N-Tier Architecture

N-Tier Architecture

N‑Tier Architecture 는 여러 계층 (tiers) 을 통해 애플리케이션을 분산 구성하며, 각 계층은 독립된 서버 또는 인프라로 운영된다. 일반적으로 프레젠테이션 계층, 비즈니스 로직 계층, 데이터 계층으로 구성되며, 필요 시 캐싱, API 게이트웨이, 통합 계층 등이 추가된다. 이를 통해 각 계층별 역할 분리, 팀별 개발, 계층별 확장 및 보안 제어가 가능하며, 높은 유연성과 유지보수성을 확보한다.

등장 배경 및 발전 과정

• 웹 기술 등장 이후, 클라이언트 - 서버 모델이 분산 클라이언트 - 멀티 서버 구조로 전환
• 미들웨어 (WebSphere, JBoss,.NET Remoting 등) 도입이 계층 분리 기반 기술로 작동
• DevOps/Cloud/Microservices의 등장으로 N-Tier 구조가 더욱 동적·유연하게 발전됨

등장 배경

💡 핵심 요약:
" 확장성과 복잡성, 보안, 유지보수성의 요구가 증가하면서, 책임 분리 기반의 계층 구조로 진화가 필요해졌다."

발전 과정

flowchart LR
    T1["1-Tier<br/>(All-in-one)"] --> T2["2-Tier<br/>(Client ↔ DB)"]
    T2 --> T3["3-Tier<br/>(Presentation ↔ Logic ↔ DB)"]
    T3 --> Tn["N-Tier<br/>(+Cache, API, Security, Messaging…)"]

목적 및 필요성

N-Tier Architecture 의 목적과 필요성은 단순한 역할 분리를 넘어, 시스템의 확장성, 유지보수성, 보안성, 유연성, 품질관리, 기술통합, 재사용성까지 포괄한다. 이는 대규모 시스템이나 클라우드 환경, DevOps 기반 배포 전략에 특히 적합하며, 현대적인 소프트웨어 아키텍처 설계에서 매우 중요한 기반 구조로 자리잡고 있다.

N-Tier Architecture: 계층별 목적 및 필요성

graph TD
  A["Presentation Tier<br>(UI/Client)"] -->|요청 전달| B["Application Tier<br>(Service Layer)"]
  B -->|비즈니스 처리 요청| C["Domain Tier<br>(Business Logic)"]
  C -->|데이터 조작 요청| D["Data Access Tier<br>(Repository/DAO)"]
  D -->|CRUD 수행| E["Persistence Tier<br>(Database/Storage)"]

  %% 각 계층의 목적 주석
  A:::presentation
  B:::application
  C:::domain
  D:::dataaccess
  E:::persistence

  classDef presentation fill:#E3F2FD,stroke:#2196F3,color:#0D47A1,font-weight:bold;
  classDef application fill:#E8F5E9,stroke:#4CAF50,color:#1B5E20,font-weight:bold;
  classDef domain fill:#FFF3E0,stroke:#FF9800,color:#E65100,font-weight:bold;
  classDef dataaccess fill:#F3E5F5,stroke:#9C27B0,color:#4A148C,font-weight:bold;
  classDef persistence fill:#FFEBEE,stroke:#F44336,color:#B71C1C,font-weight:bold;

핵심 개념

• Layer 와 Tier는 개념적으로 분리되며, 실무에서는 논리 구조를 기반으로 물리 배포 전략이 결정됨.

실무 구현 연관성 요약 (계층별 구성 및 기술 매핑)

• 각 계층은 설계 목적, 책임, 팀 분리, 성능, 보안 요구 사항 등에 따라 분리되어 설계되며, 개별 확장과 장애 격리가 가능해야 함.
• 현대적인 구현에서는 각 계층은 컨테이너화되어 독립 배포되고, CI/CD, 모니터링, 보안 구성까지 통합된 실행체계가 적용됨.
• 테스트, 계약 기반 통신, 메시징, 트랜잭션 경계 설정 등은 계층 분리를 실제로 유효하게 만드는 필수 요소임.

실무 구현 시 고려할 보완 요소

관련 구조/패턴과 비교

N-Tier Architecture vs. Layered Architecture 비교

• N-Tier 는 운영/인프라 아키텍처 중심의 개념 (물리적 분리)
• Layered 는 설계/소프트웨어 구조 중심의 개념 (논리적 분리)
• 둘은 서로 보완적이며, 실제로는 함께 사용됨 (예: 3-Tier 구조 내 Layered Architecture 설계)

N-Tier Architecture vs. Microservices Architecture 비교

주요 기능 및 역할

계층별 기능 및 역할

• 계층 구분은 기능적 책임 기준이며, 물리적으로는 합쳐질 수도, 분리될 수도 있음
• Application Tier는 때로는 Business Tier 와 통합되기도 하지만, 클라우드 기반 N-Tier 에서는 별도 분리하여 라우팅, 미들웨어 처리, API orchestration 역할 수행

계층 간 관계 및 설계 원칙 정제

N-Tier Architecture 에서 각 계층은 명확히 구분된 기능과 역할을 가지며, 이는 유지보수성과 확장성을 위해 핵심적이다.
클라우드 및 MSA 환경에서는 이러한 계층이 물리적으로도 독립되어야 하며, Cross-cutting concerns 의 명확한 분리와 인터셉션 설계 또한 중요한 부분이다.

특징

• N-Tier Architecture는 계층별로 책임, 배포, 확장, 보안 등을 독립적이고 명확하게 분리할 수 있는 구조다.
• 통신, 보안, 테스트, 모니터링 측면에서 운영과 아키텍처 전략을 일치시키기 적합한 모델이며, MSA, 클라우드 네이티브 아키텍처로의 확장 기반이 된다.
• 주의할 점은 계층 간 침범을 방지하고, 경계 관리와 비동기/캐시/보안 전략을 표준화된 설계 원칙으로 수립하는 것이다.

핵심 원칙

N-Tier Architecture 는 단순한 " 계층 구조 " 를 넘어, 책임 분리, 구조적 유연성, 보안 경계, 기술 독립성, 인터페이스 계약 관리까지 포함한 종합적인 설계 원칙 체계가 필요하다.

• 설계 원칙은 계층의 역할과 관계를 명확히 정의하고,
• 구현 원칙은 실제 시스템에서 이를 어떻게 적용할지를 구체화한다.

특히, 클라우드 네이티브 및 MSA 연계 환경에서는 다음 원칙이 강조되어야 한다:

• 계층별 독립 배포 및 확장성
• 인증/인가의 계층 분리 및 정책 정의
• 표준화된 인터페이스 계약 기반의 통신
• 신뢰 경계 기반 보안 모델

설계 원칙 (Design Principles)

구현 원칙 (Implementation Principles)

계층별 구현 침해 방지 규칙 (Anti-Infringement Rules)

각 계층이 자신의 책임을 넘어 다른 계층의 역할을 침범하거나 의존하는 것을 방지하기 위한 **강제 규칙 (Safety Constraints)**이며, 특히 유지보수성, 테스트성, 배포 안정성 확보에 핵심이 되는 설계 기준이다.

• N-Tier Architecture 의 핵심 가치는 계층 간 책임 분리와 침해 방지에 있음.
• 계층 경계를 넘는 직접 호출은 기능 유출, 수정 영향 확산, 테스트 어려움을 야기함.
• 실무에서는 정책적 코드 리뷰, 정적 분석 도구, 인터페이스 명세화를 통해 이를 방지해야 함.

