[아키텍처] 시스템 설계 (System Design) 개요

시스템 설계 (System Design) 개요

시스템 설계(System Design)는 소프트웨어 개발 과정에서 중요한 단계로, 애플리케이션이 어떻게 동작하고 구성 요소들이 어떻게 상호작용하는지를 정의하는 과정이다. 이 과정은 대규모 시스템 개발 시 특히 중요하며, 요구사항 분석부터 아키텍처 설계, 데이터 모델링, API 설계, 확장성(Scalability)과 가용성(Availability) 등 다양한 요소들을 고려해야 한다. 실무에서는 시스템 설계를 제대로 하지 않으면, 유지보수와 확장성에서 심각한 문제가 발생할 수 있다.

본 글에서는 시스템 설계의 핵심 개념과 주요 고려사항들을 정리하고, 실무 경험을 바탕으로 중요한 설계 패턴과 트레이드오프(Trade-offs)에 대해 설명한다.

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1. 시스템 설계의 핵심 요소

1.1 요구사항 분석 (Requirement Analysis)

시스템 설계의 첫 단계는 요구사항 분석이다. 요구사항을 명확히 정의하지 않으면 시스템 설계 전반에 걸쳐 문제를 초래할 수 있다. 요구사항 분석 시 고려해야 할 주요 질문은 다음과 같다:

• 시스템의 주요 기능은 무엇인가?
• 비기능적 요구사항(Non-functional Requirements)은 무엇인가? (예: 성능, 보안, 확장성)
• 시스템의 예상 트래픽은 어느 정도인가?

1.2 아키텍처 설계 (Architecture Design)

아키텍처 설계는 시스템의 전체적인 구조를 정의하는 과정이다. 주로 다음과 같은 요소들을 고려해야 한다:

• 계층형 아키텍처 (Layered Architecture): 프레젠테이션 레이어, 비즈니스 레이어, 데이터 액세스 레이어로 분리하여 모듈화한다.
• 마이크로서비스 아키텍처 (Microservices Architecture): 시스템을 여러 독립적인 서비스로 분할하여 개발하고 배포한다.
• 서버리스 아키텍처 (Serverless Architecture): 서버 관리 부담을 줄이고 클라우드 플랫폼의 기능을 활용한다.

1.3 데이터 모델링 (Data Modeling)

데이터 모델링은 시스템이 데이터를 어떻게 저장하고 접근하는지를 정의하는 단계다. 주요 고려사항은 다음과 같다:

• 데이터베이스 스키마 설계
• 관계형 데이터베이스(RDBMS)와 NoSQL 데이터베이스 선택
• 데이터 일관성(Consistency), 가용성(Availability), 파티션 내구성(Partition Tolerance)을 고려한 CAP 이론 적용

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2. 시스템 설계 시 주요 고려사항

2.1 확장성 (Scalability)

시스템이 늘어나는 트래픽과 데이터를 처리할 수 있는 능력이다. 확장성은 두 가지 유형으로 나뉜다:

• 수평적 확장 (Horizontal Scaling): 더 많은 서버를 추가하여 시스템을 확장한다.
• 수직적 확장 (Vertical Scaling): 기존 서버의 성능을 향상시켜 확장한다.

2.2 가용성 (Availability)

시스템이 중단 없이 서비스할 수 있는 능력을 의미한다. 가용성을 높이기 위해 다음과 같은 전략을 고려할 수 있다:

• 장애 조치(Failover) 메커니즘
• 중복성(Redundancy) 설계
• 로드 밸런싱(Load Balancing)

2.3 일관성 (Consistency)과 내구성 (Durability)

데이터의 일관성을 유지하고, 시스템 장애 시에도 데이터를 보호하는 것은 시스템 설계의 중요한 부분이다. 이를 위해 다음과 같은 기술들을 고려한다:

• 분산 트랜잭션 관리
• 이벤트 소싱(Event Sourcing) 및 CQRS(Command Query Responsibility Segregation) 패턴

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3. 실무에서의 시스템 설계 트레이드오프

시스템 설계 시에는 다양한 트레이드오프를 고려해야 한다. 모든 요구사항을 동시에 충족시키는 것은 불가능하므로, 각 요소 간의 균형을 맞추는 것이 중요하다.

3.1 CAP 이론 (CAP Theorem)

CAP 이론은 분산 시스템에서 일관성(Consistency), 가용성(Availability), 파티션 내구성(Partition Tolerance) 중 두 가지만 동시에 보장할 수 있다는 이론이다. 시스템 설계 시 어떤 요소를 우선시할지를 결정해야 한다.

3.2 성능 vs. 확장성

• 고성능 시스템을 위해서는 특정 기능을 최적화해야 하지만, 이는 확장성에 제한을 줄 수 있다.
• 반면, 확장성을 우선시하면 개별 요청의 성능이 다소 낮아질 수 있다.

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4. 주요 시스템 설계 패턴

4.1 로드 밸런싱 (Load Balancing)

로드 밸런서는 서버에 트래픽을 고르게 분산하여 시스템의 성능과 가용성을 향상시킨다. 주요 로드 밸런싱 알고리즘에는 라운드 로빈(Round Robin), 최소 연결(Minimum Connections), 해시(Hash) 기반 방법이 있다.

4.2 캐싱 (Caching)

캐싱은 데이터베이스의 부하를 줄이고 응답 속도를 높이기 위한 전략이다. 주요 캐싱 전략에는 다음이 있다:

• 클라이언트 측 캐싱
• 서버 측 캐싱
• CDN(Content Delivery Network) 사용

4.3 메시지 큐 (Message Queue)

메시지 큐는 시스템 구성 요소 간 비동기 통신을 가능하게 한다. 메시지 큐를 사용하면 트래픽이 급증해도 시스템이 안정적으로 동작할 수 있다.

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5. 실무 경험과 사례

실무에서 시스템 설계 시 고려한 주요 사례를 공유한다:

사례 1: 법령 비교 시스템 설계

법령 비교 시스템에서는 대량의 법령 데이터를 처리하고, 사용자 요청에 따라 실시간으로 법령 데이터를 비교해야 했다. 이를 위해:

• 데이터베이스 파티셔닝을 적용하여 데이터베이스 부하를 줄였다.
• 로드 밸런서와 캐싱을 활용하여 시스템 성능을 최적화했다.
• 마이크로서비스 아키텍처를 도입하여 법령 데이터 비교, 버전 관리, 주석 관리 등을 각각 독립적인 서비스로 나눴다.

사례 2: 대용량 배치 처리 시스템

대용량 데이터를 처리하는 배치 시스템을 설계할 때:

• 데이터의 일관성을 유지하기 위해 분산 트랜잭션 관리를 적용했다.
• 트래픽 스파이크를 처리하기 위해 메시지 큐를 도입하여 비동기 처리를 구현했다.

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결론

시스템 설계는 소프트웨어 개발의 핵심 단계로, 확장성과 가용성을 고려한 설계가 중요하다. 실무에서는 다양한 설계 패턴과 트레이드오프를 이해하고, 상황에 맞는 최적의 설계를 선택해야 한다. 법령 비교 시스템과 같은 사례를 통해 실무 경험을 공유하며, 시스템 설계의 중요성을 강조한다.