MSA

서비스 분해는 모놀리식 아키텍처로 구성된 단일 애플리케이션을, 비즈니스 능력이나 하위 도메인에 따라 작고 독립적인 마이크로서비스 단위로 나누는 설계 활동이다. 이 과정의 핵심 목표는 각 서비스가 하나의 명확한 책임과 경계를 갖도록 하여 시스템 전체의 응집력을 높이고 결합도를 낮추는 것이다.

분해를 위한 주요 접근법으로는 비즈니스 능력 분해와 도메인 주도 설계(DDD)의 바운디드 컨텍스트 개념이 널리 사용된다. 비즈니스 능력 분해는 '주문 처리', '재고 관리', '결제'와 같은 조직의 핵심 비즈니스 기능을 기준으로 서비스를 정의한다. 반면, DDD 접근법은 복잡한 도메인을 각각 독립적인 모델과 언어를 가지는 바운디드 컨텍스트로 구분하고, 이를 자연스럽게 서비스의 경계로 삼는다.

분해 시 고려해야 할 요소는 다음과 같다.

잘못된 분해는 과도한 서비스 간 통신, 분산 트랜잭션의 복잡성 증가, 성능 저하 등의 문제를 초래할 수 있다. 따라서 초기에는 보수적으로, 즉 서비스의 크기를 상대적으로 크게 시작하여 시스템이 성장함에 따라 점진적으로 세분화하는 전략이 권장된다.

각 마이크로서비스는 독립적인 코드베이스, 빌드 파이프라인, 배포 주기를 가집니다. 이는 서비스별로 개발, 테스트, 배포가 다른 서비스의 변경이나 릴리스 일정에 구애받지 않고 이루어질 수 있음을 의미합니다. 지속적 통합 및 지속적 배포 파이프라인을 각 서비스에 별도로 구축함으로써, 작은 변경사항도 빠르고 빈번하게 프로덕션 환경에 반영할 수 있습니다.

이러한 독립성은 배포 속도와 안정성을 동시에 높입니다. 하나의 서비스에 대한 업데이트는 해당 서비스만 재배포하면 되므로, 전체 애플리케이션을 다시 빌드하고 배포하는 것에 비해 시간과 리소스가 절약됩니다. 또한, 특정 배포에서 발생한 결함이 해당 서비스로만 국한될 가능성이 높아 시스템 전체의 장애 위험을 줄입니다. 필요한 경우 문제가 발생한 서비스만 이전 버전으로 빠르게 롤백할 수 있습니다.

독립적 배포를 효과적으로 구현하기 위해서는 서비스 간의 결합도를 낮추고 명확한 API 계약을 유지하는 것이 필수적입니다. 서비스는 네트워크를 통해 통신하며, 다른 서비스의 내부 구현 세부사항에 의존해서는 안 됩니다. 이는 백워드 호환성을 유지하는 API 설계와 철저한 버전 관리 전략을 필요로 합니다.

이러한 배포 모델은 데브옵스 문화와 애자일 개발 방법론과 잘 조화를 이루며, 대규모 개발 조직이 복잡한 소프트웨어를 효율적으로 운영하고 발전시키는 데 핵심적인 이점을 제공합니다.

각 마이크로서비스는 자신의 전용 데이터베이스를 소유하고 관리하는 것이 원칙이다. 이는 모놀리식 아키텍처에서 단일 공유 데이터베이스를 사용하는 방식과 근본적으로 다르다. 서비스별 데이터베이스 패턴은 데이터의 소유권과 생명주기를 명확히 구분하여, 서비스 간의 결합도를 낮추고 독립적인 개발, 배포, 확장을 가능하게 한다.

