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사가(Saga) 패턴은 마이크로서비스 아키텍처에서 분산 트랜잭션 관리 문제를 해결하기 위해 사용하는 설계 패턴이다. 각 마이크로서비스가 독립적으로 작동하면서도 여러 서비스 간의 상태 일관성을 유지하는 데 도움을 준다. 사가 패턴의 개념사가 패턴은 장기 실행 트랜잭션을 여러 개의 작은 트랜잭션으로 나누고 각 트랜잭션이 독립적으로 수행되도록 한다.각각의 트랜잭션은 보상 트랜잭션(compensating transaction)을 함께 정의하여 실패 시 이전 상태로 롤백할 수 있다. 사가 패턴의 주요 특징트랜잭션 분리한 서비스에서 모든 작업을 처리하는 대신 여러 서비스에 걸쳐 분산 트랜잭션을 수행한다.이벤트 기반서비스 간 통신은 이벤트를 통해 이루어진다.예) 하나의 서비스가 작업을 완료하면 관련된 이벤트를 발행하..

마이크로서비스 아키텍처에서 저장소 분리 패턴 (Database per Service Pattern)은 각 마이크로서비스가 독립적인 데이터 저장소를 가지도록 설계하는 원칙이다. 이 패턴은 마이크로서비스의 자율성을 강화하고 서비스 간의 의존성을 줄이며 시스템의 확장성과 유지보수성을 개선하기 위해 사용된다. 저장소 분리 패턴의 핵심 개념독립적 데이터베이스각 마이크로서비스는 자신만의 데이터베이스를 소유하며 다른 서비스와 데이터베이스를 공유하지 않는다.예를 들어, 주문 관리 서비스와 사용자 관리 서비스가 각각 별도의 데이터베이스를 가지게 된다.독립적 데이터 스키마각 서비스는 자신의 데이터 스키마를 독립적으로 정의하고 관리한다.이는 다른 서비스와의 데이터 구조 충돌을 방지하고 각 서비스가 독립적으로 진화(evolu..

마이크로서비스 아키텍처에서 동기(Synchronous)와 비동기(Asynchronous) 통신 방식은 서로 다른 서비스 간 데이터 교환 및 작업 처리를 다루는 방식으로 각각의 특성과 용도가 있다. 1. 동기 호출(Synchronous)특징호출자가 요청을 보내고 응답을 받을 때까지 기다리는 방식.서비스 간의 호출은 실시간으로 이루어지며 요청-응답 패턴이 명확.일반적으로 HTTP/REST API가 동기 통신의 대표적인 예이다.장점구현이 간단하며 직관적.호출 순서가 보장되고 응답 결과를 바로 처리할 수 있음.디버깅이 상대적으로 쉬움 (문제가 발생한 지점 추적이 간단).단점의존성 문제 : 호출하는 서비스가 응답하지 않거나 느리면 호출자가 대기 상태에 빠짐.성능 병목 : 여러 서비스가 연결되어 있으면 하나의 느린..

Resilience4j는 Spring Cloud와 같은 마이크로서비스 환경에서 탄력성(Resilience)을 제공하기 위해 사용되는 라이브러리다. 주로 분산 시스템에서 발생할 수 있는 장애에 대한 대비책을 제공하며 서킷 브레이커(Circuit Breaker), 제한자(Rate Limiter), 재시도(Retry), 벌크헤드(Bulkhead), 시간 초과(TimeLimiter)와 같은 패턴을 지원한다. 주요 특징경량 라이브러리Resilience4j는 함수형 프로그래밍과 Java 8의 람다 표현식에 적합하도록 설계된 경량 라이브러리다.모듈화각 기능(서킷 브레이커, 재시도 등)이 독립적인 모듈로 제공되어 필요에 따라 선택적으로 사용할 수 있다.Spring Boot 통합Spring Boot 환경에서 Spring..

서킷 브레이커 패턴(Circuit Breaker Pattern)은 마이크로서비스 아키텍처에서 시스템의 안정성과 탄력성을 향상시키기 위해 사용하는 중요한 설계 패턴이다. 이 패턴의 주요 목적은 서비스 간의 장애 전파를 방지하고 실패한 서비스와의 불필요한 호출을 줄여 시스템의 복구를 돕는 것이다. 주요 개념회로 차단기처럼 동작서킷 브레이커는 전기 회로 차단기와 유사하게 작동한다. 시스템에서 특정 조건(예: 실패 횟수나 시간 초과)이 발생하면 서킷 브레이커는 "열림(open)" 상태가 되어 추가 요청을 차단한다. 서비스가 복구되었다고 판단될 때 "닫힘(closed)" 상태로 돌아간다.상태서킷 브레이커는 다음 세 가지 상태를 가집니다:Closed (닫힘) : 정상 상태로 모든 요청이 서비스로 전달된다.Open ..

