Principles

System Architecture 와 Software Architecture 의 Principles 는 시스템 및 소프트웨어의 구조, 구성 요소, 상호작용, 품질 속성, 설계 패턴 등을 정의하는 핵심 지침이다. 이 원칙들은 시스템의 일관성, 확장성, 유지보수성, 보안성, 성능 등 다양한 품질 목표를 달성하기 위해 도입되며, 복잡한 시스템의 설계, 구현, 운영 전반에서 전략적 의사결정의 기준점이 된다. 실무에서는 다양한 아키텍처 스타일, 설계 원칙, 품질 속성, 구현 기법 등을 조합해 적용한다.

핵심 개념

배경

목적 및 필요성

주요 목적:

필요성:

주요 기능 및 역할

특징

핵심 원칙

시스템/소프트웨어의 구조와 컴포넌트, 인터페이스, 데이터 흐름, 의존성, 품질 속성 등을 명확히 정의한다.
각 원칙은 설계, 구현, 운영 전반에 걸쳐 일관된 의사결정과 품질 확보를 유도한다.

graph TB
    subgraph "SOLID 원칙"
        SRP["S - 단일 책임 원칙<br/>(Single Responsibility)"]
        OCP["O - 개방-폐쇄 원칙<br/>(Open/Closed)"]
        LSP["L - 리스코프 치환 원칙<br/>(Liskov Substitution)"]
        ISP["I - 인터페이스 분리 원칙<br/>(Interface Segregation)"]
        DIP["D - 의존성 역전 원칙<br/>(Dependency Inversion)"]
    end
    
    subgraph "핵심 원칙"
        SOC["관심사의 분리<br/>(Separation of Concerns)"]
        LC["느슨한 결합<br/>(Loose Coupling)"]
        HC["높은 응집도<br/>(High Cohesion)"]
        ABS["추상화<br/>(Abstraction)"]
    end
    
    subgraph "품질 속성"
        MAIN["유지보수성<br/>(Maintainability)"]
        SCALE["확장성<br/>(Scalability)"]
        TEST["테스트가능성<br/>(Testability)"]
        FLEX["유연성<br/>(Flexibility)"]
    end
    
    SRP --> SOC
    OCP --> FLEX
    LSP --> ABS
    ISP --> LC
    DIP --> ABS
    
    SOC --> MAIN
    LC --> SCALE
    HC --> TEST
    ABS --> FLEX

기본 설계 원칙

원칙주 대상설명목적 및 효과실무 적용 예시
관심사의 분리 (Separation of Concerns, SoC)시스템 전체서로 다른 기능이나 책임 (예: UI, 비즈니스 로직, 데이터 접근 등) 을 명확히 나누어 각기 다른 모듈에서 처리하도록 설계코드의 이해도 향상, 변경 영향 최소화, 테스트 용이MVC (Model-View-Controller), 서비스 계층과 리포지토리 계층 분리
느슨한 결합 (Loose Coupling)컴포넌트 간 관계컴포넌트 간의 의존성을 최소화하여 각 구성 요소가 서로 독립적으로 변경되거나 대체 가능하도록 설계변경에 강한 유연한 구조, 단위 테스트 및 배포 용이의존성 주입 (Dependency Injection), 메시지 큐 사용 (ex. RabbitMQ, Kafka)
높은 응집도 (High Cohesion)클래스/모듈 내부하나의 모듈 또는 클래스가 관련 있는 기능만을 갖고 있어 명확한 목적을 수행하도록 설계유지보수성 및 재사용성 향상, 코드 이해도 증가하나의 도메인 모델에 관련 기능만 포함시키기 (ex. OrderService 는 주문 관련 로직만 포함)
추상화 (Abstraction)인터페이스/기능 계층복잡한 내부 구현은 감추고, 필수적이고 핵심적인 인터페이스만 노출하여 사용자가 쉽게 이해하고 사용할 수 있도록 설계복잡성 감소, 구현 변경의 유연성, 다형성 활용 가능인터페이스/추상 클래스 정의, API 게이트웨이로 마이크로서비스 추상화

