7/22/2022

PL/SQL에서 Java로 자동 변환 도구가 필요하지 않은 이유

오래된 어르신 시스템을 구조개선 준비 중이다. 예전에는 비즈니스 로직 대부분을 PL/SQL로 했는지, 자바단에는 비즈니스 로직이 거의 없는 상황이다. PL/SQL을 Java로 자동 변환을 해주는 Converting Tool이 있지 않을까? 하는 마음에 찾아서 테스트를 해보았다. (사람은 게으르다.)

솔루션 벤더사의 트릭에 속은 느낌이다. 대부분 업체들은 “PL/SQL Convert to Java” 문장으로 마케팅을 하고 있었다. 하지만, 지금 시점에 일반 Java만 사용하는 곳이 없기 때문에 일반 Java로 마이그레이션을 할 필요가 없는 것이었다. ORM으로의 마이그레이션 필요한 것이었다.

왜 PL/SQL을 마이그레이션 하려고 하는지 다시 한번 생각해봤다.

  • 비즈니스 로직이 복잡하기에 PL/SQL로는 유지 관리가 어렵다.
  • 시스템이 취약해진다. 한 곳에서 변경하면 다른 곳에 영향을 줄 수 있다.
  • 새로 투입된 개발자가 제 몫을 하려면 많은 시간이 필요하다. (지금 시장에서 PL/SQL 개발자가 많을까?)
  • 새로운 기능 개발 및 제공이 느릴 수 있다.
  • 확장에 자유롭지 못하다.
  • DB는 매우 비싼 리소스이다.

PL/SQL을 Java로 자동 변환을 해준다는 솔루션에는 아래의 진실이 숨겨져 있다.

  • Java Syntax를 따르지만 Framework를 사용하지 않는다.
  • Java는 객체 지향 언어인 반면에 PL/SQL은 절차적 언어이다. 변환 도구는 도메인을 효과적으로 유추하고 해당 비즈니스 논리 코드를 도메인 엔티티에 연결할 수 없다.
  • 생성된 코드는 아키텍처 패턴을 따르지 않는다.
  • 생성된 코드는 PL/SQL보다 100~1000배는 느리게 작동한다. PL/SQL은 DBMS 내부에서 동작을 했지만 Java 코드는 애플리케이션에서 실행되고 SQL 요청을 통해 DBMS와 통신을 하는 구조다. 루프일 경우에 성능차이가 많이 발생하기에 DB 스키마 리팩토링이 필요할 수 있다.

사람이 직접 마이그레이션을 해야 위의 문제가 해결될 것 같다. 일반 Java로 변환된 코드가 사람이 작업하기에 도움이 될 것이라 생각했지만, 매우 낮은 품질의 코드가 생성되기에 현실은 더 높은 비용을 수반할 것으로 판단된다.


결국, 사람이다!

6/22/2022

Monolith 잘라 내기

현실에서 마이크로 서비스 관련 설계를 진행하다 보면, 적합하지 않은 상황이 발생하곤 한다. 이런 상황에 대해서 언급하는 글(https://dzone.com/articles/chopping-the-monolith-the-demo)을 발견해서 내용을 작성한다. 저자는 전자 상거래 영역에서 몇 년간 일을 했다고 한다. 전자 상거래의 상당 부분이 가격 책정에 전념하고 있고 가격 책정 규칙은 매우 자주 변경된다고 한다.

  • 특정 제품의 재고가 너무 많음
  • 시즌 종료: 새 상품에 대한 물류 센터 공간을 확보해야 하기에, 가격을 낮춰서 판매한다.
  • 연구에 따르면 마진을 낮추면 제품 판매가 증가하여 전반적으로 더 많은 수익이 발생한다고 한다.
  • 마케팅 목적

저자는 관련해서 예제로 코드를 만들었다. 아래는 전자 상거래 예시 화면이다.


장바구니에 항목을 추가하고 내용을 확인할 수 있는 기능이다.


초기 상황

아래 시퀀스 다이어그램은 기존 방식을 설명한다.

