼손하는 심각한 단점을 지닌다. 데이터베이스 스키마의 변경은 이를 공유하는 모든 서비스에 영향을 미칠 수 있어, 서비스의 자율적인 배포와 진화를 방해한다. 또한, 단일 데이터베이스가 성능 병목 현상이나 시스템 전체의 단일 장애점이 될 위험이 있다. 따라서 이 패턴은 일반적으로 마이크로서비스로의 과도기적 단계나 특정한 제약 조건 하에서만 제한적으로 사용되며, 장기적인 아키텍처 목표로는 데이터베이스 퍼 서비스 패턴이나 CQRS 패턴과 같은 더 분리된 접근법이 권장된다.

CQRS 패턴은 명령 조회 책임 분리 패턴의 약자로, 데이터의 읽기와 쓰기 작업을 위한 모델을 분리하는 설계 패턴이다. 이 패턴은 마이크로서비스 아키텍처에서 각 서비스가 자체 데이터를 소유하는 환경에서 복잡한 쿼리 요구사항을 효율적으로 처리하기 위해 고안되었다.

기본 개념은 단일 데이터 모델을 사용하여 읽기와 쓰기를 모두 처리하는 전통적인 방식과 달리, 명령 모델과 조회 모델이라는 두 개의 분리된 모델을 만드는 것이다. 명령 모델은 데이터를 생성, 수정, 삭제하는 쓰기 작업을 처리하며, 도메인 로직과 비즈니스 규칙 검증에 최적화된다. 조회 모델은 데이터를 읽고 표시하는 작업에 특화되어 있으며, 복잡한 조인과 집계를 포함한 다양한 쿼리를 지원하기 위해 데이터를 사전에 가공하여 저장한다. 두 모델 간의 데이터 동기화는 일반적으로 이벤트 소싱이나 메시지 브로커를 통한 도메인 이벤트 발행을 통해 비동기적으로 이루어진다.

CQRS 패턴을 적용하면 몇 가지 뚜렷한 장점을 얻을 수 있다. 먼저, 읽기와 쓰기 작업이 각각 독립적으로 확장될 수 있어 성능과 확장성이 향상된다. 또한, 조회 모델은 사용자 인터페이스나 보고서 요구사항에 맞춰 자유롭게 설계될 수 있어 복잡한 쿼리 구현이 단순해진다. 그러나 이 패턴은 시스템의 복잡성을 증가시키는 단점이 있다. 두 모델을 유지하고 동기화하는 오버헤드가 발생하며, 데이터의 최종 일관성을 보장해야 한다. 따라서 단순한 CRUD 애플리케이션보다는 읽기와 쓰기의 부하가 현저히 다르거나, 쿼리가 매우 복잡한 고성능 시스템에 선택적으로 적용하는 것이 바람직하다.

SAGA 패턴은 마이크로서비스 아키텍처에서 여러 서비스에 걸친 데이터 일관성을 보장하기 위한 설계 패턴이다. 단일 ACID 트랜잭션을 사용할 수 없는 분산 환경에서, 하나의 비즈니스 트랜잭션을 여러 개의 로컬 트랜잭션으로 나누고, 실패 시 이를 보상하는 방식으로 전체 작업의 원자성을 달성한다. 각 로컬 트랜잭션은 특정 서비스의 데이터를 업데이트하고, 그 다음 단계를 트리거하기 위해 이벤트를 발행한다.

주요 구현 방식은 크게 두 가지로 나뉜다. 첫째는 코레오그래피(Choreography) 방식으로, 각 서비스가 이벤트를 구독하고 다음 로컬 트랜잭션을 자율적으로 실행한다. 중앙 조정자가 없어 결합도가 낮지만, 트랜잭션 흐름이 분산되어 추적이 어려울 수 있다. 둘째는 오케스트레이션(Orchestration) 방식으로, 중앙 SAGA 오케스트레이터가 모든 단계를 순차적으로 명령하고 상태를 관리한다. 흐름 제어가 명확하지만, 오케스트레이터가 단일 장애점이 될 위험이 존재한다.

패턴 적용 시 고려해야 할 사항은 다음과 같다.

이 패턴은 주문 처리, 예약 시스템, 금융 거래 등 장시간 실행되는 비즈니스 프로세스에 적합하다. 그러나 보상 로직의 복잡성과 데이터 일관성이 결과적 일관성 수준으로 완화된다는 점이 주요 단점으로 지적된다.

