실무에서의 REST vs GraphQL, 백엔드와 프론트엔드 팀을 위한 트레이드오프
Source: Dev.to
Overview
실제 제품용 API를 구축해 본 경험이 있다면 GraphQL에 대한 홍보 문구를 들어봤을 것입니다: 이제 과다 조회는 없고, 클라이언트가 정확히 필요한 것만 요청하며, 유연한 쿼리, 프론트엔드 팀도 행복! 저와 같은 경우라면, 최소 한 번은 깨지기 쉬운 엔드포인트와 버전 관리 해킹, 그리고 예기치 않은 검증 오류가 난무하는 RESTful API에 시달린 적이 있을 겁니다.
과대 광고는 제쳐두고, 실제 엔지니어링 고통을 기준으로 REST와 GraphQL 중 어떤 것을 선택할지 이야기해 보겠습니다. 제가 두 가지를 모두 구축하고, 부수고, 유지보수하면서 배운 점을 공유합니다.
설정: 두 옵션 모두 좋은 선택처럼 보일 때
제가 실제로 마주한 몇 가지 시나리오:
- B2B SaaS용 REST API – .NET Core로 구축했으며 Angular와 이후에 React에서 사용됨. 처음엔 간단했지만… 크게 성장함.
- Python + FastAPI를 이용한 내부 마이크로서비스 – 여러 백엔드의 데이터를 조정하고 웹 및 ML 클라이언트 모두에 서비스를 제공해야 함.
- 그린필드 AI 기반 제품 – React 프런트엔드, 비동기 백그라운드 작업, 많은 맞춤 비즈니스 로직, 빠르게 변하는 요구사항.
이론적으로는 REST와 GraphQL 모두 세 경우에 적용 가능했지만, 실제로는 상황마다 적합한 선택이 달랐습니다.
REST가 바로 작동하는 곳
명확한 리소스 모델링
REST는 도메인이 리소스와 깔끔하게 매핑될 때 빛을 발합니다:
/users
/orders
/reports예측 가능하고, 캐시하기 쉬우며, HTTP 의미론(상태 코드, 멱등성, 인증)과 잘 맞습니다.
왜 중요한가: 견고한 리소스 경계가 있으면 복잡도가 증가해도 REST 엔드포인트를 이해하기 쉽습니다. URL이나 헤더를 이용한 버전 관리도 간단합니다. 모니터링, 로깅, 오류 처리는 지루할 정도로 일관됩니다—좋은 의미에서요.
검증 및 오류 처리
REST의 상태 코드는 오류 의미에 대해 고민하도록 강제합니다. 타사 소비자와 통합하거나 공개 API를 구축할 때 이 예측 가능성은 금과 같습니다. 저는 REST 오류 형식을 설명하는 데 GraphQL 오류 페이로드를 설명하는 것보다 훨씬 적은 시간을 투자했습니다—훨씬 더 적게요.
REST가 부패하기 시작하는 지점
- Changing frontend requirements – 프론트엔드 요구사항이 바뀌는 경우 – PM이 API 응답에 필드 하나만 더 달라고 요청한 적 있나요? 10배로 늘리면 엔드포인트가 부풀어 오릅니다.
- N+1 endpoints – N+1 엔드포인트 –
/users,/users/details,/users/details-with-orders,/users/recent등과 같은 API를 본 적이 있습니다. 유지보수가 악몽입니다. - Over‑fetching – 과다 조회 – UI가 3개만 필요할 때 20개의 필드를 보내는 경우. 이를 그리드에 있는 10 k 사용자에게 적용하면 클라우드 비용이 급증하는 것을 볼 수 있습니다.
GraphQL이 실제로 가치를 발휘하는 경우
유연한 데이터 페칭
React 앱은 UI 요구에 맞게 쿼리를 설계할 수 있기 때문에 GraphQL을 선호합니다. 이제 백엔드 팀이 그 한 필드만 추가하기를 기다릴 필요가 없습니다. 다양한 UI 변형이 빠르게 변하는 제품에서는 이것이 게임 체인저가 됩니다.
예시: 필요한 것만 쿼리하기
query {
user(id: "123") {
name
email
orders(limit: 2) {
date
total
}
}
}프론트엔드가 빠르게 움직이고 백엔드가 안정적이라면, GraphQL을 통해 지속적인 백엔드 수정 없이도 팀이 배포할 수 있습니다.
서비스 간 집계
여러 서비스를 하나로 연결하는 Python/FastAPI 게이트웨이를 구축할 때, GraphQL은 구세주와도 같았습니다. 하나의 엔드포인트, 다수의 데이터 소스, 클라이언트가 응답 형태를 제어합니다. 프론트엔드와 백엔드 양쪽 모두 API‑티켓 핑‑퐁을 원하지 않을 때, 계약을 크게 단순화해 주었습니다.
