실무에 바로 쓰는 DDD기반으로 유연성과 확정성 있게 MSA 설계하기
이벤트 스토밍, MSA 식별 모델
이벤트 스토밍, MSA 식별 모델
이벤트 스토밍과 MSA 식별 모델
마이크로서비스를 도출할 때는 단순히 기능 목록을 보고 서비스를 나누면 안 된다. 기능 단위로만 서비스를 분리하면 공통 기능이 중복되거나, 서비스 간 호출이 과도하게 증가할 수 있다.
그래서 마이크로서비스를 식별할 때는 업무 흐름, 데이터 관계, 기능 간 응집도, 변경 가능성을 함께 고려해야 한다.
이 과정에서 활용할 수 있는 대표적인 방법이 이벤트 스토밍(Event Storming)과 MSA 식별 모델이다.
이벤트 스토밍이란?
이벤트 스토밍은 도메인에서 발생하는 주요 사건을 중심으로 비즈니스 흐름을 시각적으로 정리하는 방법이다.
여기서 이벤트는 다음과 같은 형태로 표현할 수 있다.
- 주문이 생성됨
- 결제가 완료됨
- 배송이 시작됨
- 회원이 가입됨
- 게시글이 등록됨
즉, 이벤트 스토밍은 “시스템에서 어떤 일이 발생하는가?”를 기준으로 도메인을 분석하는 방식이다.
이벤트 스토밍이 필요한 이유
마이크로서비스는 기술 기준이 아니라 비즈니스 기준으로 나누어야 한다.
이벤트 스토밍을 사용하면 다음을 파악할 수 있다.
- 업무 흐름
- 이벤트 발생 순서
- 기능 간 관계
- 데이터의 소유 주체
- 서비스 경계 후보
결국 이벤트 스토밍은 마이크로서비스를 도출하기 위한 사전 분석 과정이라고 볼 수 있다.
공통 기능 분리
마이크로서비스를 도출할 때 먼저 고려할 수 있는 방식은 여러 업무 영역에서 공통으로 사용하는 기능을 분리하는 것이다.
예를 들어 여러 애플리케이션에서 공통으로 사용하는 기능이 있다면 이를 별도의 공통 서비스로 분리할 수 있다.
flowchart LR
A[X 애플리케이션 A 기능] --> C[공통 마이크로서비스]
B[X 애플리케이션 B 기능] --> C
D[Y 애플리케이션 C 기능] --> C
C --> E[Z 애플리케이션 D 기능]
공통 기능을 서비스로 분리하면 코드 중복을 줄일 수 있다. 다만 공통 서비스의 범위가 너무 커지면 오히려 의존성이 집중될 수 있으므로 주의해야 한다.
기능 결합도 기준 도출
서비스를 나눌 때는 기능 간 결합도를 반드시 고려해야 한다.
강하게 결합된 기능은 하나의 서비스 내부에 두는 것이 좋고, 느슨하게 결합된 기능은 별도 서비스로 분리할 수 있다.
강의 자료에서도 응집도, 결합도, 데이터 관계가 깊은 기능은 하나의 마이크로서비스 내부에 두는 방식이 설명된다.
flowchart LR
A[기능 A] <-->|직접 호출 / 데이터 참조 / 메서드 공유| B[기능 B]
subgraph MS[하나의 마이크로서비스]
A
B
end
이 기준은 매우 중요하다. 무리하게 서비스를 분리하면 네트워크 호출이 증가하고, 트랜잭션 관리가 어려워지며, 장애 추적도 복잡해진다.
업무 기능 분해를 통한 서비스 도출
MSA 식별 모델에서는 업무 기능을 단계적으로 분해한 뒤 최종적으로 마이크로서비스 후보를 도출한다.
예를 들어 쇼핑몰 시스템이라면 다음과 같이 나눌 수 있다.
flowchart TD
A[쇼핑몰 시스템] --> B[주문]
A --> C[배송 관리]
A --> D[상품 관리]
A --> E[결제 관리]
A --> F[포인트 관리]
B --> B1[주문 서비스]
C --> C1[배송 서비스]
D --> D1[상품 서비스]
E --> E1[결제 서비스]
F --> F1[포인트 서비스]
이 방식은 전체 업무를 큰 단위에서 작은 단위로 분해하고, 각 기능의 책임과 데이터 소유 범위를 기준으로 서비스를 식별하는 방식이다.
홈페이지 서비스 예시
홈페이지 시스템도 동일한 방식으로 분리할 수 있다.
flowchart TD
A[홈페이지] --> B[정보 공개]
A --> C[알림]
A --> D[간행물]
A --> E[기관 소개]
B --> B1[정보 공개 서비스]
C --> C1[알림 서비스]
D --> D1[간행물 서비스]
E --> E1[기관 소개 서비스]
이처럼 도메인 기능을 분석하면 각 업무 영역이 어떤 서비스로 분리될 수 있는지 명확하게 볼 수 있다.
MSA 식별 시 주의할 점
마이크로서비스를 식별할 때는 다음 기준을 함께 고려해야 한다.
공통 기능은 분리하되 과도하게 비대해지지 않게 한다
공통 기능을 별도 서비스로 분리하면 중복을 줄일 수 있다. 하지만 공통 서비스가 너무 많은 책임을 가지면 모든 서비스가 해당 서비스에 의존하게 된다.
결합도가 높은 기능은 같은 서비스에 둔다
서로 자주 호출하거나 같은 데이터를 강하게 공유하는 기능은 같은 마이크로서비스 내부에 두는 것이 좋다.
업무 책임이 다른 기능은 분리한다
주문, 결제, 배송처럼 책임이 명확히 다른 기능은 각각 독립적인 서비스로 분리하는 것이 자연스럽다.
데이터 소유권을 명확히 한다
MSA에서는 각 서비스가 자신의 데이터를 소유하는 것이 중요하다. 여러 서비스가 하나의 DB 테이블을 직접 공유하면 서비스 간 결합도가 높아진다.
이벤트 스토밍과 MSA 식별 흐름
전체 흐름을 정리하면 다음과 같다.
flowchart TD
A[이벤트 스토밍] --> B[업무 이벤트 도출]
B --> C[기능 간 관계 분석]
C --> D[공통 기능 식별]
C --> E[결합도 분석]
C --> F[업무 기능 분해]
D --> G[공통 서비스 후보]
E --> H[동일 서비스 후보]
F --> I[도메인 서비스 후보]
G --> J[마이크로서비스 식별]
H --> J
I --> J
정리
이벤트 스토밍과 MSA 식별 모델은 마이크로서비스를 감으로 나누지 않기 위한 분석 방법이다.
서비스를 잘 나누려면 단순히 기능 개수만 보면 안 된다. 업무 흐름, 이벤트, 데이터 관계, 기능 간 결합도, 공통 기능 여부를 함께 봐야 한다.
한 줄 요약
이벤트 스토밍과 MSA 식별 모델은 업무 이벤트와 기능 관계를 분석하여 공통 기능은 분리하고, 결합도가 높은 기능은 묶으며, 독립적인 업무 영역을 마이크로서비스로 도출하는 방법이다.
