안정적인 서비스를 위한 애플리케이션 구조 설계

애플리케이션 구조 설계는 백엔드 애플리케이션의 내부 구조를 유연하게 설계하여 서비스가 커지고 복잡해져도 유지보수, 확장, 협업 측면에서 안정적인 개발을 가능하게 하는 핵심적인 과정입니다. 이는 단지 코드를 기능별로 나누는 것을 넘어 서비스 전체의 일관성과 안정성을 책임지는 중요한 작업입니다.

애플리케이션 구조 설계의 주요 파트는 다음과 같습니다.

1. 모듈 및 도메인 설계

모듈 설계는 시스템 내의 기능들을 어떤 기준으로 나누고 연결할지를 정하는 것입니다. 특히 도메인 주도 설계(DDD: Domain-Driven Design) 패턴은 복잡한 비즈니스 로직을 중심으로 도메인 모델을 명확히 정의하고 이를 기반으로 애플리케이션을 설계하는 접근법입니다. 여기서 ‘도메인’은 서비스의 주요 개념(예: 온라인 쇼핑몰의 상품, 장바구니, 주문, 결제, 사용자)을 의미합니다.

• 도메인별로 나누기 (DDD 패턴): 각 도메인을 하나의 모듈로 구성하여 각 영역의 책임을 명확히 합니다. 예를 들어, ‘주문’ 모듈은 주문 생성, 조회, 취소 기능을, ‘회원’ 모듈은 로그인, 회원가입, 사용자 정보 수정 기능을 담당합니다. 이렇게 도메인 중심으로 나누면 기능들이 서로 덜 얽혀 유지보수가 훨씬 쉬워집니다. Java(Spring) 기반의 애플리케이션에서는 com.example.myshop 아래 user, order, product와 같은 도메인 패키지를 두고 그 안에 controller, service, repository, domain 등의 계층 구조를 유지할 수 있습니다. 공통 설정이나 예외 처리는 common 패키지에 분리하여 재사용성을 높입니다.

• 기술 중심으로 나누기 (기술 기반 패턴): 모든 컨트롤러, 서비스, 리포지토리 등을 기술 단위로 한곳에 모으는 방식입니다. 이 방식은 초기 구현 시 간단하고 직관적이지만, 서비스가 커지고 복잡해질수록 기능이 분산되어 유지보수와 확장이 어렵고, 변경 관리가 까다로워질 수 있습니다.

• 선택: DDD 패턴은 비즈니스 중심 설계로 유지보수와 확장성이 뛰어나며, TDD는 책임 중심 설계를 명확하게 돕는 도구로 활용될 수 있습니다. 반면 기술 기반 패턴은 초기 개발이 쉽고 직관적입니다. 서비스의 규모와 복잡성, 팀 특성에 따라 적절한 패턴을 선택하는 것이 중요합니다.

2. 아키텍처 스타일: 모놀리식 vs 마이크로서비스

애플리케이션의 아키텍처 스타일은 크게 모놀리식(Monolithic)과 마이크로서비스(Microservices) 아키텍처(MSA)를 고려할 수 있습니다.

• 모놀리틱 아키텍처: 하나의 큰 코드베이스로 구성되며 모든 기능이 단일 애플리케이션 내에 포함됩니다.
  • 장점: 배포가 단순하고, 단일 데이터베이스를 사용하여 데이터 일관성을 쉽게 유지할 수 있습니다.
  • 단점: 특정 기능만 확장하기 어렵고, 작은 변경 사항도 전체 애플리케이션을 다시 배포해야 하여 개발 주기가 길어지며, 새로운 기술 도입이 어렵습니다.
• 마이크로서비스 아키텍처 (MSA): 하나의 애플리케이션을 여러 개의 독립적인 서비스로 분리하여 개발, 배포, 유지보수를 용이하게 하는 스타일입니다. 각 서비스는 특정 비즈니스 기능을 수행하며 독립적으로 배포 및 확장될 수 있습니다. 서비스 간 통신은 주로 HTTP/HTTPS, 메시지 큐 등을 통해 이루어집니다.
  • 장점: 각 서비스는 독립적으로 확장 가능하여 성능 최적화가 용이하고, 다양한 기술 스택을 사용하여 서비스별 최적화가 가능합니다. 독립적 배포로 배포 주기를 단축하며, 작은 팀 구성으로 민첩한 개발이 가능합니다.
  • 단점: 서비스 간 통신, 데이터 일관성 유지, 트랜잭션 관리 등의 복잡성이 증가하고, 각 서비스의 모니터링, 로깅, 장애 대응 등을 개별적으로 관리해야 하므로 운영 비용이 증가합니다. 분산된 데이터베이스로 데이터 일관성 유지가 어려울 수 있으며, 네트워크 지연이 발생할 수 있습니다.

