Architecture Principles
아키텍처 원칙 (Architectural Principles) 은 소프트웨어 시스템 설계와 구현에 있어 기본이 되는 지침과 규칙들의 집합이다. 이러한 원칙들은 시스템의 품질, 유지보수성, 확장성, 성능 등을 향상시키기 위한 근본적인 접근 방식을 제공한다. 아키텍처 원칙은 소프트웨어 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 적용되며, 설계 결정에 일관성을 부여하고 개발팀이 공통된 방향성을 유지할 수 있도록 돕는다. 이는 단순한 코딩 규칙이나 패턴을 넘어서 시스템의 구조적 무결성을 보장하고, 비즈니스 요구사항과 기술적 제약 사이의 균형을 맞추는 데 기여한다.
핵심 개념
아키텍처 원칙 (Architecture Principles) 은 시스템 또는 소프트웨어 아키텍처 설계와 구현, 운영에서 일관성 있고 예측 가능한 품질을 확보하기 위한 고수준의 지침이다. 이 원칙은 조직의 비즈니스 목표와 IT 전략, 기술적 요구사항을 효과적으로 연결한다. 아키텍처 원칙은 보통 명확한 목적, 근거, 기대 효과, 적용 범위, 예외 상황 등을 포함하여 정의된다. 대표적인 아키텍처 원칙에는 모듈화 (Modularity), 느슨한 결합 (Loose Coupling), 높은 응집도 (High Cohesion), 단일 책임 원칙 (Single Responsibility Principle), 확장성 (Scalability), 보안 (Security), 표준화 (Standardization), 재사용성 (Reusability) 등이 있다.
아키텍처 원칙은 다음과 같은 핵심 개념을 포함한다:
- 설계 지침 (Design Guidelines): 시스템 설계 시 따라야 할 기본 규칙과 방향성
- 품질 속성 (Quality Attributes): 성능, 보안, 확장성 등 시스템이 갖춰야 할 품질 특성
- 아키텍처 결정 (Architectural Decisions): 시스템 구조에 영향을 미치는 주요 결정 사항
- 기술 표준 (Technical Standards): 사용할 기술, 프레임워크, 라이브러리 등에 대한 표준
- 관리 원칙 (Governance Principles): 아키텍처 관리 및 진화에 관한 원칙
추가 개념
품질 속성 (Quality Attributes): 시스템의 성능, 보안, 확장성, 유지보수성 등과 같은 비기능적 요구사항을 의미하며, 아키텍처 원칙은 이러한 품질 속성을 충족시키기 위한 방향을 제시한다.
모듈화 (Modularity): 시스템을 독립적인 모듈로 분리하여, 각 모듈이 단일한 책임을 가지도록 설계하는 원칙으로, 시스템의 유지보수성과 재사용성을 향상시킨다.
의존성 관리 (Dependency Management): 모듈 간의 의존성을 최소화하고, 추상화 계층을 통해 의존성을 관리하여, 시스템의 유연성과 테스트 용이성을 확보한다.
관심사 분리 (Separation of Concerns): 소프트웨어가 수행하는 작업의 종류에 따라 분리되어야 한다는 원칙으로, 비즈니스 로직과 인프라스트럭처 로직을 분리하는 것을 포함한다.
의존성 역전 (Dependency Inversion): 고수준 모듈이 저수준 모듈에 의존하지 않고, 둘 다 추상화에 의존해야 한다는 원칙이다.
배경
- IT 시스템이 점점 복잡해지고, 다양한 이해관계자와 기술이 혼재함에 따라 일관된 설계와 품질 확보를 위한 기준의 필요성이 대두됨.
- 조직의 전략적 목표와 기술적 실행 사이의 간극 해소를 위해 도입.
