대규모 시스템이 커뮤니케이션을 재고하는 방법

Source: Dev.to

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소개

시스템이 처음엔 완벽히 작동했지만, 규모가 커지면서 갑자기 다르게 동작하는 것을 눈치채신 적 있나요? 초기 결정이 잘못됐기 때문이 아니라, 규모가 커짐에 따라 새로운 도전 과제가 생기고, 처음엔 안전해 보였던 몇몇 가정이 늘어나기 시작하기 때문입니다. 이 과정에서 팀이 가장 먼저 다시 살펴보는 것 중 하나는 시스템의 다양한 부분이 어떻게 소통하는지입니다.

동기 API

대부분의 시스템은 동기 API로 시작합니다. 그리고 왜 그럴까요? 이해하기 쉽고, 디버깅이 간단하며, 요청과 응답의 흐름이 명확합니다. 한 서비스가 다른 서비스를 호출하고, 답을 받은 뒤 다음 단계로 넘어갑니다. 오랫동안 이것은 아름답게 작동했습니다. 지연 시간이 예측 가능하고, 의존성이 적으며, 피드백이 즉각적이고, 문제를 쉽게 발견할 수 있습니다. 팀은 빠르게 움직일 수 있고, 시스템은 기대한 대로 정확히 동작합니다.

규모에 따른 도전 과제

하지만 시스템이 성장하면 상황이 달라집니다. 갑자기 트래픽 패턴이 고르지 않아 일부 요청이 급증하고, 다른 요청은 예상보다 오래 걸립니다. 새로운 소비자가 시스템에 합류하고, 기존 소비자는 변화하며, 처리 용량이 들어오는 부하를 항상 따라가지 못합니다. 서비스 간 작업이 언제 이루어지는지 조율하는 것이 더 어려워지고, 타임아웃, 재시도, 모니터링이 곳곳에서 나타나기 시작합니다. 이것은 실패가 아니라, 시스템이 설계된 대로 여전히 동작하고 있지만 새로운 조건 하에서 작동하고 있다는 의미입니다.

이 단계에서 질문은 미묘하게 바뀝니다. “이 서비스가 지금 바로 응답할 수 있나요?” 대신에 팀은 “시간이 걸리더라도 이 작업이 신뢰성 있게 수행되도록 할 수 있을까요?” 라고 묻기 시작합니다. 여기서 메시징이 종종 등장합니다. 메시징은 시스템의 한 부분이 의도를 기록하고, 다른 부분이 가능할 때 이를 실행하도록 합니다. 일시적인 백로그는 예상된 것이며, 느린 구성 요소가 즉시 빠른 구성 요소를 차단하지 않습니다.

메시징은 API를 보완합니다

메시징은 API를 대체하지 않고 보완합니다. 대부분의 현대 시스템은 두 가지를 모두 사용하게 됩니다. API는 즉시성이 필요한 상호작용에 남아 있는 반면, 메시징은 유연한 타이밍을 허용할 수 있는 작업 부하를 처리합니다.

Enterprise Messaging vs. Kafka

Enterprise messaging systems like TIBCO EMS have been around for a long time to address these needs. EMS works very well in environments where delivery guarantees matter, consumers are stable, message flows are predictable, and processing happens close to event creation. Many large organisations still rely on EMS for core integrations.

As systems become more distributed and dynamic, additional needs arise — particularly around retaining data longer and allowing multiple consumers to act independently. This is where Kafka comes in. By treating events as a durable, ordered log, Kafka allows consumers to replay data when needed, multiple teams to read the same events independently, and processing to happen without tight coordination. Recovery becomes more predictable, and the system can handle growing complexity without changing the API‑based interactions that already work. Kafka isn’t replacing earlier messaging systems — it’s expanding the architectural toolbox for modern needs, where history matters as much as delivery.

커뮤니케이션 선택의 성숙도

시스템이 성숙해짐에 따라 커뮤니케이션 선택이 더욱 신중해집니다. 일부 상호작용은 시간에 대한 합의가 필요하고, 일부는 상태에 대한 합의가 필요하며, 일부는 둘 다 필요합니다. 이를 설계하는 단일한 정답은 없습니다. 최고의 아키텍처는 시스템 각 부분이 실제로 필요로 하는 보장을 인식하고 그에 맞는 패턴을 선택합니다.

결론

시스템이 커뮤니케이션을 재고할 때, 무언가 잘못됐기 때문이 아니다. 팀이 이제 트레이드오프를 더 잘 이해하게 되었기 때문이다. 초기에는 동기식 API가 자연스럽게 느껴지고, 이후에는 메시징이 긴밀한 조정을 줄이는 데 도움이 되며, 내구성 있는 이벤트 스트림은 복잡한 복구와 재생을 가능하게 한다. 대규모 시스템은 경험을 통해 다양한 제약 하에서 무엇이 효과적인지 팀에게 가르쳐 주기 때문에 진화한다. 이러한 진화는 기술 부채가 아니라 성숙함의 표시이다.