이벤트 기반 아키텍처: 확장 가능한 시스템을 위한 메시지 패턴 마스터하기

이벤트 기반 아키텍처(Event-Driven Architecture, EDA)는 이벤트의 생산, 감지, 소비를 중심으로 하는 소프트웨어 아키텍처 패러다임입니다. 긴밀하게 결합된 서비스 상호작용 대신, EDA는 비동기 통신을 촉진하여 더 확장 가능하고, 복원력 있으며, 분리된 시스템을 만듭니다. EDA의 핵심 구성 요소는 메시지 패턴의 효과적인 활용입니다. 이 가이드는 EDA에서 일반적으로 사용되는 다양한 메시지 패턴을 탐색하고, 글로벌 개발팀을 위한 실용적인 예제와 모범 사례를 제공합니다.

이벤트 기반 아키텍처란 무엇인가?

전통적인 요청/응답 아키텍처에서는 서비스가 서로 직접 호출합니다. 이러한 강한 결합은 병목 현상을 유발하고 시스템을 취약하게 만들 수 있습니다. 반면에 EDA는 이벤트 버스나 메시지 브로커를 도입하여 서비스를 분리(디커플링)합니다. 서비스는 버스에 이벤트를 발행하여 통신하고, 다른 서비스들은 관심 있는 이벤트를 구독합니다. 이러한 비동기 통신은 서비스가 독립적으로 작동하도록 하여 확장성과 내결함성을 향상시킵니다.

EDA의 주요 이점

• 디커플링(Decoupling): 서비스는 독립적이며 서로에 대해 알 필요가 없습니다.
• 확장성(Scalability): 개별 서비스를 수요에 따라 독립적으로 확장할 수 있습니다.
• 복원력(Resilience): 한 서비스의 장애가 다른 서비스에 반드시 영향을 미치지는 않습니다.
• 유연성(Flexibility): 기존 서비스에 영향을 주지 않고 새로운 서비스를 추가하거나 제거할 수 있습니다.
• 실시간 반응성(Real-time responsiveness): 서비스가 거의 실시간으로 이벤트에 반응할 수 있습니다.

이벤트 기반 아키텍처의 일반적인 메시지 패턴

EDA에서는 여러 메시지 패턴을 사용할 수 있으며, 각각 장단점이 있습니다. 올바른 패턴을 선택하는 것은 애플리케이션의 특정 요구사항에 따라 달라집니다.

1. 발행-구독(Publish-Subscribe, Pub-Sub)

발행-구독 패턴은 EDA에서 가장 기본적인 메시지 패턴 중 하나입니다. 이 패턴에서 발행자(publisher)는 토픽(topic)이나 교환기(exchange)에 메시지를 생산하고, 구독자(subscriber)는 특정 토픽에 대한 관심을 등록합니다. 그러면 메시지 브로커는 발행자로부터 모든 관심 있는 구독자에게 메시지를 라우팅합니다.

예제

전자상거래 플랫폼을 예로 들어 보겠습니다. 고객이 주문을 하면 "OrderCreated" 이벤트가 "Orders" 토픽으로 발행됩니다. 재고 서비스, 결제 서비스, 배송 서비스와 같은 서비스들은 "Orders" 토픽을 구독하고 그에 따라 이벤트를 처리합니다.

구현

Pub-Sub은 Apache Kafka, RabbitMQ와 같은 메시지 브로커나 AWS SNS/SQS, Azure Service Bus와 같은 클라우드 기반 메시징 서비스를 사용하여 구현할 수 있습니다. 구체적인 구현 세부 정보는 선택한 기술에 따라 다릅니다.

장점

• 디커플링: 발행자와 구독자가 완전히 분리됩니다.
• 확장성: 발행자에게 영향을 주지 않고 구독자를 추가하거나 제거할 수 있습니다.
• 유연성: 기존 서비스를 변경할 필요 없이 새로운 이벤트 유형을 도입할 수 있습니다.

단점

• 복잡성: 대규모 시스템에서는 토픽과 구독을 관리하는 것이 복잡해질 수 있습니다.
• 최종 일관성(Eventual Consistency): 구독자가 이벤트를 즉시 수신하지 못할 수 있으며, 이는 최종 일관성으로 이어집니다.