이벤트 소싱은 마이크로서비스 아키텍처에서 애플리케이션의 상태 변화를 일련의 불변 이벤트로 기록하는 데이터 저장 방식을 말한다. 전통적인 방식은 현재 상태만을 저장하지만, 이벤트 소싱은 상태를 변경시키는 모든 사건(이벤트)을 순서대로 저장한다. 애플리케이션의 현재 상태는 이 이벤트 로그의 처음부터 재생하여 재구성할 수 있다. 이 방식은 도메인 주도 설계와 잘 어울리며, 시스템의 모든 변경 내역에 대한 완전한 감사 추적을 제공한다.

이벤트 소싱의 주요 구성 요소는 다음과 같다.

이 패턴은 데이터 일관성 관리에 몇 가지 장점을 제공한다. 첫째, 시스템의 상태 변화에 대한 단일 진실 공급원이 이벤트 로그이므로, 데이터 불일치 문제를 추적하고 해결하기가 용이하다. 둘째, 과거의 모든 상태를 재현할 수 있어 디버깅과 감사에 매우 유용하다. 셋째, 시간 여행이 가능해지며, 특정 시점의 상태로 롤백하거나 새로운 프로젝션을 생성하는 것이 비교적 쉽다. 그러나 이벤트 로그만으로는 복잡한 조회가 어려우므로, CQRS 패턴과 결합하여 조회용 최적화 뷰를 별도로 구축하는 것이 일반적이다.

반면, 이벤트 소싱은 새로운 패러다임을 요구하기 때문에 구현 복잡도가 증가한다. 이벤트 스키마의 버전 관리와 이벤트 재생 성능, 그리고 장기간 운영 시 이벤트 저장소의 크기 관리가 주요 도전 과제가 된다. 또한, 외부 시스템과의 통합 시 이벤트의 의미를 공유해야 하는 등 운영상의 고려사항이 존재한다[3].

분산 트랜잡션은 여러 개의 독립된 마이크로서비스에 걸쳐 있는 데이터 작업을 하나의 논리적 단위로 묶어, 전체가 성공하거나 전체가 실패하도록 보장하는 메커니즘이다. 전통적인 모놀리식 애플리케이션에서는 단일 데이터베이스의 ACID 트랜잭션을 통해 이를 쉽게 달성할 수 있었다. 그러나 서비스별로 데이터 저장소가 분리된 마이크로서비스 환경에서는 각 서비스의 데이터베이스가 자율적으로 관리되기 때문에, 단일 트랜잭션으로 여러 서비스의 데이터를 일관되게 업데이트하는 것이 기술적으로 매우 어렵다.

이를 해결하기 위한 주요 프로토콜로는 2단계 커밋이 있다. 이 프로토콜은 트랜잭션 매니저가 모든 참여 서비스(자원 관리자)에게 커밋 준비를 요청하는 '준비 단계'와, 모든 서비스가 준비에 성공하면 커밋을 지시하는 '커밋 단계'로 구성된다. 만약 한 서비스라도 실패하면 모든 서비스에 롤백을 지시한다. 이를 통해 원자성을 보장할 수 있지만, 모든 서비스가 트랜잭션 기간 동안 관련 리소스를 잠그고 대기해야 하므로 가용성과 성능에 심각한 영향을 미친다. 또한, 트랜잭션 매니저가 단일 장애점이 될 위험이 존재한다.

이러한 문제들로 인해 마이크로서비스 커뮤니티에서는 분산 트랜잭션 대신 최종 일관성 모델을 채택하고, SAGA 패턴이나 이벤트 소싱과 같은 대안적 패턴을 사용하여 데이터 일관성을 관리하는 것이 일반적이다. 분산 트랜잭션은 철저한 일관성이 절대적으로 필요한 매우 제한적인 시나리오에서만 고려되며, 그 사용은 성능 비용과 시스템 복잡도를 크게 증가시킨다.

마이크로서비스 간의 데이터 통신은 주로 API를 통해 이루어진다. 효과적인 API 설계는 시스템의 결합도를 낮추고 진화를 가능하게 하는 핵심 요소이다. 이를 위해 몇 가지 핵심 원칙이 널리 채택된다.

