아키텍처 설계 시 고려해야 할 점

아키텍처 설계는 시스템의 전반적인 구조를 정의하는 중요한 과정이다.

잘 설계된 아키텍처는 시스템의 성능, 확장성, 유지보수성을 보장하고, 실패에 강한 시스템을 만들 수 있다.

오늘 포스팅에서는 아키텍처 설계 시에 고려해야 할 점에 몇 가지 알아보자.

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1. 요구사항 분석

아키텍처를 설계하기 전에 가장 먼저 해야 할 일은 비즈니스 요구사항과 비기능적 요구사항을 명확히 파악하는 것이다.

비즈니스 요구사항은 시스템이 어떤 기능을 제공해야 하는지에 대한 내용이다.

비기능적 요구사항은 성능, 보안, 확장성 같은 시스템 품질 속성을 포함한다.

• 기능적 요구사항: 시스템이 수행해야 할 구체적인 기능이다.
  예를 들어, 사용자 인증, 데이터 처리, 결제 시스템 등이 이에 해당한다.
• 비기능적 요구사항: 시스템의 성능, 가용성, 확장성, 보안, 유지보수성, 신뢰성 등을 포함한다.
  이 요구사항들이 아키텍처 설계의 방향을 결정한다. 예를 들어, 높은 트래픽을 처리해야 한다면 확장성에 중점을 둬야 한다.

2. 확장성(Scalability)

확장성은 시스템이 증가하는 사용자나 트래픽을 처리할 수 있는 능력을 의미한다.
시스템이 초기에 적은 사용자만을 대상으로 하더라도, 성장에 따라 점차 많은 트래픽을 감당할 수 있어야 하므로 확장성을 고려한 설계가 중요하다.

• 수평적 확장(Scaling Out): 새로운 서버를 추가하여 부하를 분산시키는 방법이다. 일반적으로 로드 밸런서를 통해 여러 서버에 요청을 분산해 부하를 줄일 수 있다.
• 수직적 확장(Scaling Up): 하나의 서버 성능을 높여 더 많은 처리를 하도록 하는 방법이다. 하지만 한계가 명확하므로, 대부분의 시스템은 수평적 확장을 염두에 두는 게 좋다.

3. 성능(Performance)

시스템의 성능은 사용자 경험에 직접적인 영향을 미치기 때문에 중요한 요소이다. 성능을 높이기 위해서는 몇 가지 설계 패턴과 기술을 고려해야 한다.

• 캐싱(Caching): 자주 사용되는 데이터를 미리 저장해두고, 매번 데이터베이스나 외부 서비스를 호출하지 않도록 하는 방식. 메모리 기반 캐시 시스템인 Redis나 Memcached가 자주 사용된다.
• 비동기 처리: 오래 걸리는 작업을 비동기적으로 처리해서 시스템의 응답 시간을 줄이는 방법.
  메시지 큐(Kafka, RabbitMQ) 같은 비동기 처리 도구를 활용할 수 있다.
• 데이터베이스 최적화: 인덱스 설정, 쿼리 최적화, 적절한 데이터베이스 구조 설계 등을 통해 성능을 최적화할 수 있다. 필요한 경우 "읽기/쓰기 분리(Read-Replica)"나 샤딩(Sharding) 기법도 적용할 수 있다.

4. 신뢰성(Reliability)

시스템은 장애나 오류가 발생해도 최대한 안정적으로 운영돼야 한다.

• 이중화(Redundancy): 서버, 네트워크, 데이터베이스 등의 구성 요소를 이중화해서 하나의 요소가 장애를 일으켜도 시스템이 계속 동작할 수 있도록 하는 방법이다.
• 페일오버(Failover): 주 서버나 시스템이 장애를 일으키면 자동으로 대기 서버로 전환되는 메커니즘이다. 이를 통해 서비스가 중단되지 않도록 할 수 있다.
• 트랜잭션 관리: 데이터베이스와 같은 중요한 리소스에서의 트랜잭션은 반드시 원자성을 보장해야 한다.
  ACID 원칙을 따르거나, 마이크로서비스 환경에서는 SAGA 패턴 같은 분산 트랜잭션 관리 기법을 사용할 수 있다.

5. 보안(Security)

보안은 시스템 설계에서 가장 중요한 요소 중 하나이다. 데이터를 보호하고, 시스템이 외부 공격에 노출되지 않도록 적절한 보안 대책을 마련해야 한다.

