Monolithic Architecture

Monolithic Architecture

모놀리식 아키텍처는 프레젠테이션, 비즈니스 로직, 데이터 접근 계층이 하나의 코드베이스로 통합된 구조로, 단일 실행 파일로 배포된다. 초기 개발과 테스트, 배포가 단순하고 성능도 우수하지만, 시스템 규모가 커지면 확장성, 유지보수, 기술 유연성, 장애 격리 등에 제약이 발생한. 이러한 한계를 보완하기 위해 최근에는 도메인 기반으로 내부를 분리한 **모듈형 모놀리스 (Modular Monolith)**나 마이크로서비스 아키텍처 (MSA) 로의 점진적 전환이 활용되고 있다.

등장 배경 및 발전 과정

등장 배경

발전 과정 (시대별 흐름)

현대적 관점과 지속성

목적 및 필요성

모놀리식 아키텍처는 초기 개발 속도, 단순한 배포 구조, 낮은 인프라 비용, 일관된 데이터 처리가 중요한 상황에서 매우 적합하다. 특히 MVP, 스타트업, 내부 시스템, 단일 트랜잭션 서비스에 효과적이며, 복잡한 아키텍처나 분산 시스템이 오히려 과도한 경우 실용적인 선택지가 된다.

목적

1. 개발과 운영의 단순화
   모든 기능이 하나의 프로젝트에 통합되어 있어 전체 시스템의 구조 파악과 수정이 용이하며, 배포도 단일 실행 파일 수준으로 단순화된다.

2. 빠른 프로토타이핑 및 시장 검증
   MVP(Minimum Viable Product) 나 초기 제품을 빠르게 구현하고 시장 반응을 검증하기 위한 최적의 구조로 사용된다.

3. 일관성 유지와 통합 관리
   단일 애플리케이션 내에서 모든 기능과 트랜잭션을 통합 관리할 수 있어 일관된 비즈니스 로직과 데이터 흐름을 구현하기 쉽다.

4. 성능 오버헤드 최소화
   동일 프로세스 내에서 모든 계층이 실행되므로 구성 요소 간 RPC 나 네트워크 통신으로 인한 오버헤드가 발생하지 않는다.

필요성

1. 소규모 팀 또는 단순 프로젝트 환경
   2~5 인 규모의 소규모 개발팀이나 복잡도가 낮은 서비스에서는 모놀리식 구조가 오히려 생산성과 유지보수 측면에서 더 효율적이다.

2. 제한된 인프라 자원
   컨테이너, 오케스트레이션, API 게이트웨이 등 복잡한 배포 구조가 부담스러운 환경에서는 단일 서버 배포가 유리하다.

3. 빠른 배포와 비용 효율성
   전체 애플리케이션을 한 번에 빌드하고 배포하므로 인프라 비용이 적고 운영도 단순하여 초기 비용이 크게 절감된다.

4. 복잡한 트랜잭션 관리가 필요한 서비스
   데이터 일관성이 중요한 서비스에서는 단일 데이터베이스 내에서 트랜잭션 처리 (ACID) 를 간단하게 구현할 수 있는 구조가 유리하다.

핵심 개념

모놀리식 아키텍처는 단순하고 강력한 구조를 바탕으로 빠른 개발과 운영이 가능하지만, 강한 결합성과 단일 배포 구조로 인해 확장성과 유연성에 제약이 있다.
실무에서는 초기 개발, 스타트업, 내부 시스템에서 자주 사용되며, CI/CD, 로깅, 테스트 등의 구성도 단일화된 방식으로 처리된다. 그러나 일정 규모 이상에서는 구조적 병목이 발생하므로, 내부 모듈화, 점진적 마이크로서비스 전환, 기능 중심 분리 전략이 핵심 대응책으로 적용된다.

기본 개념

실무 구현 연관성

주요 기능 및 역할

Monolithic Architecture 는 UI, 비즈니스 로직, 데이터 접근, 통합 및 보안 계층을 단일 프로세스 내에 통합하여 구성된다.
각 계층은 명확한 역할과 책임을 가지며, 모든 기능이 하나의 애플리케이션 단위로 관리되므로 설계, 개발, 테스트, 배포, 운영이 단순화된다.
특히, 트랜잭션 일관성, 통합된 인증·보안, 단일화된 로그 및 모니터링 구조로 인해 초기 시스템이나 내부 시스템에 유리한 특성이 존재한다.
이 구조는 관심사 분리와 내부 기능 통합 간 균형을 통해 안정성과 성능, 관리 용이성을 확보한다.

특징

핵심 원칙

주요 원리 및 작동 원리와 방식

주요 원리

• 로컬 통신 원리: 모든 구성 요소가 동일한 프로세스 내에서 실행되므로 모든 작업이 로컬 호출로 처리된다.
• 계층화 원리: 프레젠테이션, 비즈니스 로직, 데이터 접근의 3 계층 구조로 각 계층이 하위 계층에 의존하는 구조를 가진다.
• 단일 데이터베이스 원리: 애플리케이션이 단일 데이터베이스를 사용하여 데이터 일관성과 트랜잭션 무결성을 보장한다.

