System-and-Software-Architecture

Message Filter Message Filter는 특정 기준에 따라 원하지 않는 메시지를 제거하고 원하는 메시지만 통과시키는 패턴이다. 이 패턴은 컴포넌트가 관심 없는 메시지를 받지 않도록 하여 시스템의 효율성을 높이는 데 사용된다. Message Filter 패턴을 적절히 활용하면 MSA 환경에서 메시지 처리의 효율성을 크게 높일 수 있다. 하지만 필터링 로직의 복잡성과 유지보수성을 고려하여 설계해야 한다. 주요 특징 단일 입력 채널과 단일 출력 채널을 가진다. 정의된 기준에 따라 메시지를 평가한다. 기준을 충족하는 메시지만 출력 채널로 전달한다. 기준을 충족하지 않는 메시지는 폐기된다. 구현 방법 필터 조건 정의: 메시지를 평가할 기준을 설정한다. 메시지 평가: 입력된 메시지가 정의된 조건을 충족하는지 확인한다. 메시지 라우팅: 조건을 충족하는 메시지는 다음 단계로 전달하고, 그렇지 않은 메시지는 폐기한다. 구현 방식 메시지 필터는 주로 다음과 같은 방식으로 구현된다: ...

Message Router Message Router는 메시지의 내용이나 메타데이터를 기반으로 메시지를 적절한 목적지로 전달하는 컴포넌트이다. 이는 메시지의 흐름을 제어하고 시스템의 유연성을 높이는 데 중요한 역할을 한다. Message Router는 MSA 환경에서 메시지 흐름을 효과적으로 관리하고 시스템의 유연성을 높이는 중요한 패턴이다. 적절히 구현하면 시스템의 확장성과 유지보수성을 크게 향상시킬 수 있다. Message Router의 주요 특징 메시지 내용 기반 라우팅: 메시지의 페이로드나 헤더를 분석하여 라우팅 결정을 내린다. 동적 라우팅: 런타임에 라우팅 규칙을 변경할 수 있어 시스템의 유연성을 높인다. 다중 목적지 지원: 하나의 메시지를 여러 목적지로 라우팅할 수 있다. 메시지 변환: 필요에 따라 메시지 형식을 변환할 수 있다. Message Router의 종류 콘텐츠 기반 라우터: 메시지 내용을 분석하여 라우팅한다. 헤더 값 라우터: 메시지 헤더의 특정 값을 기준으로 라우팅한다. 수신자 목록 라우터: 미리 정의된 수신자 목록에 따라 메시지를 분배한다. 동적 라우터: 외부 조건이나 설정에 따라 라우팅 로직을 동적으로 변경한다. Message Router의 장점 유연성: 시스템 구성 요소 간의 결합도를 낮추어 유연성을 높인다. 확장성: 새로운 처리 로직이나 목적지를 쉽게 추가할 수 있다. 트래픽 관리: 메시지 흐름을 제어하여 시스템 부하를 관리할 수 있다. 비즈니스 로직 분리: 라우팅 로직을 중앙화하여 비즈니스 로직과 분리할 수 있다. 주의사항 복잡성 관리: 라우팅 규칙이 복잡해질수록 관리가 어려워질 수 있다. 성능 고려: 복잡한 라우팅 로직은 시스템 성능에 영향을 줄 수 있다. 오류 처리: 라우팅 실패 시의 오류 처리 전략이 필요하다. Message Router 구현 예시 Node.js를 사용한 Message Filter ...

Idempotent Consumer Idempotent Consumer는 마이크로서비스 아키텍처(MSA)의 메시징 패턴 중 하나로, 메시지의 중복 처리를 방지하고 시스템의 일관성을 유지하는 데 중요한 역할을 한다. Idempotent Consumer는 동일한 메시지를 여러 번 처리하더라도 시스템의 상태가 변하지 않도록 설계된 소비자를 의미한다. 즉, 메시지의 중복 처리가 발생해도 최종 결과는 항상 동일하다. Idempotent Consumer 패턴은 MSA 환경에서 메시지의 안정적인 처리를 보장하고, 시스템의 일관성을 유지하는 데 중요한 역할을 한다. 이 패턴을 적절히 구현함으로써 분산 시스템의 신뢰성과 견고성을 크게 향상시킬 수 있다. ...