침해 방지를 위한 보완 메커니즘

계층별 코드 규칙 예시 (Python 기준)

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# ❌ Presentation Layer에서 Repository 직접 호출
def get_user_info(request):
    user = UserRepository().get_by_id(request.user_id)  # 🔥 침해
    return render("user.html", {"user": user})

# ✅ 올바른 분리 방식
def get_user_info(request):
    user_dto = user_service.get_user_profile(request.user_id)  # ✅ 비즈니스 계층 호출
    return render("user.html", {"user": user_dto})

작동 원리 및 방식

sequenceDiagram
    participant U as User
    participant P as Presentation Tier
    participant B as Business Logic Tier
    participant D as Data Access Tier
    participant DB as Database

    U->>P: User Request
    P->>B: Process Request
    B->>D: Data Operation
    D->>DB: Query/Update
    DB-->>D: Result
    D-->>B: Processed Data
    B-->>P: Business Response
    P-->>U: User Response

통신 패턴 및 데이터 흐름

N-Tier 아키텍처에서 계층은 엄격한 모델과 느슨한 모델로 통신할 수 있다.

• 엄격한 모델 (Strict 방식) 에서는 요청이 인접한 계층을 하나씩 거쳐야 하며 중간 계층을 건너뛸 수 없다.
• 느슨한 접근 (Relaxed 방식) 방식에서는 필요한 경우 일부 계층을 건너뛸 수 있다.

Strict Communication Model

1

Client → Presentation → Application → Business Logic → Data Access → Data

• 특징: 순차적 계층 통과 필수
• 장점: 명확한 관심사 분리, 높은 보안성
• 단점: 높은 지연시간, 오버헤드 증가

Relaxed Communication Model

1
2

Client → Presentation ⟷ Business Logic (skip Application)
Business Logic ⟷ Data (skip Data Access for cached data)

• 특징: 필요시 계층 건너뛰기 가능
• 장점: 낮은 지연시간, 성능 최적화
• 단점: 높은 결합도, 복잡한 의존성 관리

구조 및 아키텍처

N-Tier Architecture 는 일반적으로 프레젠테이션 계층, 비즈니스 로직 계층, 데이터 액세스 계층으로 구성되며, 복잡성에 따라 추가 계층을 도입할 수 있다.

graph TB
    subgraph "N-Tier Architecture 구조"
        subgraph "Presentation Tier"
            PT1[Web Browser]
            PT2[Mobile App]
            PT3[Desktop Client]
        end
        
        subgraph "Application/Business Logic Tier"
            BL1[Business Rules]
            BL2[Process Management]
            BL3[Workflow Engine]
        end
        
        subgraph "Data Access Tier"
            DA1[Data Repository]
            DA2[ORM Layer]
            DA3[API Gateway]
        end
        
        subgraph "Data Tier"
            DB1[(Primary Database)]
            DB2[(Cache)]
            DB3[(File System)]
        end
        
        subgraph "Optional Additional Tiers"
            AT1[Security Tier]
            AT2[Caching Tier]
            AT3[Integration Tier]
        end
    end
    
    PT1 --> BL1
    PT2 --> BL2
    PT3 --> BL3
    BL1 --> DA1
    BL2 --> DA2
    BL3 --> DA3
    DA1 --> DB1
    DA2 --> DB2
    DA3 --> DB3
    
    AT1 -.-> BL1
    AT2 -.-> DA1
    AT3 -.-> DA1

구성 요소

구현 기법 및 방법

계층 분리 및 모듈화

통신 방식

데이터 접근 및 전송 패턴

배포 및 운영 전략

보안 및 테스트

모니터링 및 장애 대응

장점

• N-tier Architecture 는 단순한 계층 구조 그 이상으로, 운영과 확장성까지 고려한 전략적 분리 구조.
• 계층 간 명확한 경계는 보안, 유지보수, 배포, 테스트, 모니터링 등 모든 영역에 긍정적 영향을 줌.
• 실무에서의 장점은 개발자 생산성 향상과 운영 안정성 확보, 향후 MSA 나 서버리스로의 전환 용이성으로까지 연결.

단점과 문제점 그리고 해결방안

단점 정리

N-tier 아키텍처는 각 계층이 명확히 분리되어 있어 확장성과 유연성 측면에서 장점이 있으나, 계층 수가 증가할수록 설계와 관리 복잡성이 커지며, 성능 저하와 비용 부담이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 계층 최소화, 비동기 처리, 캐시 적용, DevOps 자동화와 같은 전략이 필요하다.

문제점 정리

문제점은 성능 병목, 데이터 일관성 손실, 장애 전파, 보안 허점, 테스트 어려움, 계약 불일치 등으로 구분된다. 이러한 문제는 대부분 계층 간 통신의 복잡성과 관리 방식 미흡에서 발생하며, 캐싱, 보상 트랜잭션, APM 모니터링, API 계약 관리, 보안 정책 정비 등으로 해결이 가능하다. 핵심은 계층 간의 명확한 역할 정의와 통신 흐름의 표준화이다.

도전 과제

1. 성능 최적화:

   • 계층 간 호출 오버헤드와 DB 병목이 주요 문제로, 메시징·캐싱·비동기 처리로 대응해야 하며, gRPC 등 효율적 통신 도입이 필요.

2. 아키텍처 복잡성:

   • 과도한 계층 분리와 빌드/배포 복잡성은 코드 유지보수 및 운영 부담을 유발함. 계층 통합, IaC, GitOps 가 핵심 대응 전략.

3. 보안 및 컴플라이언스:

   • 평면 네트워크 구조와 약한 인증은 보안 위협을 증가시킴. Zero Trust, API Gateway, RBAC/ABAC 정책 적용이 요구됨.

4. 실시간/데이터 흐름 최적화:

   • 배치 중심의 구조는 IoT, 스트리밍 환경에 적합하지 않음. 이벤트 중심 아키텍처와 표준 메시지 스키마 전략이 핵심 해결책.

5. DevOps 연계 문제:

   • 계약 기반 개발 미흡과 파이프라인 단절은 협업 병목의 원인. API 명세 기반 설계와 릴리즈 통합 전략이 중요함.

6. 클라우드 전환 최적화:

   • 스테이트풀한 기존 구조는 클라우드 확장성과 부적합. 서버리스/FaaS, 서비스 메시, API 게이트웨이 기반으로 점진적 이행이 필요함.

실무에서 효과적으로 적용하기 위한 고려사항 및 주의할 점

• 설계: N-tier 구조의 가장 핵심은 계층 책임의 명확한 분리와 의존성 방향 통제이다. 계층 수는 비즈니스 복잡도와 요구사항에 따라 결정하되 과도하게 나누는 것은 피해야 하며, DIP, SRP 같은 원칙을 기반으로 인터페이스 중심 설계가 중요하다.

• 배포: 계층별 독립 배포가 가능하도록 설계하는 것이 핵심이다. 전체 시스템에 영향을 주지 않도록, CI/CD 파이프라인 분리, API 호환성 유지, 계약 기반 개발 방식이 요구된다.

• 성능: 각 계층 간 통신에서 발생하는 오버헤드는 구조적 병목으로 이어질 수 있다. 이때 캐싱, 비동기 처리, 연결 최적화 등 기술적 조치를 통해 해결해야 하며, 병목 지점을 지속적으로 관찰하고 개선해야 한다.

• 보안: 계층 간 보안 책임을 명확히 분리하고, 인증/인가, 암호화, 접근 통제 등을 계층별로 다르게 적용해야 한다. 특히 네트워크 계층과 데이터 계층에 대한 분리 및 최소 권한 설계가 중요하다.

