Architecture Styles and Patterns

Architecture Styles and Patterns

Architecture Styles and Patterns 는 애플리케이션 및 분산 시스템에서 반복적으로 나타나는 설계 구조를 체계화한 개념으로, 소프트웨어 시스템의 구조, 컴포넌트 간 상호작용, 데이터 흐름, 확장성, 유지보수성 등 시스템의 근간을 결정한다.
아키텍처 스타일은 응용 시스템의 전체 구조를 포괄하는 추상적 설계 지침 (예: 레이어드, 이벤트 드리븐, 마이크로서비스 등) 이며, 아키텍처 패턴은 이러한 스타일을 실제 구현 수준에서 구체화한 설계 템플릿이다. 스타일은 전체 조직 구조를 정의하며, 패턴은 모듈간 상호작용 및 컴포넌트 분리 방식 등 설계 상세를 제공한다. 각각은 요구사항에 따라 성능, 확장성, 유지보수성, 응답성, 보안 등 품질 속성에 대한 타협점을 설명하며, 실무에서는 이를 조합하거나 상황에 맞춰 커스터마이징하는 전략이 중요하다.

1. 핵심 개념

• Architecture Style은 시스템의 뼈대를 구성하는 철학적·전략적 기반이며, Architecture Pattern은 그 뼈대 위에 올려질 기능적 구현 설계 도구이다.
• 실무에서는 스타일과 패턴을 혼합 적용하되, 도메인 요구사항, 팀 역량, 기술 스택, 비기능 요구사항을 기반으로 적절한 선택과 조합이 핵심이다.
• 두 개념을 혼동하지 않고, 적절한 설계 수준에서 각각을 활용해야 높은 품질의 시스템이 구현된다.

핵심 설계 원칙 (공통 기반)

구조적 개념 요소

실무 구현 요소

배경

소프트웨어 아키텍처 패턴은 1970 년대 MVC (Model-View-Controller) 패턴의 도입을 시작으로 발전해왔다. 소프트웨어 시스템의 복잡성 증가와 함께 체계적인 구조화 방법론의 필요성이 대두되었다. 대규모 시스템에서 구조적 설계, 확장성, 유지보수성, 협업 효율성을 높이기 위해 다양한 스타일과 패턴이 연구 및 적용되고 있다.

목적 및 필요성

• 복잡성 관리: 대규모 시스템을 이해하기 쉬운 단위로 분해
• 개발 효율성: 팀 간 병렬 개발과 역할 분담 지원
• 품질 향상: 테스트 용이성, 유지보수성, 확장성 개선
• 위험 감소: 검증된 패턴 사용으로 설계 실패 위험 최소화
• 의사소통 향상: 공통된 어휘와 개념을 통한 팀 커뮤니케이션 개선

주요 기능 및 역할

• 시스템 구조 정의: 컴포넌트, 커넥터, 레이어, 서비스 등 구조 설계
• 상호작용 규칙 설정: 컴포넌트 간 통신, 데이터 흐름, 동기/비동기 처리
• 확장성 및 유지보수성 고려: 모듈화, 분산, 결합도 최소화
• 설계 패턴 적용: 재사용 가능한 패턴 활용
• 설계 문서화 및 공유: 구조, 상호작용, 규칙 명확히 문서화

특징

• 고수준 원칙: 시스템 전체 구조와 원칙 정의
• 재사용 가능성: 특정 문제에 대한 구체적 솔루션 제공
• 모듈화 및 분산: 컴포넌트 단위로 설계, 독립적 개발 및 배포
• 명확한 상호작용: 컴포넌트 간 통신 및 데이터 흐름 명확히 정의
• 확장성 및 유지보수성: 구조적 설계로 확장성, 유지보수성 향상

핵심 원칙

주요 원리 및 작동 원리

• 시스템 구조 설계: 컴포넌트, 커넥터, 레이어, 서비스 등 구조 정의
• 상호작용 규칙 설정: 컴포넌트 간 통신, 데이터 흐름, 동기/비동기 처리
• 확장성 및 유지보수성 고려: 모듈화, 분산, 결합도 최소화
• 설계 패턴 적용: 재사용 가능한 패턴 활용

요구사항 기반 아키텍처 설계 프로세스

flowchart TD
    A[시스템 요구사항] --> B[아키텍처 스타일 선택]
    B --> C[아키텍처 패턴 적용]
    C --> D[컴포넌트 및 커넥터 설계]
    D --> E[상호작용 규칙 정의]
    E -->|피드백| A