첫 번째 원칙은 느슨한 결합을 달성하는 것이다. 서비스는 다른 서비스의 내부 구현 세부 사항에 의존하지 않고, 잘 정의된 인터페이스(계약)를 통해서만 상호작용해야 한다. 이를 통해 한 서비스의 변경이 다른 서비스에 영향을 최소화한다. 두 번째 원칙은 API 우선 설계이다. 구현을 시작하기 전에 API의 엔드포인트, 요청/응답 형식, 오류 코드 등을 명확히 정의한다. 이는 팀 간 협업과 클라이언트 개발을 동시에 진행할 수 있게 한다.

다른 중요한 원칙들은 다음과 같다.

이러한 원칙들을 따르면 마이크로서비스가 독립적으로 배포되고 확장될 수 있는 토대를 마련할 수 있다. 최종적으로는 시스템 전체의 유지보수성과 개발자 생산성을 높이는 데 기여한다.

이벤트 기반 통신은 마이크로서비스 아키텍처에서 서비스 간의 느슨한 결합을 실현하는 핵심 패턴이다. 이 방식에서는 한 서비스가 특정 사건(이벤트)의 발생을 알리면, 관심 있는 다른 서비스들이 이를 구독하고 비동기적으로 반응한다. 발행-구독 모델을 따르는 경우가 많으며, 메시지 브로커나 이벤트 버스를 중간 매개체로 활용한다.

이 통신 방식의 주요 구성 요소는 이벤트 생산자, 이벤트 채널, 이벤트 소비자이다. 생산자는 상태 변경이나 비즈니스 활동 완료와 같은 의미 있는 사건을 감지해 이벤트 메시지를 생성하여 채널에 발행한다. 소비자는 자신이 관심 있는 이벤트 유형을 구독하고, 해당 이벤트가 채널에 도착하면 이를 수신하여 자신의 로직을 실행한다. 이 과정은 일반적으로 비동기 통신으로 이루어지므로, 서비스 간의 직접적인 호출과 의존성이 크게 줄어든다.

이 패턴의 장점과 활용 사례는 다음과 같다.

이벤트 기반 통신은 도메인 주도 설계의 컨텍스트 간 통합이나, CQRS 패턴에서 명령과 조회 모델의 데이터 동기화, SAGA 패턴에서 분산 트랜잭션의 단계 조율 등 다양한 시나리오에 적용된다. 그러나 이벤트의 순서 보장, 중복 처리, 장애 복구를 위한 멱등성 설계, 그리고 분산 시스템 모니터링의 복잡성 증가와 같은 도전 과제도 동반한다.

데이터 계약은 마이크로서비스 간에 교환되는 데이터의 구조, 의미, 형식을 명확히 정의한 규약이다. 이는 서비스 간의 결합도를 낮추고 독립적인 진화를 가능하게 하는 핵심 요소이다. 데이터 계약은 일반적으로 API의 요청 및 응답 페이로드, 또는 이벤트 기반 통신에서 발행되는 이벤트 메시지의 스키마로 정의된다.

데이터 계약을 관리하는 주요 원칙은 명시성과 하위 호환성 유지이다. 계약은 JSON 스키마, Avro, Protobuf와 같은 형식 언어로 명시적으로 문서화되어야 한다. 특히 스키마 레지스트리를 도입하여 중앙에서 계약의 버전을 관리하고, 서비스 간 호환성을 검증하는 것이 일반적이다. 이는 새로운 필드 추가와 같은 변경은 허용하지만, 기존 필드의 삭제나 필수 필드의 의미 변경은 피해야 함을 의미한다.

효과적인 데이터 계약 관리는 스키마 진화 문제를 완화한다. 버전 관리 정책(예: 시맨틱 버저닝)을 수립하고, 오래된 계약 버전에 대한 지원 종료(Deprecation) 및 폐기(Sunsetting) 절차를 명확히 해야 한다. 이를 통해 서비스 팀은 자율적으로 발전할 수 있으면서도 시스템 전체의 안정성을 유지할 수 있다.

마이크로서비스 아키텍처에서 폴리글랏 퍼시스턴스는 각 마이크로서비스가 자체적인 데이터 저장소 기술을 독립적으로 선택하고 운영하는 설계 원칙이다. 이는 단일 모놀리식 아키텍처에서 하나의 범용 데이터베이스를 사용하는 전통적인 방식과 대비된다. 각 서비스는 자신의 특정한 데이터 요구사항, 접근 패턴, 확장성 필요에 가장 적합한 저장소를 채택할 수 있다. 예를 들어, 주문 서비스는 관계형 데이터베이스를, 제품 카탈로그 서비스는 문서 데이터베이스를, 사용자 세션 서비스는 키-값 저장소를 사용할 수 있다.

