[데이터 전략 ②] 차세대 전략의 핵심은 데이터 소스의 논리적인 연결

MSA가 등장한 가장 큰 이유는 시스템 간의 느슨한 결합(loosely coupled system)이라는 목적을 달성하기 위한 것이다.
서비스들을 작은 단위로 쪼개서 전체 서비스 중단 없이도 독자적인 업데이트나 점검이 가능하도록 하고,
한 곳에서 장애가 발생하더라도 전체가 영향을 받는 일을 방지하기 위해 나왔다.
완전히 새로운 용어라기보다는 앞서 나온 SOA(Service Oriented Architecture)와 비슷한 사상으로 탄생했다.
'서비스 오리엔티드'라는 이름에서 알 수 있듯 이는 서비스 중심의 관점이다. 그렇다면 MSA를 데이터 중심적인 관점에서 들여다보면 어떻게 될까?
기존의 모놀리식 아키텍처에서는 다양한 서비스에서 사용되는 데이터들이 서로 중첩되도록 섞여있었다.
가령 서비스A에는 데이터1과 2가, 서비스B에는 데이터 2와 3이 사용되는 식이다.
그렇다면 모놀리식 아키텍처를 MSA에 맞춰 분리하기 위해서는 데이터를 어떻게 분리하고 저장할 것인지 고민해야 한다.
여기서 데이터 아키텍트는 모놀리식 시스템에 맞춰 쌓아온 데이터들을 개별 서비스에 맞춰 잘 분리하고,
중첩되는 데이터들이 지속적으로 동기화되고 정합성을 맞출 수 있도록 데이터 거버넌스를 제대로 만들어나가야 한다.

한편 모놀리식 아키텍처에서 MSA로 전환한다고 해도 개별 서비스들이 완전히 독립적으로 작동하지는 않는다.
하나의 비즈니스 트랜잭션에서는 여러 개의 서비스들이 동시에 돌아가야 하기 때문이다.
특정 비즈니스 트랜잭션을 구성하는 서비스 중 하나가 장애를 일으키면 해당 트랜잭션은 멈춰버리게 마련이다.
MSA 관점에서는 각각의 서비스들이 서로 악영향을 주고받지 않고 잘 돌아가더라도,
전체 비즈니스 트랜잭션 관점에서는 모놀리식과 다르지 않다. 데이터 관점에서는 더 골치가 아프다.
MSA에서는 중첩되도록 나누어놓은 데이터 위에서 하나의 비즈니스 트랜잭션을 구성하는 서비스들이 동시에 돌아가야 하니,
나누어놓은 데이터 간의 정합성이 항상 실시간으로 보장돼야 한다.
오히려 데이터 관점에서는 모든 서비스들이 하나의 저장소 안에서 돌아갔던 모놀리식 아키텍처가 편하다고 여겨질 정도다.

이때 사용되는 대표적인 기술이 데이터 가상화다.
각각의 서비스들이 개별적으로 돌아가는 가운데 서비스 간의 데이터 정합성을 맞추기 위해 데이터 레이크를 활용할 수는 없다.
비용도 비싸겠지만 무엇보다 실시간성을 보장할 수 없다는 점이 문제다.
하나의 비즈니스 트랜잭션 위에서 모든 서비스들이 동시에 돌아가야 하니까.
그러니 데이터 레이크 대신 데이터 가상화 기술을 통해 실시간으로 데이터 저장소 간의 정합성을 검증하는 것이 유리하다.

그동안 수많은 기업들이 MSA로 전환하면서 데이터와 관련된 어려움을 겪어왔고,
그 결과 데이터 가상화에 대한 필요성을 인식하게 됐다. MSA로의 전환을 추진하려는 기업은
서비스 중심의 아키텍처에서 어떻게 데이터를 분리하고 정합성을 실시간으로 유지할 것인지 충분한 고민과 논의를 거쳐야 할 것이다.

아이티데일리
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