이 접근 방식은 데이터 일관성 관리에 새로운 과제를 제기한다. 여러 서비스에 걸친 트랜잭션은 단일 데이터베이스의 ACID 트랜잭션을 사용할 수 없기 때문이다. 대신, 사가 패턴과 같은 분산 트랜잭션 관리 패턴이 사용된다. 사가 패턴은 하나의 비즈니스 트랜잭션을 여러 개의 로컬 트랜잭션으로 분해하고, 각 로컬 트랜잭션은 해당 서비스의 데이터베이스를 업데이트한다. 실패 시 보상 트랜잭션을 실행하여 최종 일관성을 달성하는 방식을 취한다[2].

데이터 관리 전략은 다음과 같은 주요 고려 사항을 포함한다.

분산 데이터 관리는 데이터 중복을 허용한다는 점에서도 특징이 있다. 성능과 가용성을 높이기 위해, 한 서비스가 다른 서비스의 데이터를 자신의 로컬에 캐시하거나 복제본을 유지할 수 있다. 이때 데이터의 최신 상태를 유지하기 위해 이벤트ual 일관성 모델이 적용된다.

API 게이트웨이는 마이크로서비스 아키텍처에서 클라이언트의 모든 요청을 받아들이는 단일 진입점이다. 외부 클라이언트는 각각의 개별 서비스의 엔드포인트를 직접 호출하는 대신, API 게이트웨이 하나를 통해 시스템에 접근한다. 게이트웨이는 들어오는 요청을 적절한 마이크로서비스로 라우팅하고, 그 응답을 다시 클라이언트에게 반환하는 역할을 한다.

이 패턴의 주요 기능은 다음과 같다.

* 요청 라우팅: URL 경로나 헤더 정보를 기반으로 요청을 해당 백엔드 서비스로 전달한다.

* 요청 집계: 클라이언트가 필요로 하는 데이터가 여러 서비스에 분산되어 있을 경우, 이를 한 번에 조회하여 하나의 응답으로 묶어 제공한다.

* 교차 관심사 처리: 인증, 권한 부여, SSL 종료, 속도 제한, 로깅 등 모든 서비스에 공통적으로 필요한 기능을 중앙에서 처리한다.

API 게이트웨이를 도입하면 몇 가지 중요한 이점이 생긴다. 첫째, 클라이언트와 백엔드 서비스 간의 결합도를 낮춘다. 서비스의 내부 구조가 변경되거나 분할되어도 게이트웨이의 라우팅 규칙만 수정하면 되므로 클라이언트는 영향을 받지 않는다. 둘째, 보안이 강화된다. 내부 마이크로서비스는 공개 엔드포인트를 노출할 필요가 없어지고, 게이트웨이에서 일괄적으로 인증 및 권한 검사를 수행할 수 있다. 마지막으로, 클라이언트의 복잡성을 줄여준다. 클라이언트는 여러 서비스의 위치를 알 필요 없이 하나의 게이트웨이 주소만 알면 되고, 여러 번의 호출을 기다릴 필요 없이 집계된 응답을 받을 수 있다.

그러나 API 게이트웨이는 시스템의 필수 구성 요소가 되므로, 이 자체가 단일 장애 지점이 될 위험을 내포한다. 따라서 고가용성 구성과 적절한 확장 전략이 필요하다. 또한, 너무 많은 비즈니스 로직이 게이트웨이에 집중되면 유지보수가 어려운 "모놀리식 게이트웨이"가 될 수 있으므로, 기능의 범위를 신중하게 설계해야 한다.

서비스 디스커버리는 마이크로서비스 아키텍처 환경에서 서비스 인스턴스의 네트워크 위치를 동적으로 찾아내고 등록하는 메커니즘이다. MSA에서는 서비스 인스턴스가 자주 생성되고 소멸되며, IP 주소나 포트 번호가 동적으로 변할 수 있다. 따라서 클라이언트나 다른 서비스가 특정 서비스와 통신하기 위해 하드코딩된 위치 정보를 사용하는 것은 불가능하다. 서비스 디스커버리는 이러한 문제를 해결하여 서비스 간의 통신을 가능하게 한다.