CheckoutHandler에서 장바구니 담기와 가격 책정 기능을 모두 포함하고 있다.

가격 책정

가격 책정 기능을 분리해야 한다. 그 이유는 이 글 처음에 작성했다. 새로운 시퀀스 다이어그램은 아래와 같다.


새로운 시퀀스 다이어그램에서는 몇 가지 변경 사항이 포함된다.

  • 가격은 분리되어 제공된다.
  • CheckoutView는 더 이상 가격 정보를 반환하지 않는다.
  • 클라이언트는 결제와 가격 책정 사이의 흐름을 조정한다.

가격 책정 서비스 대체


가격 책정 기능을 분리하여 사용하기로 결정했다면, API Gateway Pattern을 적용하여 외부에 노출되는 API와 Backend 서비스의 접점을 분리시켜줘야 한다. Apache APISIX Gateway는 실시간으로 경로 구성이 가능하고 클라이언트에 노출된 URL을 변경하지 않고도 신규 추가된 가격 책정 서비스의 API와 매핑이 가능하다.

결론

저자는 본 글에서 마이크로 서비스를 사용하지 말아야 하는 이유에 중점을 두고 예제 코드를 작성했다고 언급하고 있다. 마이크로 서비스 대신 특정 부분을 전용 서비스로서의 기능으로 분리할 수 있다고 한다.

내가 생각하기에는 이런 작업들이 계속 반복된다면, 결국 아래의 방식으로 서비스가 쪼개질 것이라고 생각한다. 처음 시작은 Monolith에서 필요에 의해 기능을 분리하는 방식으로 진행했지만, 결국에는 Monolith가 마이크로 서비스로 점진적으로 마이그레이션 되는 방식이라 생각한다.

물론, 저자가 의도한 바는 New features 단계(아래의 첫번째 단계)라고 볼 수 있다.


이 글을 읽는 분들은 이 상황에 대해서 어떻게 생각하시는지요?

References:


5/30/2022

DB 형상 관리툴

프로젝트를 준비하고 있다. DB Schema가 중요한 부분이지만 형상 관리가 되어 있지 않다. 사람에 의해서 관리가 되고 있는 실정이다. 소스 코드는 형상 관리를 하고 있지만 DB Schema는 형상 관리를 하고 있지 않기에 관련해서 정보를 찾아보았다. 데이터베이스에 대해서도 지속적인 통합이 필요하다. 본 글에서는 오픈소스 DB 형상 관리 툴인 Liquibase와 Flyway에 대해서 비교하고 bytebase에 대해서 언급하고자 한다.

Liquibase와 Flyway의 유사점

Liquibase와 Flyway는 진화되는 데이터베이스 설계를 원칙으로 하기에 유사한 기능들이 많다.

  • 일부 오픈소스이며 데이터베이스 스키마 변경 사항을 관리, 추적 및 배포에 도움이 된다.
  • 데이터베이스 스키마 변경에 대한 버전을 관리한다.
  • Java를 기반으로 하며 Spring Boot 및 Vert.x와 같은 프레임워크에 대한 지원을 제공한다.
  • Maven 및 Gradle과 같은 빌드 도구와 통합을 지원한다.
  • 스크립트를 지원한다.
  • 다양한 데이터베이스를 지원한다.

Liquibase와 Flyway의 차이점

변경사항 정의

Flyway는 변경 사항에 대해서 정의하기 위해 SQL을 사용한다. 반면 Liquibase는 XML, YAML, JSON과 같은 SQL을 포함한 다양한 형식으로 정의할 수 있는 유연성을 제공한다. Liquibase를 사용하면 데이터베이스에 구애받지 않는 언어로 작업할 수 있으며 스키마 변경 사항을 다양한 데이터베이스 유형에 쉽게 적용할 수 있다.