SOLID 원칙

원칙정의목표
단일 책임 원칙 (SRP)각 모듈이나 클래스는 하나의 책임만을 가져야 합니다.변경의 이유를 하나로 제한하여 유지보수를 용이하게 합니다.
개방 - 폐쇄 원칙 (OCP)소프트웨어 구성 요소는 확장에는 열려 있어야 하고, 수정에는 닫혀 있어야 합니다.기존 코드를 변경하지 않고 새로운 기능을 추가할 수 있도록 합니다.
리스코프 치환 원칙 (LSP)서브타입은 언제나 자신의 기반 타입으로 대체할 수 있어야 합니다.상속 구조에서의 일관성과 예측 가능한 동작을 보장합니다.
인터페이스 분리 원칙 (ISP)클라이언트는 자신이 사용하지 않는 인터페이스에 의존하지 않아야 합니다.불필요한 의존성을 줄이고, 모듈화를 촉진합니다.
의존성 역전 원칙 (DIP)고수준 모듈은 저수준 모듈에 의존해서는 안 되며, 둘 다 추상화에 의존해야 합니다.모듈 간의 결합도를 낮추고, 유연한 구조를 제공합니다.

의존성 역전 원칙 (Dependency Inversion Principle, DIP)

DIP 는 고수준 모듈이 저수준 모듈에 의존하지 않고, 둘 다 추상화 (인터페이스 또는 추상 클래스) 에 의존하도록 설계하라는 원칙이다.
즉, " 정책 결정 " 을 하는 고수준 모듈이 " 구현 세부사항 " 을 가지는 저수준 모듈에 직접 의존하지 않도록 하여 모듈 간 결합도를 낮추고 유연성을 확보한다.

전통적 구조와의 차이:

항목전통적 구조DIP 적용 구조
의존 방향고수준 모듈 → 저수준 모듈고수준 모듈 → 추상화 ← 저수준 모듈
변경 시 영향저수준 변경 → 고수준 영향저수준 변경 → 고수준 영향 없음
유연성낮음높음
테스트 용이성어려움 (모킹 어려움)쉬움 (인터페이스 기반 모킹 가능)
전통적인 방식 (잘못된 예)
graph TB
    HL1["고수준 모듈<br/>(High-Level Module)"]
    LL1["저수준 모듈<br/>(Low-Level Module)"]
    HL1 --> LL1
의존성 역전 적용 후 (올바른 예)
graph TB
    HL2["고수준 모듈<br/>(High-Level Module)"]
    INT["추상화/인터페이스<br/>(Abstraction/Interface)"]
    LL2["저수준 모듈<br/>(Low-Level Module)"]
    
    HL2 --> INT
    LL2 --> INT
실제 예시 (Use Case - Repository 패턴)
graph TB
    UC["사용 사례<br/>(Use Case)"]
    REPO_INT["Repository 인터페이스<br/>(Repository Interface)"]
    DB_REPO["데이터베이스 Repository<br/>(Database Repository)"]
    
    UC --> REPO_INT
    DB_REPO --> REPO_INT

구현 기법

구현 기법정의/목적실제 예시 (시스템, 시나리오)
설계 패턴 적용반복적 문제 해결, 구조적 일관성 확보MVC, 마이크로서비스, 레이어드 아키텍처
계층화 구조관심사 분리, 유지보수성/확장성 확보3-Tier, N-Tier 아키텍처
의존성 주입결합도 최소화, 테스트 용이성DI 프레임워크 (Spring 등)
자동화 도구 활용품질 확보, 반복 작업 최소화CI/CD, 코드 리뷰 도구
품질 속성 평가아키텍처 품질 기준 충족 여부 평가ATAM, QAW 등

실무에서 효과적으로 적용하기 위한 고려사항 및 주의할 점

구분고려사항주의할 점권장사항
설계 단계요구사항 분석을 통한 적절한 패턴 선택과도한 엔지니어링 방지점진적 적용 (Incremental Application)
구현 단계인터페이스 우선 설계구현에 매몰되지 않기TDD/BDD 접근법 활용
테스트 단계계층별 독립 테스트통합 테스트 소홀히 하지 않기테스트 피라미드 구성
배포 단계단계적 배포 전략서비스 간 의존성 고려Blue-Green 배포 활용
운영 단계모니터링 및 로깅 체계성능 병목 지점 파악APM 도구 활용
유지보수문서화 및 지식 공유기술 부채 관리정기적 아키텍처 리뷰

