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How to Transition to MSA Effectively(효율적인 MSA 전...

How to Transition to MSA Effectively(효율적인 MSA 전환 전략)

The presentation on “Effective MSA Transition Strategies” highlights key benefits of adopting microservices architecture, such as improved maintainability, faster development cycles, greater flexibility in technology stacks, enhanced scalability and reliability, and increased responsiveness to market demands. To achieve these outcomes, it emphasizes strategies like preparing rollback plans, applying event-driven architecture (EDA), automating APIs and CI/CD pipelines, adopting containerization with Docker and Kubernetes, and implementing API gateways and service meshes. It also underscores the importance of managing organizational change, setting clear goals, taking a gradual migration approach (e.g., the Strangler Fig pattern), and conducting thorough pre-assessments of domains, databases, and security. A real-world case from a public-sector e-learning platform is also included.

‘효율적인 MSA 전환 전략’ 발표자료에서는 유지보수성 향상, 개발 속도 증가, 기술 스택의 유연성 확보, 스케일링과 신뢰성 강화, 시장 대응력 제고 등 MSA 전환의 주요 이점을 소개합니다. 이를 효과적으로 구현하기 위한 전략으로는 Rollback 전략 준비, 이벤트 기반 아키텍처(EDA) 적용, API 및 CI/CD 자동화, 컨테이너화(Docker·Kubernetes), API Gateway 및 Service Mesh 도입 등이 강조됩니다. 또한 성공적인 전환을 위해 조직 변화 관리, 목표 명확화, 점진적 도입(Strangler Fig 패턴), 도메인·DB·보안 등 사전 진단의 중요성이 제시되며, 실제 사례로 공공기관의 e-학습터 전환 경험도 함께 공유됩니다.

[💡발표자료 다운로드 URL] https://www.msap.ai/resource/presentation/efficient-msa-transition/

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July 09, 2025
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Resources

"How to Transition to MSA Effectively"

https://www.msap.ai/resource/presentation/efficient-msa-transition/

This presentation outlines key strategies for a successful MSA transition, including EDA adoption, API automation, and containerization with Docker and Kubernetes. It also highlights the importance of gradual migration, organizational change management, and includes a real-world public sector case.

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Transcript

  1. MSA 전환과 관련한 현실적인 문제 Copyright 2025 MSAP.ai All right

    reserved. 2 기능 하나만 수정해도 서비스 전체를 다시 배포해야 하지 않나요? 일부 기능 장애로 전체 서비스가 다운된 적이 있나요? 트래픽 증가 시 시스템이 버티지 못하는 문제가 있었나요? 서로 다른 기술을 사용하고 싶어도 기존 시스템과 충돌이 생기지 않나요? 팀이 여러 개인데, 한 개의 시스템을 같이 관리하면서 개발 속도가 느려지지는 않나요? 각 서비스를 독립적으로 배포 가능 장애가 발생한 서비스만 격리하여 운영 필요한 서비스만 개별 확장 가능 각 팀이 별도의 서비스 개발 및 운영 가능 각 서비스별로 최적의 기술 스택 선택 가능
  2. 왜 플랫폼이어야 하는가? Copyright 2025 MSAP.ai All right reserved. 3

    운영지원 구축 지원 운영 인프라 설계 개발 컨설팅 교육 A업체 B업체 C업체 D업체 • 성공적인 전환을 위한 단일전략 비용 기간 도입효과
  3. 문제를 바라보는 관점을 바꾸자! Copyright 2025 MSAP.ai All right reserved.

    4 하버드 경영대학원 교수 테오로드 레빗 사람들은 0.25인치 드릴을 원하는 것이 아니다. 그들은 0.25인치 구멍을 원하는 것이다.
  4. Start with WHY Copyright 2025 MSAP.ai All right reserved. 5

    App 분석 대상서비스 선정 컨테이너 플랫폼 DB설계 로깅 및 모니터링 분석 및 계획수립 서비스 식별 및 설계 컨테이너화 및 배포설계 DB분리 서비스간 통신구현 CI/CD 파이프라인 점진적 변환 확장성 배포 효율성 유지보수성 기술 다양성 장애격리 What How 일의 이유와 가치를 먼저 이해하면 문제를 바라보는 관점이 완전히 달라진다 !!!
  5. MSA 전환의 필요성 Copyright 2025 MSAP.ai All right reserved. 6