Flyway는 변경 사항에 따라 버전이 증가하는 방식으로 구동된다. 이 부분은 병렬 개발에 대해 충돌을 일으킬 수 있다. Flyway의 경우에는 스크립트 파일 이름으로 마이그레이션 유형을 정의한다. e.g. V01__Add_New_Column.sql

변경사항 저장

두 툴 모두 배포된 변경 사항을 테이블에 저장한다. Flyway의 경우 flyway_schema_history라는 테이블에 히스토리를 저장한다. Liquibase의 경우 databasechangelog라는 테이블에 히스토리를 저장한다.

변경 실행 순서

Flyway에서는 변경 순서를 관리하는 것이 어렵다. 파일 이름의 버전 번호와 마이그레이션 유형에 따라 달라지기 때문이다. Liquibase는 master_changelog라는 별도의 파일을 사용하여 변경 사항이 정의된 순서대로 배포된다.

변경 사항 롤백

잘못된 변경 상황이 발생할 경우 롤백이 필요하다. Liquibase는 모든 것을 롤백하거나 특정 마이그레이션을 실행 취소하는 방법을 제공한다. 하지만 유료 버전에서만 가능하다. Flyway도 유료 버전에서만 가능하다.

변경 사항의 선택적 배포

선택적 배포의 경우에는 Liquibase가 유리하다. Flyway도 가능하지만 각 환경 및 데이터베이스에 대해서 다른 구성 파일을 설정해야 하는 단점이 있다. Liquibase는 레이블과 컨텍스트를 추가하여 특정 위치에 배포할 수 있다.

스냅샷 및 데이터베이스 비교

Liquibase는 사용자가 데이터베이스의 현재 상태를 스냅샷을 생성 할 수 있다. 이것을 사용하여 다른 데이터베이스와 비교가 가능하다. 이는 데이터베이스 복제 및 장애 조치 시나리오에 매우 유용하다. Flyway는 스냅샷 기능을 지원하지 않는다.

조건부 배포

Liquibase는 사전 조건이라는 추가 기능을 제공한다. 사전 조건을 통해 사용자는 데이터베이스의 현재 상태를 기반으로 변경 사항을 적용할 수 있다. Flyway는 이 기능을 지원하지 않는다.

Bytebase


Bytebase는 데이터베이스 스키마 변경 및 버전 관리 도구이다. 웹 콘솔과 백엔드로 구성되어 있다.

기능

  • SQL 검토
  • 버전 관리 (GitOps)
  • 데이터베이스 관리
  • SQL 편집기
  • SQL 어드바이저
  • 마이그레이션 이력
  • 백업 및 복원
  • 아카이빙
  • 이상 감지

지원 데이터베이스

Liquibase

Amazon Aurora(MySQL, PostgreSQL), Amazon RDS(MariaDB, MySQL, MSSql, Oracle, PostgreSQL), RedShift, Azure SQL(MSSql), Cassandra(Apache), Cassandra(DatastaxAstra), CockroachDB, Derby, EnterpriseDB, Firebird, Google Cloud Spanner, H2, Hibernate, Hive, HyperSQL(HSQL), DB2, Impala, Informix, MariaDB, Azure SQL, MSSql, MongoDB, MySQL, Oracle, Percona XtraDB, PostgreSQL, SAP Hana, SAP MaxDB, SkySQL, Snowflake, SQLite, Sybase Anywhere, Sybase Enterprise, Vertica, VoltDB

Flyway

Oracle, SQL Server(Amazon RDS, Azure SQL Database 포함), Azre Synapse, DB2, MySQL(Amazon RDS, Azure Database, Google Cloud SQL 포함), Aurora MySQL, MariaDB, Percona XtraDB Cluster, TestContainers, PostgreSQL(Amazon RDS, Azure Database, Google Cloud SQL, TimescaleDB, YugabyteDB), Aurora PostgreSQL, Redshift, CockroachDB, SAP HANA, Sybase ASE, Informix, H2, HSQLDB, Derby, Snowflake, SQLite, Firebird

Bytebase

MySQL, PostgreSQL, TiDB, ClickHouse, Snowflask를 지원하고 Oracle, SQL Server와 같은 상용 데이터베이스 지원 계획은 없음 (이 부분이 아쉬움)

결론

도구를 사용함에 있어서는 현재 상황에 대한 절충이 필요하다. 애플리케이션의 요구 사항에 따라 Liquibase 또는 Flyway를 선택해서 사용할지 상용툴을 이용할지 고민이다. 무엇보다 Schema를 관리하시는 분들이 선호하는 툴을 이용해야 할 것 같다.

