마이크로서비스 여행기: 삽질과 깨달음의 1년

안녕하세요! 오늘은 지난 1년간 제가 겪었던 마이크로서비스 도입 여정을 솔직하게 풀어보려고 해요. 성공담보다는 실패담이 더 많을 수도 있는데, 그래도 누군가에게는 도움이 될 것 같아서 용기를 내어 써봅니다.

시작은 이랬어요: “뭔가 한계에 부딪혔다”

2년 전쯤 우리 팀이 만든 차량 데이터 플랫폼이 점점 커지면서 정말 답답한 상황들이 생기기 시작했어요:

• 배포 한 번 하는데 30분: 커피 마시고 와도 아직 배포 중이더라고요 😅
• 한 부분 오류나면 전체 다운: 새벽에 장애 전화 받는 게 일상이 되었어요
• 다른 팀과 일정 맞추기: “저희 팀 개발 끝나면 배포해주세요”라는 말을 너무 자주 들었죠

처음엔 “이 정도면 괜찮지 않나?”라고 생각했는데, 팀이 커지고 서비스가 복잡해지면서 한계를 확실히 느끼게 되었어요. 그래서 마이크로서비스로 전환하기로 결정했습니다.

첫 번째 큰 실수: 잘못된 서비스 분할

기술적으로 나누면 안 된다는걸 뒤늦게 깨달았어요

마이크로서비스 도입을 결정하고 가장 먼저 한 일이 “어떻게 서비스를 나눌까?”였는데, 처음엔 정말 단순하게 생각했어요:

처음에 이렇게 나눴어요 (지금 생각해보면 정말 잘못된 방법):

❌ database-service (DB 관련 모든 것)
❌ api-service (API 관련 모든 것)
❌ auth-service (인증 관련)  
❌ notification-service (알림 관련)

몇 개월 써보니까 정말 답답하더라고요. 하나의 기능을 추가하려면 여러 서비스를 동시에 수정해야 하고, 결국 배포도 함께 해야 하는 상황이 반복되었어요.

그래서 다시 이렇게 바꿨어요 (비즈니스 중심으로):

✅ vehicle-management (차량 관리의 모든 것)
✅ trip-analytics (여행 분석 관련)
✅ user-profiles (사용자 프로필)
✅ billing-payments (결제 관련)

이렇게 바꾸고 나니까 각 팀이 독립적으로 개발할 수 있게 되었어요. 정말 큰 차이였습니다!

실제 도메인 분할 사례

// 자율주행 플랫폼의 도메인 분할
interface DomainBoundaries {
  vehicleFleet: {
    responsibilities: ['차량 등록', '상태 모니터링', '펌웨어 관리'];
    dataOwnership: ['vehicles', 'sensors', 'diagnostics'];
    apis: ['/vehicles', '/fleet/status', '/diagnostics'];
  };
  
  tripManagement: {
    responsibilities: ['여행 생성', '경로 최적화', '실시간 추적'];
    dataOwnership: ['trips', 'routes', 'locations'];
    apis: ['/trips', '/routes', '/tracking'];
  };
  
  userExperience: {
    responsibilities: ['사용자 인터페이스', '알림', '피드백'];
    dataOwnership: ['users', 'preferences', 'feedback'];
    apis: ['/users', '/notifications', '/feedback'];
  };
}

📊 데이터 일관성 전략

이벤트 소싱 패턴 구현

// 이벤트 기반 데이터 동기화
interface DomainEvent {
  eventId: string;
  aggregateId: string;
  eventType: string;
  timestamp: Date;
  version: number;
  data: any;
}

class VehicleEventHandler {
  async handleTripCompleted(event: DomainEvent) {
    const { tripId, vehicleId, mileage, fuelConsumption } = event.data;
    
    // 1. Vehicle Service: 차량 상태 업데이트
    await this.vehicleService.updateMileage(vehicleId, mileage);
    
    // 2. Analytics Service: 주행 데이터 저장
    await this.analyticsService.recordTripData({
      tripId, vehicleId, mileage, fuelConsumption
    });
    
    // 3. Billing Service: 요금 계산 이벤트 발행  
    await this.eventPublisher.publish('billing.calculate', {
      tripId, mileage, userId: event.data.userId
    });
  }
}