서비스 디스커버리의 핵심 구성 요소는 크게 서비스 레지스트리와 디스커버리 클라이언트이다. 서비스 레지스트리는 모든 활성 서비스 인스턴스의 위치 정보를 저장하는 데이터베이스 역할을 한다. 각 서비스 인스턴스는 시작 시 자신의 정보를 레지스트리에 등록하고, 정기적으로 헬스 체크 신호를 보내 생존 상태를 알린다. 디스커버리 클라이언트는 서비스를 호출하는 측에서 레지스트리를 조회하여 대상 서비스의 실제 네트워크 주소를 가져오는 역할을 한다.

구현 방식은 크게 클라이언트 측 디스커버리와 서버 측 디스커버리로 나뉜다. 클라이언트 측 디스커버리에서는 각 클라이언트가 직접 서비스 레지스트리를 조회하고 로드 밸런싱 로직을 포함한다. 반면, 서버 측 디스커버리에서는 API 게이트웨이나 전용 로드 밸런서 같은 중간 계층이 레지스트리 조회와 요청 라우팅을 담당한다. 널리 사용되는 도구로는 Eureka, Consul, etcd, ZooKeeper 등이 있다.

회로 차단기는 분산 시스템에서 특정 서비스의 장애가 연쇄적으로 전파되는 것을 방지하기 위한 설계 패턴이다. 이 패턴은 전기 회로의 퓨즈나 차단기에서 아이디어를 차용했다. 기본 원리는 실패 가능성이 있는 외부 서비스 호출을 모니터링하고, 실패율이 임계치를 초과하면 일정 시간 동안 추가 호출을 차단하여 시스템 전체의 장애를 격리한다.

패턴의 동작은 일반적으로 세 가지 상태로 구분된다.

이 패턴을 구현하면 주요 이점을 얻을 수 있다. 첫째, 특정 서비스의 응답 지연이나 장애가 다른 서비스나 전체 애플리케이션의 자원 고갈로 이어지는 연쇄 장애를 방지한다. 둘째, 실패한 서비스에 대한 호출을 즉시 차단함으로써 불필요한 대기 시간과 리소스 소모를 줄인다. 마지막으로, 시스템이 장애 상황에서도 부분적으로 기능을 유지하는 내결함성을 확보한다.

회로 차단기는 Hystrix나 Resilience4j 같은 라이브러리를 통해 구현된다. 효과적인 사용을 위해서는 실패 임계치, 타임아웃 시간, 반열림 상태에서의 테스트 요청 수 등을 애플리케이션의 특성에 맞게 세심하게 조정해야 한다.

동기 통신은 클라이언트가 요청을 보내고 서버의 응답을 즉시 기다리는 통신 방식을 의미한다. 마이크로서비스 아키텍처에서 서비스 간의 실시간 상호작용이 필요할 때 주로 사용된다. 클라이언트는 응답을 받을 때까지 대기 상태에 머물며, 이는 전통적인 클라이언트-서버 모델과 유사한 패턴이다. 이 방식은 요청과 응답의 흐름이 명확하고 직관적이라는 장점을 가진다.

가장 대표적인 동기 통신 프로토콜은 REST이다. HTTP 기반의 REST API는 JSON 또는 XML 형식의 데이터를 교환하며, 널리 알려진 표준과 간단한 구현 방식 덕분에 보편적으로 채택된다. 또 다른 주요 프로토콜은 gRPC이다. gRPC는 Google이 개발한 고성능 RPC 프레임워크로, Protocol Buffers를 사용해 이진 형식의 데이터를 직렬화하며, HTTP/2를 전송 계층으로 활용해 낮은 지연시간과 높은 처리량을 제공한다.

두 방식의 주요 특징을 비교하면 다음과 같다.

동기 통신은 간단한 구조와 빠른 피드백 루프를 가능하게 하지만, 직접적인 서비스 간 연결로 인해 의존성이 생긴다. 호출 대상 서비스가 느리거나 다운되면 그 영향이 연쇄적으로 전파될 수 있어, 회로 차단기 패턴과 같은 장애 격리 메커니즘의 구현이 중요해진다.

