마이크로서비스 통신: 확장 가능한 아키텍처를 위한 이벤트 스트리밍 마스터하기

현대 소프트웨어 개발의 세계에서 마이크로서비스 아키텍처는 복잡하고 확장 가능한 애플리케이션을 구축하기 위한 선도적인 접근 방식으로 부상했습니다. 이 아키텍처 스타일은 모놀리식 애플리케이션을 서로 통신하는 더 작고 독립적인 서비스의 모음으로 분해하는 것을 포함합니다. 이러한 서비스 간의 효과적인 통신은 마이크로서비스 기반 시스템의 전반적인 성공에 매우 중요합니다. 마이크로서비스 통신에 대한 강력한 접근 방식 중 하나는 이벤트 스트리밍이며, 이는 서비스 간의 비동기적이고 느슨하게 결합된 상호 작용을 가능하게 합니다.

마이크로서비스 아키텍처 이해하기

이벤트 스트리밍에 대해 자세히 알아보기 전에 마이크로서비스 아키텍처의 핵심 원칙을 간략하게 요약해 보겠습니다:

• 분산화: 각 마이크로서비스는 독립적으로 운영되며 자체 데이터베이스와 기술 스택을 가집니다.
• 자율성: 서비스는 독립적으로 개발, 배포 및 확장될 수 있습니다.
• 오류 격리: 한 서비스의 장애가 다른 서비스에 반드시 영향을 미치지는 않습니다.
• 기술 다양성: 팀은 각 서비스에 가장 적합한 기술을 선택할 수 있습니다.
• 확장성: 개별 서비스는 특정 요구에 따라 확장될 수 있습니다.

이러한 이점을 얻으려면 서비스 간의 통신을 신중하게 설계해야 합니다. 동기식 통신(예: REST API)은 강한 결합을 유발하고 전체 시스템의 복원력을 감소시킬 수 있습니다. 비동기식 통신, 특히 이벤트 스트리밍을 통한 통신은 더 유연하고 확장 가능한 대안을 제공합니다.

이벤트 스트리밍이란?

이벤트 스트리밍은 이벤트 소스(예: 마이크로서비스, 데이터베이스, IoT 장치)에서 실시간으로 데이터를 캡처하여 이벤트 소비자(다른 마이크로서비스, 애플리케이션, 데이터 웨어하우스)에게 연속적인 이벤트 스트림 형태로 전파하는 기술입니다. 이벤트란 주문 접수, 사용자 프로필 업데이트, 센서 판독값이 임계값 초과 등과 같은 상태의 중요한 변경을 의미합니다. 이벤트 스트리밍 플랫폼은 중앙 신경 시스템 역할을 하여 시스템 전체에서 이러한 이벤트의 교환을 촉진합니다.

이벤트 스트리밍의 주요 특징은 다음과 같습니다:

• 비동기 통신: 생산자와 소비자가 분리되어 있어 동시에 온라인 상태일 필요가 없습니다.
• 실시간 데이터: 이벤트는 발생 시 처리되므로 거의 실시간에 가까운 통찰력과 조치가 가능합니다.
• 확장성: 이벤트 스트리밍 플랫폼은 대용량 데이터와 다수의 동시 생산자 및 소비자를 처리하도록 설계되었습니다.
• 장애 허용성: 이벤트는 일반적으로 영구 저장 및 복제되어 장애 발생 시 데이터가 손실되지 않도록 보장합니다.
• 느슨한 결합(Decoupling): 생산자와 소비자는 서로의 구현 세부 정보를 알 필요가 없습니다.