• 운영: 분산된 계층 구조에서는 장애 추적이 어려워지므로 APM, Trace, 로그 집계 도구의 도입이 필수다. 또한, 장애 시 격리와 복구 전략을 사전에 정의하고 자동화해야 한다.

• 협업: 계층 구조는 팀 간 협업 모델과 직결된다. API 계약, 문서화, 테스트 체계는 명확해야 하며, 계약 기반 개발과 명세화된 인터페이스는 팀 간 충돌을 줄이는 핵심 전략이다.

성능 벤치마킹

계층별 성능 지표

성능 테스트 시나리오

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// K6를 사용한 부하 테스트 스크립트 예시
import http from 'k6/http';
import { check, sleep } from 'k6';

export let options = {
  stages: [
    { duration: '5m', target: 100 }, // 램프업
    { duration: '10m', target: 500 }, // 안정 상태
    { duration: '5m', target: 1000 }, // 스파이크 테스트
    { duration: '10m', target: 500 }, // 복구
    { duration: '5m', target: 0 }, // 램프다운
  ],
  thresholds: {
    http_req_duration: ['p(95)<500'], // 95%의 요청이 500ms 이하
    http_req_failed: ['rate<0.05'], // 에러율 5% 이하
  },
};

export default function() {
  // 프레젠테이션 계층 테스트
  let response = http.get('https://api.example.com/products');
  check(response, {
    'status is 200': (r) => r.status === 200,
    'response time < 500ms': (r) => r.timings.duration < 500,
  });
  
  // 비즈니스 로직 계층 테스트
  let payload = JSON.stringify({
    name: 'Test Product',
    price: 29.99,
    category: 'electronics'
  });
  
  response = http.post('https://api.example.com/products', payload, {
    headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
  });
  
  check(response, {
    'create product success': (r) => r.status === 201,
  });
  
  sleep(1);
}

모니터링 및 관찰 가능성

분산 추적 구현

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# OpenTelemetry를 사용한 분산 추적 예시
from opentelemetry import trace
from opentelemetry.exporter.jaeger.thrift import JaegerExporter
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor

# 트레이서 설정
trace.set_tracer_provider(TracerProvider())
tracer = trace.get_tracer(__name__)

# Jaeger 익스포터 설정
jaeger_exporter = JaegerExporter(
    agent_host_name="jaeger-agent",
    agent_port=6831,
)

span_processor = BatchSpanProcessor(jaeger_exporter)
trace.get_tracer_provider().add_span_processor(span_processor)

# 서비스 메서드에 추적 적용
@tracer.start_as_current_span("product_service.get_product")
async def get_product(product_id: str):
    with tracer.start_as_current_span("database.query") as span:
        span.set_attribute("product.id", product_id)
        # 데이터베이스 쿼리 실행
        result = await db.query(f"SELECT * FROM products WHERE id = {product_id}")
        span.set_attribute("result.count", len(result))
        return result

메트릭 수집 및 알림

N-Tier 구조 기반의 계층별 보안 정책 사례

보안은 계층화하여 설계되어야 하며, 각 티어마다 위협 모델이 다르기 때문에 Defense in Depth 전략 적용이 필수적이다.

계층별 보안 적용 정책 매트릭스

추가 방어 계층 (Cross-cutting Security)

• WAF (Web Application Firewall): Presentation/API Tier 앞단에 위치하여 OWASP Top10 방어
• Secrets Management: AWS Secrets Manager, HashiCorp Vault 등
• Zero Trust Network 접근 제어: VPC, Subnet, IAM 정책 기반으로 내부 통신까지 검증
• 모니터링: CloudTrail, Prometheus, ELK, OpenTelemetry 활용한 이상 징후 탐지

OWASP Top 10 대응 정리

비즈니스 연속성 계획

재해 복구 전략

graph TB
    subgraph "Primary Site"
        P1[Presentation Tier]
        B1[Business Logic Tier]
        D1[Data Tier]
    end
    
    subgraph "DR Site"
        P2[Presentation Tier]
        B2[Business Logic Tier]
        D2[Data Tier]
    end
    
    subgraph "Backup Storage"
        BS[Backup Storage]
    end
    
    D1 -.->|Replication| D2
    D1 -.->|Backup| BS
    P1 -.->|Failover| P2
    B1 -.->|Failover| B2

비즈니스 연속성 메트릭

• RTO (Recovery Time Objective): 4 시간 이내
• RPO (Recovery Point Objective): 1 시간 이내 데이터 손실
• MTTR (Mean Time To Recovery): 평균 복구 시간 2 시간
• MTBF (Mean Time Between Failures): 평균 장애 간격 720 시간

트러블슈팅 가이드

일반적인 문제 및 해결 방안

모니터링 대시보드 구성

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# Grafana 대시보드 설정 예시
dashboard:
  title: "N-Tier Architecture Monitoring"
  panels:
    - title: "Request Rate by Tier"
      type: "graph"
      targets:
        - expr: "rate(http_requests_total[5m])"
          legendFormat: "{{tier}}"
    
    - title: "Response Time Distribution"
      type: "heatmap"
      targets:
        - expr: "histogram_quantile(0.95, http_request_duration_seconds_bucket)"
    
    - title: "Error Rate"
      type: "stat"
      targets:
        - expr: "rate(http_requests_total{status=~'5..'}[5m])"
      
    - title: "Database Connection Pool"
      type: "gauge"
      targets:
        - expr: "db_connections_active / db_connections_max * 100"

최적화하기 위한 고려사항 및 주의할 점

• 성능 측면에서는 계층 간 호출을 최소화하고, 캐싱 전략, 비동기 이벤트 처리, 쿼리 최적화, 데이터 분산 설계를 통해 병목을 완화해야 한다. 클라이언트 요청도 병렬 처리 구조를 갖추는 것이 중요하다.

• 확장성을 확보하기 위해 각 계층은 Stateless 설계를 기반으로 수평 확장을 고려하고, 컨테이너 및 서버리스 기반 아키텍처를 도입해 자원 활용률을 최적화해야 한다. 병목이 발생하는 계층은 로드밸런싱과 큐 기반 처리로 분산시켜야 한다.

• 안정성 강화를 위해 계층 간 장애 전파를 방지하는 Bulkhead, Circuit Breaker 패턴 적용이 필요하며, 데이터 일관성을 보장하기 위해 CQRS, 이벤트 소싱과 같은 패턴 도입이 중요하다. 메시지 재처리나 멱등성도 고려되어야 한다.

• 운영성 향상은 전 계층에 걸쳐 분산 트레이싱, 로깅, 메트릭 수집이 가능해야 하며, 테스트 자동화와 무중단 배포 전략 (Canary, Blue-Green) 이 운영 신뢰성을 높인다.

• 보안 측면에서는 전송 보안 (TLS), 인증/인가 분리, RBAC, 데이터 암호화/마스킹 등을 통해 내부 위협과 외부 침입 모두를 대비해야 하며, Zero Trust 모델을 기반으로 계층 간 접근 정책을 설계해야 한다.

• 비용 최적화는 과도한 티어 구성이나 오버프로비저닝 방지를 위해 리소스 할당을 효율화하고, 서버리스 및 관리형 서비스 활용을 통해 인프라 운영 부담과 비용을 줄이는 것이 핵심이다.