비동기 통신은 메시지 큐를 매개로 하여, 서비스 간에 직접적인 연결 없이 메시지를 주고받는 방식이다. 발행 서비스는 메시지를 큐에 보내기만 하고, 구독 서비스는 준비가 되었을 때 큐에서 메시지를 가져와 처리한다. 이는 동기 통신과 달리 요청과 응답이 실시간으로 이루어지지 않으며, 발신자는 수신자의 즉각적인 응답을 기다리지 않는다.

주요 구현 방식으로는 Apache Kafka, RabbitMQ, Amazon SQS 등의 메시지 브로커 시스템이 널리 사용된다. 이러한 시스템은 메시지의 지속성, 전달 보장, 순서 보장 등의 기능을 제공한다. 비동기 통신은 특히 이벤트 기반 아키텍처에서 핵심적인 역할을 하며, 시스템의 결합도를 낮추는 데 기여한다.

비동기 통신의 주요 이점과 적용 사례는 다음과 같다.

그러나 비동기 통신은 메시지 전달 지연, 메시지 중복 또는 순서 문제, 메시지 브로커 자체의 운영 복잡성과 같은 도전 과제도 동반한다. 또한 최종 일관성 모델을 따르므로, 데이터 변경이 모든 서비스에 즉시 반영되지 않을 수 있다는 점을 시스템 설계 시 고려해야 한다.

분산 시스템 복잡성은 MSA 도입 시 가장 큰 도전 과제 중 하나이다. 단일 애플리케이션인 모놀리식 아키텍처와 달리, MSA는 네트워크를 통해 통신하는 다수의 독립 서비스로 구성된다. 이로 인해 네트워크 지연, 부분적 실패, 서비스 간 의존성 관리 등 새로운 복잡성이 추가된다. 모든 서비스 호출이 네트워크 경계를 넘어야 하므로, 통신 실패는 시스템 전체의 장애로 이어질 가능성이 있다.

이 복잡성은 특히 서비스 간 통신과 장애 처리에서 두드러진다. 하나의 사용자 요청이 여러 서비스를 거쳐 처리될 때, 하나의 서비스 지연이나 장애는 연쇄적으로 전파될 수 있다. 이를 관리하기 위해 회로 차단기 패턴이나 재시도 메커니즘과 같은 복원력 패턴의 구현이 필수적이다. 또한, 분산 환경에서의 디버깅과 트랜잭션 추적은 훨씬 어려워지며, 분산 트레이싱 도구의 도입이 필요해진다.

복잡성을 관리하기 위한 주요 접근 방식은 아래와 같다.

결론적으로, MSA의 분산 시스템 복잡성은 기술적 도구와 패턴을 통한 체계적인 관리 없이는 운영 부담을 급격히 증가시킨다. 이는 단순히 애플리케이션을 분해하는 것을 넘어, 분산 컴퓨팅의 원칙에 대한 깊은 이해와 적절한 플랫폼 및 운영 인프라의 구축을 요구한다.

MSA에서 각 마이크로서비스는 자체 데이터베이스를 소유하는 것이 일반적이다. 이는 서비스의 느슨한 결합과 독립적인 배포 및 확장을 가능하게 하지만, 여러 서비스에 걸친 데이터의 일관성을 유지하는 것을 복잡하게 만든다. 전통적인 모놀리식 아키텍처에서는 단일 트랜잭션과 ACID 속성[5]을 통해 데이터 일관성을 보장할 수 있었다.

분산 환경에서는 이러한 접근 방식이 불가능하거나 비효율적이다. 대신 MSA는 최종 일관성 패러다임을 채택한다. 이는 트랜잭션이 완료되는 즉시 모든 데이터가 일관된 상태가 되는 것이 아니라, 일정 시간이 지난 후에 일관성이 달성됨을 의미한다. 이를 구현하기 위해 사가 패턴이나 이벤트 소싱, CQRS와 같은 패턴이 사용된다. 예를 들어, 주문 생성 시 재고 감소와 결제 처리가 별도의 서비스에서 이루어져야 한다면, 사가 패턴은 이 작업들을 조정하고 실패 시 보상 트랜잭션을 실행하여 전체적인 비즈니스 로직의 일관성을 유지한다.

