Architecture
Architecture(아키텍처) 는 소프트웨어 시스템의 전체 구조와 구성 요소, 이들 간의 관계, 상호작용 방식을 정의하는 고수준 설계로 구성 요소들 간의 관계와 설계를 지배하는 원칙들을 실체화한 것이다. 아키텍처는 시스템의 품질 속성 (성능, 확장성, 보안 등) 을 결정하며, 기술 선택, 설계 패턴, 개발 표준, 의사결정 과정을 포괄한다. 컴포넌트와 커넥터로 구성되는 구조적 요소를 통해 시스템의 청사진을 제공하며, 품질 속성과 비기능적 요구사항을 충족시키는 설계 기준을 정의한다. 효과적인 아키텍처 설계는 복잡한 시스템의 유지보수성과 확장성을 보장하고, 다양한 이해관계자와의 소통, 리스크 관리, 장기적 진화 및 변화 대응의 기반이 된다.
핵심 개념
소프트웨어 아키텍처는 시스템의 구조와 설계를 정의하며, 구성 요소의 조직 방식, 상호작용, 설계 원칙 등을 포함한다. 이는 시스템의 품질 속성에 직접적인 영향을 미치며, 다양한 아키텍처 스타일과 패턴이 존재한다.
기본 개념
- 시스템 구조 (System Structure): 시스템을 구성하는 요소와 그들 간의 관계
- 컴포넌트 (Component): 시스템을 이루는 독립적 모듈이나 서비스로, 각기 고유한 역할과 책임을 가진다.
- 커넥터 (Connector): 컴포넌트 간의 상호작용을 담당하는 인터페이스나 프로토콜이다.
- 아키텍처 스타일 (Architecture Style): 시스템의 구조적 특성을 정의하는 일반적인 설계 접근 방식.
- 아키텍처 패턴: 특정 문제를 해결하기 위한 재사용 가능한 설계 솔루션. 예: MVC(Model-View-Controller), 레이어드 아키텍처 등.
심화 개념
- 아키텍처 특성 (Architecture Characteristics): 시스템의 성공 기준
- 아키텍처 결정 (Architecture Decision): 시스템 구축에 필요한 규칙
- 설계 원칙 (Design Principle): 아키텍처 설계를 위한 지침
- 품질 속성 (Quality Attributes): 시스템의 성능, 확장성, 보안성, 유지보수성 등과 같은 비기능적 요구사항.
배경
소프트웨어 시스템이 복잡해짐에 따라, 체계적인 구조와 설계가 필요하게 되었으며, 이를 위해 아키텍처 개념이 도입되었다. 아키텍처는 시스템의 품질 속성을 만족시키기 위한 기반을 제공한다.
목적 및 필요성
- 시스템 분석/설계의 체계적 접근
- 품질 속성 간의 상충관계 해결
- 개발 및 유지보수 효율성 향상
- 변경 요구사항에 대한 유연한 대응
주요 기능 및 역할
- 시스템 청사진 제공: 전체 시스템 구조의 시각화
- 의사결정 지원: 아키텍처 수준의 설계 결정 가이드
- 품질 보장: 비기능적 요구사항 충족
- 커뮤니케이션 도구: 개발팀 간 공통 이해 기반 제공
- 변경 관리: 시스템 진화와 확장성 지원
특징
- 추상화: 복잡한 시스템의 핵심 구조 표현
- 모듈성: 구성 요소의 독립적 개발 및 관리 가능
- 계층성: 다양한 추상화 수준의 뷰 제공
- 표준화: 설계 표현 수단의 일관성 확보
- 재사용성: 아키텍처 패턴의 반복 활용
핵심 원칙
아키텍처는 시스템의 구성 요소와 이들 간의 상호작용을 정의하여, 전체 시스템이 일관되게 작동하도록 한다. 이를 통해 시스템의 품질 속성을 만족시키고, 효율적인 개발과 유지보수를 지원한다.