목적
아키텍처 원칙의 주요 목적은 다음과 같다:
- 일관성 확보: 시스템 전체에 걸쳐 일관된 설계 결정을 보장
- 품질 향상: 시스템의 품질 속성을 개선하고 유지
- 복잡성 관리: 시스템 복잡성을 효과적으로 관리하고 제어
- 비즈니스 가치 창출: 기술적 결정이 비즈니스 목표를 지원하도록 보장
- 변화 대응: 비즈니스와 기술 환경의 변화에 효과적으로 대응할 수 있는 유연성 제공
- 위험 감소: 기술적 부채와 개발 위험을 최소화
특징
아키텍처 원칙의 주요 특징은 다음과 같다:
- 명확성 (Clarity): 모든 이해관계자가 이해할 수 있는 명확한 언어로 표현
- 측정 가능성 (Measurability): 원칙의 적용 정도를 측정할 수 있는 기준 제공
- 지속성 (Persistence): 단기적 트렌드보다 장기적인 가치에 중점
- 적용 가능성 (Applicability): 실제 프로젝트에 실용적으로 적용 가능
- 유연성 (Flexibility): 다양한 상황에 맞게 해석될 수 있는 유연성
- 검증 가능성 (Verifiability): 원칙의 준수 여부를 검증할 수 있는 방법 제공
주요 기능
아키텍처 원칙은 소프트웨어 개발 과정에서 다음과 같은 기능을 수행한다:
- 의사결정 가이드 (Decision Guidance): 아키텍처 결정에 일관된 프레임워크 제공
- 품질 보장 (Quality Assurance): 소프트웨어 품질 속성 달성을 위한 가이드라인 제공
- 복잡성 관리 (Complexity Management): 시스템 복잡성을 관리하고 제어하는 방법 제시
- 표준화 (Standardization): 개발 프로세스와 결과물의 일관성 보장
- 커뮤니케이션 촉진 (Communication Facilitation): 팀 내외부 의사소통을 위한 공통 언어 제공
- 아키텍처 거버넌스 (Architectural Governance): 시스템 아키텍처의 일관성과 무결성 유지
핵심 원칙
원칙 | 설명 |
---|---|
모듈화 (Modularity) | 시스템을 독립적이고 재사용 가능한 모듈로 분리 |
느슨한 결합 (Loose Coupling) | 컴포넌트 간 상호 의존성 최소화 |
높은 응집도 (High Cohesion) | 각 모듈이 하나의 책임에 집중 |
단일 책임 원칙 (SRP, Single Responsibility Principle) | 각 요소는 하나의 책임만을 가짐 |
확장성 (Scalability) | 시스템이 증가하는 부하에 맞춰 확장 가능 |
보안 (Security) | 데이터 및 시스템 보호 |
표준화 (Standardization) | 표준 기술 및 프로토콜 준수 |
재사용성 (Reusability) | 코드 및 컴포넌트의 반복적 활용 |
이식성 (Portability) | 다양한 환경에서 동작 가능 |
장애 허용성 (Fault Tolerance) | 장애 발생 시에도 시스템이 지속적으로 동작 |
소프트웨어 전 생애주기에서의 아키텍처 원칙 적용 흐름
아키텍처 원칙은 시스템의 전 생애주기 (설계→구현→운영) 에서 일관된 의사결정을 유도한다. 예를 들어, 느슨한 결합 원칙을 따르면 각 컴포넌트가 독립적으로 배포 및 확장될 수 있어 시스템 전체의 유연성이 증가한다. 모듈화와 높은 응집도는 유지보수성과 테스트 용이성을 높인다.