아키텍처 패턴의 설계 기여 요소

graph TB
    A[아키텍처 패턴] --> B[구조적 조직화]
    A --> C[행동 패턴 정의]
    A --> D[품질 속성 최적화]
    
    B --> B1[컴포넌트 분할]
    B --> B2[계층 구성]
    B --> B3[모듈 배치]
    
    C --> C1[상호작용 방식]
    C --> C2[데이터 흐름]
    C --> C3[제어 흐름]
    
    D --> D1[성능]
    D --> D2[확장성]
    D --> D3[유지보수성]
    D --> D4[보안]

Architecture Styles vs. Architecture Patterns 비교

• 아키텍처 스타일은 시스템 전반 구조를 정의하고 패턴은 컴포넌트 단위의 구체적 설계 방식을 나타낸다.
• 실무에서는 스타일 선택 후 여러 패턴을 조합하여 시스템의 신뢰성, 확장성, 유지보수를 보장해야 한다.
• 최적화와 도전 과제는 자동화 도구, 정책 통합, 옵저빙, 문서화, AI 기반 의사결정 지원이 핵심이다.
• 앞으로는 AI 및 정책동기화 기반의 스마트 아키텍처 도구들이 실무 수준으로 확산될 전망이다.

장점

• 스타일 중심 강점 → 개념적 명확성, 설계 일관성, 분석 가능성
• 패턴 중심 강점 → 즉시 적용 가능성, 검증된 솔루션, 학습 효과
• 공통 강점 (스타일 + 패턴) → 재사용성, 유지보수성, 확장성, 협업 효율성, 리스크 감소

단점과 문제점 그리고 해결방안

단점

문제점

구조 및 아키텍처

Architecture Styles

Architecture Styles 는 다음과 같은 필수 구성요소로 이루어진다:

graph TB
    A[Architecture Style] --> B[Components]
    A --> C[Connectors]
    A --> D[Constraints]
    A --> E[Properties]
    
    B --> F[Data Processing]
    B --> G[User Interface]
    B --> H[Business Logic]
    
    C --> I[Method Calls]
    C --> J[Message Passing]
    C --> K[Data Streams]
    
    D --> L[Interaction Rules]
    D --> M[Access Control]
    
    E --> N[Performance]
    E --> O[Scalability]
    E --> P[Reliability]

Architecture Patterns

Architecture Patterns 는 구체적인 해결책을 제공하는 구조로 구성된다:

graph TB
    A[Architecture Pattern] --> B[Problem Definition]
    A --> C[Solution Structure]
    A --> D[Implementation Guide]
    A --> E[Consequences]
    
    B --> F[Context]
    B --> G[Forces]
    
    C --> H[Participants]
    C --> I[Collaborations]
    
    D --> J[Code Examples]
    D --> K[Configuration]
    
    E --> L[Benefits]
    E --> M[Liabilities]

Architecture Style 와 Architecture Pattern 매핑 테이블

도전 과제

기술적 도전 과제 (Technical Challenges)

마이크로서비스 특유 도전 과제

• 서비스 수 증가에 따른 관리 비용 급증
• Inter-service 통신 복잡도
• 데이터 Consistency 유지 어려움
• Ops & Observability
• 보안 확대 위협 면적
• CI/CD 파이프라인 복잡도 증가

조직적 도전 과제 (Organizational Challenges)

비즈니스 도전 과제 (Business Challenges)

보완 개념: Fallacies of Distributed Computing → 설계 시 항상 주의할 도전 과제

실무 사용 예시

활용 사례

사례 1: 웹 애플리케이션

시스템 구성: 프론트엔드, 백엔드, 데이터베이스

역할: 프론트엔드는 사용자 인터페이스, 백엔드는 비즈니스 로직, 데이터베이스는 데이터 저장

Workflow:

1. 사용자가 프론트엔드에서 요청
2. 백엔드에서 비즈니스 로직 처리
3. 데이터베이스에서 데이터 조회/저장
4. 결과를 프론트엔드에 반환

시스템 다이어그램:

classDiagram
    class Frontend {
        +renderUI()
        +sendRequest()
    }
    class Backend {
        +processRequest()
        +accessDB()
    }
    class Database {
        +storeData()
        +retrieveData()
    }
    Frontend --> Backend
    Backend --> Database

차이점: 모놀리식 아키텍처는 모든 기능이 하나의 코드베이스, 레이어드/마이크로서비스는 역할 분리 및 독립적 개발 가능

사례 2: 주문 - 결제 - 재고 처리 (Choreography 기반 Saga)

