마이크로서비스는 스타트업이 감당할 수 없는 세금임
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
아키텍처 패턴
대상자
- *소규모 스타트업 개발팀, 기술 리더, 아키텍처 결정자**
- 중급~고급 개발자 대상으로, 아키텍처 설계 및 확장성, 생산성 간 균형 잡기 위한 실무 지침 제공
- 마이크로서비스와 모놀리스의 트레이드오프 이해가 필수적
핵심 요약
- 모놀리스 아키텍처는 스타트업 초기 생존에 최적화된 선택
- 마이크로서비스 도입은 명확한 병목/확장 필요성 없이 단행 시 생산성 저하 및 복잡성 증가
- 기술 스택 선택과 인프라 자동화(예: CI/CD, OpenTelemetry)가 팀 속도에 직접적인 영향
섹션별 세부 요약
- 모놀리스 vs 마이크로서비스의 생존 전략
- 모놀리스는 단순한 배포, 빠른 기능 출시, 협업 효율성 제공
- 마이크로서비스는 대규모 확장성, 별도 런타임 요구 시만 이점 발생
- 초기 마이크로서비스 도입은 "생산성 저하, 미완성 서비스, 복잡성 과잉" 유발
- 서비스 분리의 실질적 장애물
- 리포지터리 난립, 로컬 개발환경 불안정, 기술 스택 불일치로 인한 속도 저하
- Segment 사례: 마이크로서비스 분리 후 복잡성 증가로 전환 필요
- 내부 모듈화 실패 시 규모 확장도 어려움
- 기술 스택 및 인프라 고려사항
- Node.js/Python은 빠른 반복에 유리하지만 마이크로서비스 환경에서 빌드/런타임 불일치 발생
- Go는 정적 바이너리, 빠른 빌드, 운용 단순성에서 장점
- 서비스 디스커버리, API 버저닝, 분산 트레이싱 등 관측성 스택 필수
- 실무적 접근 전략
- 모노레포 구조로 코드 일관성 및 협업 효율성 확보
- 로컬 개발환경 간소화, 자세한 문서/영상 제공 필수
- CI/CD 조기 투자로 반복작업 자동화 및 팀 부담 해소
- 명확한 병목 발생 시만 선택적으로 분리, 모듈화 강화에 집중
- 확장성/복잡성 균형 유지
- 워크로드 격리(예: 이미지 처리, OCR 분리)가 효율적
- 확장 필요성 불균형 시 웹 API와 ML 워크로드 별도 분리
- Khan Academy 사례: 모놀리스 확장 후 서비스 경계 판단 가능
결론
- *"살아남는 게 먼저, 확장은 그 이후"**
- 스타트업은 모놀리스로 시작해 명확한 병목 시만 분리하는 신중한 접근이 최적
- CI/CD 자동화, OpenTelemetry 관측성 도구, 모노레포 구조 도입으로 생산성 극대화
- 기술 스택 선택은 팀 현실과 맞춰야 하며, 마이크로서비스는 대규모 확장/조직적 필요성 있을 때만 진가 발휘
- 복잡성은 "최소한의 복잡성"으로 제한하고, 단순함에서 시작해 점진적 스케일링 추천