flowchart TD A[비즈니스 목표] --> B[아키텍처 원칙] B --> C[설계 결정] C --> D[구현] D --> E[운영] B --> F[품질 속성 확보]
아키텍처 원칙이 생애주기에 미치는 영향
생애주기 단계 | 영향 요소 | 아키텍처 원칙의 기여 |
---|---|---|
설계 | 설계 패턴, 계층 구조, 인터페이스 정의 | 관심사 분리, 모듈화, 느슨한 결합, 높은 응집도 |
구현 | 코드 조직화, 프레임워크 선택 | 테스트 용이성, 확장성, 표준화, 재사용성 |
배포/운영 | 배포 전략, 인프라 구조 | 독립 배포, 장애 격리, 관찰 가능성 (Observability), 확장성 |
유지보수 | 변경 관리, 기술 부채 대응 | 기술 독립성, 인터페이스 안정성, 버전 호환성, 리팩토링 용이성 |
비즈니스와 품질 속성 간 연계 예시
비즈니스 목표 | 매핑되는 아키텍처 품질 속성 | 연관 원칙 예시 |
---|---|---|
빠른 시장 출시 | 유지보수성, 테스트 용이성 | 모듈화, 단일 책임 원칙, 느슨한 결합 |
안정적인 고객 경험 | 가용성, 복원력, 오류 격리 | 장애 격리, 장애 복구, 이중화 설계 |
확장 가능한 비즈니스 | 확장성, 배포 유연성, 인터페이스 안정성 | 마이크로서비스, API First, 무상태 설계 |
운영 비용 절감 | 자원 효율성, 비용 최적화 | 서버리스 아키텍처, 캐싱, Auto Scaling 활용 등 |
분류에 따른 종류 및 유형
유형 | 설명 | 예시 원칙 |
---|---|---|
설계 원칙 | 소프트웨어 설계의 구조와 관련된 원칙 | SOLID, DRY, KISS, YAGNI |
아키텍처 스타일 원칙 | 특정 아키텍처 스타일에 관련된 원칙 | 마이크로서비스 설계 원칙, 12 요소 앱 (12-Factor App) |
개발 프로세스 원칙 | 개발 방법론과 프로세스에 관련된 원칙 | 애자일 원칙, DevOps 원칙 |
인프라 원칙 | 시스템 인프라와 배포에 관련된 원칙 | 클라우드 네이티브 설계 원칙, 불변 인프라 |
조직 원칙 | 팀 구조와 협업에 관련된 원칙 | 콘웨이의 법칙, Spotify 모델 |
품질 원칙 | 소프트웨어 품질과 관련된 원칙 | 견고함의 원칙, 최소 놀람의 원칙 |
보안 원칙 | 시스템 보안과 관련된 원칙 | 최소 권한의 원칙, 심층 방어 원칙 |
확장성 원칙 | 시스템 확장과 관련된 원칙 | 수평적 확장 원칙, 자원 풀링 원칙 |
실무 적용 예시
산업/분야 | 적용된 원칙 | 구현 방식 | 결과/이점 |
---|---|---|---|
전자상거래 | 마이크로서비스 원칙 | 주문, 결제, 배송 등 기능별 독립 서비스 구현 | 확장성 향상, 장애 격리, 빠른 기능 출시 |
금융 서비스 | 보안 우선 원칙 | 제로 트러스트 아키텍처, 다중 인증 적용 | 보안 강화, 규제 준수, 고객 신뢰 확보 |
의료 정보 시스템 | 데이터 무결성 원칙 | 트랜잭션 관리, 감사 추적 구현 | 데이터 정확성, 규제 준수, 환자 안전 향상 |
모바일 앱 | SOLID 원칙 | 모듈화된 설계, 의존성 주입 패턴 적용 | 유지보수성 향상, 테스트 용이성, 빠른 반복 개발 |
게임 개발 | 성능 우선 원칙 | 데이터 지역성, 비동기 처리 패턴 적용 | 응답성 향상, 사용자 경험 개선, 자원 효율성 |
대규모 SaaS | 확장성 원칙 | 무상태 설계, 샤딩, 캐싱 전략 구현 | 급격한 사용자 증가 대응, 비용 효율적 운영 |
IoT 플랫폼 | 탄력성 원칙 | 분산 시스템, 서킷 브레이커 패턴 적용 | 네트워크 불안정성 대응, 장치 연결 신뢰성 향상 |