    유지보수성 향상 모놀리식 환경에서는 하나의 작은 변경이 전체 애플리케이션에 영향을 줄 수 있음 è MSA 특정 기능에 대한 변경만 해당 서비스에 적용 가능해 유지보수가 용이해짐 è MSA 코드베이스가 분리되면서 각 서비스별로 독립적인 테스트 및 디버깅 가능 스케일링 효율화 모놀리식 시스템 확장 시 많은 리소스 낭비 è MSA 트래픽이 많은 서비스만 선택적으로 확장 예, 특정 이벤트는 트래픽이 집중되는 동안만 확장 가능 개발 속도 개선 모놀리식 여러 팀이 동일 코드베이스 수정으로 인한 충돌 발생 è MSA 서비스별 독립적인 개발이 가능 à 팀 간 병렬 작업을 지원 è MSA 신규 개발자가 특정 서비스 이해만으로 작업 가능 à 온보딩 속도 향상 신뢰성 향상 모놀리식 어플리케이션 내 하나의 오류가 전체 시스템을 중단시킬 수 있음 è MSA 서비스 간 격리로 인해 개별 서비스의 장애의 파급을 최소화 è MSA 장애 복구와 모니터링이 개별 서비스 수준에서 이루어질 수 있음 기술스택 다양화 모놀리식 단일 기술 스택에 의존 è MSA 각 서비스에 적합한 기술 스택을 선택 가능 예, 데이터 분석 서비스에는 Python, 실시간 처리 서비스에는 Go 언어를 사용하는 등 유연한 선택 가능 시장변화 대응력 향상 새로운 비즈니스 요구사항이나 기능을 신속하게 추가 및 수정 가능 경쟁이 치열한 환경에서 빠르게 프로토타입을 개발하여 시장에 출시 가능 MVP, Minium Viable Product
  6. MSA 전환 설계 시 고려사항 Copyright 2025 MSAP.ai All right

    reserved. 7 서비스 경계 설정 서비스 간 역할과 책임을 명확히 구분 단일 책임 원칙을 준수하여 과도한 결합을 방지 도메인 이벤트 기반 설계를 통해 서비스 간 상호작용 최소화 데이터 관리 Database per Service 데이터 동기화 및 정합성을 위해 Saga 패턴, Event Sourcing 등을 활용 읽기와 쓰기를 분리하는 CQRS 패턴 적용 가능 통신과 상호 작용 동기적 호출과 비동기적 호출 사이의 적절한 균형 서비스 간의 강한 의존성을 방지하기 위해 API 버전 관리 장애 복구를 위한 Circuit Breaker 패턴 적용 모니터링 및 로깅 각 서비스의 상태와 성능을 실시간 확인가능한 모니터링 도구 도입 APM 분산 추적을 위해 OpenTelemetry와 같은 도구 사용 로그 집중화를 위한 PLG Stack 활용 보안 서비스 간 통신의 보안 강화 mTLS/Zero Trust 인증 및 권한 관리를 위한 OAuth 2.0, JWT 등 사용 민감한 데이터 암호화 및 보안 정책 적용 배포 및 스케일링 서비스별 독립 배포를 위해 컨테이너화 Docker, Kubernetes 도입 오토 스케일링을 통해 트래픽 증가에 대응 Canary 배포 • Blue Green 배포를 통해 안정적인 릴리즈 성능 최적화 서비스 간 네트워크 통신 오버헤드를 최소화 데이터베이스 접근 최적화를 위한 캐싱 도입 Redis, Memcached 등 비즈니스 요구사항에 맞춘 성능 테스트 주기적으로 수행 운영 및 장애 대응 장애 발생 시 자동 복구를 위한 Self Healing 메커니즘 구현 장애원인 분석 및 재발방지를 위한 Observability Chaos Engineering을 활용하여 시스템의 내결함성을 테스트
  7. 전환의 성공 요인 Copyright 2025 MSAP.ai All right reserved. 8