이 접근법의 주요 장점은 기술적 유연성과 서비스의 느슨한 결합이다. 각 서비스는 최적의 도구를 사용하여 성능과 확장성을 극대화할 수 있으며, 한 서비스의 데이터 저장소 변경이나 장애가 다른 서비스에 직접적인 영향을 미치지 않는다. 또한, 서비스별로 데이터 스키마를 독립적으로 진화시킬 수 있어 개발 속도를 높인다. 그러나 이는 운영 복잡성을 증가시키는 도전 과제를 동반한다.

폴리글랏 퍼시스턴스를 성공적으로 구현하기 위해서는 몇 가지 고려사항이 필요하다. 첫째, 다양한 데이터 저장소를 운영하고 모니터링하는 데 필요한 운영 전문성과 인프라가 요구된다. 둘째, 서비스 간 데이터 일관성을 유지하는 메커니즘이 필요하며, SAGA 패턴이나 이벤트 소싱 같은 패턴이 자주 활용된다. 셋째, 데이터 저장소 선택 시 서비스의 현재와 미래 요구사항을 신중히 평가해야 한다.

결론적으로, 폴리글랏 퍼시스턴스는 강력한 자율성과 최적화를 제공하지만, 증가된 복잡성을 관리할 수 있는 조직적, 기술적 역량이 전제되어야 한다. 이는 모든 서비스에 단일 데이터베이스를 강제하는 "원 사이즈 핏츠 올" 접근법의 한계를 해결하는 대안으로 평가받는다.

마이크로서비스 아키텍처에서 각 서비스는 자율적인 데이터 저장소를 선택할 수 있다. 이는 폴리글랏 퍼시스턴스의 핵심 개념으로, 각 서비스의 요구사항에 가장 적합한 데이터베이스 기술을 채택하는 것을 의미한다. 주요 선택지는 관계형 데이터베이스를 지칭하는 SQL과 비관계형 데이터베이스를 통칭하는 NoSQL로 나뉜다.

SQL 데이터베이스는 구조화된 데이터와 복잡한 관계, 데이터 무결성이 가장 중요한 서비스에 적합하다. 예를 들어, 주문 처리나 금융 거래와 같이 정확성과 일관성이 필수적인 바운디드 컨텍스트에서 선호된다. 반면, NoSQL 데이터베이스는 문서형(예: MongoDB)은 유연한 데이터 구조가 필요할 때, 키-값형(예: Redis)은 빠른 캐싱이나 세션 저장에, 컬럼형(예: Cassandra)은 대량의 데이터 쓰기에, 그래프형(예: Neo4j)은 복잡한 관계 분석에 각각 특화되어 있다.

선택은 서비스의 데이터 접근 패턴, 일관성 요구사항, 확장성 목표에 따라 결정된다. 단일 서비스 내에서도 CQRS 패턴을 적용하여 명령(쓰기) 모델에는 강한 일관성의 SQL을, 조회(읽기) 모델에는 고가용성의 NoSQL을 사용하는 하이브리드 접근법도 가능하다. 최종 선택은 기술적 적합성뿐만 아니라 운영 복잡성과 팀의 숙련도도 고려해야 한다.

마이크로서비스 아키텍처 환경에서 캐싱은 성능 향상, 데이터 저장소 부하 감소, 그리고 서비스의 응답 시간 개선을 위한 핵심 전략이다. 각 서비스가 독립적으로 배포되고 운영되기 때문에, 캐싱 전략도 서비스의 특성과 데이터 접근 패턴에 맞게 설계되어야 한다. 일반적으로 사용되는 캐싱 계층은 서비스 내 로컬 캐시와 서비스 외부의 분산 캐시로 구분된다.

로컬 캐시는 JVM 힙 메모리나 서비스 인스턴스 내부의 전용 공간에 데이터를 저장하는 방식이다. 접근 속도가 매우 빠르지만, 서비스 인스턴스 간 데이터 일관성을 유지하기 어렵고, 인스턴스가 재시작되면 캐시 데이터가 소실된다는 단점이 있다. 반면, Redis나 Memcached와 같은 분산 캐시는 여러 서비스 인스턴스가 공유할 수 있는 외부 저장소를 제공한다. 이는 데이터 일관성을 보장하기 쉽고, 캐시 서버의 확장이 용이하지만, 네트워크 지연 시간이 추가된다.