SOLID 원칙
- 단일 책임 원칙 (SRP): 하나의 클래스는 하나의 책임만 가져야 함
- 개방 폐쇄 원칙 (OCP): 확장에는 열려있고 변경에는 닫혀있어야 함
- 리스코프 치환 원칙 (LSP): 상위 타입을 하위 타입으로 교체 가능해야 함
- 인터페이스 분리 원칙 (ISP): 클라이언트가 사용하지 않는 인터페이스에 의존하지 않아야 함
- 의존성 역전 원칙 (DIP): 추상화에 의존해야 하며 구체화에 의존하면 안됨
아키텍처 설계 원칙
- 관심사 분리 (Separation of Concerns)
- 모듈화 (Modularity)
- 추상화 (Abstraction)
- 캡슐화 (Encapsulation)
소프트웨어 아키텍처 설계 단계별 절차 및 흐름
- 요구사항 수집 및 분석: 기능적/비기능적 요구사항 파악
- 아키텍처 설계: 구조와 구성 요소 정의
- 패턴 적용: 적절한 아키텍처 패턴 선택
- 문서화: 아키텍처 뷰와 결정 기록
- 평가 및 검증: 품질 속성 만족도 평가
- 구현 지원: 개발 과정 가이드 제공
graph TD A[요구사항 분석] --> B[아키텍처 설계] B --> C[아키텍처 패턴 선택] C --> D[컴포넌트 정의] D --> E[커넥터 정의] E --> F[아키텍처 문서화] F --> G[아키텍처 평가] G --> H[구현 및 배포] H --> I[모니터링 및 피드백] I --> A
주요 원리 및 작동 원리
계층화 원리 (Layering Principle)
- 상위 계층은 하위 계층의 서비스를 사용
- 각 계층은 특정 추상화 수준을 제공
- 계층 간 인터페이스를 통한 통신
이벤트 기반 원리 (Event-Driven Principle)
- 비동기 메시지를 통한 컴포넌트 간 통신
- 이벤트 생산자와 소비자의 분리
- 실시간 반응성과 느슨한 결합 달성
서비스 지향 원리 (Service-Oriented Principle)
- 독립적인 서비스 단위로 기능 분해
- 표준화된 인터페이스를 통한 서비스 간 통신
- 재사용 가능한 서비스 컴포넌트
작동 원리 다이어그램
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구조 및 아키텍처
구분 | 구성요소 | 기능 | 역할 | 특징 |
---|---|---|---|---|
필수 | 컴포넌트 (Component) | 시스템의 기본 처리 단위 | 비즈니스 로직 수행, 데이터 처리 | 독립적 배포 가능, 재사용 가능 |
커넥터 (Connector) | 컴포넌트 간 상호작용 경로 | 통신, 협조, 조정 메커니즘 제공 | 프로토콜 정의, 데이터 변환 | |
인터페이스 (Interface) | 상호작용 방식 정의 | 서비스 제공 및 요청 계약 | 표준화된 통신 규약 | |
선택 | 미들웨어 (Middleware) | 분산 시스템 지원 | 서비스 간 통신 중재 | 투명성, 상호운용성 제공 |
아키텍처 프레임워크 | 설계 가이드라인 제공 | 아키텍처 표준화 | 재사용 가능한 설계 패턴 |
아키텍처 구조
graph TB subgraph "아키텍처 뷰" LV[논리적 뷰<br/>Logical View] PV[프로세스 뷰<br/>Process View] DV[개발 뷰<br/>Development View] PH[물리적 뷰<br/>Physical View] UV[유스케이스 뷰<br/>Use Case View] end subgraph "구성요소" C1[컴포넌트 1] C2[컴포넌트 2] C3[컴포넌트 3] CN1[커넥터 1] CN2[커넥터 2] end UV --> LV UV --> PV UV --> DV UV --> PH LV --> C1 LV --> C2 LV --> C3 C1 --> CN1 CN1 --> C2 C2 --> CN2 CN2 --> C3
구현 기법
기법 명칭 | 정의 | 구성 요소 | 목적 | 예시 |
---|---|---|---|---|
레이어드 아키텍처 (Layered Architecture) | 시스템을 계층으로 분리하는 구조 | 프레젠테이션, 비즈니스, 데이터 레이어 | 관심사 분리, 모듈성 확보 | 3-tier 웹 애플리케이션 |
마이크로서비스 아키텍처 (Microservices Architecture) | 작은 독립적 서비스들의 조합 | 각 서비스가 단일 비즈니스 기능 수행 | 확장성, 빠른 개발 속도 | Netflix, Amazon |
이벤트 기반 아키텍처 (Event-Driven Architecture) | 이벤트 생성과 처리 중심의 구조 | 이벤트 소스, 이벤트 버스, 이벤트 핸들러 | 비동기 처리, 확장성 확보 | 주문 처리 시스템 |
서비스 지향 아키텍처 (SOA) | 서비스 단위로 기능을 제공하는 구조 | 서비스 제공자, 소비자, 레지스트리 | 재사용성, 상호운용성 향상 | 엔터프라이즈 애플리케이션 통합 |
장점과 단점
구분 | 항목 | 설명 |
---|---|---|
✅ 장점 | 시스템 이해도 향상 | 전체 시스템 구조의 명확한 시각화 |
품질 보장 | 비기능적 요구사항 체계적 관리 | |
의사소통 개선 | 개발팀 간 공통 이해 기반 제공 | |
위험 감소 | 초기 설계 단계에서 문제 식별 | |
재사용성 증대 | 아키텍처 패턴과 컴포넌트 재활용 | |
⚠ 단점 | 초기 비용 증가 | 아키텍처 설계와 문서화 비용 |
복잡성 증가 | 과도한 추상화로 인한 이해 어려움 | |
변경 어려움 | 아키텍처 수정의 높은 비용 | |
