12장. 전통적 모놀리식 시스템의 모듈화 리팩토링
점진적 리팩토링 전략과 주요 적용 방법
12.1 모놀리식 시스템의 한계
전통적인 소프트웨어 시스템은 하나의 덩어리(monolith)로 구성된 경우가 많았습니다. 모든 기능이 하나의 코드베이스에 통합되어 있어 초기에는 개발이 용이했지만, 시간이 지나면서 유지보수, 확장, 릴리즈 속도, 품질 관리 측면에서 여러 문제가 발생합니다. 특히 변경 사항이 전체 시스템에 영향을 미치는 경우가 잦아 빠른 제품 개선이나 고객 요구에 신속히 대응하기 어려워집니다.
최근 소프트웨어 규모가 급격히 커지고 변화 요구가 많아지는 상황에서, 과거와 같은 모놀리식 시스템 구조는 단순히 적합하지 않을 뿐 아니라, 오히려 시스템 발전에 걸림돌이 됩니다. 더구나 소프트웨어뿐 아니라 하드웨어 등 다양한 비소프트웨어 요소와 결합된 현대 시스템에서는 구조의 유연성과 대응력이 곧 경쟁력이 되었습니다.
정리하면, 소프트웨어의 규모와 복잡성 증가가 시스템 전반의 복잡성으로 이어지면서, 변화에 효과적으로 대응하기에는 모놀리식 아키텍처가 한계를 가지게 되었습니다. 모놀리식 아키텍처는 전반적으로 안정적이고 중앙집중형 제어가 가능하며, 시계열상 변화가 크지 않은 소규모 혹은 변화가 적은 시스템에 적합합니다. 그러나 오늘날과 같이 기능이 많고 구조가 복잡하며 변화가 예측 불가능한 환경에서는 불리합니다.
따라서, 초기에는 모놀리식 아키텍처로 시작하더라도, 향후 시스템 변화에 능동적으로 대응하고자 한다면 점진적으로 모듈러 아키텍처로 전환해 나가는 것이 필수적입니다. 모듈러 아키텍처는 시스템을 독립적이고 재사용 가능한 모듈 단위로 나누어 유지보수성, 확장성, 협업 효율성 및 빠른 배포와 테스트를 가능하게 하여, 변화에 대한 적응력과 시스템 경쟁력을 대폭 향상시킵니다.
결론적으로, 소프트웨어와 시스템 변화의 속도 및 복잡성이 커진 오늘날, 모놀리식 아키텍처의 한계를 극복하고 지속 가능한 발전을 이루기 위해 모듈러 아키텍처로의 계획적이고 점진적인 전환을 적극 권장합니다.
12.2 점진적 리팩토링의 필요성
현재 모놀리식 아키텍처를 가진 소프트웨어는 필요에 따라 모듈러 아키텍처로 변환해야 합니다. 그러나 기존 시스템을 한 번에 모두 전환하는 ‘빅뱅 방식’은 높은 실패 위험을 안고 있습니다. 이에 반해, 기능 단위나 모듈 단위로 점진적으로 구조를 바꿔 나가는 방식이 현실적이고 안전합니다.
이 장에서는 모놀리식 시스템을 점진적으로 모듈러 아키텍처로 전환할 때 활용할 수 있는 주요 전략을 소개합니다.
첫 번째는 스트랭글러 패턴(Strangler Pattern)을 이용하는 방법입니다.
이 패턴의 이름은 호주의 스트랭글러 무화과에서 유래했는데, 이 식물이 기존 나무를 천천히 감싸며 점차 자신의 영역을 확대하는 것처럼, 소프트웨어에서도 기존 시스템을 점진적으로 변경하며 모듈러 아키텍처의 영역을 넓혀가는 방식을 의미합니다.
