이벤트 기반 아키텍처 마스터하기: 기본부터 넷플릭스 규모 구현까지

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

웹 개발

대상자

소프트웨어 개발자, 시스템 아키텍트, DevOps 엔지니어
중급~고급 수준 (이벤트 처리, 분산 시스템, 아키텍처 패턴 이해 필요)

핵심 요약

이벤트 기반 아키텍처(EDA)는 비동기 이벤트 통신을 통해 서비스 간 결합도를 낮추고 확장성, 유연성을 향상시킴
핵심 도구는 Apache Kafka, Redis, FastAPI, Docker이며, 이벤트 순서 관리는 Kafka의 파티션 키, 중복 이벤트 처리는 Idempotent Consumer
넷플릭스의 EDA 구현은 실시간 개인화, 글로벌 분산, 고가용성을 위해 Redis Pub/Sub, Kafka 클러스터, 스키마 레지스트리 활용

섹션별 세부 요약

1. EDA의 중요성

모노리식 아키텍처의 한계:

- 서비스 간 강한 결합

- 확장성 부족

- 장애 허용성 저하

EDA의 장점:

- 이벤트 기반 통신으로 서비스 간 의존성 제거

- 이벤트 생산자/소비자 독립 확장

- Saga 패턴, Event Sourcing으로 데이터 일관성 보장

2. 주요 도전 과제와 해결 방안

이벤트 순서 관리:

- Kafka의 파티션 키 사용

중복 이벤트 처리:

- Idempotent Consumer 구현

이벤트 스키마 진화:

- Schema Registry와 역방향 호환성 적용

디버깅 복잡성:

- Distributed Tracing(Jaeger, Zipkin)과 Correlation ID 사용

데이터 일관성:

- Saga 패턴 또는 Event Sourcing 적용

3. 핵심 기술 및 도구

메시지 브로커:

- Apache Kafka, RabbitMQ, AWS SQS/SNS

이벤트 스트리밍:

- Apache Kafka Streams, AWS Kinesis

데이터베이스:

- EventStore, AWS DynamoDB

컨테이너:

- Docker, Kubernetes

4. 프로젝트 구현 예시 (Python + Redis)

프로젝트 구조:

- services/: order_service.py, payment_service.py

- events/: event_bus.py (Redis 기반 이벤트 버스)

- models/: events.py (이벤트 데이터클래스 정의)

핵심 코드:

- EventBus 클래스: publish 및 subscribe 메서드 구현

- OrderCreated, PaymentProcessed 이벤트 정의 (Dataclass 사용)

- Docker Compose 설정: Redis, FastAPI 서비스 구성

5. 넷플릭스의 EDA 구현 사례

주요 기능:

- 실시간 추천 업데이트 (사용자 동작 분석)

- 글로벌 분산 처리 (지역별 이벤트 복제)

- 고가용성 (서비스 장애 시 복구 가능)

기술 스택:

- Redis Pub/Sub, Kafka 클러스터, Schema Registry

6. EDA 구현 가이드라인

초기 단계:

- 단순 Pub/Sub 패턴으로 시작

- 이벤트 이름, 그레인ularity 정의

확장 단계:

- Kafka 도입, Event Sourcing 적용

- 모니터링 도구(Prometheus, Grafana) 활용

고급 패턴:

- CQRS, Saga 사용, 다중 클러스터 운영

결론

EDA 구현 시 Start Small부터 시작하고, 이벤트 스키마 문서화, 모니터링/트레이싱 강화
실무 적용 예시:

- FastAPI + Redis 기반의 이벤트 버스 구현

- Docker Compose로 로컬 환경 구축

추천 학습 자료:

- Martin Fowler의 EDA 문서, Netflix Engineering Blog, Apache Kafka 공식 문서