SAGA 패턴으로 분산 트랜잭션 관리

# trip-booking-saga.yml
saga:
  name: "TripBookingSaga"
  steps:
    - service: "user-service"
      action: "reserve-credits"
      compensate: "release-credits"
      
    - service: "vehicle-service"  
      action: "reserve-vehicle"
      compensate: "release-vehicle"
      
    - service: "trip-service"
      action: "create-trip"
      compensate: "cancel-trip"
      
    - service: "notification-service"
      action: "send-confirmation"
      compensate: "send-cancellation"

Kubernetes 클러스터 구성

🏗️ 인프라 아키�ecture

# cluster-architecture.yml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: cluster-config
data:
  # 프로덕션 클러스터 구성
  nodes: |
    master-nodes: 3 (HA 구성)
    worker-nodes: 12 (auto-scaling)
    
  resources:
    cpu: "48 cores per node"
    memory: "192GB per node"
    storage: "2TB NVMe SSD"
    
  networking:
    cni: "Calico"
    service-mesh: "Istio"
    ingress: "NGINX + Cert-Manager"

📦 서비스별 배포 설정

1. 고가용성 서비스 (Vehicle Management)

# vehicle-service-deployment.yml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: vehicle-service
  labels:
    app: vehicle-service
    version: v2.1.3
spec:
  replicas: 5
  strategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate:
      maxSurge: 2
      maxUnavailable: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: vehicle-service
  template:
    metadata:
      labels:
        app: vehicle-service
        version: v2.1.3
    spec:
      containers:
      - name: vehicle-service
        image: myregistry/vehicle-service:v2.1.3
        ports:
        - containerPort: 8080
        env:
        - name: DATABASE_URL
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: db-credentials
              key: url
        - name: REDIS_URL
          valueFrom:
            configMapKeyRef:
              name: cache-config
              key: redis-url
        resources:
          requests:
            memory: "512Mi"
            cpu: "250m"
          limits:
            memory: "1Gi"
            cpu: "500m"
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 10
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /ready
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 15
          periodSeconds: 5
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: vehicle-service
spec:
  selector:
    app: vehicle-service
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8080
  type: ClusterIP

2. HPA (Horizontal Pod Autoscaler) 설정

# vehicle-service-hpa.yml
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: vehicle-service-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: vehicle-service
  minReplicas: 3
  maxReplicas: 20
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70
  - type: Resource
    resource:
      name: memory
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 80
  - type: Pods
    pods:
      metric:
        name: requests_per_second
      target:
        type: AverageValue
        averageValue: "100"

🔄 CI/CD 파이프라인

GitOps 기반 배포 자동화

# .github/workflows/deploy.yml
name: Deploy to Kubernetes
on:
  push:
    branches: [main]
    
jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - uses: actions/checkout@v3
    - name: Run Tests
      run: |
        npm test
        npm run test:integration
        
  security-scan:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - name: Security Scan
      run: |
        docker run --rm -v $(pwd):/app \
          aquasec/trivy fs /app
          
  deploy:
    needs: [test, security-scan]
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - name: Deploy to Staging
      run: |
        kubectl apply -f k8s/staging/
        kubectl wait --for=condition=ready pod \
          -l app=vehicle-service --timeout=300s
          
    - name: Run E2E Tests
      run: |
        npm run test:e2e:staging
        
    - name: Deploy to Production
      if: success()
      run: |
        kubectl apply -f k8s/production/
        kubectl rollout status deployment/vehicle-service

서비스 메시(Service Mesh) 구현

🕸️ Istio로 트래픽 관리

카나리 배포 설정

# canary-deployment.yml
apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
kind: VirtualService
metadata:
  name: vehicle-service-canary
spec:
  hosts:
  - vehicle-service
  http:
  - match:
    - headers:
        canary:
          exact: "true"
    route:
    - destination:
        host: vehicle-service
        subset: v2
  - route:
    - destination:
        host: vehicle-service
        subset: v1
      weight: 90
    - destination:
        host: vehicle-service
        subset: v2
      weight: 10
---
apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
kind: DestinationRule
metadata:
  name: vehicle-service-destination
spec:
  host: vehicle-service
  subsets:
  - name: v1
    labels:
      version: v2.1.2
  - name: v2
    labels:
      version: v2.1.3
  trafficPolicy:
    loadBalancer:
      simple: LEAST_CONN