구성 요소 및 역할:

• Order Service: 주문 요청 생성 → OrderCreated 이벤트 발행
• Payment Service: OrderCreated 구독 → 결제 시도 → PaymentProcessed 또는 PaymentFailed 이벤트
• Inventory Service: PaymentProcessed 구독 → 상품 재고 예약 → InventoryReserved 또는 InventoryFailed 이벤트

시스템 흐름 (Workflow)

flowchart TD
  UI --> OrderSvc[Order Service]
  OrderSvc --> |OrderCreated| EventBus
  EventBus --> PaymentSvc[Payment Service]
  PaymentSvc --> |PaymentProcessed| EventBus
  EventBus --> InventorySvc[Inventory Service]
  InventorySvc --> |InventoryReserved| EventBus
  InventorySvc --> |InventoryFailed| EventBus
  PaymentSvc --> |PaymentFailed| EventBus
  InventorySvc --> Compensation[Compensation Transactions]
  Compensation --> OrderSvc

1. UI(사용자 인터페이스) 에서 Order Service 에 주문 요청을 보낸다.
2. Order Service 는 주문이 성공적으로 생성되면 OrderCreated 이벤트를 EventBus(예: Kafka, RabbitMQ 등) 에 발행한다.
3. Payment Service 는 OrderCreated 이벤트를 구독하고, 결제를 처리한 후:
   • 성공 시 PaymentProcessed 이벤트를 발행하고,
   • 실패 시 PaymentFailed 이벤트를 발행한다.
4. Inventory Service 는 PaymentProcessed 이벤트를 구독하고, 재고를 확인 및 예약한다:
   • 재고가 충분할 경우 InventoryReserved 이벤트 발행,
   • 부족할 경우 InventoryFailed 이벤트 발행.
5. 만약 InventoryFailed 가 발생하면:
   • Inventory Service 는 자체적으로 보상 트랜잭션 (Compensation) 을 수행하고,
   • 해당 보상 결과를 Order Service 에 전달한다 (예: 주문 취소 또는 상태 변경).

이 흐름은 각 서비스가 자신의 이벤트를 발행하고 다음 단계를 호출하는 Choreography 방식이다.

Choreography 방식

중앙 오케스트레이터 없이, 각 서비스가 이벤트를 발행하고 다른 서비스가 이를 구독하여 비동기적으로 반응하는 분산 이벤트 기반 협조 방식.

특징:

장점과 단점:

실제 기업 사례:

• Amazon: 초창기 모놀리식 → 마이크로서비스 전환
  • 주문, 결제, 재고, 배송 등 기능별 독립 서비스로 분리
  • 서비스 별 DB, API Gateway, 메시지 브로커 사용 → 특정 컴포넌트 장애 격리, 각 서비스 독립 배포 및 확장 가능
• Etsy: 성능 지연 문제 해결을 위해 meta-endpoint 및 BFF 를 도입

요약 정리:

• Amazon, Etsy 사례처럼 대형 e‑commerce 시스템은 마이크로서비스 + 이벤트 기반 + Saga 패턴을 도입해 확장성, 신뢰성, 유지보수성을 확보한다.
• 실제 주문 흐름은 Choreography 방식의 Saga로 구현되며, 각 서비스가 독립적으로 이벤트를 구독/발행하면서 비동기 트랜잭션을 처리한다.
• 위 예시 코드는 단순화한 버전이고, 실제 시스템에서는 Kafka 설정, DB, 로깅, 에러 핸들링, 관찰성 시스템이 필수적으로 결합돼야 한다.

사례 3: Netflix 의 마이크로서비스 아키텍처

시스템 구성:

• API Gateway: 클라이언트 요청 라우팅 및 인증
• Service Discovery: 서비스 등록과 발견 (Eureka)
• Circuit Breaker: 장애 전파 방지 (Hystrix)
• Event Bus: 비동기 통신 (Apache Kafka)
• Monitoring: 서비스 모니터링 (Atlas, Spectator)

시스템 구성 다이어그램:

graph TB
    subgraph "Netflix Microservices Architecture"
        A[Mobile/Web Client] --> B[API Gateway]
        B --> C[Authentication Service]
        B --> D[Recommendation Service]
        B --> E[Content Service]
        B --> F[User Service]
        
        G[Service Discovery] --> C
        G --> D
        G --> E
        G --> F
        
        H[Event Bus] --> I[Analytics Service]
        H --> J[Billing Service]
        
        D --> H
        E --> H
        F --> H
    end

Workflow:

1. 클라이언트 요청 → API Gateway 라우팅
2. 인증 서비스 → 사용자 검증
3. 추천 서비스 → 개인화된 콘텐츠 제공
4. 이벤트 발행 → 분석 및 빌링 서비스 처리

역할 및 차이점:

• 확장성: 서비스별 독립적 확장으로 트래픽 대응
• 장애 격리: Circuit Breaker 로 장애 전파 방지
• 개발 자율성: 팀별 독립적 개발과 배포
• 기술 다양성: 서비스별 최적 기술 스택 선택

사례 4: 전자상거래 시스템의 결제 서비스 장애 대응

활용 대상: 전자상거래 플랫폼 (여러 마이크로서비스 구조)

시스템 구성 및 역할:

• API Gateway → Order Service → Payment Service
• Payment 장애 시 Circuit Breaker (Resilience4j 등) 적용

워크플로우:

1. Order Service 가 Payment Service 호출
2. 실패율 기준 초과 시 Circuit Breaker 열림
3. fallback 처리 후 사용자에 오류 페이지 또는 대체 흐름 제공

비교: Circuit Breaker 미도입 시, 장애 전파 → 전자상거래 전체 장애
→ 도입 시, 주문 흐름 유지 및 결제 외 부분 정상 운영

sequenceDiagram
    participant O as Order Service
    participant P as Payment Service
    participant CB as Circuit Breaker Proxy
    participant F as Fallback Handler

    O->>CB: 결제 요청
    CB->>P: 서비스 호출
    alt P 장애
      CB--xP: 호출 차단
      CB->>F: fallback 실행
      F->>O: 오류 응답
    else 정상 응답
      P->>CB: 성공 응답
      CB->>O: 응답 전달
    end

사례 5: 전자상거래 플랫폼에서 Microservices Style 과 CQRS Pattern 적용

시스템 구성:

• User Service, Product Service, Order Service, API Gateway, Event Bus

시스템 구성 다이어그램

graph TD
    A[User Service] --> B[API Gateway]
    C[Product Service] --> B
    D[Order Service] --> B
    B --> E[Frontend]
    D -->|Order Event| F[Event Bus]
    F --> G[Notification Service]
    F --> H[Analytics Service]

Workflow

1. 사용자가 주문 생성
2. Order Service 에서 주문 처리 및 이벤트 발행
3. Event Bus 를 통해 Notification Service, Analytics Service 에 이벤트 전달
4. 각 서비스에서 이벤트 처리

역할

• Microservices Style: 서비스 분리 및 독립적 배포
• CQRS Pattern: 명령 (Command) 과 조회 (Query) 분리로 성능 및 확장성 향상

차이점

• Style 은 전체 시스템 구조, Pattern 은 특정 기능 (주문 처리) 구조에 적용

실무 적용 시 유의사항

최적화하기 위한 고려사항 및 주의할 점

주제와 관련하여 주목할 내용

주제와 관련하여 반드시 학습해야 할 내용

용어 정리

참고 및 출처

• Types of Software Architecture Patterns - GeeksforGeeks
• Software Architecture Patterns Types - Turing
• List of Software Architecture Styles and Patterns - Wikipedia
• Architecture Styles - Microsoft Azure
• Event-Driven Architecture - AWS
• Event-Driven Architecture Guide - Solace
• Software Architecture Patterns - ByteByteGo
• Software Architecture Patterns - O’Reilly
• 14 Software Architecture Patterns - Red Hat
• Architecture Patterns vs Design Patterns - Stack Overflow
• Architectural Styles vs. Architectural Patterns - Medium
• Understanding Differences: Architecture Style vs. Pattern - LinkedIn
• Architecture Style vs. Pattern vs. Design Pattern - DEV Community
• Software Architecture Styles You Should Select - NextGen Invent
• Software Architecture Patterns - Simform
• Microkernel Architecture Pattern - GeeksforGeeks
• Three-Tier Architecture - IBM
• Reference Architecture Cheat Sheet - bool.dev
• Architectural Styles and Patterns as a Blueprint - HDN MetaTech
• Software Architecture Patterns: Driving Scalability - Maruti Techlabs
• Software Architecture Patterns: Effective System Design - xCube Labs
• Architectural Styles, Patterns, and Idioms - Melsatar
• Microservices Architecture Patterns: SAGA, API Gateway - Paradigma Digital
• Saga Pattern in Microservices: A Mastery Guide - Temporal
• Microservices: Architecture and Case Study from Various - LinkedIn