작동 원리

graph TB
    A[사용자 요청] --> B[웹 서버/로드밸런서]
    B --> C[모놀리틱 애플리케이션]
    
    subgraph C [모놀리틱 애플리케이션]
        D[프레젠테이션 계층]
        E[비즈니스 로직 계층]
        F[데이터 접근 계층]
        
        D --> E
        E --> F
        F --> E
        E --> D
    end
    
    F --> G[데이터베이스]
    G --> F
    
    C --> B
    B --> A

작동 방식:

1. 요청 처리: 사용자 요청이 웹 서버를 통해 애플리케이션으로 전달
2. 계층별 처리: 프레젠테이션 → 비즈니스 로직 → 데이터 접근 순으로 요청 처리
3. 로컬 호출: 모든 구성 요소 간 통신이 메모리 내 메소드 호출로 수행
4. 응답 반환: 처리 결과가 역순으로 사용자에게 전달

구조 및 아키텍처

graph TB
  subgraph Monolith Application
    UI
    Logic
    DataAccess
  end
  UI --> Logic --> DataAccess --> Database[(DB)]

• 프레젠테이션 계층 (UI/API)
• 비즈니스 로직 계층
• 데이터 접근 계층
• 공통 유틸/핵심 모듈 (optional 구성으로 인증, 로깅, 캐시 포함)
• 공유 DB 또는 DB 어댑터 모듈 포함

구성 요소

구현 기법 및 방법

• 모놀리식 아키텍처는 단일 코드베이스, 단일 진입점, 단일 배포 단위를 기반으로 구축되며, 대부분 계층형 구조로 구성된다.
• 프로젝트 규모에 따라 멀티 모듈 구성이나 Vertical Slice 모듈화 전략을 통해 유지보수성과 응집도를 높일 수 있다.
• CI/CD 는 단일 파이프라인으로 관리되며, 구성 환경을 config-driven 으로 분리해 다양한 배포 시나리오에 유연하게 대응할 수 있다.
• 실무에서는 Django, Spring Boot, Flask 등 주요 프레임워크에서 이러한 구현 방식이 정형화되어 있으며, 점진적 MSA 전환을 고려한 내부 모듈화 전략이 중요한 설계 요소로 부각된다.

장점

• 개발 생산성 측면에서 Monolith 는 구조가 단순하고 코드베이스가 통일되어 있어 개발 속도가 빠르며, 초기 개발 및 온보딩이 쉬운 것이 가장 큰 장점이다.

• 테스트 및 디버깅의 경우, 모든 기능이 하나의 프로세스 내에서 실행되므로 통합 테스트나 로컬 디버깅이 매우 용이하며, 테스트 환경을 구성하는 비용도 낮다.

• 배포 및 운영은 단일 빌드와 배포 파이프라인만 유지하면 되므로 프로세스가 간단하고, 로깅·보안·설정 등 운영 요소를 중앙에서 통제할 수 있다.

• 성능 효율성에서는 모듈 간 로컬 호출이 가능하다는 점에서 분산 아키텍처 대비 오버헤드가 적고, 단일 런타임으로 인해 리소스를 효율적으로 사용한다.

• 비용 효율성은 복잡한 인프라가 필요 없고, DevOps 부담이 적기 때문에 초기 운영 비용이 낮으며, 소규모 팀에서 관리 가능하다는 이점이 있다.

• 데이터 일관성은 단일 데이터베이스와 로컬 트랜잭션 구조를 통해 강한 일관성과 ACID 속성을 자연스럽게 확보할 수 있다.

• 보안 단순화는 마이크로서비스처럼 복잡한 네트워크 방화벽, 인증/인가 계층 없이 단일 시스템 내에서 통제 가능하므로 제어 지점이 명확하다.

단점과 문제점 그리고 해결방안

단점

단점은 대부분 전체 시스템을 하나로 묶는 구조적 특성에서 비롯된다. 확장성 한계, 기술 유연성 부족, 배포 리스크는 모두 " 모듈별 독립적 운영이 불가능한 단일 구조 " 에 기인한다. 따라서 해결책은 내부 모듈화 → 부분 분리 → 점진적 서비스화로 이어지는 구조적 전환을 포함해야 하며, 배포 전략 개선과 팀 간 협업 체계 구축도 병행되어야 한다.

문제점

문제점은 운영 중 발생하는 실질적 병목과 실패 지점으로, 구조적 단점이 시스템에 직접적으로 드러난 결과물이다. 대표적으로 성능 병목 (리소스/DB), 장애 전파, 배포 실패, 코드 복잡도 증가는 모두 내부 모듈 간 강한 결합과 전역 배포 구조에서 비롯된다. 이를 해결하려면 APM, 로깅, 트레이싱 같은 운영 가시성 확보 도구와 함께, 테스트 자동화, 장애 격리 설계, 빌드 최적화 전략이 요구된다.

도전 과제

• 확장성 문제는 단일 배포 단위 구조로 인해 전체 시스템만 스케일링 가능하며, 부분 확장이 불가능해 리소스 낭비와 병목을 유발한다. 이를 위해 수평 확장 구조와 모듈 단위 분리 전략이 요구된다.