N-Tier Architecture 에서 DevOps 구성 전략

계층별 DevOps 구성 전략

CI/CD 파이프라인 예시 (GitHub Actions 기준)

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# .github/workflows/backend.yml
name: Deploy Business Logic

on:
  push:
    paths:
      - 'backend/**'
    branches:
      - main

jobs:
  build-test-deploy:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v2
      - name: Install dependencies
        run: pip install -r backend/requirements.txt
      - name: Run tests
        run: pytest backend/tests
      - name: Docker build & push
        run: |
          docker build -t my-backend:latest ./backend
          docker tag my-backend:latest ghcr.io/myorg/backend:latest
          docker push ghcr.io/myorg/backend:latest
      - name: Deploy to Kubernetes
        run: kubectl apply -f k8s/backend.yaml

GitOps 기반 배포 전략 (ArgoCD 기준)

CI/CD 파이프라인의 통합 구조 및 흐름

공통 목표:

• 코드 커밋 기반 자동화된 테스트, 빌드, 배포
• 환경 일관성 유지 및 자동 롤백 지원
• 계층별 변경 충돌 최소화

CI/CD 통합 흐름:

flowchart TD
  DEV[Developer]
  GIT["Git (Source of Truth)"]
  CI["CI Server (GitHub Actions)"]
  TEST["Test Stage"]
  BUILD["Build/Package"]
  REGISTRY["Registry (ECR/DockerHub)"]
  CD["CD Tool (ArgoCD/Spinnaker)"]
  K8S["Deploy to K8s Cluster"]

  DEV --> GIT --> CI
  CI --> TEST --> BUILD --> REGISTRY --> CD --> K8S

IaC(Terraform) 기반 계층 구성 및 모듈화 전략

IaC 모듈화 전략

주요 모듈 예시

• vpc/, ecs/, rds/, api_gateway/, observability/, s3_frontend/
• 모듈 호출 시 변수 조합으로 환경별 유연성 확보

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terraform/
├── main.tf
├── variables.tf
├── outputs.tf
├── modules/
│   ├── vpc/
│   │   ├── main.tf
│   │   ├── variables.tf
│   │   ├── outputs.tf
│   ├── ecs/
│   │   ├── main.tf
│   │   ├── variables.tf
│   │   ├── outputs.tf
│   ├── rds/
│   └── api_gateway/
└── environments/
    ├── dev/
    │   └── main.tf
    └── prod/
        └── main.tf

Module 호출 예시: main.tf

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module "vpc" {
  source = "./modules/vpc"
  name   = "app-vpc"
  cidr_block = "10.0.0.0/16"
}

module "ecs" {
  source            = "./modules/ecs"
  cluster_name      = "app-cluster"
  vpc_id            = module.vpc.vpc_id
  public_subnets    = module.vpc.public_subnets
  app_image         = "myrepo/myapp:latest"
}

module "rds" {
  source         = "./modules/rds"
  db_name        = "appdb"
  username       = var.db_username
  password       = var.db_password
  subnet_ids     = module.vpc.private_subnets
  vpc_security_group_ids = [module.vpc.default_sg_id]
}

예시 모듈: modules/ecs/main.tf

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resource "aws_ecs_cluster" "this" {
  name = var.cluster_name
}

resource "aws_ecs_task_definition" "app" {
  family                   = "app-task"
  requires_compatibilities = ["FARGATE"]
  container_definitions    = var.container_definitions
  …
}

변수 정의 (modules/ecs/variables.tf)

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variable "cluster_name" {
  type        = string
  description = "ECS 클러스터 이름"
}

variable "container_definitions" {
  type        = string
  description = "JSON 인코딩된 컨테이너 정의"
}

배포 전략별 적용 방식

클라우드 네이티브 환경에서의 N-Tier 아키텍처 구현과 MSA 연계 진화

N-Tier 아키텍처는 전통적으로 Presentation, Application, Data 계층으로 구성되며, 클라우드 네이티브 환경에서는 이러한 구조를 기반으로 유연한 배포, 확장성, 관찰 가능성 (observability) 기능을 결합해 진화하고 있다. 특히, 마이크로서비스 아키텍처 (MSA) 로의 전환은 N-Tier 구조를 논리적, 물리적으로 세분화하는 방향으로 진행되며, 각 계층의 독립성과 책임 분리를 강화한다.

클라우드 기반 N-Tier 아키텍처 구현 흐름

flowchart TB
  subgraph Client
    BROWSER[사용자 브라우저] -->|HTTP| GATEWAY[API Gateway / Load Balancer]
  end

  subgraph Cloud Platform
    GATEWAY --> UI["PaaS 프론트엔드 (SPA, Web App)"]
    GATEWAY --> APP["앱 서비스 (Presentation Tier)"]
    APP --> SERVICE["Business Logic Layer (MSA or Monolith API)"]
    SERVICE --> DB["Managed DB / NoSQL (Data Tier)"]
    SERVICE --> CACHE["Distributed Cache (e.g., Redis)"]
    SERVICE --> MQ["Message Queue (Kafka/RabbitMQ)"]
    SERVICE --> OBS["Observability Layer (Tracing, Logs, Metrics)"]
  end

  OBS -->|OpenTelemetry Export| MONITOR["Monitoring Tools (Grafana, Prometheus)"]

계층 확장 구성 예시

DevOps 파이프라인 및 Observability 연계

flowchart LR
  SCM[Git Repository] --> CI["CI 서버 (GitHub Actions / Jenkins)"]
  CI --> CD["CD 파이프라인 (ArgoCD / Spinnaker)"]
  CD --> DEPLOY["클라우드 배포 (AKS / EKS)"]
  DEPLOY --> SERVICE[N-Tier Application Layer]
  SERVICE --> METRICS[Metrics Exporter]
  SERVICE --> LOGS[Fluent Bit / Loki]
  SERVICE --> TRACES[OpenTelemetry Collector]
  METRICS --> GRAFANA[Grafana Dashboard]
  LOGS --> ELK[ELK Stack]
  TRACES --> JAEGER[Jaeger / Tempo]

MSA 연계 진화 과정

N‑Tier Architecture → 마이크로서비스 (MSA) 전환 전략

통합을 위한 고려 사항

전환 유의사항

• 계층 간 단단한 결합은 MSA 분리의 장애 요인
• 비즈니스 도메인 기준으로 분할하지 않으면 계층만 많아진 모놀리식 구조가 됨
• DB 스키마 공유는 최소화해야 함

Cloud-native 환경에서의 N-Tier 최적화 사례

주요 최적화 목표

• 확장성 (Horizontal Scaling)
• 무중단 배포 (Zero-Downtime Deployments)
• 관측성 (Observability)
• 자원 효율성 (Cost Optimization)

클라우드 네이티브 기반 구성 예시

성능 및 비용 최적화 전략

N-Tier → MSA 전환에서의 Bounded Context 설계 방법

목표:

• N-Tier 의 비즈니스 로직을 도메인별로 나누어 MSA 서비스로 이관
• 각 Bounded Context 는 자체 API, DB, 로직을 가짐

Bounded Context 정의 절차

예시 시나리오: 이커머스 N-Tier → MSA

graph LR
  UI --> APIGW
  APIGW --> Order
  APIGW --> Payment
  APIGW --> User
  APIGW --> Shipping
  Order --> OrderDB[(DB)]
  Payment --> PaymentDB
  User --> UserDB
  Shipping --> ShippingQueue

클라우드 네이티브 N-Tier 아키텍처에서 Observability 통합 아키텍처

목적 및 핵심 목표

통합 아키텍처

graph TD
  User --> Frontend
  Frontend --> API[API Gateway]
  API --> ServiceA[Business Logic A]
  API --> ServiceB[Business Logic B]
  ServiceA --> DB[(Database)]

  subgraph Observability Stack
    A1[Fluent Bit / Logstash - 로그 수집] --> ES[Elasticsearch - 로그 저장]
    P1[Prometheus - 메트릭 수집] --> Grafana
    T1[Jaeger - 트레이싱 수집] --> Grafana
  end

  ServiceA --> A1
  ServiceA --> P1
  ServiceA --> T1
  API --> T1
  Frontend --> T1

계층별 Observability 도구 매핑 및 역할

메트릭 수집 항목 정리 (Prometheus 기준)

트레이싱 구성 원칙

Grafana 기반 시각화 대시보드 구성 예시

통합 설계 고려 사항 (최적 운영 및 확장성 관점)

분류 기준에 따른 종류 및 유형

• 계층 수 기준은 N-Tier 아키텍처를 이해하는 가장 기본적인 분류 기준으로, 계층이 추가될수록 보안, 확장성, 재사용성이 증가하지만 복잡성도 함께 증가한다. 특히 4 계층 이상에서는 API 게이트웨이, 인증, 메시징 등의 특화 계층이 도입된다.