마이크로서비스 아키텍처에서 인증(Authentication)과 인가(Authorization)는 분산된 시스템 구조에서 중요한 역할을 한다. 각각의 마이크로서비스가 독립적으로 작동하기 때문에 인증 및 인가 메커니즘을 효율적으로 설계하는 것이 필수적이다. 1. 인증(Authentication) 패턴인증은 사용자의 신원을 확인하는 과정이다.1.1 토큰 기반 인증 (Token-Based Authentication)JWT (JSON Web Token)클라이언트가 인증 서버에 로그인하면 JWT를 발급받는다.클라이언트는 이후 요청에 이 토큰을 포함하며 마이크로서비스는 이 토큰을 검증하여 사용자의 신원을 확인한다.장점 : 무상태(stateless)로 작동하므로 확장성이 좋다.단점 : 토큰이 클라이언트에 저장되기 때문..

BFF(Backend For Frontend) 패턴은 마이크로서비스 아키텍처에서 주로 사용되는 설계 패턴으로 클라이언트 애플리케이션(프론트엔드)과 백엔드 서비스 간의 통신을 최적화하기 위해 만들어진 백엔드 레이어를 말한다. 이 패턴은 특히 다양한 클라이언트(웹, 모바일, IoT 등)를 지원해야 하는 환경에서 유용하다. BFF 패턴의 개념BFF는 각 클라이언트 유형(웹, 모바일 등)에 특화된 백엔드 서비스를 제공하여 클라이언트 요구사항에 맞는 데이터를 적절히 가공하거나 특정 기능을 캡슐화한다. 이를 통해 프론트엔드 개발자가 불필요한 작업을 줄이고 클라이언트 경험을 최적화할 수 있다. BFF 패턴의 특징클라이언트 맞춤화각 클라이언트(예: 모바일 앱, 웹 앱)에 적합한 API를 제공하며 데이터를 변환하거나 클..

API 게이트웨이 패턴은 마이크로서비스 아키텍처(MSA)에서 클라이언트와 백엔드 서비스 간의 단일 진입점(Single Entry Point) 역할을 수행하는 중요한 구성 요소이다. 클라이언트는 각각의 마이크로서비스와 직접 통신하지 않고 API 게이트웨이를 통해 모든 요청을 주고 받는다. 주요 역할 및 기능클라이언트와 서비스 간의 추상화클라이언트는 API 게이트웨이를 통해서만 마이크로서비스에 접근하므로, 개별 서비스의 구현 세부 사항이 숨겨진다.서비스 URL 구조 변경이나 내부 로직 변경이 클라이언트에 직접적으로 영향을 미치지 않는다.요청 라우팅API 게이트웨이는 요청을 적절한 마이크로서비스로 라우팅한다.예를 들어, /user 요청은 사용자 서비스로 /order 요청은 주문 서비스로 전달된다.인증 및 인가..

고명환 작가의 고전이 답했다 는 현대인이 직면한 다양한 문제와 고민들에 대해 고전에서 해답을 찾는 과정을 흥미롭게 풀어낸 책이다. 작가는 우리가 잘 알고 있다고 생각하는 동서양의 고전들을 나름의 방식대로 재해석하여 현재의 삶과 연결시키는 독창적인 관점을 제시하고 있다. 현대적 사례와의 연결이 책은 특징은 고전의 지혜를 현대적 사례와 연결하는 데 있다. 예를 들어 경영, 인간관계, 자기계발 등 현실에서 직접적으로 체감할 수 있는 주제에 대해 고전 속 교훈을 적용하여 독자로 하여금 "지금의 나에게 고전이 어떤 가치를 줄 수 있을까?"라는 생각을 하게 한다. 읽는 내내 느껴지는 공감철학적이고 무거울 수 있는 주제를 누구나 편안하게 읽을 수 있다. 작가는 자신의 경험담과 고민들을 솔직히 풀어놓으며 독자와 교감하..

GitHub Actions는 GitHub에서 제공하는 CI/CD(Continuous Integration/Continuous Deployment) 및 자동화 도구이다. 이를 통해 코드의 빌드, 테스트, 배포, 워크플로우 자동화 등을 설정하고 실행할 수 있다. 간단히 말해 GitHub 저장소와 밀접하게 통합된 자동화 플랫폼이다. 주요 특징이벤트 기반GitHub Actions는 특정 이벤트(예: 코드 푸시, Pull Request 생성, 이슈 생성 등)를 트리거로 하여 워크플로우를 실행한다.예) push, pull_request, schedule 등 다양한 이벤트를 지원한다.워크플로우(Workflow)워크플로우는 하나 이상의 작업(Job)으로 구성되며 YAML 파일로 정의된다..github/workflows..