효과적인 캐싱을 위해서는 적절한 캐시 만료 정책과 무효화 전략이 필수적이다. 주요 전략은 다음과 같다.

캐싱은 성능을 크게 향상시킬 수 있지만, 잘못된 구현은 데이터 부정합을 초래하거나 시스템 복잡성을 증가시킬 수 있다. 특히 분산 환경에서는 캐시 스탬피드(여러 요청이 동시에 캐시 미스를 일으켜 저장소에 집중적으로 접근하는 현상)나 캐시 일관성 문제에 주의해야 한다. 따라서 각 서비스의 도메인과 요구사항을 분석하여 캐시할 데이터, 캐시 수준(로컬/분산), 그리고 무효화 메커니즘을 신중하게 선택해야 한다.

API 컴포지션은 여러 마이크로서비스에 분산된 데이터를 조회하여 클라이언트에 통합된 뷰를 제공하기 위한 패턴이다. 이 패턴은 데이터 소유권 경계를 유지하면서 복잡한 쿼리 요구사항을 해결한다. 클라이언트가 여러 서비스의 데이터를 필요로 할 때, API 게이트웨이나 전용 컴포지터 서비스가 중개자 역할을 하여 각 관련 서비스를 개별적으로 호출하고 그 결과를 조합하여 응답한다.

이 방식의 주요 구현 형태는 다음과 같다.

API 컴포지션은 CQRS 패턴의 쿼리 측면을 구현하는 일반적인 방법으로 사용된다. 각 서비스는 자신의 데이터에 대한 권위 있는 소스로 남아 있으므로, 데이터 일관성 모델은 각 서비스 내부의 트랜잭션 경계에 의해 관리된다. 컴포지터는 일반적으로 동기 통신 방식을 사용하여 순차적 또는 병렬로 호출을 수행한다.

이 패턴은 단순한 조회 시나리오에 효과적이지만, 여러 서비스에 걸친 복잡한 조인이나 집계 연산에는 한계가 있다. 각 서비스의 응답을 메모리에서 조합해야 하기 때문에 성능이 저하될 수 있으며, 하나의 하위 서비스 호출이 실패하면 전체 쿼리가 실패할 수 있다[4]. 따라서 사용 사례에 따라 명령 쿼리 책임 분리와 함께 이벤트 소싱을 활용한 구체화된 뷰를 생성하는 대안을 고려해야 한다.

마이크로서비스 아키텍처에서 각 서비스는 자체 데이터베이스를 소유하는 것이 원칙이다. 이는 서비스의 자율성을 보장하지만, 여러 서비스에 분산된 데이터를 연결하여 조회해야 하는 복잡한 비즈니스 로직을 구현할 때 어려움을 초래한다. 전통적인 모놀리식 애플리케이션에서 단일 데이터베이스 테이블 간에 수행하던 조인 연산은 마이크로서비스 환경에서는 직접적으로 수행할 수 없다.

이 문제를 해결하기 위한 주요 접근 방식은 API 컴포지션과 CQRS 패턴이다. API 컴포지션은 클라이언트나 전용 API 게이트웨이가 필요한 데이터를 보유한 각 마이크로서비스를 순차적으로 호출하고, 그 결과를 메모리에서 조합하여 최종 응답을 구성하는 방식이다. 이 방법은 구현이 비교적 간단하지만, 여러 서비스를 호출하는 과정에서 성능 지연이 발생할 수 있고, 네트워크 신뢰성에 영향을 받는다. 반면, CQRS 패턴은 명령과 조회의 책임을 분리하여, 조회를 위한 별도의 읽기 전용 데이터 저장소를 구축한다. 이 저장소는 여러 서비스의 데이터를 사전에 조인하여 물리화된 뷰 형태로 저장함으로써, 복잡한 조인 쿼리를 단일 저장소에 대한 간단한 조회로 변환한다.

적절한 전략 선택은 데이터의 실시간성 요구사항, 일관성 수준, 그리고 쿼리의 빈도와 복잡도에 따라 달라진다. 높은 실시간성이 요구되고 조인이 간단한 경우 API 컴포지션이 적합할 수 있다. 반면, 대량의 데이터를 집계하거나 복잡한 조인이 빈번하게 발생하는 비즈니스 인텔리전스 또는 보고서 생성 시나리오에서는 CQRS 기반의 물리화된 뷰가 더 효율적이다. 모든 경우에, 서비스 경계를 넘는 데이터 의존성을 최소화하는 것이 장기적인 유지보수성에 유리하다.