오버엔지니어링 | 불필요한 복잡성 도입 위험 |
단점 해결 방법
- 점진적 아키텍처: 초기에는 단순하게 시작하여 필요에 따라 발전
- 아키텍처 리뷰: 정기적인 아키텍처 평가와 개선
- 프로토타이핑: 개념 검증을 통한 위험 감소
- 자동화: 아키텍처 준수 검증 도구 활용
도전 과제
도전 과제 | 설명 | 해결책 또는 도구 |
---|---|---|
복잡성 관리 | 시스템 규모 증가로 인한 설계 및 구조의 복잡성 증가 | 모듈화, 계층화, 책임 분리 |
기술 부채 | 단기적인 설계로 인한 장기적 문제와 유지보수 비용 발생 | 리팩토링 주기화, 기술 리뷰, 아키텍처 회고 |
품질 속성 간 충돌 | 성능, 보안, 확장성 등 품질 속성 간의 상충 관계 발생 | 우선순위 정의, 트레이드오프 분석 |
기술 변화 대응 | 빠르게 변화하는 기술 트렌드와 도구에 대한 적응 필요 | 유연한 구조 설계, PoC(사전 검증), 전문가 리뷰 |
팀 간 협업 | 여러 개발팀 간의 아키텍처 일관성 유지 및 커뮤니케이션 문제 | 아키텍처 표준화, 거버넌스 체계, ADR 활용 |
요구사항 변화 | 비즈니스 및 사용자 요구의 빈번한 변경 | 반복적 설계 (Iterative Design), 유연한 구조 적용 |
문서화 및 의사소통 | 복잡한 시스템 구조의 이해와 전달의 어려움 | C4 모델, UML, 다이어그램 기반 협업 도구 활용 |
운영 및 배포 자동화 | 운영 환경 구성, 배포, 모니터링의 복잡도 증가 | CI/CD, IaC(Infrastructure as Code), 통합 모니터링 도구 |
성능 및 확장성 보장 | 높은 트래픽 및 사용자 증가에 대응하는 구조 설계 필요 | 분산 처리, 캐싱, 메시지 큐, 스케일아웃 전략 |
분류 기준에 따른 종류 및 유형
분류 기준 | 유형/모델 | 설명 및 특징 | |
---|---|---|---|
구조적 스타일 | 모놀리식, 계층형, 파이프&필터, 이벤트 기반, 클린 아키텍처 등 | 구조와 컴포넌트 배치 방식 중심 | |
배포 방식 | 온프레미스, 클라우드, 하이브리드 | 물리적/가상화 환경에 따른 분류 | |
통신 방식 | 동기/비동기, REST, 메시지 큐 등 | 컴포넌트 간 데이터 흐름 및 통신 방식 | |
도메인 분할 | 도메인 주도 설계 (DDD), 경계 컨텍스트 | 비즈니스 도메인별 구조화 | |
분류 기준 | 유형/모델 | 특징 또는 설명 | 예시 |
아키텍처 스타일 | 모놀리식 아키텍처 | 모든 기능이 하나의 배포 단위에 포함된 구조 | 전통적 웹 애플리케이션 |
마이크로서비스 아키텍처 | 기능을 독립적인 서비스로 나누고 개별 배포/확장 가능 | Netflix, Amazon | |
이벤트 기반 아키텍처 | 이벤트 흐름을 중심으로 비동기 처리 구성 | 주문 처리 시스템 | |
클라우드 네이티브 아키텍처 | 자동화, 탄력성, 컨테이너 기반 확장을 중심으로 설계 | Kubernetes 기반 서비스 | |
서비스 지향 아키텍처 (SOA) | 재사용 가능한 서비스 조합 중심 구조 | 기업용 엔터프라이즈 통합 시스템 | |
패턴 기반 | 레이어드 아키텍처 | UI/비즈니스/데이터 레이어로 분리, 관심사 분리 구조 | 3-tier 웹 시스템 |
클린 아키텍처 | 내부 도메인과 외부 인터페이스 완전 분리, 의존성 역전 적용 | 유지보수 중심 백엔드 구조 | |
헥사고날 아키텍처 | 포트와 어댑터를 이용한 도메인 중심 설계 | 테스트 가능한 도메인 구조 | |
배포 방식 | 온프레미스 | 자체 인프라에 배포하는 방식 | 사내 서버 기반 ERP 시스템 |
클라우드 | AWS, Azure, GCP 등 클라우드 환경 기반 | SaaS 제품, 클라우드 앱 | |
하이브리드 | 온프레미스와 클라우드 환경을 병행하여 사용하는 구조 | 금융 시스템, 데이터 분산 구성 | |
배치 구조 | 단일 배포형 | 하나의 애플리케이션 단위로 구성 | 모놀리식 시스템 |
분산 배포형 | 서비스 단위로 독립 배포 구성 | 마이크로서비스 기반 구조 | |
통신 방식 | 동기 (Synchronous) | 요청/응답 방식, 실시간 응답 필요 | REST API, gRPC |
비동기 (Asynchronous) | 이벤트/메시지 기반 처리로 지연 허용 | Kafka, RabbitMQ | |
데이터 관리 | 중앙집중식 데이터 구조 | 단일 데이터 저장소로 구성 | 단일 DB 사용 시스템 |
분산 데이터 구조 | 서비스별로 다른 DB 혹은 복수 DB 사용 | 폴리글랏 퍼시스턴스 | |
확장 방식 | 수직 확장 (Scale-Up) | 서버 성능 향상 (CPU, RAM 증가) 방식 | DB 서버 스펙 업그레이드 |
수평 확장 (Scale-Out) | 인스턴스 수 증가로 확장 | 웹서버 오토스케일링 | |
도메인 구조 | 도메인 주도 설계 (DDD) | 도메인 모델을 기반으로 시스템을 구성 | 복잡한 비즈니스 로직이 있는 시스템 |
경계 컨텍스트 | 도메인을 경계 단위로 분리하여 설계 | 마이크로서비스 설계 기준 단위 |
실무 적용 예시
도메인/분야 | 아키텍처 패턴 | 적용 사례 | 주요 특징 |
---|---|---|---|
전자상거래 | 마이크로서비스 아키텍처 | Amazon, eBay | 서비스 분리, 독립 배포, 확장성, 장애 격리 |
금융 서비스 | 레이어드 + 서비스 지향 아키텍처 (SOA) | 은행 내부 시스템 | 보안, 트랜잭션 관리, 이기종 시스템 연계 |