회로 차단기(Circuit Breaker) 패턴

# circuit-breaker.yml
apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
kind: DestinationRule
metadata:
  name: trip-service-circuit-breaker
spec:
  host: trip-service
  trafficPolicy:
    outlierDetection:
      consecutiveErrors: 3
      interval: 30s
      baseEjectionTime: 30s
      maxEjectionPercent: 50
    connectionPool:
      tcp:
        maxConnections: 100
      http:
        http1MaxPendingRequests: 50
        maxRequestsPerConnection: 10
        maxRetries: 3
        connectTimeout: 30s

모니터링과 관찰성(Observability)

📊 통합 모니터링 스택

# monitoring-stack.yml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: monitoring-config
data:
  prometheus.yml: |
    global:
      scrape_interval: 15s
    scrape_configs:
    - job_name: 'kubernetes-pods'
      kubernetes_sd_configs:
      - role: pod
      relabel_configs:
      - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape]
        action: keep
        regex: true
        
  grafana-dashboard.json: |
    {
      "dashboard": {
        "title": "Microservices Overview",
        "panels": [
          {
            "title": "Request Rate",
            "type": "graph",
            "targets": [
              {
                "expr": "rate(http_requests_total[5m])",
                "legendFormat": "{{service}}"
              }
            ]
          },
          {
            "title": "Error Rate",
            "type": "singlestat",
            "targets": [
              {
                "expr": "rate(http_requests_total{status=~'5..'}[5m]) / rate(http_requests_total[5m])",
                "legendFormat": "Error Rate %"
              }
            ]
          }
        ]
      }
    }

🔍 분산 추적(Distributed Tracing)

// OpenTelemetry 계측 예제
import { trace, SpanStatusCode } from '@opentelemetry/api';
import { NodeSDK } from '@opentelemetry/auto-instrumentations-node';

class TripService {
  private tracer = trace.getTracer('trip-service');
  
  async createTrip(tripData: CreateTripRequest): Promise<Trip> {
    const span = this.tracer.startSpan('create-trip');
    
    try {
      span.setAttributes({
        'trip.user_id': tripData.userId,
        'trip.vehicle_id': tripData.vehicleId,
        'trip.route_length': tripData.routeLength
      });
      
      // 1. 사용자 크레딧 확인
      const creditSpan = this.tracer.startSpan('check-user-credits', { parent: span });
      const hasCredits = await this.userService.checkCredits(tripData.userId);
      creditSpan.end();
      
      if (!hasCredits) {
        span.recordException(new Error('Insufficient credits'));
        span.setStatus({ code: SpanStatusCode.ERROR });
        throw new InsufficientCreditsError();
      }
      
      // 2. 차량 예약
      const vehicleSpan = this.tracer.startSpan('reserve-vehicle', { parent: span });
      await this.vehicleService.reserveVehicle(tripData.vehicleId);
      vehicleSpan.end();
      
      // 3. 여행 생성
      const trip = await this.tripRepository.create(tripData);
      
      span.setAttributes({
        'trip.id': trip.id,
        'trip.status': trip.status
      });
      
      span.setStatus({ code: SpanStatusCode.OK });
      return trip;
      
    } catch (error) {
      span.recordException(error);
      span.setStatus({ code: SpanStatusCode.ERROR });
      throw error;
    } finally {
      span.end();
    }
  }
}

성능 최적화 전략

⚡ 캐싱 전략

다계층 캐싱 구현

// 스마트 캐싱 시스템
interface CacheStrategy {
  l1: 'in-memory'; // 애플리케이션 레벨 (100ms TTL)
  l2: 'redis';     // 클러스터 레벨 (5min TTL) 
  l3: 'database';  // 영구 저장소
}

class VehicleLocationService {
  private memoryCache = new Map();
  private redisClient: Redis;
  
  async getVehicleLocation(vehicleId: string): Promise<Location> {
    // L1: 메모리 캐시 확인
    const memCached = this.memoryCache.get(vehicleId);
    if (memCached && this.isValid(memCached, 100)) {
      return memCached.data;
    }
    
    // L2: Redis 캐시 확인  
    const redisCached = await this.redisClient.get(`location:${vehicleId}`);
    if (redisCached) {
      const data = JSON.parse(redisCached);
      this.memoryCache.set(vehicleId, { data, timestamp: Date.now() });
      return data;
    }
    
    // L3: 데이터베이스 조회
    const location = await this.locationRepository.findByVehicleId(vehicleId);
    