마이크로서비스에서 이벤트 스트리밍의 이점

이벤트 스트리밍은 마이크로서비스 아키텍처에 여러 가지 중요한 이점을 제공합니다:

• 향상된 확장성: 비동기 통신을 통해 서비스가 다른 서비스에 의해 차단되지 않고 독립적으로 확장할 수 있습니다.
• 향상된 복원력: 느슨한 결합은 장애의 영향을 줄입니다. 한 서비스가 다운되더라도 다른 서비스는 계속 작동할 수 있으며, 장애가 발생한 서비스가 복구되면 이벤트를 처리할 수 있습니다.
• 민첩성 증가: 팀이 독립적으로 서비스를 개발하고 배포할 수 있어 개발 프로세스 속도를 높일 수 있습니다.
• 실시간 통찰력: 이벤트 스트림은 실시간 분석 및 의사 결정에 사용할 수 있는 지속적인 데이터 흐름을 제공합니다. 예를 들어, 소매 회사는 이벤트 스트리밍을 사용하여 고객 행동을 실시간으로 추적하고 그에 따라 맞춤형 제안을 할 수 있습니다.
• 단순화된 통합: 이벤트 스트리밍은 새로운 서비스와 데이터 소스의 통합을 단순화합니다.
• 감사 추적: 이벤트 스트림은 시스템의 모든 상태 변경에 대한 완전한 감사 추적을 제공합니다.

일반적인 이벤트 스트리밍 패턴

몇 가지 일반적인 패턴은 이벤트 스트리밍을 활용하여 마이크로서비스 아키텍처의 특정 과제를 해결합니다:

1. 이벤트 기반 아키텍처(EDA)

EDA는 서비스가 이벤트를 통해 통신하는 아키텍처 스타일입니다. 서비스는 상태가 변경될 때 이벤트를 게시하고, 다른 서비스는 해당 이벤트에 구독하여 그에 따라 반응합니다. 이는 느슨한 결합을 촉진하고 서비스가 직접적인 종속성 없이 다른 서비스의 변경에 반응할 수 있도록 합니다.

예시: 전자상거래 애플리케이션은 EDA를 사용하여 주문 처리를 처리할 수 있습니다. 고객이 주문을 하면 "주문 서비스"는 "OrderCreated" 이벤트를 게시합니다. "결제 서비스"는 이 이벤트를 구독하여 결제를 처리합니다. "재고 서비스"도 이벤트를 구독하고 재고 수준을 업데이트합니다. 마지막으로 "배송 서비스"가 구독하여 배송을 시작합니다.

2. 명령 조회 책임 분리(CQRS)

CQRS는 읽기 및 쓰기 작업을 별개의 모델로 분리합니다. 쓰기 작업(명령)은 한 서비스 집합에서 처리하고, 읽기 작업(조회)은 다른 서비스 집합에서 처리합니다. 이러한 분리는 특히 복잡한 데이터 모델과 높은 읽기/쓰기 비율을 가진 애플리케이션의 성능과 확장성을 향상시킬 수 있습니다. 이벤트 스트리밍은 종종 읽기 및 쓰기 모델을 동기화하는 데 사용됩니다.

예시: 소셜 미디어 애플리케이션에서 새 게시물을 작성하는 것은 쓰기 모델을 업데이트하는 명령입니다. 사용자의 타임라인에 게시물을 표시하는 것은 읽기 모델에서 읽는 조회입니다. 이벤트 스트리밍은 쓰기 모델의 변경 사항(예: "PostCreated" 이벤트)을 읽기 모델로 전파하는 데 사용될 수 있으며, 이는 효율적인 조회를 위해 최적화될 수 있습니다.

3. 이벤트 소싱

이벤트 소싱은 애플리케이션의 상태를 일련의 이벤트로 영구 저장합니다. 엔티티의 현재 상태를 직접 저장하는 대신, 애플리케이션은 해당 상태에 이르게 한 모든 이벤트를 저장합니다. 현재 상태는 이벤트를 다시 재생하여 재구성할 수 있습니다. 이는 완전한 감사 추적을 제공하고 시간 여행 디버깅 및 복잡한 이벤트 처리를 가능하게 합니다.

예시: 은행 계좌는 이벤트 소싱을 사용하여 모델링할 수 있습니다. 현재 잔액을 직접 저장하는 대신, 시스템은 "입금", "출금", "송금"과 같은 이벤트를 저장합니다. 현재 잔액은 해당 계좌와 관련된 모든 이벤트를 다시 재생하여 계산할 수 있습니다. 이벤트 소싱은 감사 로깅 및 사기 탐지에도 사용될 수 있습니다.