GraphQL에서 겪은 고충
- N+1 Queries in Disguise – GraphQL API는 리졸버가 얼마나 좋은가에 달려 있습니다. 모든
orders필드가 별도의 DB 쿼리를 발생시켜서 프로덕션 시스템이 완전히 멈추는 경우를 본 적이 있습니다. 캐싱과 dataloader 패턴은 필수이지만, 기존 시스템에 적용하기는 쉽지 않습니다. - Validation and Error Handling – REST와 달리 GraphQL은 기본적으로
200 OK를 반환하며, 부분 오류가 있어도 마찬가지입니다. 클라이언트는errors필드를 파싱해야 하는데, 이는 모니터링 및 알림 설정에 있어 직관적이지 않습니다. SLA를 중요시한다면 큰 문제가 될 수 있습니다. - Authorization Headaches – 필드 수준의 세밀한 권한 부여가 가능하지만, 구현은 복잡한 미궁과 같습니다. GraphQL에서는 REST보다 “왜 사용자 X가 필드 Y를 볼 수 있었는가?”를 디버깅하는 경우가 더 자주 발생했습니다.
실제 프로젝트에서의 실용적인 가이드라인
REST를 선택해야 할 때
- 데이터 모델이 리소스와 깔끔하게 매핑될 때.
- 강력한 HTTP 의미론(멱등성, 상태 코드, 캐싱)이 필요할 때.
- 타사에 API를 제공하거나 쉬운 API 버전 관리가 필요할 때.
- 프론트엔드와 백엔드 간 계약이 비교적 안정적일 때.
GraphQL을 선택해야 할 때
- UI가 빠르게 변하고 프론트엔드 팀이 독립적으로 움직여야 할 때.
- API가 여러 데이터 소스/서비스에 대한 파사드 역할을 할 때.
- 과도한 데이터 조회가 실제 성능 저하나 비용 문제를 일으킬 때.
- 프론트엔드‑백엔드 티켓 왕복(ping‑pong)으로 인해 속도가 느려질 때.
피해야 할 함정들
- GraphQL을 최신이라서만 사용하지 마세요. 프론트엔드 문제를 해결하지 못한다면 복잡성만 늘리는 것입니다.
- 가능한 모든 클라이언트 조합에 대해 REST 엔드포인트를 만들지 마세요. 이는 GraphQL이 필요하거나 더 나은 API 설계가 필요하다는 신호입니다.
- 두 경우 모두: 계약 테스트와 모니터링에 투자하세요. 소비자와 제공자가 동기화되지 않으면 두 스타일 모두 퇴화할 수 있습니다.
다시 할 수 있다면…
- GraphQL이 해결하는 명확한 문제점이 없는 한 REST로 프로토타입을 만들겠습니다. REST는 디버깅이 더 간단하고, 호스팅 비용이 저렴하며, 대부분의 팀에게 더 쉽습니다.
- GraphQL을 선택한다면, 캐싱과 DataLoader 패턴을 처음부터 적용하고, 나중에 추가하지 않겠습니다. 또한 오류 처리와 인증을 미리 문서화하여 운영 중에 발생할 수 있는 놀라움을 방지하겠습니다.
- 하이브리드 시스템의 경우, 두 가지를 모두 노출하는 것을 고려하겠습니다(통합 파트너를 위한 REST, 내부 UI를 위한 GraphQL), 단 명확한 경계와 최소한의 중복만 허용합니다.
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실행 가능한 요약
- 현재 API 사용자를 감사하세요. 과도하게 데이터를 가져오고 있나요, 아니면 부족하게 가져오고 있나요? 엔드포인트가 복잡도가 늘어나고 있거나 개수가 급증하고 있지는 않은지 확인합니다.
- 두 가지 모두에 대해 실제 사용 사례를 프로토타입해 보세요. 화이트보드 상에서만 선택을 내리지 마세요. 단일 엔드‑투‑엔드 흐름을 구축하고 어느 접근 방식이 유지·확장하기 쉬운지 직접 확인합니다.
(원본 텍스트가 여기서 끊겼으므로, 상황에 맞게 이어서 작성했습니다.)
- 검증 및 오류 처리 전략을 문서화하세요. REST와 GraphQL 모두 일관되고 탐색 가능한 오류 처리가 필요합니다. 이를 사후에 생각하지 않도록 합니다.
가장 큰 API 문제는 무엇이었나요? REST가 도움이 되었나요, GraphQL이 도움이 되었나요, 아니면 상황을 더 악화시켰나요? 계약이 중간에 변경될 때 검증 및 오류 보고를 어떻게 처리하고 있나요?
여러분의 경험담, 전쟁 상처, 혹은 반례를 댓글에 남겨 주세요. 도움이 된 패턴이나 코드 스니펫이 있다면 공유해 주세요!