Saga Pattern 아래는 “Saga(사가)” 패턴에 대한 체계적이고 포괄적인 조사 결과입니다. 1. 태그 Saga-Pattern Distributed-Transactions Event-Driven-Architecture Microservices 2. 분류 구조 분석 계층 구조: Computer Science and Engineering > Software Engineering > Design and Architecture > Architecture Styles and Patterns > Architecture Patterns > Data Management 분석 및 근거: Saga 패턴은 마이크로서비스, 분산 시스템 환경에서 여러 서비스에 걸친 트랜잭션의 데이터 일관성을 보장하기 위한 아키텍처 패턴으로, “Architecture Styles and Patterns” 하위의 “Architecture Patterns” 에 적합합니다. 또한, 데이터 관리 (Data Management) 와도 밀접하게 연관되어 있으므로 하위로 포함하는 것이 타당합니다 13. ...

Aggregate Pattern Aggregate 패턴은 마이크로서비스 아키텍처(MSA)에서 데이터 일관성을 유지하기 위한 중요한 패턴 중 하나이다. 이 패턴은 도메인 주도 설계(DDD)에서 유래했으며, 복잡한 도메인 모델을 관리하고 트랜잭션 경계를 정의하는 데 도움을 줍니다. Aggregate는 하나의 루트 엔티티(Aggregate Root)와 관련된 객체들의 집합이다. 이 집합은 하나의 단위로 취급되며, 데이터 일관성을 유지하는 경계 역할을 한다. Aggregate 패턴을 효과적으로 사용하려면 도메인에 대한 깊은 이해와 지속적인 리팩토링이 필요하다. 이 패턴을 통해 마이크로서비스 아키텍처에서 데이터 일관성을 유지하면서도 확장 가능하고 유지보수가 용이한 시스템을 구축할 수 있다. ...

3rd Party Registration 3rd Party Registration은 마이크로서비스 아키텍처에서 서비스 디스커버리를 위한 패턴 중 하나이다. 이 패턴에서는 서비스 인스턴스가 직접 자신을 서비스 레지스트리에 등록하지 않고, 별도의 외부 컴포넌트가 서비스의 등록과 해제를 담당한다. 주요 특징: 서비스 인스턴스와 레지스트리 간의 결합도 감소 중앙 집중식 서비스 관리 다양한 언어와 프레임워크에 대한 일관된 등록 메커니즘 제공 3rd Party Registration 패턴은 마이크로서비스 아키텍처에서 서비스 디스커버리를 효과적으로 관리할 수 있는 방법이지만, 추가적인 복잡성을 감수해야 하므로, 시스템의 규모와 요구사항을 고려하여 적절히 적용해야 한다. ...

Self Registration Self Registration은 각 마이크로서비스 인스턴스가 자신의 정보를 서비스 레지스트리에 직접 등록하고 관리하는 패턴이다. 서비스가 시작될 때 자동으로 등록되고, 종료될 때 해제되는 방식으로 동작한다. Self Registration 패턴은 마이크로서비스 환경에서 동적으로 변화하는 서비스 인스턴스를 효과적으로 관리할 수 있게 해주는 중요한 패턴이다. 하지만 구현의 복잡성과 유지보수 측면에서 주의가 필요하며, 프로젝트의 규모와 요구사항에 따라 적절히 선택해야 한다. 주요 특징 자동 등록: 서비스 인스턴스가 시작될 때 자신의 정보(호스트, IP 주소, 포트 등)를 레지스트리에 등록한다. 자동 해제: 서비스가 종료될 때 레지스트리에서 자신의 정보를 제거한다. 헬스체크: 주기적으로 레지스트리에 헬스체크 신호를 보내 자신이 살아있음을 알린다. 상태 관리: 서비스 인스턴스가 자신의 상태를 가장 잘 알기 때문에, UP/DOWN 외에도 STARTING, AVAILABLE 등 더 복잡한 상태 모델을 구현할 수 있다. 구현 방법 서비스 레지스트리 설정: Eureka, Consul, ZooKeeper 등의 도구를 사용하여 중앙 레지스트리를 구축한다. 서비스 등록 코드 구현: 각 마이크로서비스에 자신을 레지스트리에 등록하는 코드를 추가한다. 헬스체크 메커니즘 구현: 주기적으로 레지스트리에 헬스체크 신호를 보내는 로직을 구현한다. 서비스 디스커버리 클라이언트 구현: 다른 서비스들이 등록된 서비스를 찾고 통신할 수 있도록 한다. 장점 구현이 비교적 간단하다. 추가적인 시스템 컴포넌트가 필요하지 않다. 서비스가 자신의 상태를 가장 잘 알기 때문에 정확한 정보를 제공할 수 있다. 단점 서비스와 레지스트리 간의 결합도가 높아진다. 각 프로그래밍 언어와 프레임워크마다 등록 로직을 구현해야 한다. 서비스가 비정상적으로 종료될 경우 레지스트리에서 자동으로 제거되지 않을 수 있다. 구현 예시 Netflix Eureka는 셀프 등록 패턴의 대표적인 예시이다. Eureka 클라이언트는 다음과 같은 방식으로 동작한다: ...