구체적으로는 독립적이고 위험이 낮은 기능부터 새로운 시스템으로 이전하고, 일정 기간 두 시스템이 공존하면서 점진적으로 기능을 마이그레이션합니다. 이 과정에서 프록시 계층을 시스템 앞단에 두어 클라이언트 요청을 받아 레거시 또는 신규 시스템으로 적절히 라우팅합니다. 이 방식은 한꺼번에 전환할 때 발생할 수 있는 오류나 위험을 분산하고, 서비스 중단을 최소화할 수 있다는 장점이 있습니다. 또한, 각 단계마다 사용자에게 가치를 제공할 수 있고, 이전 경험을 바탕으로 마이그레이션 전략을 개선할 수 있습니다.
대규모 SaaS 업체나 인터넷 기업들이 기존 모놀리식 시스템을 마이크로서비스로 전환할 때 이 패턴을 많이 활용합니다. 다만, 프록시 계층이 단일 장애점이나 성능 병목점이 될 수 있으므로 주의가 필요합니다.
두 번째는 외부부터 분리하는 방법입니다.
UI, API, 외부 연동 등 시스템과 직접 상호작용하는 영역부터 기능을 분리해, 덜 복잡한 영역에서부터 모듈화를 시작합니다. 이후 내부 핵심 로직, 도메인 데이터, 비즈니스 규칙 등 복잡한 부분으로 모듈화 범위를 단계적으로 확장합니다. 이 방법은 외부 인터페이스부터 분리하므로 초기 변경 위험이 낮고, 빠르게 효과를 검증할 수 있다는 장점이 있습니다.
마지막으로 도메인 주도 설계 리팩토링 패턴을 이용하는 방법입니다.
도메인 주도 설계(Domain-Driven Design) 기법을 활용해 기존 소프트웨어를 도메인 단위로 나누고 이를 토대로 모듈화를 진행하는 전략입니다. 이 부분은 다음 절에서 자세히 다루겠습니다.
각 전략은 독립적으로 실행되는 것이 아니라, 혼합하여 사용하는 것이 효과적입니다. 예를 들어, 스트랭글러 패턴으로 일부 기능을 모듈화할 때, 핵심 기능이 아닌 UI나 외부 인터페이스부터 점진적으로 분리하고 이후 핵심 로직 모듈화 시에는 도메인 기반 전략을 적용하는 식입니다.
12.3 도메인 주도 설계 리팩토링 패턴
시스템을 비즈니스 도메인의 변화에 맞게 진화시키는 리팩토링 절차 역시 모듈러 아키텍처로 전환할 때는 비즈니스 도메인의 변화와 조화를 이루어야 합니다. 이를 위해 도메인 기반 설계 과정에서 가장 중요한 작업은 바운디드 컨텍스트(Bounded Context)를 분리하는 작업입니다. 소프트웨어 모듈화를 단순히 코드와 같은 기술적인 경계만으로 수행하는 것이 아니라, 비즈니스 요구에 따라 조율하는 것이 매우 중요합니다.
바운디드 컨텍스트란 비즈니스 시스템을 구분하여 용어, 규칙, 모델 구현이 일관되게 적용될 수 있는 독립적인 단위를 의미합니다. 동일한 컨텍스트 안에서는 모델의 일관성이 보장되며, 여러 개의 독립적이고 관리가 용이한 모듈로 시스템을 나눌 수 있게 도와줍니다.
현재 시스템에 도메인 기반 설계를 적용해 모듈화를 하려면, 우선적으로 바운디드 컨텍스트를 분리하는 작업이 필요합니다. 만약 바운디드 컨텍스트가 너무 크거나 부적절하게 구현되어 있다면, 이를 재분할해서 모듈의 명확성과 유지보수성 등 품질 속성을 개선해야 합니다. 이를 위해 도메인 분해(domain decomposition)와 컨텍스트 매핑(context mapping) 기법을 활용하시는 것이 좋습니다.
