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MSA란? ③ 아키텍처 선택과 적용 사례

2025.03.26

 

MSA vs Monolithic: 아키텍처 비교 및 선택 가이드

 

소프트웨어 아키텍처를 설계할 때 가장 중요한 결정 중 하나는 모놀리식(Monolithic) 아키텍처와 마이크로서비스 아키텍처(MSA, Microservices Architecture) 중 어떤 방식을 선택할지입니다. 두 아키텍처는 각각의 장단점을 가지고 있으며, 프로젝트의 요구사항과 비즈니스 목표에 따라 적절한 선택이 필요합니다. 모놀리식 아키텍처와 MSA를 배포, 확장성, 장애 영향, 기술 스택, 운영 복잡도 측면에서 비교하고, 어떤 상황에서 어떤 아키텍처가 더 적합한지 알아보겠습니다.

 

 

1) 배포

  •  
    • Monolithic
    • 전체 애플리케이션을 하나의 단위로 배포합니다. 작은 변경사항이 있어도 전체 애플리케이션을 다시 빌드하고 배포해야 하므로 배포 주기가 길어질 수 있습니다.
    •  
    • MSA
    • 개별 서비스 단위로 배포가 가능합니다. 특정 서비스만 업데이트하거나 배포할 수 있어 배포가 빠르고 유연합니다. 이는 애자일 개발 방식과 잘 어울립니다.
  •  

➩ 결론: MSA는 빠른 배포와 지속적인 업데이트가 필요한 프로젝트에 적합합니다.

 

2) 확장성

  •  
  • Monolithic
  • 전체 애플리케이션을 확장해야 합니다. 특정 기능에 트래픽이 집중되더라도 전체 시스템을 확장해야 하므로 비효율적일 수 있습니다.
  •  
  • MSA
  • 개별 서비스별로 확장이 가능합니다. 트래�이 집중되는 서비스만 선택적으로 확장할 수 있어 리소스를 효율적으로 사용할 수 있습니다.
  •  

➩ 결론: MSA는 트래픽이 불균형적으로 분포되거나 확장성이 중요한 프로젝트에 적합합니다.

 

3) 장애 영향

  •  
  • Monolithic
  • 한 부분의 장애가 전체 시스템에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 데이터베이스 연결 문제가 발생하면 전체 애플리케이션이 중단될 수 있습니다.
  •  
  • MSA
  • 일부 서비스에 장애가 발생하더라도 다른 서비스들은 정상적으로 동작할 수 있습니다. 장애가 특정 서비스로 격리되므로 전체 시스템의 가용성이 높아집니다.

 

➩  결론: MSA는 장애 격리가 중요하고 시스템의 안정성을 높여야 하는 프로젝트에 적합합니다.

 

4) 기술 스택

  •  
  • Monolithic
  • 단일 기술 스택을 사용합니다. 예를 들어, Java와 Spring Boot로 전체 애플리케이션을 개발합니다. 이는 기술 스택의 일관성을 유지할 수 있지만, 특정 기능에 적합한 기술을 선택할 수 있는 유연성이 부족합니다.
  •  
  • MSA
  • 각 서비스마다 서로 다른 기술 스택을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 하나의 서비스는 Python과 Django를 사용하고, 다른 서비스는 Node.js를 사용할 수 있습니다. 이를 통해 각 서비스의 요구사항에 가장 적합한 기술을 선택할 수 있습니다.

 

➩ 결론: MSA는 다양한 기술 스택을 활용해야 하거나 폴리글랏(Polyglot) 환경이 필요한 프로젝트에 적합합니다.

 

 

5) 운영 복잡도

  •  
  • Monolithic
  • 비교적 단순한 운영 구조를 가지고 있습니다. 전체 애플리케이션을 하나의 단위로 관리하기 때문에 배포, 모니터링, 확장 등이 간단합니다.
  •  
  • MSA
  • 높은 운영 복잡성을 가지고 있습니다. 여러 서비스가 분산되어 있기 때문에 배포, 모니터링, 장애 복구 등이 복잡해질 수 있습니다. Kubernetes, Service Mesh(Istio), 모니터링 도구(Prometheus, Grafana) 등을 활용하여 운영 복잡성을 관리해야 합니다.

 

➩  결론

모놀리식 아키텍처는 운영이 간단한 소규모 프로젝트에 적합하며, MSA는 대규모 분산 시스템에서 운영 복잡성을 관리할 수 있는 리소스와 전문성이 있는 팀에 적합합니다.

