Software-Architecture

Data Pipeline Pattern 데이터 파이프라인 패턴은 데이터를 원천에서 목적지로 이동시키는 과정을 자동화하고 최적화하는 아키텍처 패턴이다. 이 패턴은 데이터의 수집, 처리, 저장, 분석에 이르는 전체 과정을 효율적으로 관리하는 데 사용된다. 데이터 파이프라인 패턴을 효과적으로 구현하면 데이터 기반 의사결정을 지원하고, 비즈니스 인텔리전스를 향상시킬 수 있다. 각 조직의 요구사항과 데이터 특성에 맞는 최적의 패턴을 선택하고 구현하는 것이 중요하다. https://www.informatica.com/blogs/data-processing-pipeline-patterns.html 데이터 파이프라인의 주요 구성요소 데이터 수집 (Data Ingestion) 다양한 소스(데이터베이스, API, 로그 파일 등)에서 데이터를 추출한다. 실시간 또는 배치 방식으로 데이터를 수집할 수 있다. 데이터 처리 및 변환 (Data Processing and Transformation) ...

MSA 패턴 유형별 비교 https://microservices.io/patterns/ 아래 표는 MSA의 주요 패턴 유형들을 체계적으로 정리한 것이다. 기본 인프라 관련 패턴 패턴 유형 목적 특징 장점 단점 주요 패턴 예시 Cross-cutting Concern Patterns 여러 서비스에 공통적으로 적용되는 기능을 분리하여 관리 인프라 수준에서 공통 관심사 처리 • 코드 중복 감소 • 일관성 있는 처리 • 유지보수 용이 • 추가적인 인프라 필요 • 복잡도 증가 • Service Mesh • Sidecar • Ambassador Configuration Management Patterns 서비스 구성 정보를 외부화하여 중앙 관리 환경별 설정 분리 및 동적 구성 지원 • 유연한 설정 변경 • 환경별 구성 용이 • 구성 정보 관리 복잡 • 보안 고려 필요 • External Configuration • Config Server • Environment Variables Service Registry Patterns 서비스 위치 정보를 동적으로 관리 서비스 등록 및 발견 자동화 • 동적 확장 용이 • 자동 장애 감지 • 추가 인프라 필요 • 의존성 증가 • Service Discovery • Service Registry • Client-side Discovery 데이터 관련 패턴 패턴 유형 목적 특징 장점 단점 주요 패턴 예시 Database Patterns 데이터 저장소 설계 및 관리 전략 서비스별 독립적 데이터 관리 • 데이터 독립성 • 확장성 향상 • 데이터 일관성 관리 어려움 • 복잡도 증가 • Database per Service • CQRS • Saga Data Management Patterns 데이터 처리 및 동기화 전략 분산 데이터 관리 • 데이터 일관성 보장 • 효율적 처리 • 구현 복잡도 • 성능 오버헤드 • Event Sourcing • Materialized View • Shared Data State Management Patterns 서비스 상태 관리 전략 상태 정보의 일관성 유지 • 상태 추적 용이 • 복구 용이 • 구현 복잡도 • 성능 영향 • Stateless Service • Session State • Distributed Cache 서비스 구조 및 통신 관련 패턴 패턴 유형 목적 특징 장점 단점 주요 패턴 예시 Decomposition Patterns 서비스 분할 전략 비즈니스 기능 기반 분할 • 독립적 개발/배포 • 확장성 향상 • 서비스 경계 설정 어려움 • 통신 복잡도 증가 • Business Capability • Domain-Driven • Strangler Communication Patterns 서비스 간 통신 방식 정의 동기/비동기 통신 지원 • 유연한 통신 • 느슨한 결합 • 메시지 관리 복잡 • 디버깅 어려움 • Synchronous RPC • Event-Driven • Message Queue Integration Patterns 서비스 통합 전략 다양한 통합 방식 제공 • 유연한 통합 • 재사용성 • 구현 복잡도 • 관리 어려움 • API Gateway • BFF • Aggregator 운영 및 품질 관련 패턴 패턴 유형 목적 특징 장점 단점 주요 패턴 예시 Deployment Patterns 서비스 배포 전략 무중단 배포 지원 • 안정적 배포 • 위험 감소 • 인프라 비용 • 복잡도 증가 • Blue-Green • Canary • Rolling Update Testing Patterns 서비스 테스트 전략 다양한 수준의 테스트 지원 • 품질 보장 • 신뢰성 향상 • 테스트 환경 구축 비용 • 실행 시간 증가 • Consumer-Driven • Contract Test • End-to-End Test Observability Patterns 서비스 모니터링 전략 시스템 상태 가시화 • 문제 감지 용이 • 분석 용이 • 데이터 양 증가 • 저장/분석 비용 • Distributed Tracing • Log Aggregation • Health Check 성능 및 보안 관련 패턴 패턴 유형 목적 특징 장점 단점 주요 패턴 예시 Scalability Patterns 서비스 확장성 확보 동적 확장/축소 지원 • 자원 효율성 • 비용 최적화 • 구현 복잡도 • 관리 어려움 • Horizontal Scaling • Sharding • Load Balancer Performance Patterns 성능 최적화 전략 응답 시간 및 처리량 개선 • 사용자 경험 향상 • 자원 효율성 • 구현 복잡도 • 유지보수 어려움 • Caching • Async Processing • Throttling Versioning Patterns API 버전 관리 전략 하위 호환성 보장 • 안정적 변경 • 클라이언트 독립성 • 관리 복잡도 • 테스트 부담 • URI Versioning • Header Versioning • Content Negotiation Resilience Patterns 장애 대응 전략 시스템 복원력 향상 • 안정성 향상 • 가용성 보장 • 구현 복잡도 • 성능 영향 • Circuit Breaker • Bulkhead • Retry Security Patterns 보안 통제 전략 다층적 보안 구현 • 보안성 향상 • 규정 준수 • 구현 복잡도 • 성능 영향 • OAuth/OIDC • API Security • Zero Trust 패턴 선택 시 고려사항 실제 구현 시에는 비즈니스 요구사항, 기술적 제약사항, 팀의 역량 등을 고려하여 적절한 패턴을 선택하고 조합해야 한다. 또한, 각 패턴은 독립적으로 사용될 수도 있지만, 대부분의 경우 여러 패턴을 함께 사용하여 시너지를 얻을 수 있다. ...

Anti-Corruption Layer Pattern 아래는 “Anti-Corruption Layer Pattern(부패 방지 레이어 패턴)” 에 대한 체계적이고 심층적인 조사, 분석, 정리입니다. 1. 태그 (Tag) Anti-Corruption-Layer Integration-Pattern Domain-Driven-Design Legacy-System 2. 분류 구조 적합성 분석 현재 분류 구조 1 2 3 4 5 Computer Science and Engineering └─ Software Engineering └─ Design and Architecture └─ Architecture Patterns └─ Specialized Patterns 분석 및 근거 Anti-Corruption Layer Pattern 은 기존 시스템 (레거시) 과 신규 시스템 (또는 다른 도메인) 간 통합 시, 서로 다른 도메인 모델의 오염 (부패) 을 방지하기 위해 중간에 변환 계층을 두는 패턴입니다. 이 패턴은 “Architecture Patterns > Specialized Patterns” 에 포함되어야 하며, “Software Engineering > Design and Architecture” 계층 아래에 위치하는 것이 적절합니다. 따라서, 현재 분류 구조는 주제의 특성과 실무적 중요성 모두를 반영하고 있습니다. ...