도메인 분해는 현 컨텍스트에 대한 이해, 하위 도메인 식별, 그리고 경계 식별을 통한 컨텍스트 재분할과 의존 관계 최적화라는 세 단계를 포함합니다. 먼저, 현재 컨텍스트를 이해하는 단계에서는 도메인 전문가와 협력하여 비즈니스 업무 및 데이터 흐름을 파악하고 이를 시각화합니다. 다음으로 하위 도메인 식별 단계에서는 기존 컨텍스트를 다시 세분화하여, 비즈니스 로직이 독립적으로 동작하거나 지역화된 성격을 갖는 컨텍스트 후보를 탐색합니다. 마지막으로 경계 식별과 컨텍스트 재분할 단계에서는 컨텍스트 간 호출 관계를 분석하여 재분할하며, 이 과정에서 관련 도메인을 묶는 작업도 병행해 시스템 구조를 지속적으로 최적화할 수 있게 합니다.
컨텍스트 매핑은 도메인 분해를 보완하는 활동으로, 여러 바운디드 컨텍스트 간 관계를 시각화해 상호작용과 의존성, 잠재적 충돌 요인을 파악하는 데 도움을 줍니다. 관계 분석 및 식별 단계에서는 분리 대상 컨텍스트와 상호작용하는 기존 컨텍스트를 찾아내고, 공유 커널, 파트너십, 고객-공급자, 준수자 등 다양한 관계 유형을 도식화하여 각 컨텍스트의 경계와 역할을 명확히 나타냅니다. 그 다음, 새로운 컨텍스트 시각화 단계에서는 분리된 각 바운디드 컨텍스트를 기존 맵에 추가해, 시스템 분할 전후의 관계 변화를 명확히 표현합니다. 도메인 이벤트, 데이터 공유, API 의존성 변화 등도 함께 나타내어 새로운 구조 이해에 도움을 드립니다. 상호작용 패턴 재정의 단계에서는 기존과 달라진 시스템 환경에 맞춰 관계 패턴을 조정합니다. 상호 의존성이 높은 컨텍스트 간에는 도메인 이벤트와 API 중심의 느슨한 결합 방식으로 변경해 독립성과 유지보수성을 강화하도록 합니다.
마지막으로 도메인 전문가와 협력하여 분할된 경계와 통합 방식을 검토하는 과정이 필수적입니다. 이 과정을 통해 모델과 실제 비즈니스 흐름이 일치하는지 점검하며, 전환 기간 동안에는 안티커럽션 계층(Anti-Corruption Layer)을 활용해 기존 시스템과 신 시스템 간 데이터 및 이벤트 일관성을 유지하고 도메인 이벤트나 API 기반 통합에 대한 체계적인 테스트를 시행하여 안정성을 확보하실 수 있습니다.
이처럼 컨텍스트 매핑은 시스템의 구조적 진화를 촉진하고, 모듈화 및 비즈니스 민첩성을 높이는 핵심 수단입니다. 도메인 분해와 함께 진행하시면 유지보수성과 확장성이 높은 아키텍처로 자연스럽게 전환하는 데 많은 도움이 되실 것입니다.
참고로 비소프트웨어 분야에서는 아키텍처 최적화를 위해 수치적 방법을 많이 사용하는데, 소프트웨어에서는 이러한 수치적 방법을 모듈러 아키텍처가 일정 수준 자리 잡은 이후에 적용하는 것이 권장됩니다. 소프트웨어는 물리적 실체가 없기 때문에 처음부터 수치로 최적화를 하기보다, 도메인 기반으로 분할하여 이상적 아키텍처를 준비하고, 이후 반복적인 변경을 통해 구현상의 문제를 찾아 최적화하는 방법이 가장 적합합니다.
12.4 업종별 리팩토링 사례
소프트웨어 아키텍처의 리팩토링은 업종별 특성과 비즈니스 요구에 맞추어 다양한 형태로 진행되고 있습니다. 금융, 제조, 유통, 공공기관 등 각 분야에서 진행된 대표적 사례를 살펴보면, 모듈러 아키텍처 전환이 가져오는 효과와 향후 확장 가능성을 엿볼 수 있습니다.