최적화하기 위한 고려사항 및 주의할 점

항목설명권장사항
확장성 설계수평/수직 확장 고려마이크로서비스, 클라우드 활용
장애 허용성장애 발생 시 서비스 지속성 확보메시지 큐, 이중화
표준화표준 기술 및 프로토콜 채택REST, gRPC 등 사용
서비스 간 통신 지연서비스가 직접 REST 호출 시 네트워크 지연 증가gRPC 또는 메시징 큐 기반 통신으로 비동기화
자동화배포, 테스트, 모니터링 자동화CI/CD, 모니터링 도구 활용
성능 최적화효율적 알고리즘/데이터 구조, I/O 최적화성능 분석 도구, 캐싱
오토스케일링 최적화무분별한 확장으로 비용 증가 또는 오버프로비저닝 가능성 있음CPU/메모리 기반 HPA(Horizontal Pod Autoscaler) 와 예측 기반 스케일링 조합
캐싱 전략빈번한 조회 작업은 DB 부하 증가 요인Redis 등 In-memory 캐시 적용
병목 지점 파악트래픽 집중 구간의 병목 원인 파악이 어려울 수 있음APM(Application Performance Monitoring) 도구 활용
로깅 및 트레이싱지나치게 상세한 로깅은 I/O 과다 발생샘플링 로깅과 분산 추적 (Jaeger, OpenTelemetry) 병행
모니터링성능 메트릭 수집임계값 기반 알림 설정

주제와 관련하여 주목할 내용

주제항목설명
설계 전략도메인 주도 설계 (DDD)비즈니스 도메인 중심으로 모듈 경계 설정
설계 원칙SOLID 원칙유지보수성과 확장성을 위한 객체지향 설계 기본 원칙
아키텍처 문서화ADR (Architecture Decision Record)시스템 설계와 관련한 주요 결정을 문서화하는 방식
클라우드 설계클라우드 네이티브 아키텍처컨테이너, 오토스케일링, 무상태 설계 등을 기반으로 하는 설계 전략
통합 전략API Gateway + 메시지 브로커동기/비동기 통신의 유연한 결합 구조 구현
품질 속성확장성, 보안성아키텍처 결정의 핵심 기준
자동화CI/CD품질 및 일관성 확보
표준화REST, OAuth2기술/프로토콜 표준화
성능 최적화병렬처리, 캐싱시스템 효율성 및 확장성 확보
데이터 아키텍처폴리글랏 퍼시스텐스서비스별 최적화된 데이터베이스 선택
이벤트 소싱상태 변경을 이벤트로 저장하는 패턴
데이터 레이크 아키텍처대용량 데이터 처리를 위한 구조
보안 및 관측가능성Zero Trust 아키텍처모든 접근을 검증하는 보안 모델
관측가능성 (Observability)로깅, 메트릭, 트레이싱 통합 모니터링
혼돈 공학 (Chaos Engineering)시스템 복원력 테스트 방법론

하위 주제로 분류한 추가 학습 내용

카테고리주제설명
아키텍처 패턴 심화Domain-Driven Design (DDD)복잡한 도메인을 모델링하는 설계 방법론
Event Storming도메인 이해를 위한 협업 워크숍 기법
Ports and Adapters 심화헥사고날 아키텍처의 실제 구현 방법
마이크로서비스 고급분산 데이터 관리Saga 패턴과 분산 트랜잭션 처리
서비스 분해 전략모놀리스를 마이크로서비스로 분해하는 방법
API 게이트웨이 패턴마이크로서비스 진입점 관리
성능 및 확장성캐싱 전략다계층 캐싱과 일관성 관리
데이터베이스 샤딩수평 분할을 통한 확장성 확보
로드 밸런싱 알고리즘트래픽 분산 최적화 방법
운영 및 배포컨테이너 오케스트레이션Docker 와 Kubernetes 활용
CI/CD 파이프라인지속적 통합과 배포 자동화
무중단 배포 전략Blue-Green, Canary 배포 기법
시스템 최적화성능 분석 / 부하 테스트 / 캐시 구조고성능 시스템 구축을 위한 필수 기술
운영 전략Observability / Chaos Engineering운영 환경에서의 안정성과 가시성 확보 전략
평가 기법ATAM, QAW아키텍처 품질 평가 방법