References

  • https://nubenetes.com/liquibase/#evolutionary-database-design

3/20/2022

Monolith 분할 하기

 

모놀리스 분석

대부분 현재 시스템을 잘 설명해주는 문서는 존재하지 않는다. 존재한다고 해도 현행화가 되어 있지 않기에, 오해의 여지가 발생하기도 한다. 상황이 어떻든 최소한 아래의 정보는 수집해야 한다.

  • 애플리케이션의 기능 모듈 및 상호간의 관계
  • API 및 서비스 인터페이스
  • 모듈에 대한 설명이 있는 논리 다이어그램
  • 시스템 구성을 알 수 있는 물리 다이어그램

데이터

어떤 데이터를 다루는지 알 필요가 있다. 각 모듈별 어떤 데이터를 다루는지 추출을 해야 향후 마이크로서비스로 전환시 경계를 설정할 수 있다.

현황 파악

기능이 이미 외부에 존재하는 경우도 있다. 이 경우 외부 서비스를 재사용하도록 고려해야 한다.

사용자 파악

애플리케이션을 어떤 사용자가 사용하는지 파악해야 한다. 이 작업을 수행하면 사용하지 않는 기능을 추출할 수 있고 분할 방법, 분할하는 이유 및 효과등을 알 수 있다.

분할해야 하는 이유

모놀리스를 마이크로서비스로 분할해야 하는 이유에 대한 답을 찾기가 어려울 수 있다. 가능하면 두가지를 얻으려고 노력한다. 비즈니스/기술 지향 관점에서 이점을 가져가려고 노력해야 한다.

비즈니스 관점

비즈니스 지향 관점에서 분할하는 이유를 고려해야 한다.

  • 애플리케이션 출시 기간 단축
  • TCO 절감 → 트래픽 증가시 필요 부분만 확장
  • 손실 감소
  • 더 나은 사용자 경험 → 이 경우 UX를 반영한 UI가 개선되어야 한다.

현재 프로젝트는 위 4가지 개선 사항이 모두 포함되어 있다.

기술 관점

기술 지향 관점은 비즈니스 Guy들은 이해하기가 어렵지만, 중장기적 관점에서 원할한 MA를 위해서 필요한 작업들이다.

  • 더 이상 사용되지 않는 기술을 제거하고 현재 사용중인 기술로 마이그레이션 → Stored Procedure, EAI등
  • 복잡성 감소
  • 테스트 커버리지 증대 → 장애 감소

오랫동안 사용되었던 시스템을 구조개선해야하는 업무를 수행중이다.

모놀리스 시스템을 분할하기 위해서는 몇 가지 목표를 설정해야 한다. 분할 비용과 분할 되었을 때의 이점을 고려해야 하고, 이 보다 애플리케이션 및 데이터베이스 Scale-up이 더 유리한지 판단해야 한다.

애플리케이션의 특성으로 인해 모놀리스는 매우 지저분해 보일 수 있다. 대규모 시스템이며 상호간 튼튼하게 결합되어 있다.

  • 재사용성 고려
  • Side effect 최소화

마이크로 서비스로 전환?

마이크로 서비스의 이점

무작정 마이크로 서비스로 전환하려는 것은 아니다. 오래전 Gartner가 소개한 MSA에 대한 관점을 보면, 통합 DB를 사용하는 경우 Miniservices라는 표현을 했고, 현재 구조개선을 해야 할 시스템은 마이크로서비스보단 미니서비스가 적합해 보인다. 모든 것을 한걸음으로 해결하면 좋겠지만 현실은 녹녹치 않다.