2. 이벤트 소싱(Event Sourcing)

이벤트 소싱은 애플리케이션 상태에 대한 모든 변경 사항을 일련의 이벤트로 캡처하는 패턴입니다. 애플리케이션은 엔티티의 현재 상태를 저장하는 대신, 해당 상태에 이르게 한 이벤트의 기록을 저장합니다. 현재 상태는 이벤트를 재실행(replaying)하여 재구성할 수 있습니다.

예제

은행 애플리케이션을 생각해 봅시다. 애플리케이션은 계좌의 현재 잔액을 저장하는 대신, "입금", "출금", "이체"와 같은 이벤트를 저장합니다. 현재 잔액은 이러한 이벤트를 순서대로 재실행하여 계산할 수 있습니다.

구현

이벤트 소싱은 일반적으로 이벤트를 저장하고 검색하는 데 최적화된 특수 데이터베이스인 이벤트 스토어에 이벤트를 저장하는 것을 포함합니다. Apache Kafka는 대용량 이벤트를 처리하고 강력한 순서 보장을 제공하는 능력 때문에 종종 이벤트 스토어로 사용됩니다.

장점

• 감사 용이성(Auditability): 모든 변경 이력을 사용할 수 있습니다.
• 디버깅: 이벤트를 재실행하여 문제를 더 쉽게 디버깅할 수 있습니다.
• 시간적 쿼리(Temporal queries): 특정 시점의 애플리케이션 상태를 쿼리할 수 있습니다.
• 재실행 가능성(Replayability): 이벤트를 재실행하여 상태를 재구축하거나 새로운 프로젝션을 만들 수 있습니다.

단점

• 복잡성: 이벤트 소싱 구현은 복잡할 수 있습니다.
• 저장 공간: 대량의 이벤트 데이터를 저장해야 합니다.
• 쿼리: 이벤트 스토어를 쿼리하는 것이 어려울 수 있습니다.

3. 명령 쿼리 책임 분리(CQRS)

CQRS는 데이터 저장소에 대한 읽기 및 쓰기 작업을 분리하는 패턴입니다. 쓰기 작업을 처리하기 위한 커맨드 모델과 읽기 작업을 처리하기 위한 쿼리 모델이라는 두 개의 고유한 모델을 정의합니다. 이러한 분리를 통해 각 모델을 특정 목적에 맞게 최적화할 수 있습니다.

예제

전자상거래 애플리케이션에서 커맨드 모델은 주문 생성, 제품 정보 업데이트, 결제 처리와 같은 작업을 처리할 수 있습니다. 쿼리 모델은 제품 목록 표시, 주문 내역 조회, 보고서 생성과 같은 작업을 처리할 수 있습니다.

구현

CQRS는 종종 이벤트 소싱과 함께 사용됩니다. 커맨드는 이벤트를 트리거하는 데 사용되며, 이 이벤트는 읽기 모델을 업데이트하는 데 사용됩니다. 읽기 모델은 특정 쿼리 패턴에 최적화되어 더 빠르고 효율적인 읽기 성능을 제공할 수 있습니다.

장점

• 성능: 읽기 및 쓰기 작업을 독립적으로 최적화할 수 있습니다.
• 확장성: 읽기 및 쓰기 모델을 독립적으로 확장할 수 있습니다.
• 유연성: 읽기 및 쓰기 모델이 독립적으로 발전할 수 있습니다.

단점

• 복잡성: CQRS를 구현하면 복잡성이 크게 증가할 수 있습니다.
• 최종 일관성: 읽기 모델이 쓰기 모델과 즉시 일치하지 않을 수 있습니다.

4. 요청-응답(Request-Reply)

EDA는 비동기 통신을 장려하지만, 요청-응답 패턴이 여전히 필요한 시나리오가 있습니다. 이 패턴에서 한 서비스는 다른 서비스에 요청 메시지를 보내고 응답 메시지를 기다립니다.

예제

사용자 인터페이스가 백엔드 서비스에 사용자 프로필 정보를 검색하기 위해 요청을 보낼 수 있습니다. 백엔드 서비스는 요청을 처리하고 사용자 프로필 데이터가 포함된 응답을 보냅니다.

구현

요청-응답 패턴은 RabbitMQ와 같이 요청-응답 시맨틱을 지원하는 메시지 브로커를 사용하여 구현할 수 있습니다. 요청 메시지에는 일반적으로 상관관계 ID(correlation ID)가 포함되며, 이는 응답 메시지를 원래 요청과 일치시키는 데 사용됩니다.