• 계층 호출 방식은 설계 유연성과 보안 수준을 결정짓는 중요한 기준이다. Closed Layer 는 보안과 캡슐화에 적합하고, Relaxed Layer 는 성능과 통신 효율성을 중시할 때 유리하다. 실무에서는 Hybrid Layering 이 다수 채택된다.

• 배포 방식은 인프라 전략과 밀접하게 연관된다. 논리적 분리는 개발 초기 또는 비용 효율성 중심 환경에서 사용되며, 물리적 분리는 클라우드, 고가용성 시스템에서 표준이 된다. 하이브리드 형태도 점점 확산되는 추세이다.

• 통신 방식은 시스템의 응답 특성과 일관성 전략을 결정한다. 실시간 처리가 필요한 계층은 동기 방식이 적절하고, 트래픽 처리량이 많은 영역은 메시지 큐 기반의 비동기 처리 방식이 성능과 유연성에 효과적이다.

• 확장 전략은 계층 구조 설계 시 주요 고려 요소다. 수평 확장은 MSA/클라우드 환경에 적합하고, 수직 확장은 단일 서버 환경에서 유용하다. 탄력 확장은 클라우드 기반 자동 확장 구성에 핵심이다.

• 기술 스택 구성은 팀 역량 및 서비스 특성에 따라 결정된다. 통일된 기술 스택은 유지보수에 강점을 가지며, 이질적 스택은 계층별 최적화를 가능하게 해 성능/비용/개발 효율성을 동시에 고려할 수 있다.

• 서비스 구성 방식은 N-Tier 구조의 확장성과 진화를 나타낸다. 전통적인 모놀리식에서 시작해 분산 구조, 마이크로서비스 아키텍처로 진화하면서 유연성과 독립 배포가 핵심 가치가 된다.

• 데이터 계층 전략은 성능, 확장성, 일관성 모델과 직접 연결된다. 단일 DB 는 단순 구조에 적합하고, 분산 DB 또는 CQRS 는 고성능, 고가용성 시스템에서 필수적인 구성 방식이다.

• 배포 환경은 보안/비용/유연성의 균형을 결정하는 핵심 기준이다. 온프레미스는 보안이 중요한 환경에, 클라우드는 탄력성과 확장성 중심의 환경에, 하이브리드는 규제 대응과 유연성을 동시에 고려할 때 사용된다.

실무 사용 예시

• 전자상거래 분야에서는 고객 요청 증가에 따라 UI/Logic/DB 계층을 분리하고, Redis 및 CDN 을 활용하여 응답 속도 및 확장성을 확보하는 방식이 일반적.

• 금융 시스템에서는 고가용성과 트랜잭션 무결성이 중요하여, Oracle RAC 및 Kafka 기반의 비동기 메시징 구조와 계층별 인증 처리를 통해 안정적인 서비스를 제공.

• 헬스케어 시스템은 환자 정보의 보안성과 실시간 처리 요건으로 인해 메시징 큐와 데이터 계층의 캡슐화가 핵심이며, 법적 규제 준수가 설계에 반영.

• 교육 플랫폼은 다양한 콘텐츠와 다중 사용자 환경에 대응하기 위해 프론트, 인증, 콘텐츠, 데이터 계층을 분리하고, CDN 을 통한 콘텐츠 전송 최적화가 이루어 wlsek.

• 엔터프라이즈 시스템에서는 모듈 간 독립성과 조직 내 사용자 권한 분리가 중요하며, ESB 와 API Gateway 를 통해 통합과 분리를 동시에 달성한다.

• 공공기관 시스템은 보안 및 규정 준수가 필수이기 때문에, 계층별 감사, 접근 제어, 데이터 흐름 추적 구조가 필요하다.

• IoT 및 실시간 시스템은 이벤트 중심 설계가 기본이며, Kafka/Cassandra 와 같은 고성능 처리 기술을 통해 대량 데이터를 실시간으로 수집하고 처리한다.

• 클라우드 기반 N-Tier는 기존 구조를 유지한 채로 App Gateway, AKS, PaaS DB 등 클라우드 네이티브 기술을 접목하여 유연한 이전과 관리가 가능하다.

활용 사례

사례 1: 대규모 전자상거래 플랫폼 (Amazon 유사)

시나리오: 대규모 전자상거래 플랫폼 (Amazon 유사)

시스템 구성:

• 프레젠테이션 계층: React 웹앱, React Native 모바일앱, Admin 대시보드
• API 게이트웨이: Kong API Gateway (라우팅, 인증, 캐싱)
• 비즈니스 로직 계층: Node.js 마이크로서비스 (상품, 주문, 결제, 사용자)
• 데이터 액세스 계층: Sequelize ORM, Redis 캐시
• 데이터 계층: PostgreSQL (트랜잭션), MongoDB (상품 카탈로그), Elasticsearch (검색)

graph TB
    subgraph "Presentation Tier"
        W[Web App<br/>React]
        M[Mobile App<br/>React Native]
        A[Admin Dashboard<br/>Vue.js]
    end
    
    subgraph "API Gateway Tier"
        AG[Kong API Gateway<br/>Routing<br/>Authentication<br/>Rate Limiting]
    end
    
    subgraph "Business Logic Tier"
        PS[Product Service<br/>Node.js]
        OS[Order Service<br/>Node.js]
        US[User Service<br/>Node.js]
        PAS[Payment Service<br/>Spring Boot]
    end
    
    subgraph "Caching Tier"
        RC[Redis Cluster]
    end
    
    subgraph "Data Access Tier"
        ORM[Sequelize ORM]
        ES[Elasticsearch Client]
    end
    
    subgraph "Data Tier"
        PG[(PostgreSQL<br/>Transactions)]
        MG[(MongoDB<br/>Product Catalog)]
        ESD[(Elasticsearch<br/>Search Index)]
    end
    
    W --> AG
    M --> AG
    A --> AG
    AG --> PS
    AG --> OS
    AG --> US
    AG --> PAS
    
    PS --> RC
    OS --> RC
    US --> RC
    
    PS --> ORM
    OS --> ORM
    US --> ES
    
    ORM --> PG
    ORM --> MG
    ES --> ESD

Workflow:

1. 사용자가 웹/모바일 앱에서 상품 검색 요청
2. API 게이트웨이가 요청을 인증하고 Product Service 로 라우팅
3. Product Service 가 Redis 캐시 확인 후 MongoDB 에서 상품 정보 조회
4. Elasticsearch 를 통한 고성능 검색 결과 반환
5. 주문 시 Order Service 와 Payment Service 간 분산 트랜잭션 처리