이점요구사항
서비스 유연성: 모놀리스에 비해 상대적으로 작은 서비스는 유연하기에 기능을 수정하기 쉽다.출시 시간 단축, 개발 비용 절약, 복잡성 해소, 테스트 커버리즈 증대
서비스 재사용성: 서비스는 비즈니스 기능을 중심으로 구성되기에 재사용하기 쉬워야 한다.개발 비용 절약
표준화된 서비스 개발 및 기술에 구애받지 않는 구현: 다양한 기술이 포함된 Stack을 활용개발 비용 절약, 더 나은 리소스 계획, 재사용
서비스 확장: 추가, 제거, 업데이트 및 이벤트 대응등 확장하기 쉬워야 한다.TCO 절감, 더 나은 사용자 경험
복원력: 오케스트레이션을 통한 단일 서비스의 장애 격리더 나은 사용자 경험, 손실 감소

분할 준비

사전 준비하기

모놀리스를 분할하는 단계이다. 비즈니스 요구 사항, 애플리케이션 상태, CI/CD 프로세스를 고려하여 단계를 조정할 수 있다.

기준이 설정되면 모듈/서비스 목록은 비즈니스 기능을 중심으로 구성해야 한다.

리팩토링

분할해야 하는 애플리케이션이 좋은 형태를 가지고 있을 가능성은 거의 없다. 그 애플리케이션 개발되는 시점에는 최선의 선택이었겠지만, 시간이 흐르면 바라보는 관점이 달라지기 때문이다. 따라서 모놀리스에서 리팩토링이 수행될 수 있다.

우리는 각 유형별 Boiler plate를 만들었고, 개발 되는 모든 작업들은 Boiler plate 표준 기반으로 동작되도록 가이드했다. 기존 시스템도 Boiler plate기반으로 리팩토링을 진행했다. 리팩토링을 진행하면서 Controller, Service, DAO등과 같은 애플리케이션의 주요 계층을 이해하고 관찰했다.

서비스/기능 경계 및 API

비즈니스 모델을 모델링하는 대신 기존 애플리케이션에서 비즈니스 기능을 추출해야 한다. 비즈니스 기능을 기존 애플리케이션 서비스 및 도메인 모델에 매핑하여 경계를 식별하기만 하면 된다.

일반적인 모놀리스 시스템에서 컨트롤러는 API를 추출하는데 도움이 된다. 기존 시스템은 DTO 없이 모두 HashMap으로 Request/Response를 처리하고 있었고, DTO 작업을 통해 Request/Response에 대해 미리 파악할 수 있었다.

서비스 외관 작업

서비스 경계가 정의되면 비즈니스 기능을 한 애플리케이션이 처리하는 대신 상호 작용 방식으로 변경해야 한다. 모놀리스 애플리케이션에서 Facade를 만들고 Facade를 통해 작업해야 한다.


서비스를 추출하기 전에 느슨하게 결합된 모놀리스로 리팩토링 되어야 한다.

데이터

데이터베이스로 하나의 서비스를 추출하면 다른 서비스에 영향을 줄 수 있다. 서비스 데이터에 대한 접근은 데이터베이스가 아닌 API를 통해서만 이루어지도록 해야 한다. (통합DB를 사용하더라도, 가능하면 계정을 분리하고 각 서비스에서 제공하는 API를 통해 접근해야 한다.)

이 작업은 상당한 노력이 필요하다. 우리팀의 경우 예기치 않은 Join이 발생했을 경우를 제외하고는 이 정책을 유지하려고 노력중이다.

모놀리스 시스템의 새로운 기능 추가 중단

미니서비스로 분할하는 작업을 진행할 경우, 기존 운영중인 모놀리스 시스템과 병렬로 작업이 수행된다. 이 경우 모놀리스 시스템에 추가되는 기능은 법적인 문제, 버그등으로 제한할 필요가 있고, 신규 기능들은 새롭게 구현되는 미니서비스에서 충족시켜줄 필요가 있다.

사전 준비 마무리

위에서 언급한 단계는 모두 분할전에 수행되어야 한다. 애플리케이션은 세분화된 서비스, API 및 경계, 각 서비스간 데이터 격리의 정책을 기반으로 느슨하게 결합된 모놀리스로 제공되어야 한다.