스트리밍 플랫폼 | 이벤트 기반 아키텍처 | Netflix, YouTube | 실시간 이벤트 처리, 확장성, 비동기 구조 |
IoT (사물인터넷) | 이벤트 기반 + 파이프라인 구조 | 스마트홈, 센서 네트워크 | 실시간 스트리밍, 배치 분석, 비동기 데이터 흐름 |
게임 서버 | 클라이언트 - 서버 아키텍처 | 온라인 게임 | 실시간 통신, 성능 최적화, 서버 동기화 처리 |
SaaS 플랫폼 | 클라우드 네이티브 아키텍처 | B2B SaaS 제품군 | 자동 확장, 글로벌 배포, 컨테이너 기반 운영 |
스타트업 MVP | 모놀리식 아키텍처 | 초기 단계 제품 개발 | 빠른 개발, 단순한 배포, 유지보수 용이 |
엔터프라이즈 통합 | 서비스 지향 아키텍처 (SOA) | 기업 시스템 통합 | 재사용성, 시스템 간 표준 연동, 느슨한 결합 구조 |
대규모 웹서비스 | 마이크로서비스 + API Gateway | 포털, 대형 커뮤니티 서비스 | 로드 밸런싱, 독립 확장, 장애 격리, API 통합 관리 |
제조 및 공정 자동화 | 헥사고날 아키텍처 | MES, SCADA 시스템 | 도메인 중심, 외부 의존성 분리, 테스트 용이 |
활용 사례
사례 1: 전자상거래 마이크로서비스
시나리오: 대규모 온라인 쇼핑몰에서 마이크로서비스 아키텍처를 적용한 사례
시스템 구성:
graph TB subgraph "클라이언트 레이어" Web[웹 애플리케이션] Mobile[모바일 앱] API[써드파티 API] end subgraph "API 게이트웨이" Gateway[API Gateway] end subgraph "마이크로서비스" User[사용자 서비스] Product[상품 서비스] Order[주문 서비스] Payment[결제 서비스] Inventory[재고 서비스] Notification[알림 서비스] end subgraph "데이터 저장소" UserDB[(사용자 DB)] ProductDB[(상품 DB)] OrderDB[(주문 DB)] Cache[Redis Cache] end subgraph "외부 서비스" PaymentGW[결제 게이트웨이] SMS[SMS 서비스] Email[이메일 서비스] end Web --> Gateway Mobile --> Gateway API --> Gateway Gateway --> User Gateway --> Product Gateway --> Order Gateway --> Payment Gateway --> Inventory User --> UserDB Product --> ProductDB Product --> Cache Order --> OrderDB Order --> Inventory Order --> Payment Payment --> PaymentGW Order --> Notification Notification --> SMS Notification --> Email
Workflow:
- 사용자 주문 프로세스
- 사용자가 상품을 장바구니에 추가
- 재고 서비스에서 재고 확인
- 주문 서비스에서 주문 생성
- 결제 서비스에서 결제 처리
- 알림 서비스에서 주문 확인 알림 발송
- 서비스 간 통신
- 동기 통신: REST API (주문 생성, 결제 처리)
- 비동기 통신: 메시지 큐 (알림 발송, 재고 업데이트)
- 데이터 일관성
- 사가 패턴을 통한 분산 트랜잭션 관리
- 이벤트 소싱으로 상태 변경 추적
각 서비스의 역할:
- 사용자 서비스: 인증, 프로필 관리
- 상품 서비스: 상품 정보 관리, 검색
- 주문 서비스: 주문 생성, 상태 관리
- 결제 서비스: 결제 처리, 정산
- 재고 서비스: 재고 관리, 예약
- 알림 서비스: 이메일, SMS 발송
사례 2: 쿠팡의 마이크로서비스 아키텍처 전환 사례
목표: 트래픽 증가 대응, 독립적 기능 확장
구성도:
graph LR User --> Gateway Gateway --> OrderService Gateway --> PaymentService Gateway --> ProductService OrderService --> OrderDB PaymentService --> PaymentDB ProductService --> ProductDB
워크플로우:
- 사용자 요청 → API Gateway
- 요청 라우팅 → 개별 서비스
- 서비스 처리 후 응답 반환
담당 역할:
- Gateway: 인증 및 라우팅
- 각 서비스: 독립 기능 수행 및 자체 DB 접근
- 통합 관측 및 모니터링 체계 구축 (Grafana, Prometheus)
사례 3: 대형 이커머스 플랫폼의 아키텍처 설계
시스템 구성: 사용자, 주문, 결제, 상품 관리 등 각 도메인별 마이크로서비스, API 게이트웨이, 메시지 브로커, 모니터링 시스템
아키텍처 다이어그램
graph TD User-->|API|Gateway[API Gateway] Gateway-->|REST|Order[Order Service] Gateway-->|REST|Product[Product Service] Gateway-->|REST|Payment[Payment Service] Order-->|DB|OrderDB[(Order DB)] Product-->|DB|ProductDB[(Product DB)] Payment-->|DB|PaymentDB[(Payment DB)] Order-->|메시지|MQ[Message Broker] Product-->|모니터링|Mon[Monitoring] Payment-->|모니터링|Mon