분산 데이터 분석은 마이크로서비스 아키텍처 환경에서 여러 서비스에 걸쳐 흩어져 있는 데이터를 통합하여 분석 인사이트를 도출하는 활동이다. 각 마이크로서비스는 자체 데이터 저장소를 소유하는 데이터베이스 퍼 서비스 패턴을 따르기 때문에, 전통적인 단일 데이터베이스를 대상으로 하는 분석 방식은 적용하기 어렵다. 이로 인해 분석을 위한 데이터 수집과 처리에 특화된 아키텍처 패턴과 도구가 필요해진다.

주요 접근 방식으로는 이벤트 기반 통신을 활용한 데이터 파이프라인 구축이 있다. 각 서비스는 중요한 상태 변경이나 비즈니스 이벤트를 발생시키고, 이러한 이벤트는 Apache Kafka나 Amazon Kinesis 같은 메시지 브로커를 통해 실시간으로 수집된다. 수집된 이벤트 스트림 데이터는 Apache Spark나 Flink 같은 스트림 처리 엔진을 통해 변환되고, 최종적으로 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크에 적재되어 분석 쿼리에 사용된다. 이 방식은 데이터의 실시간성과 확장성을 보장한다.

또 다른 방식은 분석용 데이터 저장소에 주기적으로 데이터를 복제하는 것이다. 변경 데이터 캡처 기술을 사용하여 각 서비스 데이터베이스의 변경 사항만 추출하고, 중앙 분석 저장소에 동기화한다. 또는 각 서비스가 분석을 위해 특정 형식의 데이터 스냅샷을 생성하고, 이를 공유 위치에 배치하는 방법도 사용된다. 이 경우 분석 시스템은 원본 운영 시스템에 부하를 주지 않고 복제된 데이터를 자유롭게 조회하고 집계할 수 있다.

분산 데이터 분석의 설계 시에는 다음 사항을 고려해야 한다.

각 마이크로서비스는 자체 데이터 저장소를 소유하므로, 데이터에 대한 접근 권한을 세밀하게 관리하는 것이 중요해진다. 데이터 접근 제어는 인증된 사용자나 서비스만이 특정 데이터에 접근할 수 있도록 보장하는 메커니즘을 포함한다. 일반적으로 API 게이트웨이 수준에서 초기 인증을 수행한 후, 개별 서비스가 자신의 도메인 데이터에 대한 최종 권한 부여를 담당한다.

주요 접근 방식으로는 역할 기반 접근 제어(RBAC)와 속성 기반 접근 제어(ABAC)가 있다. RBAC는 사용자의 역할(예: 관리자, 일반 사용자)에 따라 접근 권한을 부여하는 반면, ABAC는 사용자 속성, 리소스 속성, 환경 조건 등 다양한 속성을 결합하여 동적으로 권한을 결정한다. 마이크로서비스 환경에서는 서비스 간 호출 시 사용되는 서비스 계정이나 API 키에 대한 관리도 필수적이다.

데이터 접근 제어를 구현할 때는 다음 원칙을 고려해야 한다.

효과적인 데이터 접근 제어는 데이터 유출을 방지하고, 규정 준수 요구사항을 충족시키며, 시스템 전체의 보안 태세를 강화하는 데 기여한다. 이를 위해 OAuth 2.0, JWT(JSON Web Tokens) 같은 표준 프로토콜과 정책 결정점(PDP) 및 정책 실행점(PEP) 아키텍처 패턴이 널리 활용된다.

마이크로서비스 환경에서 개인정보 보호는 데이터가 여러 서비스에 분산 저장되고 처리되기 때문에 복잡한 과제를 제기한다. 각 서비스는 자체 데이터 저장소를 관리하며, 개인정보가 여러 경계를 가로지르며 흐를 수 있어 통제와 책임 소재가 모호해질 위험이 있다. 따라서 데이터 주권 원칙을 적용하여 정보 주체의 데이터가 어디에 저장되고 어떻게 사용되는지를 명확히 해야 한다.

핵심 접근법 중 하나는 데이터 최소화 원칙을 설계에 반영하는 것이다. 각 서비스는 오직 필요한 최소한의 개인식별정보만을 보유하고, 이를 위해 익명화 또는 가명화 기술을 활용할 수 있다. 예를 들어, 분석 서비스는 특정 개인을 식별할 수 없는 형태로만 데이터를 처리하도록 설계된다. 또한 데이터 흐름을 매핑하고, 개인정보 영향평가를 정기적으로 수행하여 새로운 서비스 도입이나 변경 시 잠재적 위험을 사전에 평가해야 한다.