콘텐츠 관리 시스템 | 확장 가능한 설계 원칙 | 플러그인 아키텍처, 이벤트 기반 통합 | 유연한 기능 확장, 써드파티 통합 용이성 |
활용 사례
사례 1: 대규모 온라인 쇼핑몰의 주문 처리 시스템 설계
시나리오: 대규모 온라인 쇼핑몰의 주문 처리 시스템 설계
적용 원칙: 모듈화, 느슨한 결합, 확장성, 보안성
시스템 구성:
- 주문 API, 결제 API, 재고 관리, 사용자 인증, 로그/모니터링 모듈로 분리
- 각 서비스는 REST API 로 통신하며, 메시지 큐로 비동기 처리
시스템 다이어그램:
graph TD A[사용자] --> B[주문 API] B --> C[결제 API] B --> D[재고 관리] B --> E[로그/모니터링] B --> F[사용자 인증] C --> G[메시지 큐] D --> G
Workflow:
- 사용자가 주문 요청
- 주문 API 가 결제, 재고, 인증 서비스와 통신
- 각 서비스는 독립적으로 동작, 장애 발생 시 메시지 큐로 임시 저장
- 로그/모니터링 모듈에서 전체 트랜잭션 추적
역할:
- 주문 API: 비즈니스 로직, 서비스 간 조율
- 결제/재고/인증: 독립적 책임, 느슨한 결합
- 메시지 큐: 비동기 처리, 장애 허용성 보장
사례 2: 대규모 온라인 쇼핑몰 시스템을 설계 및 구축
시나리오: 대규모 온라인 쇼핑몰 시스템을 설계 및 구축해야 하는 상황
요구사항:
- 고가용성과 확장성
- 마이크로서비스 기반
- 빠른 배포 주기
- 모듈화된 시스템 유지보수
적용된 아키텍처 원칙:
- 단일 책임 원칙 (SRP)
- 개방 - 폐쇄 원칙 (OCP)
- 의존성 역전 원칙 (DIP)
- 모듈화 (Modularity)
- 분리된 관심사 (Separation of Concerns)
시스템 구성:
구성 요소 | 역할 및 책임 |
---|---|
사용자 서비스 | 회원 가입, 로그인, 사용자 정보 관리 |
상품 서비스 | 상품 조회, 등록, 수정, 삭제 |
주문 서비스 | 주문 생성, 주문 상태 조회 |
결제 서비스 | 결제 요청 및 응답 처리 |
API Gateway | 각 서비스로의 요청 라우팅 및 인증 처리 |
Config Server | 모든 마이크로서비스의 공통 설정 중앙 관리 |
Service Registry | 서비스 위치 등록 및 검색 (예: Eureka) |
Messaging System | 비동기 이벤트 처리 (Kafka, RabbitMQ) |
Database | 각 서비스별 독립적인 데이터베이스 사용 |
Monitoring & Logging | 성능 모니터링, 로그 수집 및 시각화 (Prometheus, ELK) |
시스템 구성 다이어그램:
graph TD UI[사용자] UI --> GW[API Gateway] GW --> US[User Service] GW --> PS[Product Service] GW --> OS[Order Service] GW --> PSvc[Payment Service] US --> DBU[(User DB)] PS --> DBP[(Product DB)] OS --> DBO[(Order DB)] PSvc --> DBPay[(Payment DB)] US -->|Event| MQ[Kafka / RabbitMQ] PS -->|Event| MQ OS -->|Event| MQ MQ -->|Notify| MON[Monitoring & Logging]
Workflow:
- 사용자가 상품을 조회함 → API Gateway → Product Service
- 사용자가 상품을 장바구니에 추가 후 주문 → Order Service 호출
- 주문 완료 시 Payment Service 호출 → 결제 진행