Workflow
- 사용자가 API Gateway 를 통해 주문 요청
- Gateway 가 각 서비스에 요청 라우팅
- 서비스 간 메시지 브로커로 이벤트 비동기 처리
- 각 서비스는 독립적으로 DB/로직 관리, 장애 발생 시 격리
- 모니터링 시스템으로 상태·성능 실시간 감시
역할: 확장성, 장애 격리, 빠른 배포, 비즈니스 변화 대응
사례 4: 글로벌 여행 예약 플랫폼 (예: Booking.com 스타일)
배경: 사용자 수백만 명이 동시 접속
다양한 기능: 항공권, 호텔, 렌터카, 리뷰, 결제 등
요구사항: 확장성, 장애 격리, 빠른 피처 롤아웃
적용된 아키텍처 스타일 및 패턴:
- 마이크로서비스 아키텍처 (Microservices Architecture)
- 이벤트 기반 아키텍처 (Event-Driven Architecture)
- CQRS (Command Query Responsibility Segregation)
- API Gateway + BFF (Backend For Frontend)
시스템 구성:
구성 요소 | 설명 |
---|---|
Search Service | 항공/호텔 검색 기능 |
Booking Service | 예약 생성, 확인, 취소 처리 |
Payment Service | 다양한 결제 수단 처리 |
Notification Service | 예약 확인 이메일/SMS 발송 |
Review Service | 사용자 후기 CRUD |
API Gateway | 인증, 라우팅, Rate Limiting |
Kafka | 서비스 간 이벤트 전달 |
Redis, Elasticsearch | 캐싱 및 빠른 검색 처리 |
Monitoring Stack | Prometheus, Grafana, ELK Stack |
핵심 Workflow: 호텔 예약 처리
- 사용자 → 검색 → Search Service → 캐시/ES 기반 검색
- 선택 → 예약 요청 → Booking Service → Kafka → Payment Service
- 결제 성공 시 → Booking → Kafka 발행 → Notification Service 로 이메일 발송
실무에서 효과적으로 적용하기 위한 고려사항 및 주의할 점
단계 | 고려사항 | 설명 | 권장사항 |
---|---|---|---|
계획 | 요구사항 분석 | 기능적/비기능적 요구사항을 명확히 정의 | 이해관계자 협업을 통한 정제, 문서화 |
품질 속성 정의 | 성능, 확장성, 보안 등 시스템의 핵심 품질 속성 정의 | 우선순위 설정, 트레이드오프 분석 반영 | |
설계 | 아키텍처 패턴 선택 | 시스템 특성과 팀 역량에 적합한 구조 선정 | 복잡도 최소화, 검증된 패턴 우선 적용 |
모듈화 및 계층화 | 책임 기반의 컴포넌트 분리 및 계층 구조화 | 클린 아키텍처, 도메인 주도 설계 (DDD) 적용 | |
컴포넌트 분해 | 응집도 높고 결합도 낮은 구조로 설계 | 인터페이스 기반 설계, 변경 용이성 확보 | |
문서화 및 다이어그램 | 설계 이해도 및 협업을 위한 시각화 자료 작성 | C4 모델, UML, 협업 툴 (Miro, Lucidchart 등) 활용 | |
구현 | 기술 적합성 평가 | 팀 기술 역량과 환경 조건에 맞는 아키텍처 구현 가능성 평가 | 과도한 기술 채택 지양, PoC 기반 선택 |
의존성 관리 | 모듈 간 의존성 최소화 및 제어 | 의존성 주입 (DI), 의존 역전 원칙 (DIP) 적용 | |
표준 및 원칙 준수 | 일관된 구현 방식과 설계 철학 유지 | 코딩 표준 문서화, 아키텍처 결정 기준 공유 | |
운영 | 자동화 도구 도입 | 테스트, 빌드, 배포, 모니터링의 자동화 | CI/CD, IaC, 통합 모니터링 도구 (Prometheus, Grafana 등) 활용 |
통합 및 테스트 전략 | 컴포넌트 통합 시 문제 사전 발견 및 품질 확보 | API 계약 (Contract) 기반 통합, 테스트 자동화 포함 | |
지속적 모니터링 및 개선 | 시스템 운영 중 메트릭 기반 평가 및 개선 | 운영 메트릭 수집, 주기적 리팩토링, ADR 기반 아키텍처 회고 | |
문서화 유지 | 변경된 아키텍처와 결정 사항을 지속적으로 기록 | ADR, C4 문서 갱신 자동화, 변경 이력 관리 |
최적화하기 위한 고려사항
구분 | 고려사항 | 설명 | 권장사항 |
---|---|---|---|
성능 | 병목점 식별 | 시스템 처리 흐름에서 느린 구간 분석 | APM(Application Performance Monitoring) 도입, 프로파일링 |
캐싱 전략 | 응답 시간 단축 및 DB 부하 감소 | CDN(Content Delivery Network), Redis 등 활용 | |
비동기 처리 | 동시성 향상 및 사용자 응답 대기 시간 최소화 | 메시지 큐 (Kafka, RabbitMQ), 이벤트 기반 구조 적용 | |
확장성 | 수평 확장 구조 | 시스템 부하 증가 시 서버 수 확장 가능 | Stateless 설계, Auto-scaling, 로드 밸런서 적용 |
클라우드 기반 설계 | 글로벌 배포, 탄력적 자원 사용 가능 | 컨테이너화, Kubernetes, 클라우드 네이티브 설계 적용 | |
유지보수성 | 모듈화 및 책임 분리 | 높은 응집도, 낮은 결합도 구조로 변경 용이성 확보 | SRP(단일 책임 원칙), DDD(Domain Driven Design) 적용 |