DB Replication(데이터베이스 복제)은 데이터를 한 데이터베이스 서버에서 다른 서버로 복제하여 여러 복사본을 유지하는 기술이다. 이 과정은 데이터의 가용성과 성능을 높이고 장애 복구 및 확장성을 제공하기 위해 사용된다. DB Replication의 주요 목적고가용성(High Availability) : 한 서버가 다운되더라도 다른 복제본 서버에서 데이터를 제공할 수 있도록 보장부하 분산(Load Balancing) : 읽기 작업을 여러 서버에 분산시켜 성능 향상장애 복구(Fault Tolerance) : 원본 데이터베이스가 손상되더라도 복제본으로 복구 가능데이터 배포(Data Distribution) : 여러 지역이나 지점에 데이터 동기화 가능 DB Replication의 유형Master-Sla..

MySQL 옵티마이저 실행계획은 쿼리를 효율적으로 실행하기 위해 MySQL이 사용하는 계획을 의미한다. 이 실행계획은 쿼리를 어떻게 처리할지에 대한 정보를 제공하며 이를 분석하면 쿼리 성능을 최적화할 수 있다.MySQL에서 실행계획을 확인하려면 EXPLAIN 명령어를 사용한다. 이를 통해 MySQL이 쿼리를 실행하는 방식(예: 사용된 인덱스, 조인 방식, 풀스캔 여부 등)을 확인할 수 있다. EXPLAIN 사용 방법EXPLAIN [쿼리]; 예제)EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE department_id = 10; EXPLAIN 출력 컬럼 설명id쿼리 내 실행 단계 식별자값이 클수록 먼저 실행됨select_type쿼리의 유형주요 값SIMPLE : 단순 쿼리, 서브쿼리 없음..

Service Discovery는 분산 시스템에서 서비스 간의 통신을 가능하게 하기 위해 서비스의 위치를 동적으로 찾는 메커니즘을 말한다. 이는 마이크로서비스 아키텍처에서 특히 중요한 개념으로 서비스가 동적으로 생성되고 종료되는 환경에서 안정적이고 효율적인 통신을 가능하게 한다. 주요 개념서비스 등록 (Service Registration)서비스가 시작되면 자신의 정보를 서비스 디스커버리 시스템에 등록한다.정보에는 서비스의 이름, IP 주소, 포트 등이 포함된다.서비스 조회 (Service Lookup)클라이언트가 다른 서비스를 호출하기 전에 디스커버리 시스템에서 대상 서비스의 위치를 조회한다. 동작 방식중앙 집중형 서비스 디스커버리별도의 디스커버리 서버(레지스트리)가 서비스를 등록하고 조회하는 역할을 ..

Document AI는 문서와 관련된 데이터를 자동으로 처리하고 분석할 수 있도록 설계된 인공지능 기술이다. 이를 통해 기업과 개인이 문서 작업을 효율적으로 처리하고 중요한 정보를 빠르게 추출할 수 있다.Document AI는 일반적으로 다음과 같은 기능을 포함하고 있다. 주요 기능문서 스캔 및 디지털화종이 문서를 스캔한 후 디지털화하여 편집 가능한 텍스트로 변환(OCR - Optical Character Recognition)다양한 언어와 폰트를 인식 가능데이터 추출문서에서 필요한 정보(예: 이름, 주소, 날짜, 금액 등)를 자동으로 추출구조화되지 않은 데이터를 구조화된 형식으로 변환분류 및 정리문서를 자동으로 분류(예: 송장, 계약서, 영수증)다양한 문서 형식에 따라 정리하여 관리자연어 처리(NLP)..

캐시 스탬피드(Cache Stampede)는 캐시된 데이터가 만료될 때 다수의 클라이언트가 동시에 동일한 데이터를 요청하는 현상을 말한다. 이로 인해 원본 데이터 소스(예: 데이터베이스나 API)에 과부하가 발생하며 시스템 성능이 급격히 저하되거나 심지어 장애가 발생할 수 있다. 현상의 원인캐시 만료 시점 동시 요청동일한 데이터를 요청하는 여러 클라이언트가 캐시된 데이터가 만료된 직후 동시에 원본 데이터 소스에 접근하려고 시도한다.예를 들어, 인기 있는 웹 페이지의 캐시가 만료되면 그 페이지를 요청하는 수많은 사용자의 요청이 한꺼번에 데이터베이스로 전달될 수 있다.원본 데이터 소스의 처리 한계데이터베이스, API, 파일 시스템 등 원본 데이터 소스는 높은 동시 요청을 처리할 수 있는 용량에 한계가 있다...