Server-side Discovery Server-side Discovery는 클라이언트가 서비스의 위치를 직접 찾지 않고, 중간에 위치한 로드 밸런서나 프록시 서버가 서비스 위치를 찾아 요청을 라우팅하는 방식이다. Server-side Discovery는 클라이언트를 단순화하고 중앙 집중식 관리를 가능하게 하는 장점이 있지만, 추가 인프라와 관리가 필요한 단점도 있다. 프로젝트의 요구사항과 팀의 역량을 고려하여 적절히 선택해야 한다. 작동 원리 서비스 등록: 각 서비스 인스턴스는 시작 시 자신의 정보를 서비스 레지스트리에 등록한다. 클라이언트 요청: 클라이언트는 서비스의 실제 위치를 모르고, 로드 밸런서에 요청을 보낸다. 서비스 조회: 로드 밸런서는 서비스 레지스트리에서 해당 서비스의 가용한 인스턴스 정보를 조회한다. 요청 라우팅: 로드 밸런서는 적절한 서비스 인스턴스를 선택하여 요청을 전달한다. 응답 반환: 서비스의 응답은 로드 밸런서를 통해 클라이언트에게 전달된다. 장점 클라이언트 단순화: 클라이언트는 서비스 디스커버리 로직을 구현할 필요가 없어 단순해진다. 언어 중립성: 클라이언트 측 구현이 필요 없어 다양한 프로그래밍 언어로 개발된 서비스들을 쉽게 통합할 수 있다. 보안 강화: 로드 밸런서 수준에서 추가적인 보안 계층을 구현할 수 있다. 중앙 집중식 관리: 서비스 디스커버리와 로드 밸런싱을 중앙에서 관리할 수 있다. 단점 추가 인프라 필요: 로드 밸런서나 프록시 서버와 같은 추가 인프라가 필요하다. 단일 실패 지점: 로드 밸런서가 단일 실패 지점이 될 수 있어 고가용성 설계가 중요하다. 복잡성 증가: 전체 시스템의 복잡성이 증가할 수 있다. 구현 예시 AWS Elastic Load Balancer (ELB): 클라이언트는 ELB의 DNS 이름을 통해 요청을 보내며, ELB는 등록된 EC2 인스턴스나 ECS 컨테이너 사이에서 부하를 분산한다. Kubernetes의 kube-proxy: Kubernetes에서는 각 노드에서 실행되는 kube-proxy가 서비스 디스커버리와 로드 밸런싱을 담당하며, 클러스터 내의 서비스 요청을 적절한 파드(Pod)로 전달한다. Node.js를 사용한 Server-side Discovery 구현 예시 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 // 서버 사이드 디스커버리 라우터 구현 class ServiceRouter { constructor(options = {}) { this.registryUrl = options.registryUrl || 'http://service-registry:8500'; this.serviceCache = new Map(); this.cacheTimeout = options.cacheTimeout || 30000; // 30초 this.loadBalancer = new LoadBalancer(); } async handleRequest(req, res) { const serviceName = this.extractServiceName(req); try { // 서비스 인스턴스 찾기 const serviceInstance = await this.findServiceInstance(serviceName); // 요청 전달 const response = await this.forwardRequest(req, serviceInstance); // 응답 전달 this.sendResponse(res, response); } catch (error) { this.handleError(res, error); } } async findServiceInstance(serviceName) { // 캐시된 서비스 확인 const cachedInstances = this.getCachedInstances(serviceName); if (cachedInstances && cachedInstances.length > 0) { return this.loadBalancer.selectInstance(cachedInstances); } // 서비스 레지스트리 조회 const instances = await this.queryRegistry(serviceName); this.updateCache(serviceName, instances); return this.loadBalancer.selectInstance(instances); } async forwardRequest(req, serviceInstance) { const targetUrl = this.buildTargetUrl(serviceInstance, req.path); return await fetch(targetUrl, { method: req.method, headers: req.headers, body: req.body, timeout: 5000 }); } } 참고 및 출처

Client-side Discovery Client-side Discovery는 서비스 클라이언트가 직접 서비스 레지스트리에 질의하여 필요한 서비스의 위치 정보를 얻고, 그 정보를 바탕으로 서비스를 호출하는 방식이다. Client-side Discovery는 마이크로서비스 환경에서 유연하고 확장 가능한 서비스 디스커버리 방식을 제공한다. 그러나 클라이언트의 복잡도가 증가하는 단점이 있으므로, 프로젝트의 요구사항과 팀의 기술 스택을 고려하여 적절히 선택해야 한다. 주요 구성 요소 서비스 레지스트리(Service Registry): 각 서비스 인스턴스의 네트워크 위치(예: IP 주소, 포트)를 저장하고 관리하는 데이터베이스이다. 서비스 인스턴스는 시작 시 자신의 정보를 레지스트리에 등록하고, 종료 시 등록을 해제한다. ...