테스트 가능성 확보 | 코드 변경 시 회귀 방지 및 안정성 확보 | 단위/통합 테스트 자동화, CI 파이프라인 구축 | |
기술 부채 관리 | 임시 코드 누적 방지 및 아키텍처 일관성 유지 | 주기적 코드 리뷰, 리팩토링, ADR(Architecture Decision Record) 적용 | |
보안 | 계층별 보안 적용 | 데이터·API·네트워크 각 계층에 맞는 보안 요구사항 대응 | TLS 암호화, WAF(Web Application Firewall), OAuth2 인증/인가 |
접근 제어 및 권한 관리 | 최소 권한 원칙 적용, 민감 정보 보호 | RBAC(Role-Based Access Control), 보안 로그 분석 | |
배포/운영 | 배포 유연성 | 무중단 배포 및 롤백 가능 구조 설계 | 블루그린/카나리 배포 전략, 컨테이너 오케스트레이션 도입 |
자동화 | 반복 작업 자동화로 신속한 대응 및 인적 오류 최소화 | CI/CD 파이프라인, IaC(Infrastructure as Code), 통합 모니터링 도입 | |
장애 대응 및 복구 | 서비스 중단 최소화를 위한 자가 복구 체계 마련 | 헬스체크, 셀프 힐링 구성, 이중화 설계 |
문제점과 해결방안
문제점 | 원인 | 영향 | 탐지/진단 방법 | 예방/해결 방안 |
---|---|---|---|---|
품질 속성 충돌 | 성능, 보안, 확장성 등 상충되는 품질 속성 간 요구 | 품질 저하, 시스템 장애 발생 | 테스트 자동화, 성능/보안 모니터링 | 우선순위 정의, 트레이드오프 분석, 요구사항 재검토 |
오버엔지니어링 | 과도한 추상화/패턴/복잡도 도입 | 구현/유지보수 비용 증가, 속도 저하 | 코드 리뷰, 설계 리뷰, 복잡도 분석 도구 | KISS(단순함 유지), YAGNI(당장 필요하지 않으면 만들지 말 것) 적용 |
문서화 부족 | 구조·결정사항 공유 미흡 | 의사소통 오류, 유지보수 어려움 | 협업 도구 활용, 문서 리뷰, 회의 로그 검토 | C4 모델, ADR 도입, 다이어그램 및 설계 문서 지속적 업데이트 |
기술 종속성 | 특정 벤더, 프레임워크, DB 등에 대한 강한 의존 | 마이그레이션 어려움, 변화 대응력 저하 | 기술 검토 문서, 라이브러리 스캔 도구 활용 | 인터페이스 추상화, 표준 프로토콜 사용, 멀티 벤더 전략 채택 |
컴포넌트 간 강결합 | 지나치게 밀접한 의존 관계 | 전체 시스템에 영향 확산, 유지보수 어려움 | 정적 분석, 종속성 시각화 도구 | DIP(의존 역전 원칙), DI 프레임워크, 포트 - 어댑터 패턴 적용 |
아키텍처 드리프트 | 개발 중 변경 누적, 설계와 구현의 괴리 발생 | 시스템 복잡도 증가, 기술 부채 누적 | 아키텍처 규칙 검증 도구, 정기 설계 리뷰 | ADR 활용, 자동 검증 도구 적용, 아키텍처 검토 프로세스 운영 |
과도한 마이크로서비스 분해 | 서비스 과잉 분할로 인한 호출 복잡성 증가 | 네트워크 비용 증가, 장애 전파 가능성 | 호출 로그 분석, 서비스 맵 시각화 | 서비스 경계 재설계, 연관 기능 통합, 적정 단위의 서비스 설계 |
데이터 일관성 문제 | 분산 시스템에서의 eventual consistency 한계 | 데이터 불일치, 비즈니스 오류 | DB 무결성 검사, 이벤트 로그 분석 | 사가 (Saga) 패턴, 이벤트 소싱, 보상 트랜잭션 도입 |
기술 부채 | 임시방편 코드 누적, 설계 원칙 무시 | 코드 품질 저하, 리팩토링 비용 증가 | 정적 분석 도구, 기술 부채 메트릭 | 품질 게이트, 리팩토링 주기 운영, 기술 부채 트래킹 도구 도입 |
배포 및 장애 대응 어려움 | 일관된 배포/복구 전략 부재 | 배포 실패 시 서비스 중단 | CI/CD 로그, 모니터링 알람 | 블루그린/카나리 배포, 셀프 힐링 구성, 상태 헬스체크 자동화 |
주제와 관련하여 주목할 내용
주제 | 항목 | 설명 |
---|---|---|
품질 속성 | 성능/확장성/보안 | 아키텍처의 핵심 평가 기준. 트레이드오프 고려 필수 |
설계 원칙 | SOLID 원칙 | 객체지향 설계의 핵심 원칙으로 아키텍처 내 응집도·유연성 확보 |
구조 패턴 | 클린 아키텍처 | 내부 도메인을 외부 요소로부터 분리하여 유지보수성과 테스트 용이성 강화 |
시스템 설계 | DDD (도메인 주도 설계) | 도메인 모델을 중심으로 아키텍처를 구성, 비즈니스 요구사항 반영 용이 |
아키텍처 스타일 | 모놀리식/마이크로서비스/이벤트 기반 | 구조적 다양성을 가진 아키텍처 패턴. 시스템 목적과 조직 규모에 따라 선택 |
문서화 | ADR, C4 모델 | 설계 결정의 명시화, 구조 가시화를 통해 팀 간 소통 및 유지보수성 제고 |
운영 전략 | CI/CD | 지속적 통합·배포로 개발 - 운영 간 효율적인 워크플로우 구축 |
인프라 환경 | Cloud-Native | 컨테이너, 오케스트레이션, 서버리스 등을 포함한 클라우드 최적화 아키텍처 |
DevOps 통합 | IaC (Infrastructure as Code) | 인프라를 코드로 선언해 자동화 및 일관된 배포 가능 |
옵저버빌리티 | 로깅, 모니터링, 트레이싱을 통한 시스템 가시성 확보 | |
AI/ML 아키텍처 | MLOps | 머신러닝 모델의 학습, 배포, 모니터링 자동화 프로세스 |