4. 변경 데이터 캡처(CDC)

CDC는 데이터베이스의 데이터 변경 사항을 캡처하여 다른 시스템에 실시간으로 전파하는 기술입니다. 이는 종종 데이터베이스, 데이터 웨어하우스 및 마이크로서비스 간에 데이터를 동기화하는 데 사용됩니다. 이벤트 스트리밍은 변경 사항을 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 방식으로 스트리밍하는 방법을 제공하므로 CDC에 자연스럽게 적합합니다.

예시: 소매 회사는 CDC를 사용하여 트랜잭션 데이터베이스의 고객 데이터를 분석을 위해 데이터 웨어하우스로 복제할 수 있습니다. 고객이 프로필 정보를 업데이트하면 변경 사항이 CDC에 의해 캡처되고 이벤트 스트리밍 플랫폼에 이벤트로 게시됩니다. 데이터 웨어하우스는 이 이벤트를 구독하고 고객 데이터의 복사본을 업데이트합니다.

이벤트 스트리밍 플랫폼 선택하기

여러 이벤트 스트리밍 플랫폼이 있으며 각각 고유한 장단점이 있습니다. 가장 인기 있는 옵션은 다음과 같습니다:

• Apache Kafka: 분산되고, 장애 허용성이 있으며, 확장성이 뛰어난 이벤트 스트리밍 플랫폼입니다. Kafka는 실시간 데이터 파이프라인 및 스트리밍 애플리케이션 구축에 널리 사용됩니다. 높은 처리량, 낮은 지연 시간 및 강력한 내구성을 제공합니다.
• RabbitMQ: AMQP 및 MQTT를 포함한 여러 메시징 프로토콜을 지원하는 메시지 브로커입니다. RabbitMQ는 유연성과 사용 용이성으로 잘 알려져 있습니다. 복잡한 라우팅 및 메시지 변환이 필요한 애플리케이션에 좋은 선택입니다.
• Apache Pulsar: Apache BookKeeper를 기반으로 구축된 분산 실시간 이벤트 스트리밍 플랫폼입니다. Pulsar는 강력한 일관성, 멀티테넌시 및 지역 복제를 제공합니다.
• Amazon Kinesis: Amazon Web Services(AWS)에서 제공하는 완전 관리형의 확장 가능하고 내구성 있는 실시간 데이터 스트리밍 서비스입니다. Kinesis는 사용하기 쉽고 다른 AWS 서비스와 잘 통합됩니다.
• Google Cloud Pub/Sub: Google Cloud Platform(GCP)에서 제공하는 완전 관리형의 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 메시징 서비스입니다. Pub/Sub은 비동기 및 이벤트 기반 애플리케이션 구축을 위해 설계되었습니다.

이벤트 스트리밍 플랫폼을 선택할 때 다음 요소를 고려하십시오:

• 확장성: 플랫폼이 예상되는 데이터 양과 동시 사용자 수를 처리할 수 있습니까?
• 신뢰성: 플랫폼이 데이터 내구성 및 장애 허용성에 대한 강력한 보장을 제공합니까?
• 성능: 플랫폼이 낮은 지연 시간과 높은 처리량을 제공합니까?
• 사용 용이성: 플랫폼이 설정, 구성 및 관리가 쉽습니까?
• 통합: 플랫폼이 기존 인프라 및 도구와 잘 통합됩니까?
• 비용: 인프라, 라이선스 및 지원을 포함한 총 소유 비용은 얼마입니까?

이벤트 스트리밍 구현: 모범 사례

마이크로서비스 아키텍처에서 이벤트 스트리밍을 효과적으로 구현하려면 다음 모범 사례를 고려하십시오:

• 명확한 이벤트 계약 정의: 각 이벤트의 구조와 의미를 지정하는 명확하고 잘 정의된 이벤트 스키마를 설정하십시오. 스키마 레지스트리(예: Apache Avro, Protocol Buffers)를 사용하여 이벤트 스키마를 관리하고 유효성을 검사하십시오.
• 멱등성 보장: 서비스를 멱등성 있게 설계하십시오. 즉, 동일한 이벤트를 여러 번 처리해도 한 번 처리한 것과 동일한 효과를 갖도록 하는 것입니다. 이는 장애를 처리하고 데이터 일관성을 보장하는 데 중요합니다.
• 데드 레터 큐 구현: 성공적으로 처리할 수 없는 이벤트를 처리하기 위해 데드 레터 큐(DLQ)를 구성하십시오. DLQ를 사용하면 실패한 이벤트를 검사하고 재시도할 수 있습니다.
• 모니터링 및 알림: 이벤트 스트리밍 플랫폼의 성능을 모니터링하고 이상 및 오류에 대한 알림을 설정하십시오. 이를 통해 문제를 신속하게 식별하고 해결하는 데 도움이 됩니다.
• 관찰 가능성 도구 사용: 관찰 가능성 도구(예: 추적, 메트릭, 로깅)를 활용하여 이벤트 기반 시스템의 동작에 대한 통찰력을 얻으십시오. 이를 통해 이벤트 흐름을 이해하고 병목 현상을 식별하는 데 도움이 됩니다.
• 최종 일관성 고려: 이벤트 기반 시스템은 일반적으로 최종적으로 일관성이 있다는 점을 이해하십시오. 즉, 데이터가 모든 서비스에서 즉시 일관되지 않을 수 있습니다. 애플리케이션이 최종 일관성을 정상적으로 처리하도록 설계하십시오.
• 이벤트 스트림 보안: 무단 액세스로부터 이벤트 스트림을 보호하기 위한 보안 조치를 구현하십시오. 여기에는 인증, 권한 부여 및 암호화가 포함됩니다.
• 작게 시작하고 반복하기: 작은 파일럿 프로젝트로 시작하여 이벤트 스트리밍에 대한 경험을 쌓고 시스템의 다른 부분으로 점진적으로 사용을 확장하십시오.

실제 이벤트 스트리밍 적용 사례

다음은 다양한 산업에서 이벤트 스트리밍이 어떻게 사용되는지에 대한 몇 가지 실제 사례입니다:

• 전자상거래: 고객 행동 추적, 주문 처리, 재고 관리 및 개인화된 추천. 예를 들어, 아마존은 실시간 데이터 처리 요구에 Kafka를 광범위하게 사용합니다.
• 금융 서비스: 사기 탐지, 거래 처리 및 위험 관리. 넷플릭스와 같은 회사는 실시간 데이터 처리 파이프라인에서 Kafka를 활용합니다.
• IoT: 센서 및 장치에서 데이터 수집 및 처리. 예를 들어, 스마트 팩토리는 Kafka를 사용하여 센서로부터 지속적인 데이터를 수신하고 이를 분석하여 생산을 최적화합니다.
• 게임: 플레이어 활동 추적, 실시간 업데이트 제공 및 게임 경험 개인화. 많은 온라인 게임이 실시간 분석을 위해 Kafka를 사용합니다.
• 의료: 환자 건강 모니터링, 의료 기록 관리 및 환자 치료 개선.
• 공급망 관리: 실시간으로 상품 추적, 물류 최적화 및 효율성 향상.

결론

이벤트 스트리밍은 확장 가능하고, 복원력 있으며, 민첩한 마이크로서비스 아키텍처를 구축하기 위한 강력한 기술입니다. 비동기 통신을 수용하고 서비스를 분리함으로써, 이벤트 스트리밍은 팀이 애플리케이션을 더 빠르게 개발 및 배포하고, 변화에 더 신속하게 대응하며, 귀중한 실시간 통찰력을 얻을 수 있도록 합니다. 이 가이드에서 논의된 패턴, 플랫폼 및 모범 사례를 신중하게 고려함으로써, 이벤트 스트리밍을 성공적으로 활용하여 마이크로서비스 아키텍처의 잠재력을 최대한 발휘하고 미래를 위한 견고하고 확장 가능한 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

마이크로서비스 채택이 계속 증가함에 따라 이벤트 스트리밍과 같은 효과적인 통신 메커니즘의 중요성은 더욱 커질 것입니다. 이벤트 스트리밍을 마스터하는 것은 현대적인 분산 시스템을 구축하는 개발자와 설계자에게 필수적인 기술이 되고 있습니다. 이 강력한 패러다임을 받아들이고 마이크로서비스의 진정한 잠재력을 발휘하십시오.