• 기술 유연성 문제는 강한 결합 구조가 신기술 도입을 어렵게 만들어 기술 부채가 누적된다. 인터페이스 기반의 느슨한 결합과 플러그인 구조를 통해 기술 교체 가능성을 확보해야 한다.

• 조직 및 협업 측면에서는 여러 팀이 동일한 코드베이스를 사용할 경우 충돌과 병목이 빈번하게 발생하며, 이를 해결하기 위해 팀 단위 모듈 소유권과 브랜치 전략 정비가 필요하다.

• 배포 및 운영 측면에서는 전체 재빌드로 인한 배포 위험과 다운타임 발생이 주요 문제이며, CI/CD 파이프라인과 블루그린/카나리 배포로 위험을 줄여야 한다.

• 장애 관리 문제는 강한 내부 결합으로 인해 일부 장애가 전체 시스템에 영향을 미친다. 장애 격리를 위한 분리된 인프라 구성과 모듈 독립적 장애 처리가 필요하다.

• 마이그레이션 문제는 점진적 MSA 전환이 어려운 구조에서 발생하며, Bounded Context 및 API 게이트웨이 등을 통해 전환 로드맵을 정립해야 한다.

• 개발 품질 문제는 대형 코드베이스와 테스트 설계 부족으로 유지보수 비용 증가와 품질 저하가 발생한다. 테스트 전략과 코드 리팩토링 체계를 강화해야 한다.

• 클라우드 네이티브 전환 문제는 상태 유지형 아키텍처와 모놀리식 특성으로 인해 클라우드 자원의 확장성과 자동화 도입이 어렵다. 무상태 구조와 컨테이너화, 서비스 메시 도입이 요구된다.

Monolithic Architecture vs. Microservices Architecture 비교 및 전환 전략

Monolithic Architecture vs. Microservices Architecture 비교

모놀리식에서 마이크로서비스로 전환 전략

전환 목적

• 시스템 확장성 확보
• 독립 배포/운영 가능성 확보
• 복잡성 감소 및 팀 분산 운영 효율화

전환 절차 단계별 전략

전환 구조 예시

Before (모놀리식)

graph TD
  A[User Interface] --> B[Monolith App]
  B --> C[Database]

After (MSA 전환)

graph TD
  A[User Interface] --> S1[Order Service]
  A --> S2[Payment Service]
  A --> S3[Inventory Service]
  S1 --> DB1[Order DB]
  S2 --> DB2[Payment DB]
  S3 --> DB3[Inventory DB]

전환 시 고려할 문제 및 해결책

분류 기준에 따른 종류 및 유형

• 계층 구조: 구조 복잡도와 책임 분리 수준에 따라 2-Tier, 3-Tier, N-Tier 로 나뉘며, 각 계층의 분리는 테스트성, 유지보수성, 확장성에 직접적 영향을 준다. 실무에서는 대부분 3-Tier 또는 N-Tier 구조가 사용된다.

• 모듈화 수준: Classic Monolith 는 모든 기능이 하나의 모듈에 결합되어 있고, Modular Monolith 는 내부 도메인별로 논리적 모듈화를 적용해 점진적 MSA 전환이 가능하다. Multi-Module 은 내부 경계가 명확한 구조로 팀 협업 및 테스트가 용이하다.

• 배포 방식: 실행 파일, 컨테이너, 분산형 모놀리식으로 나뉘며, 단일 실행 파일은 단순한 배포에 적합하고, 컨테이너는 클라우드 환경에 적합하다. 분산 모놀리식은 외형은 분산처럼 보이나 실제로는 강결합 구조로 유지보수가 어렵다.

• 기술 구조: Layered → Hexagonal → Onion 순으로 설계 원칙과 유연성이 고도화되며, 도메인과 인프라 계층의 분리를 명확히 하고 테스트와 변경에 강한 구조를 구성할 수 있다.

• 배포 전략: 단일 서버 배포는 단순하지만 확장성이 없고, 다중 서버 배포는 로드 밸런싱과 가용성 확보가 가능하다. 실제 운영 환경에서는 다중 노드 환경과 CI/CD 가 병행된다.

• 도메인 중심성: 도메인 중심 모놀리스는 DDD 개념을 일부 또는 전체 적용하여 서비스 분리 및 구조 설계에 유리하며, 향후 마이크로서비스 전환의 기반이 된다.

• 개발 목적: Greenfield 는 속도를, Refactored 는 구조적 개선을 목적으로 한다. 선택 기준은 시스템의 성숙도와 조직의 목표에 따라 달라진다.

실무에서 효과적으로 적용하기 위한 고려사항 및 주의할 점

• 팀 규모 및 도메인 복잡성 측면에서는 소규모 인원과 단순한 비즈니스 로직을 가진 프로젝트에 적합하다. 반면, 복잡성과 인원이 증가하면 모듈화를 통한 분리 전략이 필수적이다.

• 배포 및 테스트 전략은 전체 시스템 재배포 위험을 줄이기 위한 자동화와 무중단 배포 전략이 중요하며, 단위 테스트를 넘는 통합 테스트의 중요성이 크다.