모델 서빙 | 학습된 AI 모델을 REST/gRPC 등으로 제공하는 배포 구조 | |
보안 아키텍처 | 제로 트러스트 | 모든 요청을 불신하고 검증하는 보안 모델. 인증·인가 강화 |
보안 바이 디자인 | 아키텍처 설계 단계에서부터 보안을 반영하는 접근 방식 | |
현대적 패턴 | 이벤트 스트리밍 | Kafka 등으로 구성된 실시간 데이터 흐름 처리 아키텍처 |
서킷 브레이커 | 외부 서비스 장애 시 시스템 전체 실패 방지 | |
Backpressure | 과도한 요청으로 인한 시스템 오버로드 방지를 위한 흐름 제어 메커니즘 |
추가로 알아야 하거나 학습해야할 내용
카테고리 | 간략한 설명 | 주제 |
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아키텍처 평가 | 품질 속성 기반의 아키텍처 분석 및 개선 방법론 | ATAM, SAAM, CBAM |
아키텍처 스타일 | 다양한 구조적 설계 패턴과 적용 사례 이해 | 모놀리식, 마이크로서비스 (MSA), SOA 등 |
설계 원칙 | 객체지향 및 아키텍처 설계의 기본 원칙 | SOLID, GRASP |
도메인 모델링 | 복잡한 도메인 시스템의 설계 전략 | 도메인 주도 설계 (DDD), 경계 컨텍스트 정의 |
품질 속성 | 비기능 요구사항에 대한 설계 고려 요소 | 성능, 보안, 확장성, 유지보수성 등 |
문서화 도구 및 방법 | 아키텍처 구조 및 결정의 명확한 표현 방법 | C4 Model, UML, ADR (의사결정 기록) |
분산 시스템 이론 | 확장 가능한 분산 환경에서의 설계 과제 및 해결 전략 | CAP 정리, 일관성 모델, 합의 알고리즘 |
성능 엔지니어링 | 시스템 성능 최적화를 위한 기법과 전략 | 프로파일링, 캐싱, 로드 밸런싱, CDN 활용 |
보안 아키텍처 | 시스템 설계 단계에서의 보안 고려 | 위협 모델링, 제로 트러스트, 보안 바이 디자인 |
클라우드 아키텍처 | 클라우드 환경 최적화를 위한 설계 | Cloud-Native, 멀티 클라우드, 하이브리드 클라우드 |
DevOps 자동화 | 개발 - 배포 - 운영 자동화를 위한 기술 | CI/CD, IaC, 옵저버빌리티, 배포 전략 등 |
AI/ML 아키텍처 | 머신러닝·AI 를 위한 구조 및 운영 전략 | MLOps, 모델 파이프라인, 모델 서빙, 실시간 추론 |
데이터 아키텍처 | 데이터 중심 시스템 설계의 핵심 개념 | 데이터 웨어하우스, 레이크, 스트리밍 메시지 처리 |
IoT 아키텍처 | 센서 기반 시스템 설계 및 실시간 처리 전략 | 엣지 컴퓨팅, 실시간 스트리밍, MQTT 등 |
블록체인 아키텍처 | 탈중앙화 시스템 구조와 스마트 계약 활용 | 스마트 컨트랙트, DApp 구조, 합의 알고리즘 |
모바일 아키텍처 | 모바일 기기 특성에 맞춘 설계 및 최적화 전략 | 오프라인 동기화, 배터리 최적화, 리소스 경량화 |
용어 정리
카테고리 | 용어 | 설명 |
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기본 개념 | 컴포넌트 (Component) | 시스템의 기능 단위로, 독립적인 배포가 가능한 모듈 |
커넥터 (Connector) | 컴포넌트 간의 통신 및 데이터 흐름을 담당하는 연결 메커니즘 | |
인터페이스 (Interface) | 컴포넌트 간의 서비스 계약, 데이터 및 명령 교환 방식 | |
설계 원칙 | SRP (단일 책임 원칙) | 하나의 컴포넌트는 하나의 책임만 가져야 한다는 객체지향 설계 원칙 |
응집도 (Cohesion) | 모듈 내부 요소들이 서로 밀접하게 관련되어 있는 정도 | |
결합도 (Coupling) | 모듈 간의 상호 의존성 정도 | |
추상화 (Abstraction) | 복잡한 내부 구현을 숨기고 핵심 개념만 표현 | |
캡슐화 (Encapsulation) | 외부에 내부 동작을 숨기고 인터페이스만 노출 | |
모듈화 (Modularity) | 시스템을 작고 독립적인 단위로 나누는 설계 기법 | |
아키텍처 스타일 | 모놀리식 아키텍처 (Monolithic Architecture) | 하나의 애플리케이션으로 구성된 전통적인 아키텍처 |
마이크로서비스 아키텍처 (Microservices Architecture) | 각 기능을 독립적인 서비스로 분리하여 배포 및 확장이 용이한 구조 | |
레이어드 (Layered) | UI, 비즈니스, 데이터 계층으로 나누는 전통적 구조 | |
이벤트 기반 (Event-Driven) | 이벤트 중심으로 구성된 비동기 처리 구조 | |
클라이언트 - 서버 (Client-Server) | 서비스 제공자와 소비자를 명확히 분리한 구조 | |
마이크로커널 (Microkernel) | 핵심 기능과 플러그인 기능을 분리하여 구성하는 구조 | |
클린 아키텍처 (Clean Architecture) | 내부 도메인을 외부 요소로부터 분리하여 유연성과 유지보수성을 강조 | |
문서화 | C4 모델 | 컨텍스트→컨테이너→컴포넌트→코드 레벨로 계층적 다이어그램을 표현 |
ADR (Architecture Decision Record) | 아키텍처 의사결정 이력과 이유를 문서화하는 형식 | |
UML | 표준화된 객체지향 설계 다이어그램 언어 | |
시스템 설계 | 도메인 주도 설계 (DDD) | 도메인 모델을 중심으로 복잡한 시스템을 설계하는 전략 |