- 각 단계는 이벤트 기반으로 로그 수집 및 비동기 처리 수행
- Config Server 는 각 마이크로서비스가 공통 설정을 공유하도록 지원
- Monitoring 시스템이 각 서비스의 상태, 성능, 오류 추적
사례 3: 대규모 디지털 전환 프로젝트 시나리오
시나리오: 전통적인 제조업체가 디지털 전환을 위해 새로운 IT 아키텍처를 구축하는 상황
시스템 구성:
graph TB A[Legacy ERP System] --> B[Integration Layer] B --> C[Microservices Platform] C --> D[Manufacturing Execution System] C --> E[Customer Portal] C --> F[Analytics Platform] G[IoT Sensors] --> B H[Mobile Apps] --> C
Architecture Principles 적용:
- 비즈니스 정렬 원칙: 제조 효율성 향상이라는 비즈니스 목표에 모든 시스템 정렬
- 데이터 자산 원칙: 생산 데이터를 핵심 자산으로 관리
- 모듈화 원칙: 마이크로서비스 아키텍처로 시스템 분할
- 재사용성 원칙: 공통 컴포넌트 및 API 재사용
Workflow:
- 현재 상태 분석 → 2. 목표 아키텍처 정의 → 3. 원칙 기반 설계 → 4. 단계적 구현 → 5. 거버넌스 적용
Architecture Principles 의 역할:
- 의사결정 기준 제공 (예: 구매 vs 개발 결정)
- 기술 선택 가이드 (예: 클라우드 우선 원칙)
- 품질 보장 (예: 보안 및 성능 요구사항)
아키텍처 원칙 수립 및 운영을 위한 고려사항
분류 | 항목 | 설명 | 권장사항 |
---|---|---|---|
원칙 정의 및 문서화 | 명확한 원칙 정의 | 이해하기 쉬운 언어로 간결하고 명료하게 원칙 작성 | 원칙의 목적, 기대효과, 근거 포함 |
표준화된 문서 형식 | 일관된 템플릿을 사용해 문서화 | 원칙 명칭, 설명, 근거, 예시, 예외사항 포함 | |
접근성 확보 | 모든 팀원이 쉽게 접근하고 최신 상태로 유지되는 저장소 확보 | 위키, Notion, Git 저장소 등 검색 가능한 형태로 관리 | |
원칙 적용 및 준수 | 아키텍처 검토 프로세스 | 정기적으로 원칙 준수 여부를 점검 | 아키텍처 리뷰 체크리스트 활용정기 검토 회의 운영 |
점진적 도입 | 원칙을 한 번에 적용하기보단 우선순위 기반으로 단계적 도입 | 신규 프로젝트 또는 신규 기능부터 적용기존 시스템은 리팩토링을 통해 전환 | |
원칙의 맥락화 | 프로젝트 특성에 맞게 원칙을 유연하게 해석 | 실용적 유연성을 유지하되, 원칙의 본질은 훼손하지 않도록 주의 | |
교육 및 문화 조성 | 지속적인 교육 | 팀원들이 원칙을 이해하고 실천할 수 있도록 학습 환경 제공 | 온보딩 프로그램, 코드리뷰, 사내 세미나, 실습 워크숍 운영 |
원칙 중심 문화 조성 | 원칙 준수를 조직 문화의 일부로 내재화 | 경영진의 지원 확보팀 성과 평가에 반영 | |
성공 사례 공유 | 원칙 적용 사례와 효과를 문서화 및 공유 | 사례 공유 문서, 회고, 기술 블로그 등 활용 | |
원칙 진화 및 관리 | 정기적인 검토 및 갱신 | 기술과 조직 변화에 따라 원칙도 지속적으로 발전 | 6 개월~1 년 주기 검토불필요하거나 낡은 원칙은 과감히 폐기 |
예외 관리 프로세스 | 예외 상황에 대한 명확한 처리 절차 수립 | 예외 요청 승인 절차 마련예외 사항도 문서화 및 추적 | |
피드백 루프 구축 | 원칙에 대한 현장 피드백을 반영하여 개선 | 익명 설문, 회고, 정기 인터뷰 등 통해 지속적 개선 | |