    // 캐시에 저장 (상위 레벨로)
    await this.redisClient.setex(`location:${vehicleId}`, 300, JSON.stringify(location));
    this.memoryCache.set(vehicleId, { data: location, timestamp: Date.now() });
    
    return location;
  }
}

데이터베이스 최적화

-- 인덱스 최적화 예제
-- 복합 인덱스로 조회 성능 개선
CREATE INDEX CONCURRENTLY idx_trips_user_status_date 
ON trips(user_id, status, created_at DESC);

-- 파티셔닝으로 대용량 데이터 관리
CREATE TABLE trips_2024_q1 PARTITION OF trips 
FOR VALUES FROM ('2024-01-01') TO ('2024-04-01');

-- 읽기 전용 복제본 활용
-- application.yml
spring:
  datasource:
    master:
      url: jdbc:postgresql://master-db:5432/trips
    slave:
      url: jdbc:postgresql://readonly-db:5432/trips

📈 오토스케일링 최적화

사용자 정의 메트릭 기반 스케일링

# custom-metrics-hpa.yml
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: vehicle-service-custom-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: vehicle-service
  minReplicas: 3
  maxReplicas: 50
  metrics:
  # 큐 길이 기반 스케일링
  - type: External
    external:
      metric:
        name: rabbitmq_queue_messages
        selector:
          matchLabels:
            queue: "vehicle-updates"
      target:
        type: AverageValue
        averageValue: "30"
  # 응답 시간 기반 스케일링        
  - type: Pods
    pods:
      metric:
        name: http_request_duration_95percentile
      target:
        type: AverageValue
        averageValue: "500m"  # 500ms

장애 대응과 복구 전략

🚨 장애 시나리오별 대응

1. 서비스 간 통신 장애

// Retry 정책과 Circuit Breaker
import { CircuitBreaker } from 'opossum';

class VehicleApiClient {
  private circuitBreaker: CircuitBreaker;
  
  constructor() {
    const options = {
      timeout: 3000,
      errorThresholdPercentage: 50,
      resetTimeout: 30000,
      rollingCountTimeout: 10000,
      rollingCountBuckets: 10
    };
    
    this.circuitBreaker = new CircuitBreaker(this.callVehicleAPI.bind(this), options);
    
    // 폴백 전략
    this.circuitBreaker.fallback(() => {
      return this.getCachedVehicleData() || this.getDefaultVehicleData();
    });
  }
  
  async getVehicleData(vehicleId: string): Promise<VehicleData> {
    try {
      return await this.circuitBreaker.fire(vehicleId);
    } catch (error) {
      // 로깅 및 메트릭 수집
      this.logger.error('Vehicle API call failed', { vehicleId, error });
      this.metrics.increment('vehicle_api_failure');
      throw error;
    }
  }
}

2. 데이터베이스 장애

# postgresql-ha.yml - 고가용성 DB 설정
apiVersion: postgresql.cnpg.io/v1
kind: Cluster
metadata:
  name: postgres-cluster
spec:
  instances: 3
  
  postgresql:
    parameters:
      max_connections: "200"
      shared_buffers: "256MB"
      effective_cache_size: "1GB"
      
  bootstrap:
    initdb:
      database: trips_db
      secret:
        name: postgres-credentials
        
  backup:
    retention: "30d"
    barmanObjectStore:
      s3Credentials:
        accessKeyId:
          name: s3-credentials
          key: ACCESS_KEY_ID
        secretAccessKey:
          name: s3-credentials
          key: SECRET_ACCESS_KEY
      wal:
        retention: "5d"
        
  monitoring:
    enabled: true

🔄 무중단 배포 전략

Blue-Green 배포

#!/bin/bash
# blue-green-deploy.sh

# 현재 활성 환경 확인
CURRENT=$(kubectl get service vehicle-service -o jsonpath='{.spec.selector.version}')
NEW_VERSION="v2.1.4"

if [ "$CURRENT" = "blue" ]; then
    NEW_ENV="green"
    OLD_ENV="blue"  
else
    NEW_ENV="blue"
    OLD_ENV="green"
fi

echo "Deploying $NEW_VERSION to $NEW_ENV environment..."