아키텍처 중심 개발 | 설계 초기부터 아키텍처를 중심으로 전체 시스템을 정의 및 구축하는 개발 전략 | |
진화적 아키텍처 | 변경을 수용할 수 있는 유연한 아키텍처 구조 | |
애자일 아키텍처 | 애자일 개발에 적합한 경량화된 설계 및 의사결정 구조 | |
품질 속성 | 성능 (Performance) | 시스템의 응답 속도 및 처리량 |
확장성 (Scalability) | 수평/수직 확장을 통한 트래픽 및 데이터 증가 대응 능력 | |
신뢰성 (Reliability) | 오류 없이 안정적으로 동작하는 능력 | |
가용성 (Availability) | 시스템이 정상 작동하는 시간의 비율 | |
보안성 (Security) | 인증, 인가, 암호화를 포함한 시스템 보호 능력 | |
유지보수성 (Maintainability) | 코드 변경, 개선의 용이성 | |
상호운용성 (Interoperability) | 다른 시스템 또는 컴포넌트와 통신하고 협력할 수 있는 능력 | |
이식성 (Portability) | 시스템을 다양한 환경에서 실행할 수 있는 유연성 | |
기술 요소 | 미들웨어 (Middleware) | 분산 컴포넌트를 연결해주는 소프트웨어 계층 |
서비스 메시 (Service Mesh) | 마이크로서비스 간 통신 제어, 보안, 가시성을 제공하는 인프라 구성요소 | |
API 게이트웨이 (API Gateway) | 클라이언트 요청을 적절한 서비스로 라우팅해주는 중재 계층 | |
로드 밸런서 (Load Balancer) | 부하를 여러 서버로 분산하여 고가용성을 유지 | |
오케스트레이션 (Orchestration) | 서비스나 작업의 순서를 정의하고 자동화하는 프로세스 관리 방식 | |
코레오그래피 (Choreography) | 서비스 간 직접적으로 상호작용하며 협업하는 구조 | |
데이터 관리 | 이벤트 소싱 (Event Sourcing) | 상태 변경 내역을 이벤트 로그로 저장하고 재구성하는 설계 방식 |
사가 패턴 (Saga Pattern) | 분산 트랜잭션을 이벤트나 메시지를 기반으로 관리하는 전략 | |
CQRS (Command Query Responsibility Segregation) | 명령 (쓰기) 과 조회 (읽기) 를 분리한 구조 | |
폴리글랏 퍼시스턴스 (Polyglot Persistence) | 다양한 데이터 저장소 기술을 함께 사용하는 전략 | |
평가 및 분석 | 아키텍처 평가 (Architecture Evaluation) | 설계 품질 및 적합성 검증 |
ATAM (Architecture Tradeoff Analysis Method) | 품질 속성 간의 트레이드오프를 분석하여 평가하는 공식 기법 | |
아키텍처 메트릭 (Architecture Metrics) | 결합도, 응집도 등 아키텍처 품질을 수치로 분석하는 지표 | |
시나리오 기반 평가 (Scenario-Based Evaluation) | 사용 시나리오를 기반으로 아키텍처의 적합성을 평가 |
참고 및 출처
공식 문서 및 표준 가이드
- C4 Model for Visualising Software Architecture
- Microsoft Azure Architecture Center
- AWS Well-Architected Framework
- AWS - What is Architecture Diagramming?
- Google Cloud - 마이크로서비스 아키텍처란?
- 마이크로서비스 아키텍처 스타일 - Azure Architecture Center
- 마이크로서비스란 무엇입니까? - AWS
아키텍처 설계 및 원칙 해설
- Martin Fowler - Software Architecture Articles
- Clean Architecture - Uncle Bob
- SOLID 원칙 정리 - Velog
- SOLID (객체 지향 설계) - 위키백과
- 개발자를 위한 SOLID 원칙 적용 - F-Lab
국내 기술 블로그 및 해설
- 개발자를 위한 ‘소프트웨어 아키텍처’ 개념과 활용법 - 요즘IT
- 소프트웨어 아키텍처 101 - DevOwen 블로그
- 소프트웨어 설계와 아키텍처의 차이점과 중요성 - F-Lab Insight
- 사례 기반 소프트웨어 아키텍처 2편 - 오픈소스컨설팅 테크블로그
- 소프트웨어 아키텍처 : 네이버 블로그
패턴 및 사례 요약
- 10가지 소프트웨어 아키텍처 패턴 요약 - mingrammer
- 레이어드 아키텍처 설명 - 6mini 블로그
- 8 Software Architecture Diagrams (+ Templates) - MiroBlog
글로벌 기술 커뮤니티 및 참고서
- The A-Z of Software Architecture - Tecnovy
- What is Software Architecture? - IEEE Computer Society
- Key Principles of Software Architecture Design - Tutorialspoint
- Architecture Diagram Basics & Best Practices - vFunction
- Understanding Key Software Architecture Diagram Patterns - Cloudairy
- The Eleven Defining Characteristics of Modern Software Architecture - Hackernoon