• 인증 및 권한 관리(Authentication & Authorization): 사용자나 시스템이 적절한 권한을 가진 경우에만 리소스에 접근할 수 있도록 설계해야 한다. OAuth, JWT 등을 이용해 안전하게 인증/권한 관리를 할 수 있다.
• 데이터 암호화: 중요한 데이터는 전송 중에도, 저장 중에도 암호화해야 한다. HTTPS/TLS를 통해 데이터 전송을 암호화하고, 데이터베이스에는 암호화된 형태로 저장해야 한다.
• 공격 방지: 시스템은 SQL 인젝션, 크로스 사이트 스크립팅(XSS), 분산 서비스 거부 공격(DDOS) 등과 같은 다양한 보안 위협에 노출될 수 있다. 이러한 공격을 막기 위한 방어 체계(예: 방화벽, 웹 애플리케이션 방화벽(WAF), 보안 로그 분석)를 구축해야 한다.

6. 가용성(Availability)

가용성은 시스템이 얼마나 오랜 시간 동안 중단 없이 사용할 수 있는지를 의미한다.

가용성을 높이려면 HA(High Availability) 설계를 고려해야 한다.

• 다중 데이터센터: 시스템을 여러 데이터센터에 배포해서, 한 곳에서 장애가 발생해도 다른 곳에서 서비스를 지속할 수 있도록 하는 방법이다.
• 무중단 배포(Zero Downtime Deployment): 새로운 버전으로 업데이트할 때 서비스 중단 없이 배포하는 방법이다. Blue-Green 배포나 Canary 배포 방식으로 무중단 배포를 구현할 수 있다.
• 자동 복구: 시스템이 장애를 감지하고 자동으로 복구하는 메커니즘을 갖추는 것도 중요하다.
  이를 통해 다운타임을 최소화할 수 있다.

7. 유지보수성(Maintainability)

시스템은 장기적으로 유지보수가 용이해야 한다. 유지보수성을 고려한 설계는 개발과 운영에서의 생산성을 높일 수 있다.

• 모듈화(Modularity): 시스템을 독립적인 모듈로 나누어, 각각의 모듈이 쉽게 수정 및 교체될 수 있도록 설계해야 한다. 이를 통해 각 기능을 독립적으로 관리하고 배포할 수 있다.
• 코드 표준 및 문서화: 코딩 규칙을 명확히 정의하고, 코드 리뷰 프로세스를 통해 이를 준수해야 한다.
  또한, 코드와 시스템 설계에 대한 충분한 문서화를 통해 새로운 개발자가 쉽게 이해하고 유지보수할 수 있도록 해야 한다.
• 자동화된 테스트: 자동화된 테스트를 통해 시스템의 각 기능이 의도대로 동작하는지 확인할 수 있다.
  특히 단위 테스트, 통합 테스트, E2E 테스트를 통해 버그가 발생하는 것을 방지할 수 있다.

8. 배포 및 운영(Deployment & Operations)

시스템 배포와 운영 방식도 중요한 고려 요소이다. 자동화와 모니터링이 핵심이다.

• CI/CD 파이프라인: 지속적인 통합 및 배포(CI/CD)를 통해 코드가 빠르고 안정적으로 배포될 수 있어야 한다.
  이를 위해 Jenkins, GitLab CI, CircleCI 같은 도구를 사용할 수 있다.
• 모니터링 및 로깅: 시스템의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 발생하는 문제를 파악하기 위한 로깅 시스템이 필요하다. Prometheus, Grafana, ELK Stack 등을 사용해 시스템의 성능과 장애를 모니터링할 수 있다.
• 알림 시스템: 문제가 발생했을 때 즉각적으로 알림을 받을 수 있는 체계가 필요하다.
  이를 통해 장애가 발생하더라도 신속하게 대응할 수 있다.

9. 기술 선택(Technology Stack)

마지막으로, 시스템에 맞는 기술 스택을 선택하는 것도 중요하다.
성능, 유지보수성, 확장성 등을 고려해 적합한 기술을 선택해야 한다.

• 프로그래밍 언어: 자바, 파이썬, 고언어 등 요구사항에 맞는 프로그래밍 언어를 선택한다.
• 데이터베이스: 관계형 데이터베이스(RDBMS)나 NoSQL 데이터베이스를 선택할 때는 저장할 데이터의 특성과 성능 요구사항을 고려해야 한다.
• 클라우드 vs 온프레미스: 시스템을 클라우드 환경에 배포할지, 온프레미스에서 운영할지를 결정해야 한다.
  클라우드는 확장성과 유연성을 제공하지만, 비용과 보안 문제도 고려해야 한다.