수년 간 운영된 거대 모놀리식(Monolithic) 시스템을 마이크로서비스 아키텍처(MSA)로 전환하는 작업은 엔지니어링 조직이 직면하는 가장 위험한 도전 중 하나입니다. 흔히 시도되는 '빅뱅(Big Bang)' 방식, 즉 시스템 전체를 한 번에 재작성하여 배포하는 전략은 실패 확률이 매우 높습니다. 비즈니스 로직의 누락, 데이터 마이그레이션의 정합성 실패, 그리고 장기간의 기능 동결(Feature Freeze)로 인한 기회비용이 발생하기 때문입니다. 이러한 리스크를 제어하기 위해 엔터프라이즈 환경에서는 스트랭글러 피그 패턴(Strangler Fig Pattern)이 표준적인 접근 방식으로 채택됩니다.
1. 점진적 마이그레이션 아키텍처 설계
스트랭글러 피그 패턴의 핵심은 기존 레거시 시스템 앞에 파사드(Facade) 역할을 하는 프록시 계층을 두는 것입니다. 클라이언트의 모든 요청은 먼저 이 프록시(주로 API Gateway)를 통과하게 됩니다. 초기에는 모든 트래픽이 레거시 모놀리식으로 라우팅되지만, 새로운 기능이 마이크로서비스로 구현됨에 따라 프록시는 특정 경로(Path)의 트래픽을 신규 서비스로 전환합니다. 이 과정은 레거시 시스템이 완전히 대체될 때까지 반복됩니다.
이 아키텍처의 가장 큰 기술적 이점은 롤백(Rollback)의 용이성입니다. 신규 서비스에서 치명적인 버그가 발견될 경우, API Gateway의 라우팅 규칙만 수정하여 트래픽을 즉시 레거시로 복귀시킬 수 있습니다. 이는 배포 리스크를 획기적으로 낮춥니다.
2. 라우팅 전략 및 API Gateway 구현
성공적인 적용을 위해서는 정교한 라우팅 제어가 필수적입니다. 단순히 URL 패턴 매칭뿐만 아니라, 헤더(Header)나 쿠키 기반의 카나리아 배포(Canary Deployment) 전략이 병행되어야 합니다. 아래는 Nginx를 리버스 프록시로 사용하여 트래픽을 분기하는 기본적인 설정 예시입니다.
http {
upstream legacy_backend {
server 10.0.1.10:8080;
}
upstream new_microservice {
server 10.0.2.20:3000;
}
server {
listen 80;
server_name api.enterprise.com;
# 1. 신규 주문 서비스로 트래픽 전환 (특정 경로)
location /api/v2/orders {
proxy_pass http://new_microservice;
proxy_set_header X-Migration-Status "active";
# CORS 및 보안 헤더 설정
add_header X-Frame-Options "DENY";
}
# 2. 나머지 트래픽은 기존 레거시로 전달 (Default)
location / {
proxy_pass http://legacy_backend;
}
}
}
3. 데이터 소유권 분리와 동기화 문제
코드 분리보다 훨씬 난이도가 높은 작업은 데이터베이스의 분리입니다. 모놀리식 시스템은 거대한 단일 스키마를 공유하지만, MSA는 서비스별 데이터베이스(Database per Service) 패턴을 지향합니다. 과도기 상태에서는 신규 서비스가 레거시 데이터를 참조하거나, 반대로 레거시가 신규 데이터를 필요로 하는 상황이 발생합니다.
이 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 데이터 동기화 패턴을 고려해야 합니다.
| 전략 | 설명 | 장점 | 단점 |
|---|---|---|---|
| 이중 쓰기 (Dual Write) | 애플리케이션 레벨에서 두 DB에 동시에 기록 | 구현이 단순함 | 트랜잭션 관리 복잡, 데이터 불일치 위험 높음 |
| CDC (Change Data Capture) | DB 로그를 읽어 변경사항을 이벤트로 전파 (예: Debezium) | 애플리케이션 결합도 낮음, 최종 일관성 보장 | 인프라 복잡도 증가, 지연 시간 존재 |
| Shared Database | 과도기 동안 동일 DB 공유 (임시) | 마이그레이션 초기 속도 빠름 | 스키마 변경 시 장애 전파 (Anti-Pattern) |
데이터 마이그레이션 코드 예시 (Java/Spring)
아래 코드는 레거시 시스템의 응답을 가로채서(Intercept) 비동기적으로 신규 스키마에 맞게 변환하여 적재하는 패턴의 개념적 구현입니다. 실제 환경에서는 Kafka와 같은 메시지 큐를 활용하는 것이 안정적입니다.
@Service
public class OrderMigrationService {
private final LegacyOrderRepository legacyRepo;
private final NewOrderClient newOrderClient;
// 비동기 처리를 통한 지연 시간 최소화
@Async
public void replicateOrder(String orderId) {
LegacyOrder legacyOrder = legacyRepo.findById(orderId)
.orElseThrow(() -> new EntityNotFoundException("Order not found"));
// 데이터 매핑 및 변환 로직
NewOrderDto newOrder = convertToNewFormat(legacyOrder);
try {
newOrderClient.syncOrder(newOrder);
} catch (Exception e) {
// 실패 시 DLQ(Dead Letter Queue)로 전송하여 추후 재처리
log.error("Sync failed for order: " + orderId, e);
}
}
private NewOrderDto convertToNewFormat(LegacyOrder source) {
// 복잡한 변환 로직은 별도 Mapper로 분리
return new NewOrderDto(source.getId(), source.getTotalAmount());
}
}
4. 종료 조건 및 레거시 제거
스트랭글러 피그 패턴의 최종 단계는 레거시 시스템의 제거입니다. 트래픽 모니터링을 통해 레거시 엔드포인트로 향하는 요청이 '0'에 수렴하는지 확인해야 합니다. 단순히 트래픽이 없다고 바로 코드를 삭제해서는 안 되며, Log Monitoring과 Dead Code Analysis를 통해 숨겨진 내부 호출(Batch Job 등)이 없는지 검증하는 기간(Cool-off Period)을 가져야 합니다.
MSA 전환의 Trade-off
모놀리식을 마이크로서비스로 전환하는 것은 기술적 부채를 해결하는 강력한 수단이지만, 운영 복잡도(Operational Complexity)라는 새로운 비용을 청구합니다. 분산 트랜잭션 처리, 서비스 디스커버리, 로깅 및 모니터링 통합(Observability)에 대한 준비 없이 패턴만 적용한다면 시스템의 안정성은 오히려 저하될 수 있습니다. 따라서 조직의 역량과 시스템의 규모를 고려하여, 비즈니스 가치가 높은 핵심 도메인부터 점진적으로 적용하는 것이 타당합니다.
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