데이터 일관성 유지는 비즈니스 요구사항에 따라 전략을 선택해야 한다. 금융 거래와 같이 강한 일관성이 필수적인 바운디드 컨텍스트는 가능한 한 단일 서비스 내에 캡슐화하는 것이 바람직하다. 반면, 사용자 프로필 정보와 같은 다른 영역에서는 지연된 동기화로 인한 최종 일관성이 허용될 수 있다. 따라서 설계 시 데이터의 정합성 요구 수준을 명확히 분석하고, 적절한 트레이드오프를 통해 시스템 복잡성과 성능을 관리하는 것이 중요하다.

MSA 환경에서 서비스는 물리적으로 분리되어 독립적으로 배포되고 실행됩니다. 이는 각 서비스의 상태, 성능, 로그, 오류를 중앙에서 통합적으로 가시화하고 관리해야 할 필요성을 만듭니다. 운영 및 모니터링은 이러한 분산된 컴포넌트들의 건강 상태를 지속적으로 확인하고 문제 발생 시 신속하게 대응할 수 있는 체계를 구축하는 것을 목표로 합니다.

핵심 운영 활동에는 서비스의 배포, 구성 관리, 확장(스케일링), 장애 복구 등이 포함됩니다. 각 서비스는 독립적인 라이프사이클을 가지므로, 배포 파이프라인과 롤백 전략도 서비스별로 구성되는 경우가 많습니다. 구성 정보는 외부화하여 중앙에서 관리하고, 서비스가 재시작 없이 동적으로 설정을 변경할 수 있도록 하는 것이 일반적입니다[6].

모니터링은 여러 계층에서 이루어집니다. 주요 지표는 다음과 같이 분류할 수 있습니다.

분산 추적은 특히 중요한 도구로, 하나의 사용자 요청이 API 게이트웨이를 거쳐 여러 마이크로서비스를 호출하는 전체 경로를 시각적으로 추적하고 병목 현상을 식별하는 데 필수적입니다. 또한, 설정된 임계치를 초과하는 지표에 대해 알림을 발생시키는 경고 시스템과 자동화된 복구 절차를 연동하는 것이 운영 효율성을 크게 높입니다.

컨테이너화는 마이크로서비스 아키텍처 구현의 핵심 기술 중 하나이다. 이는 애플리케이션과 그 실행에 필요한 모든 종속성(라이브러리, 시스템 도구, 설정 파일 등)을 하나의 표준화된 패키지로 묶는 기술이다. Docker는 이러한 컨테이너화 기술을 실현하는 가장 대표적인 플랫폼으로, 경량의 실행 환경을 제공한다.

Docker 컨테이너는 각 마이크로서비스를 독립적으로 패키징하고 실행하는 데 이상적이다. 각 서비스는 자체 컨테이너 내에서 구동되므로, 서비스별로 서로 다른 런타임 환경이나 라이브러리 버전 요구사항이 있어도 충돌 없이 공존할 수 있다. 이는 "내 컴퓨터에서는 되는데"라는 문제를 해결하며, 개발, 테스트, 프로덕션 환경 전반에 걸쳐 일관된 실행을 보장한다. 컨테이너 이미지는 불변(Immutable)하며, 한 번 빌드되면 여러 환경에 동일하게 배포될 수 있다.

컨테이너화의 이점은 다음과 같이 정리할 수 있다.

MSA에서 수십, 수백 개의 서비스가 분산되어 실행될 때, Docker와 같은 컨테이너 기술은 서비스의 배포, 관리, 확장을 표준화된 방식으로 단순화한다. 이는 이후 Kubernetes와 같은 오케스트레이션 도구가 컨테이너화된 서비스들을 효과적으로 관리하기 위한 기반을 마련한다.