# 1. 새 버전을 비활성 환경에 배포
kubectl set image deployment/vehicle-service-$NEW_ENV \
  vehicle-service=myregistry/vehicle-service:$NEW_VERSION

# 2. 배포 완료 대기
kubectl rollout status deployment/vehicle-service-$NEW_ENV --timeout=600s

# 3. 헬스 체크
kubectl wait --for=condition=ready pod \
  -l app=vehicle-service,version=$NEW_ENV --timeout=300s

# 4. 스모크 테스트
curl -f http://vehicle-service-$NEW_ENV/health || exit 1

# 5. 트래픽 전환
kubectl patch service vehicle-service \
  -p '{"spec":{"selector":{"version":"'$NEW_ENV'"}}}'

echo "Traffic switched to $NEW_ENV environment"

# 6. 5분 후 이전 환경 정리 (선택적)
sleep 300
kubectl scale deployment vehicle-service-$OLD_ENV --replicas=0

운영 경험에서 배운 교훈

💡 성공 요인들

1. 팀 구조와 조직 정렬

graph TD
    A[Product Team] --> B[Domain Team 1: Vehicle]
    A --> C[Domain Team 2: Trip]
    A --> D[Domain Team 3: User]
    
    B --> E[Backend Developer]
    B --> F[DevOps Engineer]  
    B --> G[QA Engineer]
    
    H[Platform Team] --> I[Infrastructure]
    H --> J[Monitoring]
    H --> K[Security]

Conway’s Law 활용: 조직 구조가 아키텍처를 결정한다는 것을 인정하고 의도적으로 설계

2. 단계적 마이그레이션

// Strangler Fig 패턴으로 점진적 전환
class LegacyTripService {
  async createTrip(tripData: TripData): Promise<Trip> {
    // Feature Flag로 새/구 시스템 분기
    if (this.featureFlag.isEnabled('NEW_TRIP_SERVICE', tripData.userId)) {
      return this.newTripService.createTrip(tripData);
    } else {
      return this.legacyCreateTrip(tripData);
    }
  }
  
  private async legacyCreateTrip(tripData: TripData): Promise<Trip> {
    // 기존 모놀리식 로직
  }
}

3. 관찰성 우선 개발

// 메트릭 수집을 코드 작성 시점부터 고려
class PaymentService {
  async processPayment(payment: Payment): Promise<PaymentResult> {
    const timer = this.metrics.startTimer('payment_processing_duration');
    
    try {
      this.metrics.increment('payment_attempts_total', {
        payment_method: payment.method,
        amount_range: this.getAmountRange(payment.amount)
      });
      
      const result = await this.paymentGateway.charge(payment);
      
      this.metrics.increment('payment_success_total');
      return result;
      
    } catch (error) {
      this.metrics.increment('payment_failure_total', {
        error_type: error.constructor.name
      });
      throw error;
    } finally {
      timer.end();
    }
  }
}

🚨 실패에서 배운 교훈

1. 너무 작은 서비스의 함정

문제: 과도한 네트워크 호출과 복잡한 오케스트레이션

// ❌ 너무 세분화된 서비스
interface MicroServices {
  userIdService: 'generates user IDs';
  userNameService: 'manages user names'; 
  userEmailService: 'handles user emails';
  userPhoneService: 'manages phone numbers';
}

// ✅ 적절한 크기의 서비스
interface RightSizedServices {
  userManagementService: 'complete user lifecycle';
  authenticationService: 'login, logout, tokens';
  profileService: 'user preferences, settings';
}

2. 분산 모놀리스의 위험

분산되어 있지만 여전히 강하게 결합된 시스템:

• 서비스 간 동기 호출 체인
• 공유 데이터베이스
• 동시 배포 필요성

해결책: 이벤트 기반 아키텍처와 CQRS 패턴 도입

3. 테스트 전략의 중요성

// 컨트랙트 테스트로 서비스 간 호환성 보장
describe('Vehicle Service Contract', () => {
  it('should return vehicle data in expected format', async () => {
    const pact = new Pact({
      consumer: 'trip-service',
      provider: 'vehicle-service'
    });
    
    await pact
      .given('vehicle exists')
      .uponReceiving('a request for vehicle data')
      .withRequest({
        method: 'GET',
        path: '/vehicles/123'
      })
      .willRespondWith({
        status: 200,
        headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
        body: {
          id: like('123'),
          status: like('available'),
          location: {
            lat: like(37.5665),
            lng: like(126.9780)
          }
        }
      });
      
    const vehicle = await vehicleClient.getVehicle('123');
    expect(vehicle).toHaveProperty('id');
    expect(vehicle).toHaveProperty('status');
  });
});