운영 상의 주의점 | 과도한 경직성 피하기 | 원칙을 절대적 규칙처럼 적용하지 않고 실용적 관점 유지 | 상황에 따라 유연하게 해석비즈니스 목표와 균형 맞추기 |
기술 부채 관리 | 원칙 위반 시 반드시 기술 부채로 기록하고 추적 | 기술 부채 레지스트리 운영해결 시점 명시 | |
조직 규모 고려 | 조직의 규모 및 성숙도에 따라 원칙의 양과 복잡도를 조절 | 소규모 조직은 핵심 원칙만 유지필요한 만큼만 도입 | |
도구 통합 | 원칙 검증을 도구화하여 개발 과정에 자연스럽게 통합 | Linter, SonarQube, CI/CD 에서 아키텍처 검사 자동화 | |
비즈니스 가치 연계 | 원칙이 조직의 목표와 어떻게 연결되는지 명확히 인식 | 원칙이 기여하는 ROI 를 명시기술 결정이 비즈니스 효과에 직결됨을 설명 |
- 명확한 정의와 문서화 → 누구나 이해하고 참조 가능
- 점진적 도입과 검토 프로세스 → 변화 수용과 개선 가능성 확보
- 문화화와 교육 → 실질적인 실천으로 이어지는 구조
- 지속 가능한 운영과 진화 전략 → 조직 내 자산으로서의 원칙 관리
성능 중심 아키텍처 설계 및 운영 전략
분류 | 항목 | 설명 | 핵심 키워드 / 권장사항 |
---|---|---|---|
설계 원칙 | 비용 효율적 설계 | 최소한의 자원으로 성능 목표 달성, 불필요한 오버엔지니어링 방지 | 간결한 설계, 비용/성능 균형 |
확장 가능한 아키텍처 | 수평/수직 확장을 고려한 구조 설계 및 병목 없는 분산 시스템 구현 | 스케일 아웃, 마이크로서비스, 메시지 큐 | |
데이터 효율성 | 알고리즘, 데이터 구조, 지역성 고려 | HashMap, Tree, 메모리 캐시 등 | |
비동기 처리 | 블로킹 방지, 병렬성 향상, 응답성 확보 | 이벤트 기반 아키텍처, 메시지 큐, Future, async/await | |
최적화 전략 | 캐싱 전략 | 계층적 캐싱으로 I/O 및 계산 비용 절감 | Memory, Redis, CDN, 캐시 무효화 정책 |
데이터베이스 최적화 | 효율적인 인덱싱, 읽기/쓰기 분리, CQRS 등 적용 | Index 설계, Read Replica, CQRS | |
네트워크 최적화 | 호출 최소화, 데이터 일괄 전송, 직렬화 효율화 | GZIP, Protobuf, GraphQL, Batch API | |
병렬 처리 | CPU 사용률 향상, 처리량 증가 | 스레드풀, 멀티프로세싱, 비동기 이벤트 루프 | |
성능 테스트 및 분석 | 성능 지표 정의 | SLA 및 KPI 설정을 통해 명확한 기준 수립 | 응답시간, 처리량, 에러율, 가용성, P95, P99 |
체계적인 성능 테스트 | 부하, 스트레스, 내구성 테스트 등 다양한 테스트 수행 | JMeter, k6, Locust, 실제 시나리오 반영 | |
실시간 모니터링 | APM 도구를 통해 병목을 조기 감지하고 자동 경고 설정 | New Relic, Datadog, Prometheus + Grafana | |
성능 데이터 분석 | 수집된 데이터를 기반으로 트렌드 및 병목 원인 분석 | 로그 분석, 메트릭 상관관계, 시계열 기반 분석 | |
주의할 점 | 조기 최적화 방지 | 실제 병목이 아닌 부분의 조기 최적화는 시간 낭비로 이어질 수 있음 | 프로파일링 후 최적화, YAGNI 원칙 |
확장성 vs 성능 균형 | 과도한 최적화는 확장성 저해 가능, 단기 성능보다 구조적 유연성 고려 | 장기적 설계 관점 유지, 기능 모듈화 | |
복잡성 관리 | 최적화에 따른 코드 복잡성은 문서화 및 리뷰를 통해 통제 필요 | 리팩토링 주기적 수행, 설계 의도 설명 문서화 | |