3. API 설계와 관리

API는 서버와 클라이언트가 소통하는 “약속”으로, 서버가 어떤 요청을 받고 어떤 결과를 돌려줘야 하는지를 명확히 정해주는 역할을 합니다.

• RESTful API 설계 원칙:
  • URL은 명사형으로 구성합니다 (예: /users, /products, /orders).
  • 요청은 서로 독립적으로 처리되는 “stateless” 방식입니다.
  • 요청과 응답은 대부분 JSON 형태로 주고받습니다.
  • HTTP의 표준 상태 코드(예: 200 OK, 201 Created, 400 Bad Request, 404 Not Found)를 활용합니다.
• API 버전 관리: API가 발전하면서 기존 기능을 유지하며 새로운 기능을 추가해야 할 때 /api/v1/users, /api/v2/users처럼 버전 번호를 붙이는 것이 유용합니다.
• 보안: HTTPS로 통신을 암호화하고, JWT(Json Web Token) 같은 인증 토큰을 사용하여 로그인한 사용자를 식별하며, 역할별 접근 가능한 API를 제한하는 권한 관리를 세밀하게 설계해야 합니다.
• 문서화: Swagger(OpenAPI)와 같은 도구를 사용하여 실제 코드에 기반한 API 문서를 자동으로 생성하고, 문서 상에서 바로 테스트도 가능하며, 외부 개발자나 협력사에게 이해하기 쉬운 형식으로 API를 제공할 수 있습니다. Mock API를 제공하여 실제 서비스 로직 없이도 요청-응답 흐름을 테스트하거나 프론트엔드와 협업을 위한 임시 API 환경으로 활용해 생산성을 높일 수 있습니다.
• API Gateway: 운영 환경에서는 API를 중앙에서 일괄적으로 관리하기 위해 API Gateway를 사용하는 경우가 많습니다. 이는 인증, 라우팅, 로깅, 속도 제한, 오류 처리 등을 관리하며, 마이크로서비스 구조에서 특히 유용합니다.

4. 데이터베이스 설계 및 관리

데이터베이스는 애플리케이션에서 생성되고 사용되는 모든 데이터를 저장하고 관리하는 중심 시스템입니다.

• 데이터베이스 구조 설계: 사용자(users), 상품(products), 주문(orders) 등의 정보를 담는 테이블로 역할을 나누고, 각 테이블에는 데이터를 유일하게 식별하는 기본 키(PK)를 설정합니다. 테이블 간의 관계는 외래 키(FK)를 이용하여 연결하여 데이터 무결성을 보장합니다.
• 데이터베이스 설계 컨벤션: 테이블 이름은 복수형(snake_case)을 사용하고, 기본 키와 외래 키의 이름도 명확히 정의하는 등 명확한 규칙과 가이드라인을 마련하는 것이 좋습니다.
• ERD (Entity-Relationship Diagram): 데이터베이스의 테이블 간 관계를 시각적으로 표현하는 다이어그램입니다. 테이블(엔티티)을 사각형으로 나타내고, 엔티티 간의 관계를 선과 기호를 통해 표현하여 테이블 간 연결 구조와 데이터 흐름을 쉽게 이해할 수 있습니다.
• 데이터 무결성 제약 조건: NOT NULL (필수 입력값), UNIQUE (중복 불가), CHECK (특정 값 범위 제한) 등을 사용하여 데이터의 일관성을 유지합니다.
• 트랜잭션: 여러 작업을 하나의 논리 단위로 묶어서 처리하여 데이터의 일관성을 지키는 데 중요합니다. 모든 작업이 성공하거나 모두 실패하도록 처리합니다.
• 성능 최적화: 자주 조회되거나 정렬, JOIN에 사용되는 컬럼에 인덱스를 설정하여 검색 속도를 높이고, 데이터가 많아지면 샤딩(Sharding) 전략을 사용하여 데이터를 여러 서버나 테이블에 나눠 저장하고 관리합니다.
• 운영 관리: 정기적인 백업, 복제(Replication)를 통해 데이터 손실에 대비하고 서비스 연속성을 유지하며, 데이터베이스의 응답 시간, 쿼리 성능, 자원 사용량 등을 주기적으로 모니터링하여 문제 발생 전 조치를 취합니다. MySQL은 보편적이며 통일된 기술 스택으로 커뮤니케이션 및 설정 오버헤드를 줄일 수 있어 많이 사용됩니다. ORM 사용이 권장되지만, Raw 쿼리 사용도 가능합니다.

애플리케이션 구조 설계는 데이터의 흐름을 이해하고, 안정성과 성능을 함께 고려하여 구조화하는 과정입니다. 이는 개발 능력을 단지 코드 작성에만 한정하지 않고 서비스 전체를 바라보는 시각을 제공하는 핵심 역량입니다. ```