• 모듈화와 구조화 수준은 아키텍처의 유지보수성과 확장성에 직접 영향을 미친다. 패키지 구조와 의존성 관리 전략, 클린 아키텍처 적용 여부가 성패를 좌우한다.

• 운영 관점에서는 초기 트래픽 수준에서는 단순한 운영이 가능하지만, 서비스 확장 시 장애 격리, 성능 모니터링, 스케일링 전략 도입이 요구된다.

• 기술 및 전환 전략에서는 기술 스택의 유연성 부족이 문제될 수 있으므로, 점진적 전환이 가능한 모듈 경계 설계와 API 중심 구조화가 필요하다.

• 보안, 문서화 측면에서도 모든 기능이 한 곳에 집중되므로 문서화가 반드시 필요하며, 보안 역시 계층별로 명확히 설정되어야 향후 분리에 유리하다.

CI/CD & 모니터링 설정 예시

• CI/CD: Blue-Green/Canary 배포로 안정성 확보
• 모니터링: Prometheus, Grafana, APM 으로 실시간 모듈 상태 추적
• 메트릭: 요청, 에러 등 수집하여 SLA 보장
• Contract Testing: 모듈 간 계약 테스트로 내부 서비스 신뢰성 강화

GitHub Actions + Blue-Green 배포 워크플로우

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42

# .github/workflows/ci-cd.yml
name: CI/CD Pipeline

on:
  push:
    branches: [ main ]

jobs:
  build-test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Setup Node.js
        uses: actions/setup-node@v3
        with:
          node-version: '16'
      - name: Install deps
        run: npm ci
      - name: Run tests
        run: npm test
      - name: Build
        run: npm run build
      - name: Publish artifact
        uses: actions/upload-artifact@v3
        with:
          name: app
          path: build/

  deploy:
    needs: build-test
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Download artifact
        uses: actions/download-artifact@v3
        with:
          name: app
      - name: Deploy to Staging
        run: ./scripts/deploy.sh staging
      - name: Smoke test
        run: npm run smoke
      - name: Deploy to Production (Blue-Green)
        run: ./scripts/deploy.sh production bluegreen

모니터링 구성 (Prometheus + Grafana + APM)

• Node.js 앱에 Prometheus exporter 내장:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

const express = require('express');
const client = require('prom-client');
const app = express();
const collectDefaultMetrics = client.collectDefaultMetrics;
collectDefaultMetrics({ prefix: 'myapp_' });

app.get('/metrics', (req, res) => {
  res.set('Content-Type', client.register.contentType);
  res.end(client.register.metrics());
});

app.listen(3000);

• Prometheus → Grafana 로 메트릭 시각화
• APM 도구 (New Relic/Datadog) 로 응답시간, 에러, CPU/메모리 지표 수집

JavaScript 구현 예시 (Checkout 모듈)

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25

// server.js
const express = require('express');
const inventory = require('./inventory');
const payment = require('./payment');
const order = require('./order');
const metrics = require('./metrics');

const app = express();
app.use(express.json());
app.use(metrics.requestCounter);

app.post('/checkout', async (req, res) => {
  try {
    const { userId, items, paymentInfo } = req.body;
    await inventory.reserve(items);
    const paymentResult = await payment.process(paymentInfo);
    const orderResult = await order.create(userId, items, paymentResult);
    res.status(201).json(orderResult);
  } catch (err) {
    metrics.errorCounter.inc();
    res.status(500).json({ error: err.message });
  }
});

app.listen(3000, () => console.log('Listening on :3000'));

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20

// inventory.js
async function reserve(items) { /*DB 호출*/ }
module.exports = { reserve };

// payment.js
async function process(info) { /*외부 API 호출*/ }
module.exports = { process };

// order.js
async function create(userId, items, paymentResult) { /*DB 저장*/ }
module.exports = { create };

// metrics.js
const client = require('prom-client');
const counter = new client.Counter({ name: 'http_requests_total', help: 'Total requests', labelNames: ['route', 'status'] });
module.exports.requestCounter = (req, res, next) => {
  res.on('finish', () => counter.labels(req.path, res.statusCode.toString()).inc());
  next();
};
module.exports.errorCounter = counter;

• 구현 특징
  • 모듈별 분리: inventory, payment, order
  • 지표 수집: HTTP 통계, 에러 카운터
  • 단일 앱에서 전체 checkout 흐름 처리

Contract Testing 예시

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39

// contract.test.js
const { Pact } = require('@pact-foundation/pact');
const path = require('path');

describe('Payment Service', () => {
  const provider = new Pact({
    port: 1234,
    dir: path.resolve(process.cwd(), 'pacts'),
    consumer: 'CheckoutApp',
    provider: 'PaymentService',
  });

  beforeAll(() => provider.setup());
  afterAll(() => provider.finalize());

  describe('when a payment is successful', () => {
    beforeAll(() =>
      provider.addInteraction({
        uponReceiving: 'a payment request',
        withRequest: {
          method: 'POST',
          path: '/process',
          body: { amount: 100, method: 'card' },
        },
        willRespondWith: {
          status: 200,
          body: { status: 'OK', transactionId: 'txn_ABC123' },
        },
      })
    );

    it('processes payment', async () => {
      const resp = await require('./payment').process({ amount: 100 });
      expect(resp.status).toBe('OK');
    });

    afterEach(() => provider.verify());
  });
});