안정성과의 균형 | 성능 향상을 위해 안정성 (에러 처리, 보안 등) 을 훼손하지 않도록 주의 | 회복력 있는 설계, 장애 대응 절차 수립 | |
사용자 중심 성능 관점 | 기술적 수치보다 사용자 체감 속도와 인터랙션 품질에 집중 | 로딩 인디케이터, lazy load, First Paint 최적화 등 |
- 성능은 설계 + 운영 + 테스트를 아우르는 전방위 최적화 대상
- 단순히 빠른 시스템이 아닌, 균형 잡힌 설계와 사용자 중심의 경험을 목표로 해야 함
- 모든 성능 개선은 측정 기반으로 이루어져야 하며, 비용 대비 효과 분석이 필수
추가 학습 내용
구분 | 항목 | 설명 |
---|---|---|
기반 지식 | 디자인 패턴 | 재사용 가능한 객체지향 소프트웨어 설계 솔루션에 대한 이해 |
시스템 이론 | 복잡한 시스템의 동작과 특성에 관한 이론적 기초 | |
도메인 주도 설계 (DDD) | 복잡한 비즈니스 도메인을 소프트웨어로 모델링하는 접근법 | |
아키텍처 모델 | C4 모델 | 시스템 아키텍처를 4 단계 (컨텍스트, 컨테이너, 컴포넌트, 코드) 로 시각화하는 방법 |
아키텍처 결정 기록 (ADR) | 아키텍처 결정을 문서화하고 추적하는 방법론 | |
품질 속성 시나리오 | 시스템의 품질 속성을 평가하는 구체적인 시나리오 작성법 | |
기술 역량 | 클라우드 네이티브 패턴 | 클라우드 환경에 최적화된 설계 및 개발 패턴 |
컨테이너 오케스트레이션 | Kubernetes 등을 활용한 컨테이너 환경 관리 | |
API 설계 | RESTful, GraphQL, gRPC 등 다양한 API 설계 원칙과 방법 | |
전문 분야 | 보안 아키텍처 | 시스템 보안을 위한 아키텍처 원칙과 패턴 |
데이터 아키텍처 | 효율적인 데이터 구조, 흐름, 저장소 설계 | |
인프라 아키텍처 | 클라우드, 온프레미스, 하이브리드 환경의 인프라 설계 | |
방법론 | 아키텍처 평가 방법 | ATAM(Architecture Tradeoff Analysis Method) 등 아키텍처 평가 기법 |
기술 부채 관리 | 기술 부채를 식별, 측정, 관리하는 체계적인 접근법 | |
진화적 아키텍처 | 시간에 따라 점진적으로 발전하는 아키텍처 설계 및 관리 방법 |
용어 정리
용어 | 설명 |
---|---|
아키텍처 원칙 (Architectural Principles) | 시스템 설계와 구현의 핵심 지침 및 규칙 집합 |
SOLID | 객체지향 설계의 5 대 원칙: SRP (단일 책임), OCP (개방 - 폐쇄), LSP (리스코프 치환), ISP (인터페이스 분리), DIP (의존성 역전) |
DRY (Don’t Repeat Yourself) | 코드 또는 로직의 중복을 피하고 단일 진실 소스를 유지 |
KISS (Keep It Simple, Stupid) | 가능한 한 단순한 설계를 지향하는 원칙 |
YAGNI (You Aren’t Gonna Need It) | 실제 필요할 때까지 기능을 구현하지 말라는 원칙 |
관심사 분리 (Separation of Concerns) | 서로 다른 관심사를 별도의 모듈로 분리하여 관리 |
최소 지식 원칙 (Law of Demeter) | 객체가 다른 객체 내부 구조를 알지 않아야 함 (낮은 결합도 유지) |
모듈성 (Modularity) | 시스템을 독립적으로 개발 및 배포 가능한 단위로 분할하는 특성 |
결합도 (Coupling) | 모듈 간 의존성의 정도 (낮을수록 유리) |
응집도 (Cohesion) | 모듈 내부 요소들이 얼마나 긴밀하게 관련되어 있는지의 정도 (높을수록 유리) |