 


 

MSA 적용 사례

 

마이크로서비스 아키텍처(MSA, Microservices Architecture)는 현대 소프트웨어 개발에서 빠르게 확산되고 있으며, 특히 대규모 시스템을 운영하는 글로벌 기업들에게 필수적인 아키텍처로 자리 잡고 있습니다. Netflix, Amazon, Uber와 같은 기업들은 MSA를 도입하여 시스템의 확장성, 유연성, 안정성을 극대화하고 있습니다. 이러한 기업들의 MSA 적용 사례를 살펴보고, MSA가 어떻게 비즈니스 성공을 이끌어내는지 알아보겠습니다.

 

1. Netflix: 글로벌 스트리밍 서비스의 핵심

Netflix는 전 세계 수억 명의 사용자에게 실시간으로 콘텐츠를 제공하는 글로벌 스트리밍 서비스입니다. Netflix는 초기에는 모놀리식 아키텍처를 사용했지만, 빠른 성장과 함께 발생한 기술적 한계를 극복하기 위해 MSA로 전환했습니다.

 

★ MSA 적용 방식

  • 각 기능(예: 사용자 프로필 관리, 콘텐츠 추천, 결제 시스템 등)을 독립적인 마이크로서비스로 분리했습니다. AWS 클라우드 환경을 활용하여 서비스를 배포하고, 필요에 따라 개별 서비스를 확장했습니다. 장애 격리 및 시스템 안정성을 위해 Circuit Breaker 패턴을 도입했습니다.
  •  

★ 성과

  • 서비스의 확장성과 유연성이 크게 향상되었습니다. 장애 발생 시 특정 서비스만 영향을 받고, 전체 시스템이 중단되는 것을 방지할 수 있었습니다. 새로운 기능을 빠르게 개발하고 배포할 수 있어 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있었습니다.
     


 

2. Amazon: 주문 처리 및 추천 시스템의 혁신

Amazon은 전 세계 최대의 전자상거래 플랫폼으로, MSA를 통해 복잡한 비즈니스 로직을 효율적으로 관리하고 있습니다. 특히, 주문 처리 및 추천 시스템은 MSA의 대표적인 적용 사례입니다.

 

 

★ MSA 적용 방식

  • 주문 처리, 결제, 배송, 추천 시스템 등을 독립적인 마이크로서비스로 분리했습니다. 각 서비스는 서로 다른 기술 스택을 사용할 수 있도록 설계되었습니다. 예를 들어, 추천 시스템은 머신러닝 알고리즘을 활용하는 반면, 결제 시스템은 높은 보안성을 요구하는 기술 스택을 사용합니다. 서비스 간 통신을 위해 REST API와 메시지 큐를 활용했습니다.
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★ 성과

  • 시스템의 확장성이 크게 향상되어, 급증하는 트래픽에 유연하게 대응할 수 있었습니다. 각 서비스의 독립적인 운영으로 인해 개발 및 배포 속도가 빨라졌습니다. 고객 맞춤형 추천 시스템을 통해 매출을 크게 증가시킬 수 있었습니다.
     


 

3. Uber: 승객-기사 매칭 및 결제 시스템의 효율성 극대화

Uber는 전 세계적으로 운영되는 차량 공유 서비스로, 복잡한 실시간 매칭 및 결제 시스템을 MSA를 통해 효율적으로 운영하고 있습니다.

 

 

★ MSA 적용 방식

  • 승객-기사 매칭, 요금 계산, 결제 시스템 등을 독립적인 마이크로서비스로 분리했습니다. 실시간 데이터 처리를 위해 Kafka와 같은 메시지 브로커를 활용했습니다. Kubernetes를 사용하여 컨테이너화된 서비스를 배포 및 관리했습니다.
  •  

★ 성과

  • 실시간 매칭 및 결제 시스템의 성능과 안정성이 크게 향상되었습니다. 서비스의 확장성이 높아져, 급증하는 사용자 수요에 유연하게 대응할 수 있었습니다. 장애 발생 시 특정 서비스만 영향을 받고, 전체 시스템이 중단되는 것을 방지할 수 있었습니다.
     

 


 

MSA는 확장성과 유연성을 제공하는 강력한 아키텍처지만, 복잡성이 증가하는 단점이 있습니다. Kubernetes, Service Mesh, CI/CD 등 최신 DevOps 기술과 함께 운영하면 효과적인 구축이 가능합니다.

 

MSA 기반의 PaaS 플랫폼 구축에 관심이 있으시면 언제든지 메타넷티플랫폼에 문의해주시기 바랍니다.