추가 학습 주제 및 관련 분야

카테고리주제설명
소프트웨어 공학테스트 주도 개발 (TDD)테스트를 먼저 작성하는 개발 방법론
행동 주도 개발 (BDD)비즈니스 요구사항 기반 개발 방법론
리팩토링 기법기존 코드의 구조 개선 방법
DevOps인프라 as 코드 (IaC)인프라 구성의 코드화 및 자동화
모니터링 및 알림APM, 로그 분석, 메트릭 수집
장애 대응 체계인시던트 관리 및 포스트모템
SRESLA, SLO, SLI 개념 및 설정운영 안정성을 수치화하고 측정하는 전략
보안 아키텍처인증/인가 구조 (OAuth2, OIDC)서비스 보안성을 위한 아키텍처 필수 개념
데이터 아키텍처데이터 레이크, 데이터 허브데이터 중심 시스템 설계 원칙과 유형
데이터 엔지니어링스트림 처리실시간 데이터 처리 아키텍처
데이터 파이프라인ETL/ELT 프로세스 설계
빅데이터 아키텍처대용량 데이터 처리 시스템
클라우드 플랫폼AWS, GCP, Azure 설계 패턴퍼블릭 클라우드 기반 아키텍처 최적화 전략
클라우드 컴퓨팅클라우드 네이티브 패턴클라우드 환경에 최적화된 설계
멀티 클라우드 전략여러 클라우드 서비스 활용 방안
서버리스 컴퓨팅FaaS 와 BaaS 활용 전략

용어 정리

용어설명
ATAM(Architecture Tradeoff Analysis Method)아키텍처 품질 평가 기법
ADR(Architecture Decision Record)아키텍처 결정 기록 문서
REST(Representational State Transfer)웹 API 설계 표준
메시지 버스 (Message Bus)비동기 메시지 전달 시스템
계층형 아키텍처 (Layered Architecture)관심사 분리를 위한 계층 구조 설계 방식
마이크로서비스 (Microservices)독립적으로 배포 가능한 서비스 단위 아키텍처
DDD (Domain-Driven Design)도메인 중심으로 소프트웨어 구조와 경계를 설계하는 방법
CQRS명령 (Command) 과 조회 (Query) 책임을 분리하는 설계 패턴
HPA쿠버네티스에서 CPU/메모리 사용률 기반으로 파드 수를 자동 조절하는 메커니즘
API 게이트웨이 (API Gateway)마이크로서비스 아키텍처에서 클라이언트와 서비스 간의 단일 진입점 역할을 하는 컴포넌트
어댑터 (Adapter)헥사고날 아키텍처에서 외부 세계와 애플리케이션 코어를 연결하는 구현체
애그리게이트 (Aggregate)DDD 에서 데이터 변경의 단위가 되는 연관된 객체들의 집합
바운디드 컨텍스트 (Bounded Context)DDD 에서 특정 도메인 모델이 적용되는 명시적 경계
사가 패턴 (Saga Pattern)분산 시스템에서 장기 실행 트랜잭션을 관리하는 패턴
이벤트 소싱 (Event Sourcing)애플리케이션 상태의 변경을 이벤트의 시퀀스로 저장하는 패턴
폴리글랏 퍼시스텐스 (Polyglot Persistence)서로 다른 데이터 스토리지 기술을 적재적소에 사용하는 접근법
서킷 브레이커 (Circuit Breaker)장애가 발생한 서비스 호출을 차단하여 시스템 안정성을 보장하는 패턴
백프레셔 (Backpressure)시스템 과부하 시 상위 계층에 처리 속도 조절을 요청하는 메커니즘

참고 및 출처