아키텍처 스타일 (Architectural Style) | 시스템 구조에 대한 일반적인 조직 방식 (예: 계층형, 이벤트 기반 등) |
아키텍처 패턴 (Architectural Pattern) | 특정 문제 해결을 위한 아키텍처 수준의 일반화된 해법 (예: Hexagonal, Microservices 등) |
품질 속성 (Quality Attributes) | 시스템의 성능, 확장성, 보안, 가용성 등의 비기능 요구사항 |
ADR (Architecture Decision Record) | 아키텍처 결정 사항을 기록하고 추적하는 문서화 방법 |
ATAM (Architecture Tradeoff Analysis Method) | 아키텍처 품질 속성을 비교·평가하는 분석 기법 |
12 요소 앱 (12-Factor App) | 클라우드 기반 애플리케이션을 위한 12 가지 개발 방법론 |
REST (Representational State Transfer) | HTTP 기반의 웹 API 설계 아키텍처 스타일 |
OAuth2 | 안전한 인증 및 권한 부여를 위한 표준 프로토콜 |
메시지 큐 (Message Queue) | 비동기식 시스템 간 메시지를 전달하는 기술 |
의존성 주입 (Dependency Injection) | 객체 간 의존성을 외부에서 주입받도록 구성하는 설계 기법 |
횡단 관심사 (Cross-cutting Concerns) | 로깅, 보안, 트랜잭션 등 여러 계층에 공통적으로 필요한 기능 |
Bounded Context (경계 컨텍스트) | DDD(Domain-Driven Design) 에서 도메인 모델의 유효 범위를 정의하는 논리적 경계 |
POCO (Plain Old CLR Objects) | .NET 환경에서 프레임워크에 종속되지 않은 단순 객체 |
ADM (Architecture Development Method) | TOGAF 에서 제공하는 아키텍처 개발을 위한 방법론 |
마지막 책임 순간 (Last Responsible Moment) | 의사결정을 최대한 늦춰 최선의 정보로 결정하는 Lean 원칙 |
참고 및 출처
- Microsoft Learn - Architectural principles
- TOGAF Standard - Architecture Principles
- GeeksforGeeks - Fundamentals of Software Architecture
- IT Architecture Info - IT Architecture Principles
- Conexiam - 7 Architecture Principles Every Enterprise Architect Should Know
- Working Software - Architecture Principles
- Visual Paradigm - Best Practices for Writing Effective Architecture Principles
- AWS Well-Architected Framework
- Microsoft Azure Architecture Principles
- TOGAF Architecture Principles
- 아키텍처 원칙 정리 블로그
- 아키텍처 설계의 8가지 원칙
- Microsoft 아키텍처 원칙 가이드
- Domain-Driven Design Reference - Eric Evans
- Martin Fowler - Architectural Patterns
- 아키텍처 원칙 - Microsoft Learn
- SOLID 디자인 원칙 가이드
- 아마존 웹 서비스의 클라우드 설계 원칙
- 12요소 앱 방법론
- 아키텍처 결정 기록(ADR)