Software-Architecture-Patterns

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. ...

Publisher-Subscriber Pattern Publisher-Subscriber Pattern(게시자-구독자 패턴)은 소프트웨어 아키텍처에서 중요한 디자인 패턴 중 하나로, 분산 시스템에서 비동기 통신을 구현하는 데 널리 사용된다. 이 패턴은 메시지를 보내는 발행자(Publisher)와 메시지를 받는 구독자(Subscriber) 사이의 느슨한 결합(Loose Coupling)을 제공하는 메시징 패턴으로, 발행자는 메시지를 특정 주제(Topic)나 채널로 발행하고, 해당 주제를 구독하는 모든 구독자들이 그 메시지를 받게 된다. 이 패턴은 컴포넌트 간의 느슨한 결합을 제공하여 확장성과 유연성을 높이는 데 기여한다. https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/patterns/publisher-subscriber 기본 개념 Publisher-Subscriber 패턴의 핵심 개념은 다음과 같다: ...

Retry Pattern Retry Pattern은 분산 시스템이나 마이크로서비스 아키텍처에서 일시적인 오류(Transient Failure)를 처리하기 위한 핵심 설계 패턴이다. 네트워크 불안정, 일시적인 서비스 중단 등 일시적인 실패 상황에서 시스템의 복원력(Resilience)을 강화하는 데 목적을 둔다. 이 패턴은 분산 시스템의 안정성을 높이는 필수 도구이지만, 남용할 경우 역효과를 낼 수 있으므로 신중한 정책 수립이 필요하다. Retry Pattern의 핵심 개념 작동 원리 실패한 작업 자동 재시도: API 호출, 데이터베이스 접근 등 실패 가능성이 있는 작업을 정의된 정책에 따라 재시도한다. 일시적 오류 감지: 네트워크 타임아웃, HTTP 5xx 에러, 데이터베이스 연결 실패 등 일시적인 오류만 대상으로 한다. 주요 구성 요소 ...

Producer-Consumer Pattern Producer-Consumer Pattern은 소프트웨어 아키텍처에서 중요한 디자인 패턴 중 하나로, 주로 동시성 프로그래밍과 분산 시스템에서 사용된다. 이 패턴은 데이터를 생성하는 프로듀서(Producer)와 데이터를 소비하는 컨슈머(Consumer) 사이의 작업을 분리하여 효율적인 데이터 처리를 가능하게 한다. https://jenkov.com/tutorials/java-concurrency/producer-consumer.html 주요 구성 요소 프로듀서 (Producer): 데이터나 작업을 생성하는 엔티티. 컨슈머 (Consumer): 프로듀서가 생성한 데이터나 작업을 처리하는 엔티티. 버퍼 (Buffer): 프로듀서와 컨슈머 사이에서 데이터를 임시 저장하는 공유 자원. 주로 큐(Queue)의 형태로 구현된다. 작동 방식 프로듀서는 데이터나 작업을 생성하여 버퍼에 추가한다. 컨슈머는 버퍼에서 데이터나 작업을 가져와 처리한다. 버퍼는 프로듀서와 컨슈머 사이의 중간 저장소 역할을 하며, 동기화를 관리한다. 주요 특징 비동기 처리: 프로듀서와 컨슈머가 독립적으로 작동하여 비동기 처리가 가능하다. 버퍼링: 버퍼를 통해 생산과 소비 속도의 차이를 조절할 수 있다. 병렬 처리: 여러 프로듀서와 컨슈머가 동시에 작업할 수 있어 병렬 처리가 가능하다. 느슨한 결합: 프로듀서와 컨슈머는 서로에 대해 직접적인 의존성이 없다. 장점 처리량 향상: 생산과 소비를 병렬로 수행하여 전체 시스템의 처리량을 높일 수 있다. 유연성: 프로듀서와 컨슈머를 독립적으로 확장할 수 있다. 부하 분산: 버퍼를 통해 작업 부하를 균등하게 분산시킬 수 있다. 피크 부하 관리: 일시적인 부하 증가를 버퍼를 통해 완화할 수 있다. 단점 복잡성: 동기화와 버퍼 관리로 인해 시스템 복잡도가 증가할 수 있다. 메모리 사용: 버퍼가 큰 경우 메모리 사용량이 증가할 수 있다. 지연 가능성: 버퍼가 가득 차거나 비어있을 때 지연이 발생할 수 있다. 적용 사례 작업 큐 시스템: 백그라운드 작업 처리, 이메일 발송 등의 비동기 작업 관리 로그 처리 시스템: 대량의 로그 데이터를 효율적으로 수집하고 분석 스트리밍 데이터 처리: 실시간 데이터 스트림의 처리 및 분석 멀티스레드 애플리케이션: 스레드 간 작업 분배 및 동기화 구현 시 고려사항 동기화 메커니즘: 버퍼 접근 시 적절한 동기화 방법(예: 세마포어, 뮤텍스) 사용 버퍼 크기 조정: 시스템 요구사항에 맞는 적절한 버퍼 크기 설정 예외 처리: 버퍼 오버플로우, 언더플로우 등의 예외 상황 관리 종료 조건: 프로듀서와 컨슈머의 적절한 종료 시점 및 방법 정의 참고 및 출처

Event-Bus Pattern 소프트웨어 시스템의 컴포넌트 간 통신을 단순화하고 유연성을 높이는 아키텍처 패턴이다. 이 패턴은 발행-구독(Publish-Subscribe) 모델을 기반으로 하며, 컴포넌트 간의 느슨한 결합을 촉진한다. 장점 느슨한 결합: 컴포넌트 간 직접적인 의존성이 줄어들어 시스템의 유연성이 향상된다. 확장성: 새로운 컴포넌트를 쉽게 추가하거나 제거할 수 있어 시스템 확장이 용이한다. 비동기 통신: 이벤트 기반의 비동기 통신으로 시스템의 반응성과 성능이 향상된다. 단순화된 통신: 복잡한 컴포넌트 간 통신 로직을 단순화할 수 있다. 단점 복잡성 증가: 시스템 전체의 흐름을 파악하기 어려울 수 있다. 메모리 사용 증가: 모든 구독자에게 이벤트가 전달되므로 메모리 사용량이 증가할 수 있다. 디버깅의 어려움: 비동기적 특성으로 인해 문제 추적이 어려울 수 있다. 핵심 구성요소 https://medium.com/elixirlabs/event-bus-implementation-s-d2854a9fafd5 Event Bus with multiple subscribers(green arrows) and notifiers(red arrows) ...