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Deep Dive: 대규모 API 마이그레이션을 위한 고수준 아키텍처

발행: (2025년 12월 12일 오후 10:54 GMT+9)
7 min read
원문: Dev.to

Source: Dev.to

API 마이그레이션 다이어그램

최근 파리 API Days에서 유럽 대형 모빌리티 플랫폼의 AI‑검증 API 마이그레이션에 관한 강연을 들었습니다. 발표자들은 AI가 구 API와 신 API 간의 의미적 동등성을 어떻게 검증했는지에 초점을 맞췄으며, MCP 패턴, 자동 생성 코드, 반복 학습 등에 대한 훌륭한 내용을 다루었습니다.

솔루션 아키텍트 입장에서 저는 이러한 규모에서 안전한 마이그레이션을 가능하게 하는 고수준 아키텍처라는 보완적인 관점을 탐구하고 싶었습니다. 이 글에서는 수억 건의 트랜잭션을 처리하면서 다운타임이나 데이터 손실을 허용하지 않을 때 대규모 API 마이그레이션을 가능하게 하는 인프라 패턴, 설계 결정, 아키텍처 구성 요소를 살펴봅니다.

마이그레이션 과제

현재 상태: 모놀리식 API, 검증된 운영, 강하게 결합
목표 상태: 오케스트레이션 기반 API, 마이크로서비스 아키텍처
요구사항: 다운타임 제로, 데이터 손실 제로, 회귀 제로
규모: 연간 수억 건의 요청
제약: “빅뱅” 방식 전환 불가

어떻게 설계해야 할까요?

고수준 아키텍처

이 규모의 마이그레이션은 여러 아키텍처 레이어가 함께 작동해야 합니다:

graph TD
    A[Client Layer (Millions of Users)] --> B[API Gateway<br/>(Traffic Routing)]
    B --> C[Legacy API (Monolithic)]
    B --> D[New API (Orchestration)]
    C --> E[Legacy Business Logic]
    D --> F[Microservices<br/>- Booking<br/>- Pricing<br/>- Inventory]

1. API Gateway 레이어

핵심 책임: 클라이언트 측 변경 없이 트래픽 분할을 가능하게 함.

점진적 트래픽 라우팅

Phase 1: 0% new (Shadow testing)
Phase 2: 5% new (Initial canary)
Phase 3: 20% new (Expanded rollout)
Phase 4: 50% new (Major transition)
Phase 5: 100% new (Complete migration)

주요 기능

  • Feature flags를 통한 즉시 롤백
graph LR
    G[API Gateway] --> L[Legacy API]
    G -->|Mirror| N[New API (Silent)]
    N --> V[Validation Pipeline]

작동 방식

  • 클라이언트는 항상 레거시 API의 응답을 받습니다.
  • 요청은 새로운 API에도 미러링되며, 클라이언트는 이 응답을 보지 못합니다.
  • 두 응답 모두 검증 파이프라인에 전달됩니다.
  • 차이점은 로그에 기록되지만, 클라이언트에는 영향을 주지 않습니다.

이점

  • 실제 프로덕션 트래픽 패턴 확보
  • 사용자에 대한 위험 제로
  • 테스트에서 놓친 엣지 케이스 식별
  • 실제 전환 전 신뢰도 구축

3. Validation Pipeline 아키텍처

AI 검증 파트가 여기서 동작합니다:

graph TD
    LR[Legacy Response] --> SN[Schema Normalization]
    NR[New Response] --> SN
    SN --> SC[Semantic Comparison Engine<br/>(AI‑Generated Test Code)]
    SC --> SEV[Severity Classification]
    SEV --> MON[Monitoring & Alerting]

핵심 인사이트: 검증 코드는 AI가 한 번 생성한 뒤 결정적으로 실행됩니다. 이는 실시간 AI 비교에 드는 비용과 지연을 피하게 해줍니다.

4. 데이터 변환 레이어

API 계약이 다르면 데이터 구조도 달라집니다.

레거시 포맷

{
  "ticket_id": "TKT-123",
  "passenger": {
    "first_name": "John",
    "last_name": "Doe"
  },
  "pricing": {
    "total": 94.50
  }
}

신 포맷

{
  "id": "TKT-123",
  "passenger_info": {
    "name": {
      "given": "John",
      "family": "Doe"
    }
  },
  "payment": {
    "amount": {
      "total": 94.50
    }
  }
}

도전 과제 및 해결책

  • 필드 매핑 규칙 – 레거시 필드를 신 필드에 매핑
  • 타입 변환 – 예: 문자열 날짜 → ISO 타임스탬프
  • Null 처리 – 누락된 필드와 서로 다른 기본값 관리
  • 의미 검증 – 구조적 동일성뿐 아니라 기능적 동등성 보장

Model Context Protocol (MCP)은 전체 페이로드를 메모리로 로드하지 않고도 특정 JSON 경로를 조회할 수 있게 해줘서 유용합니다.

5. 단계적 마이그레이션 전략

스트랭글러‑피그 패턴 적용 예시:

PHASE 1: Shadow Mode (Weeks 1‑4)
  • 0% live traffic to new API
  • All traffic mirrored for validation
  • Goal: Identify and fix discrepancies

PHASE 2: Canary (Weeks 5‑8)
  • 5% live traffic to new API
  • Monitor error rates, latency, validation
  • Goal: Prove stability with real users

PHASE 3: Progressive Rollout (Weeks 9‑16)
  • 20% → 50% → 80% → 100%
  • Gradual increase based on metrics
  • Goal: Complete migration

PHASE 4: Legacy Decommission (Week 17+)
  • New API handles 100% traffic
  • Legacy services retired after final verification

정리

  • 계층형 접근(gateway → shadow → validation → transformation)으로 각 단계마다 위험을 격리합니다.
  • Feature‑flag‑기반 라우팅은 트래픽 흐름을 즉시 제어할 수 있게 해줍니다.
  • Shadow testing은 사용자에 영향을 주지 않으면서 프로덕션 수준의 신뢰를 제공합니다.
  • AI‑생성 검증은 런타임 오버헤드를 최소화하면서 의미적 동등성을 보장합니다.
  • 단계적 롤아웃(strangler‑fig)으로 대규모, 지연에 민감한 워크로드에서도 안전하고 관찰 가능한 마이그레이션 경로를 구현합니다.
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