성과 측정과 지속적 개선

📊 핵심 지표 (KPIs)

기술적 지표

지표	목표	현재	개선도
배포 빈도	일 5회	일 8회	✅ +60%
배포 리드타임	30분	8분	✅ -73%
MTTR (평균 복구 시간)	1시간	15분	✅ -75%
변경 실패율	<5%	2.3%	✅ -54%

비즈니스 지표

• 서비스 가용성: 99.97% → 99.99%
• 응답 시간: P95 500ms → 150ms
• 동시 사용자: 1만명 → 10만명 처리 가능

🔄 지속적 개선 프로세스

# 월간 회고 프로세스
retrospective:
  what_went_well:
    - "카나리 배포로 장애 최소화"
    - "모니터링 대시보드로 빠른 문제 파악"
    
  what_needs_improvement:
    - "크로스팀 의존성 해결"
    - "테스트 자동화 범위 확대"
    
  action_items:
    - name: "이벤트 기반 통신 확대"
      owner: "architecture-team"
      due_date: "2025-02-28"
    - name: "E2E 테스트 커버리지 80% 달성"  
      owner: "qa-team"
      due_date: "2025-02-15"

앞으로의 계획

🚀 다음 단계 로드맵

Q1 2025: Platform Engineering 강화

• Developer Portal 구축 (Backstage 기반)
• 셀프서비스 인프라 도입
• 개발자 생산성 메트릭 수집

Q2 2025: AI/ML 통합

• 예측적 오토스케일링 (머신러닝 기반)
• 이상 탐지 자동화
• 성능 최적화 AI 어시스턴트

Q3-Q4 2025: 글로벌 확장

• 멀티 리전 아키텍처
• 지리적 데이터 분산
• 엣지 컴퓨팅 도입

마무리: 실무 적용 가이드

✅ 단계별 체크리스트

설계 단계

• 도메인 경계 명확히 정의
• 데이터 소유권 분할
• 통신 패턴 결정 (동기/비동기)
• 장애 시나리오 계획

개발 단계

• API 버전 관리 전략
• 로깅/메트릭 표준화
• 컨트랙트 테스트 작성
• 보안 정책 적용

배포 단계

• CI/CD 파이프라인 구축
• 카나리/블루-그린 배포
• 모니터링 대시보드 설정
• 알림 규칙 정의

운영 단계

• SLA/SLO 정의
• 장애 대응 플레이북
• 정기적 재해 복구 훈련
• 성능 튜닝 및 최적화

정말로 중요한 것들 (제가 깨달은 것들)

1년 동안 삽질하면서 깨달은 가장 중요한 것들을 정리해봤어요:

1. 한 번에 다 바꾸려 하지 마세요: 저희도 처음엔 욕심을 부렸다가 정말 고생했어요. 하나씩 천천히 바꿔가는 게 훨씬 안전해요
2. 모니터링부터 하세요: 뭔가 문제가 생겼을 때 원인을 찾을 수 없으면 정말 막막해져요. 로그와 메트릭 수집은 필수입니다
3. 팀 구조도 같이 바뀌어야 해요: 조직 구조와 시스템 구조가 닮아간다는 Conway’s Law가 정말 맞더라고요
4. 자동화에 투자하세요: 서비스가 많아지면 수동으로는 절대 관리할 수 없어요

솔직한 고백

마이크로서비스가 모든 문제를 해결해주는 마법의 해답은 아니에요. 오히려 새로운 복잡성을 가져다주기도 하고, 때로는 모놀리식이 더 나은 선택일 수도 있어요.

하지만 제대로만 도입하면 정말 개발팀의 생산성과 시스템 안정성이 크게 올라갈 수 있어요. 저희 팀도 힘들었지만 지금은 정말 만족하고 있거든요.

혹시 마이크로서비스 도입을 고민하고 계신다면, 언제든지 질문 주세요. 제가 겪었던 삽질들을 미리 알려드릴 수 있을 것 같아요! 😊

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다음에는 이런 이야기들을 나눠볼게요:

• Kubernetes 운영하면서 배운 성능 최적화 팁들 (다음주 계획)
• 이벤트 기반 아키텍처, 정말 필요한 건지에 대한 고민 (2월쯤)

더 이야기하고 싶으시면:

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