기술적 구현 측면에서는 동의 관리를 위한 전용 서비스를 두거나, 중앙 집중식 정책 엔진을 활용하여 데이터 접근 규칙을 일관되게 적용하는 것이 일반적이다. 모든 데이터 접근 로그는 중앙에서 감사 추적이 가능하도록 기록되어야 하며, 암호화는 저장 데이터와 전송 중 데이터 모두에 적용되어야 한다. 특히 유럽 연합 일반 데이터 보호 규칙과 같은 규정을 준수하기 위해서는 데이터 삭제 요청이 모든 관련 서비스에 전파되어 완전히 처리되는 프로세스가 확립되어야 한다.

이러한 조치들은 단일 서비스가 아닌 아키텍처 전체 차원에서 통합되어 설계되고 운영되어야 효과를 발휘한다. 최종 목표는 규정 준수를 넘어서 정보 주체의 신뢰를 얻는 것이다.

데이터 감사는 마이크로서비스 아키텍처 환경에서 데이터의 생성, 접근, 수정, 삭제에 대한 모든 활동을 기록하고 모니터링하는 과정이다. 이는 규정 준수, 보안 사고 대응, 운영 문제 진단 및 비즈니스 분석을 위해 필수적이다. 분산된 서비스 각각이 독립적인 데이터 저장소를 관리하기 때문에, 중앙 집중식 시스템보다 감사 로그의 수집과 통합이 복잡해진다.

효과적인 감사를 위해서는 각 서비스가 표준화된 형식으로 감사 이벤트를 생성해야 한다. 일반적으로 감사 로그에는 타임스탬프, 사용자 또는 서비스 ID, 수행된 작업(예: CREATE, READ, UPDATE, DELETE), 영향을 받은 데이터 식별자, 작업 전후의 데이터 스냅샷(선택 사항) 및 출처 IP 주소와 같은 컨텍스트 정보가 포함된다. 이러한 이벤트는 종종 이벤트 기반 통신을 통해 중앙 집중식 로그 집계 시스템이나 전용 데이터 웨어하우스로 전송된다.

데이터 추적은 특정 데이터 항목이나 트랜잭션이 여러 서비스를 거치는 흐름을 따라가는 능력을 의미한다. 이를 위해 분산 트레이싱 시스템이 사용된다. 각 외부 요청에는 고유한 추적 ID가 부여되고, 이 ID는 관련된 모든 마이크로서비스 호출을 통해 전파된다. 이렇게 수집된 추적 데이터는 서비스 간의 의존 관계를 시각화하고, 성능 병목 현상을 식별하며, 실패한 트랜잭션의 경로를 재구성하는 데 활용된다.

데이터 감사 및 추적 체계를 설계할 때는 데이터 개인정보 보호 규정을 준수해야 한다. 로그에 기록되는 개인 식별 정보는 최소화하거나 익명화/가명화 처리해야 한다. 또한 감사 로그 자체에 대한 무단 접근과 변조를 방지하기 위해 강력한 접근 제어와 무결성 검증 메커니즘을 마련하는 것이 중요하다.

마이크로서비스 아키텍처에서 각 서비스는 자체 데이터를 소유하고 독립적으로 관리한다. 이 원칙에 따라, 동일하거나 유사한 데이터가 여러 서비스에 걸쳐 중복 저장되는 상황이 빈번하게 발생한다. 이러한 데이터 중복은 단일 데이터베이스를 사용하는 모놀리식 아키텍처와는 근본적으로 다른 접근 방식을 요구한다.

데이터 중복은 성능 향상과 서비스 간 결합도 감소라는 장점을 제공하지만, 일관성 유지라는 주요 도전 과제를 동반한다. 중복된 데이터 간의 불일치는 시스템의 신뢰성을 해칠 수 있다. 이를 관리하기 위한 일반적인 전략은 데이터의 주인(도메인 주도 설계의 애그리게이트 루트 개념과 유사)을 명확히 정의하고, 모든 데이터 변경은 오직 해당 주인 서비스를 통해서만 이루어지도록 하는 것이다. 다른 서비스는 필요한 데이터를 복제본 형태로 보유하되, 주인 서비스가 발행하는 도메인 이벤트를 구독하여 자신의 복제본을 비동기적으로 갱신한다.