역할:

• 프레젠테이션 계층: 사용자 경험 최적화, 반응형 인터페이스 제공
• API 게이트웨이: 요청 라우팅, 보안, 캐싱, 모니터링
• 비즈니스 로직: 핵심 업무 규칙 구현, 서비스 간 협업
• 데이터 액세스: 데이터 추상화, ORM 매핑, 캐시 관리

유무에 따른 차이점:

• N-Tier 적용: 독립적 확장, 장애 격리, 기술 스택 다양성, 팀별 독립 개발
• 단일체 구조: 단순한 배포, 높은 결합도, 확장성 제약, 기술 종속성

구현 예시:

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# Python FastAPI를 사용한 비즈니스 로직 계층 예시
from fastapi import FastAPI, HTTPException, Depends
from sqlalchemy.orm import Session
from typing import List, Optional
import redis
import json

app = FastAPI(title="Product Service")

# Redis 캐시 연결
redis_client = redis.Redis(host='redis-cluster', port=6379, decode_responses=True)

class ProductService:
    def __init__(self, db: Session):
        self.db = db
        
    async def get_products(self, category: Optional[str] = None, limit: int = 20) -> List[dict]:
        """상품 목록 조회 - 캐시 우선 전략"""
        cache_key = f"products:{category}:{limit}"
        
        # 캐시에서 먼저 확인
        cached_products = redis_client.get(cache_key)
        if cached_products:
            return json.loads(cached_products)
        
        # 데이터베이스에서 조회
        query = self.db.query(Product)
        if category:
            query = query.filter(Product.category == category)
        
        products = query.limit(limit).all()
        product_list = [self._serialize_product(p) for p in products]
        
        # 캐시에 저장 (5분 TTL)
        redis_client.setex(cache_key, 300, json.dumps(product_list))
        
        return product_list
    
    async def create_product(self, product_data: dict) -> dict:
        """상품 생성 - 트랜잭션 처리"""
        try:
            # 비즈니스 규칙 검증
            self._validate_product_data(product_data)
            
            # 데이터베이스에 저장
            new_product = Product(**product_data)
            self.db.add(new_product)
            self.db.commit()
            
            # 관련 캐시 무효화
            self._invalidate_product_cache(product_data.get('category'))
            
            # 검색 인덱스 업데이트 (비동기)
            await self._update_search_index(new_product)
            
            return self._serialize_product(new_product)
            
        except Exception as e:
            self.db.rollback()
            raise HTTPException(status_code=400, detail=str(e))
    
    def _validate_product_data(self, data: dict):
        """비즈니스 규칙 검증"""
        if data.get('price', 0) <= 0:
            raise ValueError("Price must be greater than 0")
        
        if not data.get('name'):
            raise ValueError("Product name is required")
    
    def _invalidate_product_cache(self, category: str):
        """카테고리별 캐시 무효화"""
        pattern = f"products:{category}:*"
        for key in redis_client.scan_iter(match=pattern):
            redis_client.delete(key)
    
    async def _update_search_index(self, product):
        """Elasticsearch 인덱스 업데이트"""
        # 비동기 메시지 큐를 통한 검색 인덱스 업데이트
        search_data = {
            'id': product.id,
            'name': product.name,
            'description': product.description,
            'category': product.category,
            'price': product.price
        }
        # Celery 또는 RQ를 통한 비동기 처리
        update_search_index.delay(search_data)

# API 엔드포인트
@app.get("/products")
async def get_products(
    category: Optional[str] = None,
    limit: int = 20,
    product_service: ProductService = Depends(get_product_service)
):
    """상품 목록 조회 엔드포인트"""
    return await product_service.get_products(category, limit)

@app.post("/products")
async def create_product(
    product_data: dict,
    product_service: ProductService = Depends(get_product_service)
):
    """상품 생성 엔드포인트"""
    return await product_service.create_product(product_data)

사례 2: 온라인 쇼핑몰 서비스의 N-Tier 아키텍처 구축

시나리오: 온라인 쇼핑몰 서비스의 N-Tier 아키텍처 구축

시스템 구성:

• 프론트엔드 (프레젠테이션 계층)
• 백엔드 비즈니스 로직 계층 (상품, 결제, 주문)
• 데이터베이스 및 캐시 계층
• 메시지/이벤트 계층 (비동기 결제 및 알림처리)

graph TD
  Web["Web(프레젠테이션)"]
  API[API Gateway]
  SVC[비즈니스 서비스]
  DB[DB/캐시]
  MQ[메시지 큐]
  Web --> API
  API --> SVC
  SVC --> DB
  SVC --> MQ

Workflow:

• 사용자가 웹사이트에서 주문 → API Gateway 를 통해 비즈니스 서비스 진입 → DB/캐시 조회 및 저장 → 메시지 큐를 통해 비동기 작업 (예: 재고 처리, 이메일 알림) 분리 처리

역할:

• 각 계층별로 역할 분담 (입력/출력, 로직, 데이터)
• 비동기 계층 (메시지 큐) 은 비동기 처리 전담

유무에 따른 차이점:

• N-Tier 없는 경우: 모든 로직이 하나의 애플리케이션에 집중되어 장애·변경 대응 취약
• N-Tier 적용 시: 장애 격리성 및 확장성 뛰어남, 각 계층 독립적 배포 가능

구현 예시: (Express + Redis + RabbitMQ 기반 예시, 간단화)

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// 1. Express로 API Gateway(프레젠테이션 계층) 구현
const express = require('express');
const app = express();
const businessService = require('./business');

// 주문 API 엔드포인트
app.post('/order', async (req, res) => {
  // 비즈니스 로직 계층 호출
  const result = await businessService.processOrder(req.body);
  res.json(result);
});
app.listen(8080);

// 2. business.js (비즈니스 계층)
const db = require('./db');
const queue = require('./queue'); // 메시지 큐(비동기 계층)

exports.processOrder = async function(orderData) {
  // 예: 주문 내역 DB 저장
  await db.saveOrder(orderData);
  // 비동기 작업 메시지 큐로 보냄
  await queue.sendMessage({type: 'SEND_EMAIL', payload: orderData});
  return {status: 'ok'};
};

// 3. db.js (데이터 계층)
const redis = require('redis');
const client = redis.createClient();

exports.saveOrder = async function(orderData) {
  // 주문 데이터를 캐시에 저장
  await client.set(`order:${orderData.id}`, JSON.stringify(orderData));
  // 실제 서비스에서는 DB(RDBMS 등)와 연동
};

// 4. queue.js (메시지/비동기 계층)
const amqp = require('amqplib');
exports.sendMessage = async function(msg) {
  // RabbitMQ로 메시지 발행
  const conn = await amqp.connect('amqp://localhost');
  const ch = await conn.createChannel();
  await ch.assertQueue('email');
  ch.sendToQueue('email', Buffer.from(JSON.stringify(msg)));
  await ch.close(); await conn.close();
};

사례 3: 의료 예약 시스템

시나리오: 중견 의료 예약 시스템을 클라우드에 이전하면서 N‑Tier 아키텍처를 적용하여 유지보수성과 확장성을 확보하고, 요청 처리 성능을 개선.