분할 수행

분할할 서비스 우선 순위 지정

비즈니스 기능/도메인별로 기존 애플리케이션을 재구성/리팩토링/그룹화하려는 시도가 필요하다.

  • 가장 자주 변경되는 서비스: 배포에 대한 영향을 최소화
  • 외부 서비스로 대체될 수 있는 서비스: 굳이 개발할 필요가 없기에
  • 확장해야 할 서비스: 성능을 최적화
  • 서비스 복잡성: 자동화된 프로세스 구축

마이크로 서비스간 통신 방식 선택

대부분의 경우 REST 또는 gRPC를 선호한다. 이유는 상대적으로 단순하고, 팀내에 경험자가 많고, 다양한 도구의 지원이 가능하기 때문이다.

서비스 구현

통신 방식을 선택 후, 미니서비스를 구현한다. 기존에 리팩토링된 모놀리스의 코드를 참조한다.

미니서비스 사용으로 전환

구현이 완료되면 통합 테스트 후, 기존 모놀리스에서 미니서비스로 프로덕션 레벨에서 전환한다.


모놀리스 애플리케이션을 MSA(마이크로서비스)로 마이그레이션 하는 방법

이쪽 업종에서 일하는 분들이라면 Monolith으로 구현되어 있는 레거시 시스템을 마이크로서비스로 마이그레이션 하고자 하는 Needs가 있을 것이다.

비즈니스를 분석해서 새롭게 만드는 것이 가장 좋은 방법이겠지만, 레거시와 병행해서 개선을 해야 할 상황도 존재하기에 새롭게 만드는 것이 여의치 않은 경우도 많을 것이다.

나도 레거시 시스템을 분석하면서 어떻게 구조 개선을 할 것인지에 대한 고민이 있고, 새롭게 코드를 짜던 기존 코드를 마이그레이션을 하던 가장 유리한 방식을 채택할 계획이다.

위 관점에서 Dzone에 도움이 되는 이 있길래, 번역을 하였다.

모놀리스 아키텍처

모놀리스 애플리케이션은 복잡도가 큰 단일 애플리케이션이다. 또한 유지 관리가 어렵고 잦은 배포를 하기가 쉽지 않다. 한 곳에 장애가 발생하면 전체 시스템이 다운 될 수 있는 확률도 높다.

모놀리스 아키텍처의 특징은 아래와 같다.

  • 모든 유형의 브라우저, 모바일 앱등을 제공하는 큰 단일 애플리케이션이다.
  • 매우 복잡하고 거대한 구조와 파일을 지니고 있다.
  • 모놀리스 애플리케이션은 유지 보수가 어렵다. (코딩 표준, 버그 수정등의 측면)
  • 대규모 애플리케이션을 자주 배포할 수 없기 때문에 지속적인 개발이 어려울 수 있다.
  • 애플리케이션 확장이 어려울 수 있다.
  • Scale-out이 매우 어렵다.
  • 개발팀은 모놀리스 애플리케이션을 확장하는 것이 어렵다고 생각한다. 애플리케이션이 일정 크기를 넘어서면 단일팀으로는 유지 관리가 어렵기에 모듈 및 서비스를 현명하게 분할해야 하고 각 모듈간 간섭으로 인해 개발자가 폭넓게 이해를 해야 하기에 시간과 비용이 많이 소요된다. 이런 부분들이 생산성에도 영향을 미친다.
  • 기술의 병목 현상이 존재한다. 애플리케이션이 특정 기술에서 개발을 시작하면 구식이 되어도 최초 사용한 기술을 고수해야 한다.
  • 애플리케이션을 빌드하거나 배포하는데 많은 시간이 소요된다. 이에 개발자는 많은 시간을 할애해야 한다.
  • 애플리케이션을 시작시 많은 시간이 걸리기에 배포에 영향을 미치고, 이는 생산성에 영향을 준다.

위의 이미지는 단일 애플리케이션에 모든 기능이 포함된 일반적인 아키텍처를 의미한다.