• Consumer 와 Provider 사이 API 계약 보장
• 모놀리식 내부 모듈 간 호출에도 안정성 확보

로깅 및 감사 (Audit) 설정 예시

구조

• Structured Logging (구조화 로그): JSON 형태로 로그 저장
• Middleware 기반 로깅: 요청·응답, 에러 트래킹
• Audit Trail: 사용자 행동, 시스템 이벤트 기록

Node.js 예시: Winston, Morgan, Express-winston 사용

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24

// logger.js
const winston = require('winston');
const logger = winston.createLogger({
  format: winston.format.json(),
  transports: [ new winston.transports.File({ filename: 'combined.log' }) ],
});
module.exports = logger;

// server.js
const express = require('express');
const morgan = require('morgan');
const logger = require('./logger');

app.use(morgan('combined', {
  stream: { write: msg => logger.info(msg.trim()) }
}));

app.post('/checkout', (req, res, next) => {
  logger.info('Checkout started', { user: req.body.userId, items: req.body.items });
  /* … */
}, (err, req, res, next) => {
  logger.error('Checkout failed', { error: err.message, stack: err.stack });
  res.status(500).send();
});

효과:

• 가독성 향상: JSON 로그 분석에 최적화
• 감사 기록 저장: 누가, 언제, 무엇을 요청했는지 추적 가능

테스트 전략

모놀리식 아키텍처에서의 테스트 접근

단일 배포 환경이므로 단일 테스트 스위트로 자동화된 정합성 테스트가 쉽다. 그러나 시간이 오래 걸리므로 병렬 실행 환경 필요.

관찰성 (Observability) 구성 방안

보안 전략 (Security in Monolith)

레거시 시스템 유지보수 전략

CI/CD 구성 예시

CI/CD Pipeline 구성도

graph TB
  Developer -->|Push| GitRepo
  GitRepo --> CI[CI: Build & Test]
  CI --> CD[CD: Docker Build]
  CD --> Registry[(Docker Registry)]
  Registry --> Staging[(Staging Server)]
  Staging --> Prod[(Production)]

CI/CD 도구 구성

최적화하기 위한 고려사항 및 주의할 점

• 구조 및 코드 최적화는 모놀리식의 유지보수성과 확장성을 동시에 확보하기 위한 핵심 전략이다. 코드 모듈화와 리팩토링은 기술 부채 해소의 출발점이며, 인터페이스 기반 개발은 변경에 강한 구조를 만든다.

• 성능 최적화는 데이터베이스, 메모리, 캐시, 쿼리 등 다양한 계층에서 병목 요소를 제거하는 다면적 접근이 필요하다. 특히 ORM 사용 시 쿼리 성능에 대한 깊은 이해가 필수적이며, GC 튜닝과 커넥션 풀링은 고부하 상황에서 중요한 대응 수단이다.

• CI/CD 및 배포 최적화는 자동화된 릴리즈와 빠른 피드백을 통해 품질과 속도를 동시에 잡는 전략이다. 캐시 및 증분 빌드, 자동화 테스트는 반복 비용을 줄이고 배포 안정성을 높인다.

• 운영 및 모니터링 최적화는 실시간 대응을 위한 관찰성과 복원력을 확보하는 영역으로, 단일 장애 지점 (SPOF) 제거와 APM 도구 활용이 핵심이다. 구조화된 로깅과 트레이싱은 문제의 빠른 원인 분석을 가능하게 한다.

• 보안 최적화는 계층별 인증·인가 및 취약점 방지를 통해 시스템의 신뢰성을 높이는 전략이다. 인증 토큰, 입력값 검증, SQL Injection 방지는 기본이며, 보안 관련 감사 로그도 함께 관리해야 한다.

• 전환 및 확장성 전략은 모놀리식에서 서비스 지향 구조로 확장할 준비를 하는 단계이다. 기능별 외부화와 세션 분리, 수평 확장 구조는 점진적인 서비스 분리 및 MSA 전환의 기반이 된다.

• 문서화 및 협업 체계는 최적화를 위한 기술 전략이 지속 가능하도록 만드는 기반으로, 의존성 명세, 구조도, 테스트 범위 등이 문서화되어야 변경에 따른 리스크를 최소화할 수 있다.

실무 사용 예시

• 스타트업/MVP 단계에서는 빠른 개발과 배포가 핵심이므로 모놀리식 구조가 가장 실용적이다. 복잡한 MSA 보다는 초기 비용과 리스크를 최소화하기에 적합하다.

• 내부 관리 시스템은 사용자 수와 기능 범위가 제한되기 때문에 모놀리식으로도 충분히 운영이 가능하며, 관리 부담이 적다.

• 소규모 개발 팀에서는 통합된 코드베이스와 단일 배포 흐름이 협업 효율성을 높여주며, 코드 충돌을 줄이고 빠른 피드백 루프를 가능하게 한다.