오케스트레이션은 분산된 마이크로서비스 인스턴스들의 배포, 스케일링, 네트워킹, 생명주기 관리를 자동화하는 과정이다. Kubernetes(쿠버네티스)는 컨테이너화된 애플리케이션의 오케스트레이션을 사실상의 표준(de facto standard)으로 자리 잡은 오픈소스 플랫폼이다. MSA 환경에서 쿠버네티스는 수백 개의 독립적인 서비스를 효율적으로 운영하기 위한 필수 인프라를 제공한다.

쿠버네티스는 서비스를 Pod(파드)라는 최소 배포 단위로 패키징하여 관리한다. 개발자는 서비스의 원하는 상태(예: 실행할 복제본 수, 사용할 네트워크 포트, 연결할 저장소 등)를 YAML 또는 JSON 형식의 선언적 매니페스트(manifest) 파일로 정의한다. 쿠버네티스 컨트롤 플레인은 이 선언된 상태를 지속적으로 모니터링하며, 실제 상태를 원하는 상태로 수렴시키기 위해 자동으로 작업을 수행한다. 이는 서비스의 롤링 업데이트, 장애 복구, 수평적 스케일링(scale-out/in)을 자동화하는 핵심 메커니즘이다.

주요 기능으로는 서비스 디스커버리와 로드 밸런싱을 위한 Service 오브젝트, 설정 정보와 암호를 관리하는 ConfigMap과 Secret, 저장소를 연결하는 PersistentVolume, 배포 전략을 정의하는 Deployment와 StatefulSet 등이 있다. 또한, Horizontal Pod Autoscaler(HPA)를 통해 CPU 사용률 등의 지표를 기반으로 파드 수를 동적으로 조정할 수 있다.

이러한 기능들은 MSA가 가진 운영상의 복잡성(예: 많은 서비스 인스턴스 관리, 네트워킹, 장애 처리)을 크게 줄여주며, 개발팀이 인프라 관리보다 비즈니스 로직 개발에 집중할 수 있도록 한다. 따라서 쿠버네티스는 현대적인 MSA 구현의 토대를 형성하는 핵심 기술이다.

마이크로서비스 프레임워크는 마이크로서비스 아키텍처 기반 애플리케이션의 개발, 배포, 통신, 관리를 효율적으로 지원하기 위해 설계된 소프트웨어 플랫폼이다. 이러한 프레임워크는 서비스 간 통신, 서비스 디스커버리, 구성 관리, 부하 분산, 회복력 패턴과 같은 공통적인 분산 시스템 문제에 대한 기본적인 해결책을 제공한다. 개발자는 비즈니스 로직에 더 집중할 수 있도록 인프라 관련 복잡성을 프레임워크에 위임한다.

주요 프레임워크는 특정 프로그래밍 언어나 런타임에 특화되어 있거나, 플랫폼 중립적인 접근 방식을 취한다. 널리 사용되는 예시는 다음과 같다.

이러한 프레임워크의 선택은 개발 팀의 기술 스택, 성능 요구사항, 운영 환경(예: 클라우드 네이티브 정도)에 따라 결정된다. 프레임워크는 생산성을 높이는 동시에 마이크로서비스 아키텍처의 구현 표준과 모범 사례를 강제하는 역할을 한다. 그러나 특정 프레임워크에 대한 과도한 의존성은 벤더 종속이나 기술 부채를 초래할 수 있으므로 신중한 평가가 필요하다.