장점

• 단순함: 다른 메시지 패턴에 비해 구현이 비교적 간단합니다.
• 동기식과 유사: 비동기 메시징 인프라를 통해 동기식과 유사한 상호작용을 제공합니다.

단점

• 강한 결합: 순수 비동기 패턴에 비해 서비스가 더 긴밀하게 결합됩니다.
• 블로킹(Blocking): 요청하는 서비스는 응답을 기다리는 동안 블로킹됩니다.

5. 사가(Saga)

사가는 여러 서비스에 걸친 장기 실행 트랜잭션을 관리하기 위한 패턴입니다. 분산 시스템에서 단일 트랜잭션은 여러 데이터베이스나 서비스에 대한 업데이트를 포함할 수 있습니다. 사가는 장애 발생 시에도 이러한 업데이트가 일관된 방식으로 수행되도록 보장합니다.

예제

전자상거래 주문 처리 시나리오를 생각해 봅시다. 사가에는 다음 단계가 포함될 수 있습니다: 1. 주문 서비스에서 주문 생성. 2. 재고 서비스에서 재고 예약. 3. 결제 서비스에서 결제 처리. 4. 배송 서비스에서 주문 배송.

이 단계 중 하나라도 실패하면, 사가는 이전 단계를 보상(compensate)하여 시스템이 일관된 상태를 유지하도록 해야 합니다. 예를 들어, 결제가 실패하면 사가는 주문을 취소하고 예약된 재고를 해제해야 합니다.

구현

사가를 구현하는 데는 두 가지 주요 접근 방식이 있습니다: 1. 코레오그래피 기반 사가(Choreography-based saga): 사가에 관련된 각 서비스는 사가의 다음 단계를 트리거하는 이벤트를 발행할 책임이 있습니다. 중앙 오케스트레이터가 없습니다. 2. 오케스트레이션 기반 사가(Orchestration-based saga): 중앙 오케스트레이터 서비스가 사가를 관리하고 관련된 단계를 조정합니다. 오케스트레이터는 참여하는 서비스에 커맨드를 보내고 각 단계의 성공 또는 실패를 나타내는 이벤트를 수신합니다.

장점

• 일관성: 여러 서비스에 걸쳐 데이터 일관성을 보장합니다.
• 내결함성: 장애를 정상적으로 처리하고 시스템이 일관된 상태로 복구되도록 보장합니다.

단점

• 복잡성: 특히 장기 실행 트랜잭션의 경우 사가를 구현하는 것이 복잡할 수 있습니다.
• 보상 로직: 실패한 단계의 효과를 되돌리기 위한 보상 로직을 구현해야 합니다.

올바른 메시지 패턴 선택하기

메시지 패턴의 선택은 애플리케이션의 특정 요구사항에 따라 달라집니다. 결정을 내릴 때 다음 요소를 고려하십시오:

• 일관성 요구사항: 강한 일관성이 필요합니까, 아니면 최종 일관성으로 충분합니까?
• 지연 시간 요구사항: 서비스가 이벤트에 얼마나 빨리 응답해야 합니까?
• 복잡성: 패턴을 구현하고 유지 관리하는 것이 얼마나 복잡합니까?
• 확장성: 패턴이 대량의 이벤트를 처리하기 위해 얼마나 잘 확장됩니까?
• 내결함성: 패턴이 장애를 얼마나 잘 처리합니까?

각 메시지 패턴의 주요 특징을 요약한 표는 다음과 같습니다:

패턴	설명	일관성	복잡성	사용 사례
Pub-Sub	발행자는 토픽에 메시지를 보내고, 구독자는 토픽에서 메시지를 받습니다.	최종적	중간	알림, 이벤트 배포, 서비스 디커플링.
이벤트 소싱	애플리케이션 상태에 대한 모든 변경 사항을 일련의 이벤트로 저장합니다.	강함	높음	감사, 디버깅, 시간적 쿼리, 상태 재구축.
CQRS	읽기 및 쓰기 작업을 별개의 모델로 분리합니다.	최종적 (읽기 모델의 경우)	높음	읽기 및 쓰기 성능 최적화, 읽기 및 쓰기 작업 독립적 확장.
요청-응답	서비스가 요청을 보내고 응답을 기다립니다.	즉각적	단순	비동기 메시징을 통한 동기식과 유사한 상호작용.
사가	여러 서비스에 걸친 장기 실행 트랜잭션을 관리합니다.	최종적	높음	분산 트랜잭션, 여러 서비스에 걸친 데이터 일관성 보장.