• 전통적 엔터프라이즈 환경은 복잡한 트랜잭션 처리와 강한 일관성을 요구하므로, 대형 모놀리식 구조가 여전히 널리 사용된다.

• 레거시 시스템은 안정성과 운영 연속성을 우선시하며, 보통 기술 부채를 감수하면서 기존 시스템을 유지한다. 이 경우 점진적 모듈화나 Strangler Pattern 이 병행된다.

• 산업별 특화 시스템은 보안, 규제, 데이터 무결성이 중요한 영역이 많기 때문에, 검증된 모놀리식 기술 기반이 여전히 선택된다.

• 초기 대규모 시스템에서는 시스템이 성장하기 전까지는 단일 인스턴스로 충분히 높은 성능을 제공할 수 있으며, 이후 자연스럽게 MSA 로 전환하는 흐름을 갖는다.

활용 사례

사례 1: 전자상거래 플랫폼 구축

시나리오: 중간 규모 전자상거래 플랫폼 구축

시스템 구성:

• 웹 서버: Apache Tomcat
• 애플리케이션: Spring Boot 기반 단일 JAR
• 데이터베이스: MySQL 단일 인스턴스
• 캐시: Redis (선택적)

graph TB
    A[사용자] --> B[로드밸런서]
    B --> C[웹 서버 1]
    B --> D[웹 서버 2]
    B --> E[웹 서버 3]
    
    subgraph "각 웹 서버"
        F[Spring Boot 애플리케이션]
        subgraph "애플리케이션 계층"
            G[상품 관리]
            H[주문 처리]
            I[사용자 관리]
            J[결제 처리]
        end
    end
    
    C --> K[(MySQL 데이터베이스)]
    D --> K
    E --> K
    
    C --> L[(Redis 캐시)]
    D --> L
    E --> L

Workflow:

• 사용자 요청이 로드밸런서를 통해 분산
• Spring Boot 애플리케이션에서 요청 처리
• 단일 MySQL 데이터베이스에서 데이터 조회/수정
• Redis 캐시를 통한 성능 최적화
• 응답을 사용자에게 반환

역할:

• 통합 비즈니스 로직 처리
• 트랜잭션 일관성 보장
• 중앙화된 데이터 관리
• 단순한 배포 및 운영

유무에 따른 차이점:

• 모놀리틱 적용시: 빠른 개발, 쉬운 디버깅, 단순한 배포
• 마이크로서비스 적용시: 복잡한 서비스 간 통신, 분산 트랜잭션 관리 필요, 높은 운영 복잡성

구현 예시:

  1
  2
  3
  4
  5
  6
  7
  8
  9
 10
 11
 12
 13
 14
 15
 16
 17
 18
 19
 20
 21
 22
 23
 24
 25
 26
 27
 28
 29
 30
 31
 32
 33
 34
 35
 36
 37
 38
 39
 40
 41
 42
 43
 44
 45
 46
 47
 48
 49
 50
 51
 52
 53
 54
 55
 56
 57
 58
 59
 60
 61
 62
 63
 64
 65
 66
 67
 68
 69
 70
 71
 72
 73
 74
 75
 76
 77
 78
 79
 80
 81
 82
 83
 84
 85
 86
 87
 88
 89
 90
 91
 92
 93
 94
 95
 96
 97
 98
 99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116

# Flask 기반 모놀리틱 전자상거래 애플리케이션
from flask import Flask, request, jsonify
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from flask_login import LoginManager

app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://user:pass@localhost/ecommerce'
db = SQLAlchemy(app)

# 데이터 모델 정의
class User(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    username = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False)
    email = db.Column(db.String(120), unique=True, nullable=False)

class Product(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(100), nullable=False)
    price = db.Column(db.Float, nullable=False)
    stock = db.Column(db.Integer, default=0)

class Order(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    user_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('user.id'), nullable=False)
    total_amount = db.Column(db.Float, nullable=False)
    status = db.Column(db.String(20), default='pending')

# 비즈니스 로직 - 상품 관리
@app.route('/products', methods=['GET'])
def get_products():
    """상품 목록 조회"""
    products = Product.query.all()
    return jsonify([{
        'id': p.id, 
        'name': p.name, 
        'price': p.price, 
        'stock': p.stock
    } for p in products])

@app.route('/products', methods=['POST'])
def create_product():
    """새 상품 생성"""
    data = request.get_json()
    product = Product(
        name=data['name'],
        price=data['price'],
        stock=data.get('stock', 0)
    )
    db.session.add(product)
    db.session.commit()
    return jsonify({'message': 'Product created', 'id': product.id}), 201

# 비즈니스 로직 - 주문 처리
@app.route('/orders', methods=['POST'])
def create_order():
    """주문 생성 - 트랜잭션 처리"""
    data = request.get_json()
    
    try:
        # 트랜잭션 시작
        db.session.begin()
        
        # 재고 확인 및 차감
        product = Product.query.get(data['product_id'])
        if product.stock < data['quantity']:
            return jsonify({'error': 'Insufficient stock'}), 400
        
        product.stock -= data['quantity']
        