모놀리식 아키텍처에서 마이크로서비스 아키텍처(MSA)로의 전환은 단순한 기술 변경이 아닌, 조직의 구조와 개발 문화까지 변화를 요구하는 전략적 과정이다. 일반적으로 '빅뱅' 방식의 일괄 전환보다는 점진적이고 점증적인 접근이 선호된다. 가장 일반적인 전략은 스트랭글러 패턴(Strangler Fig Pattern)을 적용하는 것이다. 이는 기존 모놀리식 애플리케이션의 기능을 하나씩 새로운 마이크로서비스로 추출해내면서, 점차 모놀리스의 영역을 축소시키는 방식이다. 전환 과정에서 새로운 서비스는 기존 시스템과 API 게이트웨이를 통해 공존하며, 최종 사용자는 이러한 변화를 인지하지 못한 채 점진적으로 새로운 아키텍처로 이전된다.

전환을 시작할 때는 먼저 경계가 명확하고 의존성이 낮은 기능부터 분리하는 것이 바람직하다. 예를 들어, 결제 처리, 사용자 인증, 상품 카탈로그 조회와 같이 독립적인 비즈니스 능력을 가진 모듈이 후보가 된다. 이 과정에서 데이터베이스의 분리는 중요한 고려 사항이다. 초기에는 기존 데이터베이스를 공유하는 패턴을 사용하다가, 서비스가 성숙해지면 각 서비스 전용 데이터베이스를 도입하여 분산 데이터 관리를 완성한다. 전환 계획은 비즈니스 가치와 기술적 복잡성을 종합적으로 평가하여 우선순위를 매겨 실행한다.

성공적인 전환을 위해서는 기술적 변화와 함께 콘웨이 법칙을 고려한 조직 구조의 조정이 필수적이다. 작고 자율적인 피자 두 판 팀 구조로의 전환이 병행되어야 한다. 또한, 데브옵스 문화와 자동화된 배포 파이프라인은 수많은 서비스의 독립적 배포와 운영을 관리 가능하게 만드는 핵심 요소이다. 전환 과정은 결코 순탄하지 않으며, 분산 시스템의 복잡성과 데이터 일관성 문제 등 새로운 도전 과제를 마주하게 된다. 따라서 빠른 실패와 학습을 장려하는 문화와 철저한 모니터링 체계가 반드시 동반되어야 한다.

MSA 도입은 기술적 변화뿐만 아니라 조직 구조의 변화를 요구한다. 전통적인 모놀리식 아키텍처에서는 기능별로 수직으로 구성된 대규모 팀이 하나의 애플리케이션을 함께 개발하는 경우가 많았다. 반면, MSA에서는 각 마이크로서비스를 완전한 책임을 지는 소규모의 자율적인 팀이 담당하는 것이 효과적이다. 이러한 팀 구조를 설명하는 대표적인 비유가 바로 '피자 두 판 팀'이다.

이 개념은 아마존의 전 CEO 제프 베이조스가 제안한 것으로 알려져 있으며, 하나의 팀이 두 판의 피자로 끼니를 해결할 수 있을 정도로 작아야 한다는 의미이다. 이는 보통 6~10명 내외의 인원을 의미한다. 이러한 소규모 팀은 하나 또는 소수의 관련 마이크로서비스를 처음부터 끝까지(기획, 개발, 배포, 운영, 유지보수) 책임진다. 팀은 풀스택 개발자, 백엔드 개발자, 운영 엔지니어 등 필요한 모든 역량을 내부에 보유하여, 다른 팀과의 의존성을 최소화하고 빠른 의사 결정과 배포를 가능하게 한다.

피자 두 판 팀 모델은 컨웨이 법칙과도 깊은 연관이 있다. 이 법칙은 "시스템을 설계하는 조직은 그 조직의 커뮤니케이션 구조를 그대로 본뜬 설계를 만들어낸다"는 내용이다[8]. 따라서 느슨하게 결합된 마이크로서비스 아키텍처를 성공적으로 구현하려면, 느슨하게 결합되고 자율적인 팀 구조가 필수적이다. 큰 조직을 여러 개의 작은 '피자 팀'으로 나누는 것은 서비스 경계를 명확히 하고, 팀 간 결합도를 낮추며, 민첩성을 높이는 데 기여한다.