    명확한 목표와 전략수립 MSA 전환사유의 명확한 정의 단계별 목표와 우선순위 선정 기술적 준비 기존 시스템에 대한 명확한 분석 적합한 기술스택과 도구 선정 조직문화와 협업 DevOps 문화 도입 지속적 교육 및 개발팀 역량 강화 경영진의 지원 경영진의 지속적인 지원 제공 장기적인 투자와 자원 배치 보장 점진적 전환 점진적으로 모놀리스를 분리 특정 도메인이나 서비스부터 시작 테스트 및 품질보장 자동화된 테스트 도입 모니터링 Observability 및 로깅 시스템 도입 운영 및 유지보수 분산환경에서의 장애 대응 체계 수립 성능 최적화 및 자원관리 변화 관리 전환으로 인한 조직 내 변화 관리 직원저항 감소, 명확한 비전 공유 성공 사례를 통한 전환 가치 증명
  8. MSA 전환 진행 과정 그리고 AI Copyright 2025 MSAP.ai All

    right reserved. 9 1. 도메인 설계 및 서비스 분할 모놀리식 시스템에 DDD를 적용 è Bounded Context 독립 운영이 가능한 마이크로서비스 단위설계 데이터 분리 전략 수립 Shared vs 독립 2. API 및 통신방식 설계 내부 서비스 간 통신 방식 결정 API Gateway 및 Service Mesh도입 검토 API 문서화 및 표준화 3. 데이터 분리 및 이벤트 기반 아키텍처 설계 데이터 분리 전략 DB per Service • CQRS EDA 도입 Kafka, RabbitMQ 4. DevOps 및 CI/CD 환경 구축 컨테이너화 Docker, Kubernetes 적용 자동화된 CI/CD 파이프라인 구성 로깅 및 모니터링 체계 정비 5. 점진적 마이그레이션 및 배포전략 Strangler Fig 패턴 적용 Blue Green 배포 • Canary 배포 적용 Rollback 전략 마련
  9. MSA 전환방법 Copyright 2025 MSAP.ai All right reserved. 10 의사가

    환자의 건강상태를 평가, 수술계획 수립 현재 시스템 아키텍처 분석 전환 서비스 결정 전체적인 로드맵 수립 수술할 부위를 소독하고 주변 조직과 분리 전환할 기능 식별 시스템에서 논리적으로 분리 새로운 인프라 준비 여러 번의 소규모 수술로 점진적으로 문제 부위를 제거 대상 마이크로서비스 구현 신규 서비스와 기존 시스템 공존 트래픽을 점진적으로 신규 서비스로 전환 수술한 부위가 다른 조직들과 조화롭게 작동하도록 조정 새로운 서비스와 기존 시스템간 데이터 동기화 서비스간 통신 메커니즘 구축 수술 후 환자의 상태를 모니터링하고 필요 시 추가 치료 신규 서비스의 성능과 안전성 모니터링 문제 발생 시 롤백 시나리오 준비 기존 모놀리식 시스템 점진적 제거
  10. Strangler Fig 패턴 Copyright 2025 MSAP.ai All right reserved. 11

    한 번의 대규모 시스템 전환 Big Bang Migration 은 너무 위험하다. 모든 기능을 한꺼번에 바꾸려면 시간이 오래 걸린다. 고객이 계속 서비스를 이용해야 하기 때문에, 기존 시스템을 바로 종료할 수 없다.
  11. 사전진단 단계에서 검토해야 할 사항 Copyright 2025 MSAP.ai All right

    reserved. 13 현재 운영 및 장애 대응 프로세스 점검 장애 발생 시 대응 방식 롤백전략 로깅 및 모니터링 체계 PLG 스택, APM 등 기존 DevOps 환경 및 CI/CD 파이프라인 적합성 기존 시스템 분석 아키텍처 분석 • 데이터베이스 구조 트랜잭션 흐름 • 배포 및 운영 방식 기술 스택 보안 및 컴플라이언스 인증 및 인가 방식 OAuth2, JWT 데이터 보호 네트워크 보안 mTLS, Zero Trust 비즈니스 요구사항 분석 핵심 기능 및 SLA 도메인 모델 분석 DDD 변경 요구사항 성능 및 확장성 분석 트래픽 패턴 분석 피크 타임 à 부하 분산 가능성 검토 성능 병목점 확인 스케일링 가능성 • PLG 스택 Promtail Loki Prometheus
  12. AI 기반 MSA 설계 Copyright 2025 MSAP.ai All right reserved.

    14 AI 기반 이벤트스토밍 도메인 식별 AI 기반 엔티티 설계 Drag Drop 어플리케이션 설계 소스코드 생성