        # 주문 생성
        order = Order(
            user_id=data['user_id'],
            total_amount=product.price * data['quantity'],
            status='confirmed'
        )
        db.session.add(order)
        
        # 트랜잭션 커밋
        db.session.commit()
        
        return jsonify({
            'message': 'Order created successfully',
            'order_id': order.id
        }), 201
        
    except Exception as e:
        # 트랜잭션 롤백
        db.session.rollback()
        return jsonify({'error': 'Order creation failed'}), 500

# 사용자 관리
@app.route('/users', methods=['POST'])
def register_user():
    """사용자 등록"""
    data = request.get_json()
    user = User(
        username=data['username'],
        email=data['email']
    )
    db.session.add(user)
    db.session.commit()
    return jsonify({'message': 'User registered', 'id': user.id}), 201

# 헬스체크 엔드포인트
@app.route('/health')
def health_check():
    """애플리케이션 상태 확인"""
    return jsonify({'status': 'healthy', 'version': '1.0.0'})

if __name__ == '__main__':
    # 데이터베이스 초기화
    with app.app_context():
        db.create_all()
    
    # 애플리케이션 실행
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=False)

사례 2: 초기 스타트업의 온라인 전자상거래 서비스

시나리오: 초기 스타트업의 온라인 전자상거래 서비스

시스템 구성: Monolith 기반으로 UI, 주문, 상품, 결제 모듈 통합

graph TB
  Customer -->|HTTP| MonolithApp
  MonolithApp --> UI
  UI --> OrderLogic
  UI --> ProductLogic
  UI --> PaymentLogic
  OrderLogic --> DataAccess
  ProductLogic --> DataAccess
  PaymentLogic --> DataAccess
  DataAccess --> Database[(MySQL)]

Workflow:

• 사용자는 주문 요청 → MonolithApp UI 계층 처리 → 비즈니스 로직 실행 → 데이터 접근 계층 통해 DB CRUD → 응답 반환

역할:

• UI: HTTP 요청 수신/뷰 렌더링
• OrderLogic: 재고 확인, 주문 생성
• ProductLogic: 상품 조회, 관리
• PaymentLogic: 결제 처리
• DataAccess: MySQL CRUD

유무 차이점:

• 모놀리식: 단일 배포, 낮은 운영 복잡도
• 분리 시: 각 기능 독립 배포, 확장 유연성, 팀 분리 가능성 확보

구현 예시:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20

// Node.js/Express 예시
const express = require('express');
const app = express();
app.use(express.json());

// 주문 로직
app.post('/order', async (req, res) => {
  const { productId, quantity } = req.body;
  // 재고 확인
  const stock = await db.query('SELECT stock FROM products WHERE id=?', [productId]);
  if (stock < quantity) return res.status(400).send('재고 부족');
  // 주문 생성
  await db.query('INSERT INTO orders (productId, qty) VALUES (?,?)', [productId, quantity]);
  res.send('Order placed');
});

// 데이터 접근 단일 모듈 예시
module.exports.query = async (sql, params) => {
  // 데이터베이스 연결 및 쿼리 실행
};

사례 3: 사내 인트라넷 온라인 결재 시스템

시나리오: 사내 인트라넷 온라인 결재 시스템을 모놀리식 아키텍처로 구현해, 모든 기능 (사용자 인증, 결재 신청, 승인, 보고서 출력 등) 이 하나의 애플리케이션으로 관리된다.

시스템 구성:

• 프런트엔드 (웹) UI 계층
• 비즈니스 로직 계층 (결재 신청, 승인 규칙, 알림 등 포함)
• 데이터베이스 연동 계층
• 외부 알림 (이메일, 슬랙) 통합 계층 (Optional)

graph TD
    U[사용자 요청]
    FE["프런트엔드(UI) 계층"]
    BL[비즈니스 로직 계층]
    DB[데이터베이스]
    EM[외부 이메일 알림]

    U --> FE --> BL --> DB
    BL --Optional--> EM

Workflow:

• 사용자가 UI 로 결재 신청 → 비즈니스 로직에서는 인증, 결재 규칙 처리 → 데이터 저장 후 승인자에게 알림 전송

역할:

• 전체 기능을 하나의 시스템에서 일괄 처리하며, 각 역할이 긴밀하게 결합되어 있음

유무에 따른 차이점:

• 모놀리식 도입 전: 별도의 산재된 여러 툴, 수작업, 중복 입력
• 모놀리식 도입 후: 통합 관리, 운영 자동화, 데이터 일관성 및 효율적 배포

구현 예시:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23

# app.py
from flask import Flask, request, render_template
app = Flask(__name__)

# 사용자 인증
def login(user, password):
    # 인증 로직
    pass

# 결재 신청 처리
@app.route("/apply", methods=["POST"])
def apply():
    # 결재 데이터 처리 후 DB 저장
    pass

# 승인 처리
@app.route("/approve", methods=["POST"])
def approve():
    # 승인 로직 처리 후 이메일 알림
    pass

if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True)

주목할 내용

1. 아키텍처 구조:
   Monolithic Architecture 는 구성 요소 간 결합도가 높아 유지보수와 확장이 어렵지만, 내부 모듈화를 적용한 Modular Monolith 형태로 개선 가능하다. Layered Architecture 구조가 일반적으로 적용된다.

