8/04/2022

개발자 경험(Developer Experience)과 사용자 경험(User Experience)

서비스를 기획할 때는 UX(User Experience)관점에서 진행되는 경우가 많다. 오늘은 DX(Developer Experience)에 대해서 언급하고자 한다.

내가 하는 일이 개발자를 위한 제품을 만드는 것은 아니지만, 내부적으로 개발을 하게되면 어느 순간 다른 개발자가 조인하여 구현된 코드를 인계받아 업무를 진행하는 사례도 많기 때문에 DX 관점에서 개발을 진행할 필요성이 있어 보였다.

둘은 비슷해 보일 수 있다. DX에 대해서 정의하자면 “개발자를 위한 사용자 경험”이 아니다. DX는 기술 언어 및 도구를 이용해 사용자에 초점을 맞춘 UX의 확장이다. DX도 UX의 핵심 원칙을 따르지만 개발자가 기술 세부 사항과 프로세스를 효율적으로 이해하고 활용할 수 있게 한다는 점을 확장 시킨 개념이다.

UX는 비기술적이며 비즈니스 요구를 최종 사용자에게 적용하는데 중점을 둔다. 반면, DX는 개발자가 소프트웨어를 사용하여 솔루션을 구축할 수 있도록 하는데 중점을 둔다. 최종 사용자와 개발자의 요구 사항이 다르기 때문에 둘 간 차이가 발생한다.

DX는 UX의 원칙에서 시작된다.

훌륭한 UX는 제품을 쉽게 사용할 수 있게 만들고 계속 즐겁게 사용할 수 있도록 해야 한다. DX는 기술 관점에서 UX와 동일한 핵심 아이디어로 출발한다.

가능한 쉽게 제품을 사용하도록 해야 한다. 제품은 직관적이어야 하고 최종 사용자나 개발자는 최소한의 지침으로 제품 사용을 시작하고 목표를 달성 할 수 있어야 한다.

UX와 DX의 주요 차이점은 사용자 여정이다. 좋은 UX는 제품에 대한 사용자 여정을 가능한 간단하게 유지한다. 너무 많은 선택은 사용자에게 부담이 될 수 있고, 이로 인해 제품에서 가치를 얻는 것이 더 어려워질 수 있기 때문이다.

좋은 DX는 개발자의 목표를 가능하게 하기 위해 많은 유연성이 필요하다. 사용자 관점에서는 제품을 잘 사용하기 위해 기술에 대한 세부 정보가 필요하지 않지만, 개발자는 요구 사항을 평가할 수 있도록 기술 세부 정보에 접근 할 수 있어야 한다. 좋은 DX를 사용하면 개발자가 제품이나 서비스가 어떻게 작동하는지 쉽게 이해할 수 있으므로 성공적으로 구축할 수 있다.

좋은 UX는 사용자가 제품에 동등하게 접근할 수 있도록 하는 반면, DX는 다양한 개발자의 기술 능력을 고려하고 다양한 수준의 지원을 제공해야 한다. 경험이 많은 개발자는 더 강력한 도구에 접근하길 원하지만 경험이 적은 개발자는 구성하기 쉬울 수 있는 간단한 도구로 시작해야 할 수 있기 때문이다. 개발자 경험이 제품에 잘 맞도록 하려면 기본 사용자의 기술적 능력 및 역량을 이해하는 것이 중요하다.

UX vs DX 사례

이 글을 읽는 대부분 사람들은 서비스 앱의 사용자였을 것이다. 쇼핑앱을 이용한다고 가정해보자. 검색창에 “가방”이라는 검색어를 입력하거나 카테고리 탐색을 통해 원하는 상품에 접근할 수 있다. 그리고 원하는 상품을 장바구니에 추가하고 결제 정보 및 배송 정보를 추가하여 결제를 진행한다. 그 후 배송이 되기를 기다리면 된다.

위 관점에서 개발자가 동일한 기능을 구축한다고 생각해보자. 검색 기능에 사용되는 API를 제외하고 인증 및 결제를 처리하는 API가 필요할 것이다. 카테고리, 상품, 장바구니, 결제, 배송에 대한 API 명세를 만들고 관련된 코드를 작성해야 한다. 이때 API의 엔드포인트, 메소드, 응답, API 인증등 여러가지를 이해하고 고려해야 한다. 좋은 DX가 없으면 개발자는 문제를 신속하게 해결 할 수 없게된다.

사용자에게 “가방” 쇼핑에 대한 선택권이 많은 것처럼 개발자에게도 도구 선택권이 많다. 적합한 선택은 좋은 DX에서 시작된다. 개발자 라이브러리, 솔루션등에 대해서 잘 이용할 수 있다는 확신이 들면 선택하고 계속 사용할 것이다.

훌륭한 개발자 경험은 사용자 관점에서 개발의 요구 사항을 아는 것에서 시작된다.

우수한 개발자 경험으로 API 제품 가치 실현

개발자 경험은 개발자가 빌드할 서비스 또는 제품과 상호 작용할 때 발생하는 모든일을 포함한다. 개발자는 창조하고 혁신할 수 있는 권한을 느끼고 싶어하며 좋은 DX는 아이디어를 달성하기 위한 가능성과 단계를 보는데 도움이 된다.

개발자는 다양한 프로세스에 맞게 사용하는 서비스를 구성할 수 있어야 한다. 훌륭한 DX는 유연함을 지원하는 도구와 정보를 제공한다. 이를 수행하는 방법은 다음과 같다. 범위가 잘 지정된 다양한 API 엔드포인트 제공 여러 언어로 SDK를 개발 (혹은 API 명세서를 제공) 코드를 재사용 가능하도록 작게 분할 누구나 쉽게 이해할 수 있는 코드 만들기 작업한 것들을 광범위하게 문서화 (다음 사람을 위해)

개발자들에게 제품의 기술적 세부 사항을 이해하기에 충분한 정보를 제공하는 것은 매우 중요하다. 문서는 제품에 대한 개발자의 진입점이며 구현에 대한 것들을 알려준다. 개발자가 제품 작동 방식을 이해할 수 있다면 구현할 수 있다. 개발자가 제품 사용 방법을 배우고, 문제를 해결하고, 기존 프로세스에 통합할 수 있도록 명확한 현행화된 문서가 필요하다.

궁극적으로 개발자는 자신의 고충에 대해 제품, 도구 및 문서에서 이를 해결해야 한다고 느낄 필요가 있다. 좋은 DX를 사용하면 모든 개발자가 최소한의 지침으로 제품의 기본 구현을 할 수 있어야 한다. 예제 코드를 표시하고, 문서에 자세한 설명을 제공하고, API 명세서를 통해 개발자가 API를 사용하는 방법을 이해하고, 여러 사용 사례에 대한 명확한 예를 보여줌으로써 이를 수행할 수 있다.

개발자 경험

좋은 UX도 시간이 지남에 따라 개선하듯이 좋은 DX도 장기적으로 투자해야 하는 것이다. DX는 UX의 많은 측면을 공유하지만, 개발자는 UX외에 구현을 위한 특정 요구 사항이 존재한다는 것을 잊지 말아야 한다. 개발자를 위한 제품을 만들땐 DX를 이해해야 개발자를 고객으로 만들 수 있거나 혹은 잘 인계할 수 있기 때문이다.

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.