시스템 구성:

• Presentation Tier: React 기반 SPA 또는 모바일 앱
• API Gateway / Web/API Tier: Node.js Express 기반 API 서버
• Business Logic Tier: Python (Django 또는 Flask) 서비스
• Integration / Message Queue Tier: RabbitMQ 또는 Kafka
• Cache Tier: Redis
• Data Access Tier: ORM (SQLAlchemy)
• Data Tier: PostgreSQL 또는 MySQL (클러스터 구성)

graph LR
  U["User (Web/Mobile)"] -->|HTTPS| GW(API Gateway)
  GW --> BL[Business Logic Service]
  BL --> MQ[Message Queue<br>RabbitMQ]
  BL --> Cache[Redis Cache]
  BL --> DAL[Data Access Layer]
  DAL --> DB[(Database Cluster)]
  MQ --> Worker[Background Worker Service]
  Worker --> DAL
  Worker --> DB

Workflow:

1. 사용자가 SPA 또는 앱에서 예약 요청
2. API Gateway 가 HTTPS 접수 및 인증/권한 확인
3. Gateway → Business Logic Tier 호출
4. BL 은 캐시에서 검사, 없으면 데이터베이스 읽기
5. 예약 저장 요청 시 Message Queue 에 비동기 작업 큐잉
6. 워커 서비스가 데이터 접근 계층 통해 데이터베이스에 기록
7. 사용자에게 즉시 응답 후, 백그라운드 작업 처리 복잡한 도메인 로직 실행

역할:

• Presentation Tier: 사용자 UI, 입력 검증, API 호출
• API Gateway / Presentation API Tier: 인증, 로드 밸런스, 라우팅
• Business Logic Tier: 예약 도메인 로직, 룰 적용, 트랜잭션 관리
• Cache Tier: 빈번한 조회 데이터 캐싱
• Message Queue Tier: 비동기 처리, 워커 연결
• Data Access Tier: ORM 기반 CRUD, 트랜잭션 제어
• Data Tier: 예약 데이터 저장, 클러스터 구성, 복제 및 백업

유무에 따른 차이점:

구현 예시
Python Flask + SQLAlchemy + Celery

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# app.py (Presentation/API Tier)
from flask import Flask, request, jsonify
from business import process_reservation
app = Flask(__name__)

@app.route('/reserve', methods=['POST'])
def reserve():
    data = request.json
    # 간단 유효성 검사
    if not data.get('user_id') or not data.get('slot'):
        return jsonify({'error':'invalid input'}), 400
    result = process_reservation.delay(data['user_id'], data['slot'])
    return jsonify({'task_id': result.id}), 202

if __name__ == '__main__':
    app.run()

# business.py (Business Logic Tier & Message Queue)
from celery import Celery
from data_access import reserve_slot, get_cached_slot
from cache import redis_client

celery = Celery('tasks', broker='pyamqp://guest@localhost//')

@celery.task
def process_reservation(user_id, slot):
    cached = get_cached_slot(slot)
    if cached:
        return {'status': 'fail', 'reason': 'already reserved'}
    success = reserve_slot(user_id, slot)
    if success:
        redis_client.set(slot, user_id, ex=3600)
        return {'status': 'success'}
    return {'status': 'error'}

# data_access.py (Data Access Tier)
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, UniqueConstraint
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Base = declarative_base()
engine = create_engine('postgresql://user:pwd@db-host/reservations')
Session = sessionmaker(bind=engine)

class Reservation(Base):
    __tablename__ = 'reservations'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    user_id = Column(String)
    slot = Column(String, unique=True)

def reserve_slot(user_id, slot):
    session = Session()
    try:
        r = Reservation(user_id=user_id, slot=slot)
        session.add(r)
        session.commit()
        return True
    except:
        session.rollback()
        return False
    finally:
        session.close()

• N‑Tier 구조 도입 전후 차이: 사용자 요청을 직접 데이터베이스에 처리 → N‑Tier 에서는 인증, 캐시, 비동기 큐를 통한 효율 처리로 사용자 경험 향상
• 시스템 구성: 계층별 책임 분리로 각 계층 확장·자동화 가능
• Workflow: Gateway → BL → Cache/Data → Queue → Worker 순 흐름
• 역할 분리: 각 계층이 독립적으로 기능 수행, 변경 시 다른 계층 영향 최소화

사례 4: 대규모 ERP 시스템

시나리오: 대규모 ERP 시스템에서 Presentation, Business Logic, Integration, Data Persistence 계층 분리

시스템 구성:

• Client Web / Mobile UI
• API Gateway / Presentation 서버
• Business Logic 서버
• Integration (Messaging / Batch) 서버
• Database / Data Warehouse 서버

graph LR
  U[UI 단말] --> LB[로드밸런서]
  LB --> P[Presentation 티어 서버]
  P --> B[Business Logic 티어]
  B --> I[Integration 티어]
  I --> D["Data Persistence 티어(DB/Warehouse)"]

Workflow:

• UI → Presentation → Business Logic → Integration 처리 → DB 저장 및 응답
• 필요시 Integration 티어는 메시지 큐, 배치 처리 담당

역할:

• Presentation 티어: 사용자 요청 수집, 인증, 라우팅
• Business Logic 티어: 도메인 로직 처리, 트랜잭션 제어
• Integration 티어: 외부 시스템 연계, 메시지 큐, 비동기 처리
• Persistence 티어: 데이터 저장, 조회, 보안 저장소

유무에 따른 차이점:

• Integration 티어 분리 시 외부 시스템 연결 모듈화 → 유지보수 용이
• 미분리 시 단일 Logic 티어에서 통합 → 코드 혼합, 테스트 어려움

구현 예시:

• Python + Flask / SQLAlchemy

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# presentation.py
from flask import Flask, request, jsonify
from business import process_order

app = Flask(__name__)

@app.route('/order', methods=['POST'])
def order():
    data = request.json
    result = process_order(data)
    return jsonify(result)

# business.py
from integration import send_to_queue
from persistence import save_order

def process_order(data):
    # 도메인 검증, 트랜잭션 제어
    order = {'id': …, 'items': data['items']}
    save_order(order)
    send_to_queue(order)
    return {'status': 'ok'}

# integration.py
import queue
q = queue.Queue()

def send_to_queue(order):
    q.put(order)

# persistence.py
from sqlalchemy import create_engine, Table, Column, Integer, JSON, MetaData
engine = create_engine('sqlite:///orders.db')
meta = MetaData()
orders = Table('orders', meta,
    Column('id', Integer, primary_key=True),
    Column('items', JSON)
)
meta.create_all(engine)

def save_order(order):
    ins = orders.insert().values(id=order['id'], items=order['items'])
    engine.execute(ins)

사례 5: 대형 전자상거래 플랫폼 구축

사례: 대형 전자상거래 플랫폼 구축

시스템 구성:

• 프레젠테이션 계층: React 기반 웹 앱, React Native 모바일 앱
• 애플리케이션 계층: Spring Boot 마이크로서비스
• 비즈니스 로직 계층: 주문 처리, 결제, 재고 관리 서비스
• 데이터 접근 계층: JPA/Hibernate ORM
• 데이터 계층: MySQL 클러스터, Redis 캐시

graph TD
    subgraph "프레젠테이션 계층"
        WEB[React 웹앱]
        MOBILE[React Native 앱]
        ADMIN[관리자 대시보드]
    end
    
    subgraph "로드 밸런서"
        LB[NGINX Load Balancer]
    end
    
    subgraph "애플리케이션 계층"
        API1[사용자 서비스]
        API2[상품 서비스]
        API3[주문 서비스]
        API4[결제 서비스]
    end
    
    subgraph "비즈니스 로직 계층"
        ORDER[주문 처리 엔진]
        PAYMENT[결제 처리 엔진]
        INVENTORY[재고 관리 엔진]
    end
    
    subgraph "데이터 접근 계층"
        DAO1[사용자 DAO]
        DAO2[상품 DAO]
        DAO3[주문 DAO]
    end
    
    subgraph "데이터 계층"
        MYSQL[(MySQL 클러스터)]
        REDIS[(Redis 캐시)]
        ES[(Elasticsearch)]
    end
    