금융업계에서는 국내의 대형 금융사가 수십 년간 운영해온 레거시 시스템을 단계적으로 마이크로서비스 아키텍처(MSA)로 전환하는 프로젝트를 성공적으로 완수했습니다. 이 프로젝트는 고객 조회, 이체, 상품 가입과 같은 단순 기능부터 시작해 코어 서비스까지 체계적으로 분리해 나가는 방식을 택했습니다. 의존성 분석 도구와 자동화된 테스트, 그리고 릴리즈 파이프라인 구축을 병행하며 전환 과정에서 발생 가능한 위험을 최소화했고, 결과적으로 시스템의 유지보수성 및 확장성이 크게 개선되었습니다. 이로 인해 서비스 출시 주기가 단축되고, 안정성도 향상되어 고객 만족도와 비즈니스 민첩성이 크게 증대된 점이 주목할 만합니다. 앞으로도 금융회사는 지속적인 기능 추가 및 규제 변화에 신속히 대응할 수 있는 유연한 시스템을 유지할 것으로 기대됩니다.
제조업 분야에서는 글로벌 기업 A사가 설비 관리 시스템을 집중적으로 개편했습니다. 생산 실행 시스템(MES), 품질 검사, 예지 정비 시스템을 각각 독립된 모듈로 리팩토링하였으며, IoT 센서에서 유입되는 데이터 흐름과 제어 명령 체계를 기반으로 명확한 경계가 설정되었습니다. 이를 통해 실시간 생산 모니터링과 예측 유지보수가 가능해져 생산 효율과 설비 가용성이 크게 증가했습니다. 제조 현장의 복잡한 데이터가 각 모듈 단위로 분리됨으로써 장애 발생 시 빠른 원인 분석과 대처가 가능해졌고, 새로운 기능 추가나 설비 변경 시에도 시스템이 유연하게 대응할 수 있게 되었습니다. 이 같은 성공 사례는 제조 현장의 디지털 전환과 스마트 팩토리 구축에 긍정적 영향을 미치며, 향후 산업 자동화 및 AI 기반 예지 분석 도입에도 중요한 기반이 될 것입니다.
유통업에서는 온라인 커머스 기업 B사가 주요 기능인 재고 관리, 주문 처리, 고객센터를 각각 마이크로서비스로 분리해 운영 효율성을 크게 높였습니다. 특히 재고 관리 시스템은 실시간성과 공급망 연동성을 최우선으로 고려해 메시지 기반 비동기 통신 방식을 도입했습니다. 덕분에 주문 폭주 시에도 시스템 병목 현상을 줄이고, 빠른 주문 처리와 재고 반영이 가능해졌습니다. 이러한 개선은 고객 서비스 품질 향상으로 이어졌으며, 공급망 파트너들과의 협업도 한층 더 원활해졌습니다. 미래에는 AI 기반 수요 예측과 자동 주문 시스템과의 통합으로, 더욱 혁신적인 유통 서비스를 제공할 것으로 전망됩니다.
공공기관 C는 민원 처리 시스템을 단계적으로 API 중심의 모듈 구조로 개편하였습니다. 기초 정보 조회, 민원 접수, 처리 결과 통지 등 각 기능을 독립 서비스로 분리하였고, 공공데이터 포털과의 연계를 강화하여 투명성과 효율성을 동시에 높였습니다. 이로 인해 민원 처리 시간 단축과 민원인 서비스 만족도 향상이라는 가시적 성과를 달성하였으며, 향후 더 많은 공공 서비스의 디지털화 및 민간 데이터 서비스와의 연계를 확대할 수 있는 기반이 마련되었습니다.
