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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...

CDC(Change Data Capture)는 데이터베이스에서 데이터 변경 사항을 캡처하고 이를 다른 시스템이나 서비스로 전송하는 기술 또는 프로세스를 말한다. 이는 데이터베이스의 삽입(INSERT), 수정(UPDATE), 삭제(DELETE)와 같은 변경 사항을 추적하고 이를 실시간 또는 배치 작업으로 다른 데이터 스토어, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 등으로 전달하는데 사용된다. CDC의 주요 목적데이터 동기화 : 여러 시스템 간의 데이터를 실시간으로 동기화데이터 분석 : 실시간 분석 및 데이터 스트리밍 애플리케이션 구현ETL 개선 : 전통적인 ETL(Extract, Transform, Load) 프로세스를 개선하여 실시간 데이터 파이프라인 구축이벤트 드리븐 아키텍처 : 데이터베이스의 변경 사항을 ..

Custom Filter개념Custom Filter는 특정한 요구사항을 처리하기 위해 개발자가 직접 정의한 필터이다. 특정 라우트(Route)에만 적용되며 Spring Cloud Gateway의 필터 체인에서 요청 또는 응답을 조작할 수 있다.예제Custom Filter 구현import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilter;import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;import org.springframework.cloud.gateway.filter.factory.AbstractGatewayFilterFactory;import org.springframework.htt..

Spring Cloud Gateway는 마이크로서비스 아키텍처에서 API 게이트웨이 역할을 수행하는 프로젝트로 Spring Cloud의 일부이다. 클라우드 네이티브 애플리케이션에서 요청 라우팅, 보안, 부하 분산, 모니터링, API 관리를 효율적으로 처리하기 위해 설계되었다. Spring Cloud Gateway는 Spring Framework와 Spring Boot의 생태계에 통합되어 있어 유연하고 강력한 API 게이트웨이 솔루션을 제공하고있다. 주요 특징라우팅 (Routing)Spring Cloud Gateway의 핵심 기능으로 클라이언트 요청을 적절한 백엔드 서비스로 전달한다.경로 기반 라우팅 : URL 경로나 패턴에 따라 요청을 라우팅헤더, 쿼리 매개변수 기반 라우팅 : HTTP 헤더나 쿼리 매개..

트랜잭셔널 메시징은 마이크로서비스 아키텍처에서 데이터 일관성과 메시지 전달의 신뢰성을 유지하기 위해 사용되는 기법이다. 이 개념은 데이터베이스 트랜잭션과 메시징 시스템 간의 연계를 통해 데이터 상태와 메시지 전달이 항상 일치하도록 보장하고자 한다. 이를 통해 시스템 간의 분산 트랜잭션 문제를 해결할 수 있다. 트랜잭셔널 메시징의 핵심 개념데이터 일관성 보장데이터 상태가 변경될 때 반드시 관련 메시지도 전달되어야 함메시지가 전달되지 않으면 데이터 변경이 롤백되어야 함단일 트랜잭션 원칙데이터베이스 업데이트와 메시지 브로커에 메시지 발행이 하나의 트랜잭션처럼 작동해야 함중복 메시지 처리메시지가 중복 전달될 가능성이 있으므로 멱등성(idempotency)을 고려한 메시지 처리 설계가 필요트랜잭셔널 메시징 구현 ..

랭체인(LangChain)은 자연어 처리(NLP)와 인공지능(AI) 응용 프로그램을 더욱 쉽게 구축할 수 있도록 돕는 Python 및 JavaScript 기반의 프레임워크이다. 주로 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 활용한 애플리케이션 개발에 초점을 맞추고 있으며 다양한 데이터 소스와 상호작용하거나 복잡한 체인을 생성하는 데 최적화되어 있다. 주요 기능 및 구성 요소모듈화된 구조랭체인은 여러 모듈로 구성되어 있으며 각 모듈은 독립적으로 사용하거나 통합할 수 있다. 주요 모듈은 다음과 같다.Prompt Templates : LLM에게 효과적으로 요청을 전달하기 위한 템플릿 관리Chains : 여러 작업을 연결하여 순차적으로 실행하는 워크플로우Agents : 외부 데이터 소..