Service Deployment Platform “Service deployment platform"은 마이크로서비스 아키텍처(MSA)에서 서비스를 효율적으로 배포하고 관리하기 위한 플랫폼이다. 이 플랫폼은 개발자들이 마이크로서비스를 쉽게 개발, 배포, 운영할 수 있도록 지원하는 종합적인 환경을 제공한다. 주요 특징 자동화된 배포: Service deployment platform은 CI/CD (지속적 통합/지속적 배포) 파이프라인을 통해 자동화된 배포 프로세스를 제공한다. 이를 통해 개발자는 코드 변경사항을 빠르고 안정적으로 프로덕션 환경에 반영할 수 있다. 컨테이너 오케스트레이션: 대부분의 Service deployment platform은 쿠버네티스와 같은 컨테이너 오케스트레이션 도구를 기반으로 한다. 이를 통해 마이크로서비스의 확장성, 가용성, 복원력을 관리할 수 있다. 서비스 디스커버리: 플랫폼은 서비스 디스커버리 메커니즘을 제공하여 마이크로서비스 간의 통신을 용이하게 한다. 이를 통해 동적으로 변화하는 환경에서도 서비스 간 연결을 유지할 수 있다. 모니터링 및 로깅: Service deployment platform은 통합된 모니터링 및 로깅 기능을 제공한다. 이를 통해 개발자와 운영팀은 서비스의 성능을 실시간으로 모니터링하고 문제를 신속하게 진단할 수 있다. 주요 구성 요소 컨테이너 레지스트리: 서비스의 컨테이너 이미지를 저장하고 관리하는 중앙 저장소이다. 오케스트레이션 엔진: 쿠버네티스와 같은 도구로, 컨테이너의 배포, 스케일링, 관리를 자동화한다. API 게이트웨이: 클라이언트 요청을 적절한 마이크로서비스로 라우팅하고 인증, 로드 밸런싱 등의 기능을 제공한다. 서비스 메시: 마이크로서비스 간의 통신을 관리하고 모니터링하는 인프라 레이어이다. 설정 관리: 다양한 환경(개발, 테스트, 프로덕션)에 대한 설정을 중앙에서 관리한다. 로깅 및 모니터링 도구: 서비스의 성능과 상태를 추적하고 분석하는 도구들이다. 장점 개발 생산성 향상: 개발자가 인프라 관리보다는 비즈니스 로직 개발에 집중할 수 있게 해준다. 빠른 배포 및 롤백: 자동화된 프로세스를 통해 신속한 배포와 문제 발생 시 빠른 롤백이 가능하다. 확장성: 트래픽 증가에 따라 서비스를 쉽게 확장할 수 있다. 운영 효율성: 자동화된 모니터링과 관리 도구를 통해 운영 효율성을 높일 수 있다. 대표적인 서비스 배포 플랫폼 쿠버네티스(Kubernetes): 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장, 관리를 자동화하는 오픈소스 플랫폼으로, MSA 환경에서 널리 사용된다. 오픈시프트(OpenShift): 레드햇에서 개발한 쿠버네티스 기반의 엔터프라이즈급 애플리케이션 플랫폼으로, 추가적인 개발자 및 운영자 도구를 제공한다. 이스티오(Istio): 서비스 메시(Service Mesh) 구현체로, 서비스 간의 통신, 보안, 모니터링, 트래픽 관리를 지원하여 MSA의 운영 복잡성을 줄여준다. 도입 시 고려사항 러닝 커브: 새로운 플랫폼 도입에 따른 학습 곡선이 있을 수 있으므로, 충분한 교육과 학습 기간이 필요하다. 인프라 요구사항: 플랫폼이 요구하는 인프라 자원을 사전에 평가하고, 이에 맞게 인프라를 구성해야 한다. 보안: 플랫폼 자체의 보안 기능과 더불어, 조직의 보안 정책에 부합하는지 검토해야 한다. 커뮤니티 및 지원: 플랫폼의 커뮤니티 활성도와 지원 체계를 확인하여, 문제 발생 시 신속한 대응이 가능한지 판단해야 한다. 참고 및 출처