데이터 중복의 수준과 관리 방식은 데이터의 특성에 따라 달라져야 한다. 아래 표는 일반적인 데이터 유형별 중복 관리 접근법을 보여준다.

데이터 중복을 효과적으로 관리하려면 명확한 데이터 소유권 정책, 신뢰할 수 있는 이벤트 버스, 그리고 데이터 불일치를 탐지하고 수정할 수 있는 모니터링 및 복구 메커니즘이 함께 구축되어야 한다. 또한, 스키마 진화가 발생할 때 중복된 모든 복제본에 대한 변경 사항의 전파도 고려해야 한다.

마이크로서비스 아키텍처에서 각 서비스는 독립적으로 배포되고 진화한다. 이는 각 서비스가 소유한 데이터의 스키마도 독립적으로 변경될 수 있음을 의미한다. 스키마 진화는 서비스의 기능 변경이나 성능 개선을 위해 데이터 구조를 수정하는 과정이며, 이를 관리하지 않으면 서비스 간 통신 장애나 데이터 불일치가 발생할 수 있다.

스키마 변경은 하위 호환성을 유지하는 방식으로 접근하는 것이 일반적이다. 예를 들어, 새로운 필드를 추가하는 것은 기존 클라이언트에 영향을 주지 않으므로 비교적 안전하다. 반면, 필드명 변경, 데이터 타입 변경, 필드 삭제 등은 기존 데이터를 처리하는 다른 서비스나 클라이언트를 중단시킬 위험이 크다. 이러한 변경을 위해서는 일반적으로 이전 스키마와 새 스키마를 병행 지원하는 전략을 사용한다. 서비스는 일정 기간 동안 두 버전의 API를 모두 제공하거나, 데이터 변환 계층을 도입하여 내부적으로 새 스키마를 사용하되 외부에는 기존 형식으로 응답할 수 있다.

효과적인 스키마 진화를 위한 구체적인 전략과 도구는 다음과 같다.

최종적으로는 오래된 스키마 버전과 클라이언트를 폐기하는 정리 단계가 필요하다. 서비스 소유자는 변경 로드맵을 명시하고, 충분한 유예 기간을 제공한 후 사용 중단 정책을 통해 구버전 지원을 중단한다. 이 과정은 서비스 간 느슨한 결합을 유지하면서도 지속적인 혁신을 가능하게 하는 핵심 활동이다.

마이크로서비스 환경에서 데이터 마이그레이션은 단일 모놀리식 시스템의 마이그레이션보다 복잡한 문제를 제기한다. 각 서비스가 독립적인 데이터 저장소를 소유하는 데이터베이스 퍼 서비스 패턴을 따를 경우, 마이그레이션 작업은 서비스 단위로 분산되어 계획되고 실행되어야 한다. 이는 마이그레이션의 범위와 영향을 국지화할 수 있는 장점이 있지만, 여러 서비스에 걸친 데이터 의존성을 가진 경우 조정이 어려워질 수 있다.

주요 접근 방식은 크게 빅뱅(Big Bang) 방식과 점진적(Strangler Fig) 방식으로 나눌 수 있다. 빅뱅 방식은 모든 데이터를 한 번에 새로운 스키마나 저장소로 이동시키는 방법이다. 이는 계획과 실행이 비교적 단순하지만, 다운타임이 발생할 수 있고 롤백이 어려운 위험이 있다. 반면, 점진적 방식은 스트랭글러 피그 패턴을 적용하여 기존 시스템과 새 시스템을 병행 운영하면서 점차 트래픽과 데이터를 이전한다. 이 방식은 다운타임을 최소화하고 안전하게 롤백할 수 있는 장점이 있으나, 데이터 일관성을 유지하기 위한 임시 변통책(예: 이중 기록)이 필요해 복잡성이 증가한다.

마이그레이션을 성공적으로 수행하기 위한 핵심 고려사항은 다음과 같다.

마지막으로, 스키마 진화는 지속적인 과정이므로, 마이그레이션을 일회성 작업이 아닌 서비스 수명 주기의 일부로 관리하는 접근이 필요하다. 데이터 변환 로직을 코드로 정의하고 버전 관리하며, 변경 시 데이터 계약 관리를 통해 영향을 받는 다른 서비스와의 호환성을 유지해야 한다.