2. 배포 전략:
   단일 배포 방식은 빠르고 간단하지만 유연성이 부족하다. CI/CD, GitOps, Docker 등을 활용해 자동화하면 운영 효율을 높일 수 있다. Blue-Green, Canary 와 같은 배포 방식도 제한적으로 적용 가능하다.

3. 확장 전략:
   부분 확장이 어려워 전체 인스턴스를 복제하는 수평 확장이 주로 사용된다. 리소스 한계 도달 시 수직 확장이 가능하지만 한계가 존재한다.

4. 성능 최적화:
   애플리케이션/DB 수준에서의 캐싱, DB 샤딩, 읽기 복제본 등으로 성능을 보완할 수 있다. 연결 풀링은 필수적인 기본 최적화 전략이다.

5. 마이그레이션 전략:
   Strangler Fig Pattern 을 활용해 도메인 단위로 MSA 로의 전환이 가능하다. 이 과정에서 이벤트 스토밍 기법을 통해 도메인 분석을 진행하고, DB 는 서비스별로 분리된다.

6. 운영 및 테스트:
   모놀리스 구조는 SPOF 에 민감하며, 통합 테스트의 중요성이 크다. 상태 모니터링 및 헬스체크는 전체 시스템 안정성 확보에 필수적이다.

7. 보안:
   단일 진입점 (API Gateway) 을 중심으로 인증 및 인가가 집중되어 보안 중요도가 높다. 비밀 관리와 자동 스캐닝은 DevSecOps 관점에서 적용된다.

8. 개발 및 협업:
   코드베이스가 단일한 만큼 병합 충돌이 잦으며, 협업 시 분명한 역할 분담과 코드 관리 전략이 요구된다. 프론트엔드 영역도 마이크로프론트엔드로 모듈화를 적용할 수 있다.

9. 현대화 트렌드:
   Docker, Kubernetes, Serverless 환경에서도 모놀리스는 운영될 수 있으며, 현대화 전략의 일환으로 컨테이너 기반 패키징과 오케스트레이션이 필수적으로 고려된다.

반드시 학습해야 할 내용

• 아키텍처 스타일:
  모놀리식 구조의 이해를 기반으로 모듈화, 도메인 경계 정의, 전환 패턴을 학습함으로써 대규모 시스템에서도 확장 가능하고 관리 가능한 구조를 설계하는 역량 확보가 핵심이다. Clean Architecture 와 DDD 개념은 향후 마이크로서비스 전환의 기초가 된다.

• 빌드 및 배포:
  CI/CD 파이프라인 구축은 자동화의 기반이며, Blue-Green 및 GitOps 전략은 안정성과 배포 효율성을 강화한다. 단일 아티팩트 중심의 배포 전략은 모놀리식의 특성에 적합하게 설계되어야 한다.

• 테스트 전략:
  전체 시스템 안정성을 위해 E2E 테스트와 Contract Testing 이 중요하다. 특히 모놀리식 구조에서는 모듈 간 경계가 모호해지기 때문에 명시적 계약 기반 테스트가 필요하다.

• 성능 최적화:
  프로파일링, 부하 테스트, APM 도구를 통해 병목 지점을 시각화하고 최적화해야 한다. 성능 저하 포인트를 코드/쿼리/인프라 단에서 통합적으로 분석하는 능력이 요구된다.

• 운영 및 장애 대응:
  단일 장애 지점 제거 (SPOF), 로그·모니터링 체계 수립, 백업 전략 구축을 통해 고가용성을 확보하고, 실시간 장애 탐지 및 빠른 복구가 가능해야 한다.

• 데이터 관리:
  ORM 성능 튜닝, 데이터 정규화, 인덱싱 설계 등은 응답 시간 개선 및 대규모 요청 처리에 필수적이며, 트랜잭션 ACID 속성은 모놀리식 구조에서 데이터 일관성 확보에 핵심이다.

• 보안 및 인증:
  인증/인가, OWASP 대응, 감사 로깅 등은 구조 내에서 침투 위험 방지 및 규정 준수를 위한 기본 요소이며, 인증 흐름 설계도 함께 고려되어야 한다.

• 리팩토링/전환:
  Strangler Fig Pattern, ACL, Vertical Slicing 은 단일 구조에서 점진적 서비스 분리를 위한 실용적인 접근법이다. 코드 리팩토링은 유지보수성과 전환 준비도를 함께 끌어올리는 전략이다.

용어 정리

참고 및 출처

• What is monolithic architecture in software? | TechTarget
• Monolithic Architecture vs. Microservices | Atlassian
• Monolithic Architecture – System Design | GeeksforGeeks
• Microservices vs Monolithic architecture | MuleSoft
• Monolithic system | Wikipedia
• N-tier architecture style | Microsoft Learn (Azure Architecture Center)
• Data Architecture Series: Azure N‑Tier Architecture | Medium
• Common web application architectures | .NET | Microsoft Learn