서론: MSA라는 유행병
지난 몇 년간 IT 업계에서 마이크로서비스 아키텍처(MSA)는 마치 만병통치약처럼 여겨졌습니다. 넷플릭스나 아마존의 성공 사례를 보며, 스타트업부터 대기업까지 너도나도 모놀리식(Monolithic) 시스템을 쪼개기 시작했습니다.
하지만 현실은 냉혹했습니다. 많은 프로젝트가 MSA 도입 후 오히려 개발 속도가 느려지고, 장애 추적은 어려워졌으며, 운영 비용은 급증했습니다.
이 글에서는 MSA의 환상을 걷어내고, 냉철한 시각으로 아키텍처 선택의 기준을 제시합니다.
1. 모놀리식(Monolithic)의 재발견
모놀리식은 '낡은 것'이 아닙니다. 하나의 코드베이스에 모든 기능이 통합된 구조는 여전히 강력한 장점을 가집니다.
- 단순성: 개발, 배포, 테스트가 하나의 파이프라인에서 이루어지므로 관리가 쉽습니다.
- 성능: 서비스 간 네트워크 통신이 없으므로 지연 시간(Latency)이 최소화됩니다.
- 트랜잭션 관리: ACID 트랜잭션을 보장하기가 훨씬 쉽습니다.
언제 모놀리식을 써야 할까요?
- 초기 스타트업이나 MVP 개발 단계
- 팀 규모가 작을 때 (피자 두 판의 법칙)
- 도메인 복잡도가 낮을 때
2. 마이크로서비스(Microservices)의 대가
MSA는 복잡성을 줄이는 것이 아니라, 복잡성의 위치를 옮기는 것입니다. 코드 내부의 복잡성을 시스템 간 통신의 복잡성으로 이동시킵니다.
MSA가 해결하는 문제
- 확장성: 특정 서비스(예: 주문)에만 트래픽이 몰릴 때 해당 서비스만 스케일 아웃할 수 있습니다.
- 기술 다양성: 서비스별로 가장 적합한 언어나 DB를 선택할 수 있습니다. (Polyglot)
- 조직의 확장: 콘웨이의 법칙(Conway's Law)에 따라, 조직이 커지면 시스템도 분리되어야 효율적입니다.
MSA가 야기하는 문제 (The Fallacies of Distributed Computing)
- 네트워크는 신뢰할 수 없다: 서비스 간 통신 실패에 대한 재시도(Retry), 서킷 브레이커(Circuit Breaker) 패턴이 필수입니다.
- 데이터 일관성: 분산 트랜잭션(Saga Pattern 등)을 구현하는 것은 매우 어렵습니다.
- 디버깅의 지옥: 하나의 요청이 여러 서비스를 거쳐갈 때, 문제가 발생한 지점을 찾기 위해 분산 추적(Distributed Tracing) 시스템이 필요합니다.
3. 실용적인 접근: 모듈러 모놀리스 (Modular Monolith)
최근에는 극단적인 MSA 대신, 모듈러 모놀리스가 대안으로 떠오르고 있습니다. 물리적으로는 하나의 배포 단위를 가지지만, 논리적으로는 모듈 간의 경계를 철저히 분리하는 방식입니다. 이를 통해 모놀리식의 단순함과 MSA의 모듈성을 동시에 챙길 수 있습니다.
Shopify나 Stack Overflow 같은 거대 기업들도 여전히 잘 설계된 모놀리식 구조를 유지하며 엄청난 트래픽을 처리하고 있습니다.
4. CODEBLACK의 아키텍처 컨설팅
CODEBLACK은 유행을 좇지 않습니다. 고객의 비즈니스 단계와 조직 역량에 맞는 최적의 아키텍처를 제안합니다.
- 진단: 현재 시스템의 결합도(Coupling)와 응집도(Cohesion)를 분석합니다.
- 설계: 도메인 주도 설계(DDD)를 기반으로 서비스 경계(Bounded Context)를 명확히 합니다.
- 전환: 빅뱅 방식이 아닌, 점진적인 리팩토링을 통해 리스크를 관리합니다.
결론
"마이크로서비스를 하지 않아도 된다면, 하지 마라." - 마틴 파울러
아키텍처에 정답은 없습니다. 오직 트레이드오프(Trade-off)만 있을 뿐입니다. 여러분의 비즈니스 목표를 달성하는 데 가장 적합한 도구를 선택하십시오. 그 과정에서 CODEBLACK이 명확한 가이드가 되어드리겠습니다.