마이크로 서비스란?

서비스에 집중하고 각 서비스가 독립적으로 되는 방식이다. 전체 시스템을 조각으로 나누어 서비스를 개발하는 방법이다. 간단히 말해서 유지 관리가 어려운 하나의 거대한 시스템을 독립적이고 유지 관리가 가능한 더 작은 서비스로 나누는 것이다.

마이크로 서비스의 주요 특징은 다음과 같다.

  • 각 서비스는 느슨하게 결합되어야 한다.
  • 각 서비스는 유지 보수가 용이하고 확장 가능해야 한다.
  • 각 서비스는 독립적으로 배포할 수 있어야 한다.
  • 각 서비스는 비즈니스 기능에 따라 경계를 명확히 해야 한다.
  • 각 서비스는 소규모 팀이 소유해야 한다.

아래 이미지를 보면 자체 데이터베이스가 있는 다양한 유형의 서비스가 있음을 식별 할 수 있다.


위 그림에서 각 서비스는 서로 간섭하지 않고 작동하는 여러 마이크로서비스로 나뉜다. 이것은 각 서비스가 다른 마이크로서비스와의 간섭을 최소화하면서 작동할 수 있는 하나의 작은 모듈이고 각 서비스가 책임을 가지며 개별적으로 배포할 수 있고 소규모 팀이 소유할 수 있는 마이크로 서비스 아키텍처의 모습이다.

레거시 애플리케이션을 마이크로서비스로 마이그레이션

모놀리스 애플리케이션을 마이크로서비스로 마이그레이션 하는 방법에는 두 가지가 존재한다.

  • 별도의 마이크로서비스에서 새로운 기능을 구현
  • 기존 모놀리스 코드 기반에서 새 마이크로서비스를 추출

단일 모놀리스 애플리케이션이 있는 경우 별도의 데이터베이스와 기능을 포함하는 마이크로서비스에서 새로운 기능을 개발해야 한다. 이 프로세스에서 모놀리스 애플리케이션의 데이터를 원하는 경우 모놀리스 애플리케이션 내부에 상대 API를 빌드하거나 제공할 수 있는 독립형 애플리케이션을 만들어야 한다.

이것을 모놀리스와 마이크로서비스 사이의 중재자가 될 Glue라고 한다. 이 후 개발자는 시간이 있을 때 모놀리스에서 새로운 마이크로서비스로 모듈을 이동할 수 있다. 일정 시간이 지나면 모놀리스 애플리케이션 없이 마이크로서비스만 가질 수 있게된다.

하나의 식품 주문 및 배달 관리 모놀리스 애플리케이션이 있다고 가정하자. 일부 기능을 마이크로서비스로 추출하여 해당 애플리케이션을 마이크로서비스로 만들려고 한다. 아래 그림은 모놀리스 애플리케이션에서 일부 기능을 마이크로서비스로 변환한 것이다.


1.먼저 모놀리스 애플리케이션 내에서 코드를 분할한다. 즉, 코드를 느슨하게 결합된 코드와 동일한 모놀리스 애플리케이션내에 위치한 주문 코드 및 배송 코드를 별도로 분할한다.


2.데이터베이스를 분할하고 추출된 서비스의 데이터베이스를 분리한다. 이때 접착제를 추가해야 한다. 즉, 개발자는 두 베이스베이스간에 동기화할 계획을 가지고 만들어야 한다. Trigger 또는 코드로 관리할 수 있다.


3.분리할 기능에 대한 별도 서비스를 정의한다. 해당 모듈에 대해 별도의 서비스를 만든다. (아래의 예저는 배송관리이다.)

4.Extracted Service를 독립적으로 사용한다. API 게이트웨이를 이용해 독립적으로 만들 수 있다.

5.기존 모놀리스 애플리케이션에서 전달 관리 코드를 제거한다.

끝으로

위 단계를 따르면 일반적인 모놀리스 애플리케이션을 마이크로서비스 기반 아키텍처로 마이그레이션 할 수 있다.