    WEB --> LB
    MOBILE --> LB
    ADMIN --> LB
    
    LB --> API1
    LB --> API2
    LB --> API3
    LB --> API4
    
    API1 --> ORDER
    API2 --> PAYMENT
    API3 --> INVENTORY
    
    ORDER --> DAO1
    PAYMENT --> DAO2
    INVENTORY --> DAO3
    
    DAO1 --> MYSQL
    DAO2 --> REDIS
    DAO3 --> ES

Workflow:

1. 사용자가 모바일 앱에서 상품 주문
2. 프레젠테이션 계층에서 사용자 입력 수집
3. 로드 밸런서를 통해 애플리케이션 계층으로 요청 전달
4. 주문 서비스가 비즈니스 로직 계층의 주문 처리 엔진 호출
5. 재고 확인, 결제 처리, 주문 생성 순차 실행
6. 데이터 접근 계층을 통해 데이터베이스에 저장
7. 처리 결과를 역순으로 전달하여 사용자에게 응답

역할: N-Tier Architecture 는 대용량 트래픽 처리, 마이크로서비스 조정, 데이터 일관성 보장 역할 수행

기존 모노리스 아키텍처와의 차이점:

• 확장성: 계층별 독립적 확장 vs 전체 시스템 확장
• 유지보수: 모듈별 수정 가능 vs 전체 시스템 영향
• 기술 스택: 계층별 최적화 vs 단일 기술 스택
• 배포: 독립적 배포 vs 전체 재배포 필요

구현 예시:

• Python 을 사용한 3-Tier Architecture 구현:

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# 프레젠테이션 계층 (Flask 웹 애플리케이션)
from flask import Flask, request, jsonify
from business_layer import OrderService
from data_layer import DatabaseConnection

app = Flask(__name__)

class PresentationLayer:
    def __init__(self):
        self.order_service = OrderService()
    
    @app.route('/api/orders', methods=['POST'])
    def create_order(self):
        """주문 생성 API 엔드포인트"""
        try:
            order_data = request.json
            # 입력 데이터 검증
            if not self._validate_order_data(order_data):
                return jsonify({'error': 'Invalid order data'}), 400
            
            # 비즈니스 계층으로 요청 전달
            result = self.order_service.process_order(order_data)
            return jsonify(result), 200
            
        except Exception as e:
            return jsonify({'error': str(e)}), 500
    
    def _validate_order_data(self, data):
        """주문 데이터 유효성 검증"""
        required_fields = ['customer_id', 'product_id', 'quantity']
        return all(field in data for field in required_fields)

# 비즈니스 로직 계층 (애플리케이션 서비스)
from data_layer import OrderRepository, ProductRepository
from decimal import Decimal

class OrderService:
    def __init__(self):
        self.order_repo = OrderRepository()
        self.product_repo = ProductRepository()
    
    def process_order(self, order_data):
        """주문 처리 비즈니스 로직"""
        try:
            # 1. 상품 재고 확인
            product = self.product_repo.get_by_id(order_data['product_id'])
            if not product:
                raise ValueError('Product not found')
            
            if product['stock'] < order_data['quantity']:
                raise ValueError('Insufficient stock')
            
            # 2. 주문 금액 계산
            total_amount = Decimal(product['price']) * order_data['quantity']
            
            # 3. 재고 차감
            self.product_repo.update_stock(
                order_data['product_id'], 
                product['stock'] - order_data['quantity']
            )
            
            # 4. 주문 생성
            order = {
                'customer_id': order_data['customer_id'],
                'product_id': order_data['product_id'],
                'quantity': order_data['quantity'],
                'total_amount': float(total_amount),
                'status': 'CONFIRMED'
            }
            
            order_id = self.order_repo.create(order)
            order['id'] = order_id
            
            return {
                'success': True,
                'order': order,
                'message': 'Order processed successfully'
            }
            
        except Exception as e:
            # 예외 발생 시 롤백 처리
            self._rollback_order(order_data)
            raise e
    
    def _rollback_order(self, order_data):
        """주문 실패 시 롤백 처리"""
        # 재고 복구 등 롤백 로직 구현
        pass

# 데이터 접근 계층 (Repository 패턴)
import sqlite3
from typing import Dict, List, Optional

class DatabaseConnection:
    """데이터베이스 연결 관리"""
    _instance = None
    
    def __new__(cls):
        if cls._instance is None:
            cls._instance = super().__new__(cls)
            cls._instance.connection = sqlite3.connect('ecommerce.db', check_same_thread=False)
            cls._instance.connection.row_factory = sqlite3.Row
        return cls._instance
    
    def get_connection(self):
        return self.connection

class OrderRepository:
    """주문 데이터 접근 객체"""
    def __init__(self):
        self.db = DatabaseConnection().get_connection()
        self._init_table()
    
    def _init_table(self):
        """주문 테이블 초기화"""
        self.db.execute('''
            CREATE TABLE IF NOT EXISTS orders (
                id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
                customer_id INTEGER NOT NULL,
                product_id INTEGER NOT NULL,
                quantity INTEGER NOT NULL,
                total_amount REAL NOT NULL,
                status TEXT NOT NULL,
                created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
            )
        ''')
        self.db.commit()
    
    def create(self, order_data: Dict) -> int:
        """주문 생성"""
        cursor = self.db.execute('''
            INSERT INTO orders (customer_id, product_id, quantity, total_amount, status)
            VALUES (?, ?, ?, ?, ?)
        ''', (
            order_data['customer_id'],
            order_data['product_id'],
            order_data['quantity'],
            order_data['total_amount'],
            order_data['status']
        ))
        self.db.commit()
        return cursor.lastrowid
    
    def get_by_id(self, order_id: int) -> Optional[Dict]:
        """주문 조회"""
        cursor = self.db.execute('SELECT * FROM orders WHERE id = ?', (order_id,))
        row = cursor.fetchone()
        return dict(row) if row else None

class ProductRepository:
    """상품 데이터 접근 객체"""
    def __init__(self):
        self.db = DatabaseConnection().get_connection()
        self._init_table()
    
    def _init_table(self):
        """상품 테이블 초기화"""
        self.db.execute('''
            CREATE TABLE IF NOT EXISTS products (
                id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
                name TEXT NOT NULL,
                price REAL NOT NULL,
                stock INTEGER NOT NULL
            )
        ''')
        # 샘플 데이터 삽입
        self.db.execute('''
            INSERT OR IGNORE INTO products (id, name, price, stock)
            VALUES (1, 'Sample Product', 29.99, 100)
        ''')
        self.db.commit()
    
    def get_by_id(self, product_id: int) -> Optional[Dict]:
        """상품 조회"""
        cursor = self.db.execute('SELECT * FROM products WHERE id = ?', (product_id,))
        row = cursor.fetchone()
        return dict(row) if row else None
    
    def update_stock(self, product_id: int, new_stock: int):
        """재고 업데이트"""
        self.db.execute(
            'UPDATE products SET stock = ? WHERE id = ?',
            (new_stock, product_id)
        )
        self.db.commit()

# 애플리케이션 실행
if __name__ == '__main__':
    presentation = PresentationLayer()
    app.run(debug=True, port=5000)