EDA 메시지 패턴 구현을 위한 모범 사례

EDA 메시지 패턴을 구현할 때 고려해야 할 몇 가지 모범 사례는 다음과 같습니다:

• 올바른 메시지 브로커 선택: 애플리케이션의 요구사항을 충족하는 메시지 브로커를 선택하십시오. 확장성, 신뢰성, 기능 세트와 같은 요소를 고려하십시오. 인기 있는 옵션으로는 Apache Kafka, RabbitMQ, 클라우드 기반 메시징 서비스가 있습니다.
• 명확한 이벤트 스키마 정의: 서비스가 이벤트를 올바르게 이해하고 처리할 수 있도록 명확하고 잘 정의된 이벤트 스키마를 정의하십시오. 스키마 레지스트리를 사용하여 이벤트 스키마를 관리하고 검증하십시오.
• 멱등성 소비자 구현: 소비자가 멱등성(idempotent)을 갖도록 하십시오. 즉, 동일한 이벤트를 여러 번 처리해도 의도하지 않은 부작용이 발생하지 않도록 해야 합니다. 이는 장애를 처리하고 이벤트가 안정적으로 처리되도록 하는 데 중요합니다.
• 시스템 모니터링: 문제를 감지하고 진단하기 위해 시스템을 모니터링하십시오. 이벤트 지연 시간, 메시지 처리량, 오류율과 같은 주요 메트릭을 추적하십시오.
• 분산 추적 사용: 분산 추적을 사용하여 시스템을 통해 흐르는 이벤트를 추적하십시오. 이는 성능 병목 현상을 식별하고 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 보안 고려: 무단 액세스로부터 보호하기 위해 이벤트 버스와 메시지 큐를 보호하십시오. 인증 및 권한 부여를 사용하여 이벤트를 발행하고 구독할 수 있는 사용자를 제어하십시오.
• 오류를 정상적으로 처리: 장애를 처리하고 이벤트가 안정적으로 처리되도록 오류 처리 메커니즘을 구현하십시오. 처리할 수 없는 이벤트를 저장하기 위해 데드-레터 큐(dead-letter queue)를 사용하십시오.

실제 사례

EDA 및 관련 메시지 패턴은 광범위한 산업 및 애플리케이션에서 사용됩니다. 다음은 몇 가지 예입니다:

• 전자상거래: 주문 처리, 재고 관리, 배송 알림.
• 금융 서비스: 사기 탐지, 거래 처리, 위험 관리.
• 의료: 환자 모니터링, 약속 예약, 의료 기록 관리.
• IoT: 센서 데이터 처리, 장치 관리, 원격 제어.
• 소셜 미디어: 피드 업데이트, 알림, 사용자 활동 추적.

예를 들어, 글로벌 음식 배달 서비스는 EDA를 사용하여 주문을 관리할 수 있습니다. 고객이 주문을 하면 `OrderCreated` 이벤트가 발행됩니다. 레스토랑 서비스는 이 이벤트를 구독하여 음식을 준비합니다. 배달 서비스는 이 이벤트를 구독하여 배달 기사를 배정합니다. 결제 서비스는 이 이벤트를 구독하여 결제를 처리합니다. 각 서비스는 독립적이고 비동기적으로 작동하여 시스템이 많은 수의 주문을 효율적으로 처리할 수 있도록 합니다.

결론

이벤트 기반 아키텍처는 확장 가능하고, 복원력 있으며, 분리된 시스템을 구축하기 위한 강력한 패러다임입니다. 메시지 패턴을 이해하고 효과적으로 활용함으로써 개발자는 변화하는 비즈니스 요구사항에 적응할 수 있는 견고하고 유연한 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 이 가이드는 EDA에서 사용되는 일반적인 메시지 패턴에 대한 개요와 실용적인 예제 및 모범 사례를 제공했습니다. 특정 요구에 맞는 올바른 패턴을 선택하는 것은 성공적인 이벤트 기반 시스템을 구축하는 데 매우 중요합니다. 결정을 내릴 때 일관성, 지연 시간, 복잡성, 확장성 및 내결함성을 고려하는 것을 잊지 마십시오. 비동기 통신의 힘을 받아들여 애플리케이션의 잠재력을 최대한 발휘하십시오.