이들 사례를 통해 알 수 있듯이, 업종별 리팩토링은 단순한 코드 분할 이상의 의미를 지닙니다. 각 기업과 기관은 자동화 도구 활용, 데이터 중심 설계, 그리고 안정적 서비스 운영 전략을 통합하여 체계적이고 점진적으로 리팩토링을 추진해 왔습니다. 결과적으로 시스템의 복잡성을 효과적으로 관리하고, 개발 주기 단축 및 운영 안정성 증대라는 비즈니스 가치를 창출하는 데 성공하였습니다. 앞으로도 기술 발전과 시장 변화에 맞춰 이러한 리팩토링 모델은 계속 진화하며, 확장성과 유연성을 바탕으로 다양한 신기능과 서비스를 신속하게 지원하는 핵심 동력으로 자리매김할 것입니다.
12.5 성공적인 리팩토링을 위한 체크포인트
성공적인 리팩토링을 이루기 위해서는 몇 가지 핵심적인 체크포인트를 꼼꼼히 관리하는 것이 매우 중요합니다.
첫 번째로, 의존성 매핑과 구조 시각화 도구를 적극 활용해야 합니다.
예를 들어 ArchUnit이나 Lattix와 같은 도구들은 복잡한 코드베이스 내에서 각 모듈이나 구성 요소 간의 의존성을 명확하게 파악하고 시각화할 수 있게 도와줍니다. 이를 통해 잠재적인 결합 문제를 초기에 발견하고, 구조를 효과적으로 개선해 나갈 수 있습니다.
두 번째로는 테스트 품질 보장입니다.
리팩토링 과정에서 가장 중요한 것은 변경한 코드가 기존 기능과 완벽히 일치하며 예상치 못한 버그가 발생하지 않도록 하는 것입니다. 이를 위해 코드 커버리지를 충분히 확보하고 자동화된 테스트 체계를 도입해야 합니다. 자동 테스트는 반복적으로 실행되어 리팩토링 후에도 시스템이 정상 동작함을 지속적으로 확인할 수 있게 하여, 안정적인 코드베이스 유지에 큰 역할을 합니다.
세 번째로는 각 기능별 책임과 데이터 경계를 명확히 하는 일입니다.
리팩토링 전에는 기능들이 서로 명확한 책임 분담 없이 얽혀 있을 수 있으므로, 이를 정리하여 각 모듈 혹은 서비스가 담당하는 역할과 관리할 데이터 범위를 분명히 정의하는 것이 필요합니다. 이렇게 하면 시스템의 복잡도가 줄어들고, 변경 영향 범위도 제한되어 유지보수성과 확장성이 크게 향상됩니다.
마지막으로 대규모 리팩토링에서는 전환 일정에 따른 병렬 운영 체계를 마련하는 것이 필수적입니다.
모든 구성 요소를 한꺼번에 바꾸는 것보다 점진적으로 고도화된 시스템과 기존 시스템이 일정 기간 공존하도록 운영하며, 신규 시스템 전환이 안정적으로 이루어지는지 면밀히 모니터링해야 합니다. 이와 같은 병렬 운영 체계는 리스크를 줄이고, 장애 발생 시 빠르게 이전 상태로 복구할 수 있는 안전망 역할을 합니다.
요약하면, 성공적인 리팩토링의 핵심은 체계적인 의존성 분석과 시각화, 철저한 테스트 자동화, 기능 및 데이터 책임의 명확화, 그리고 신구 시스템의 안정적인 병렬 운영에 달려 있습니다. 이러한 체크포인트를 충실히 구현함으로써 리팩토링은 단순한 코드 수정 작업을 넘어, 소프트웨어 품질과 비즈니스 가치를 동시에 높이는 전략적 활동이 될 수 있습니다.
12.6 정리하며
소프트웨어 리팩토링은 기존 시스템을 기능 변경 없이 내부 구조를 개선하여 유지보수성과 확장성을 높이고, 시스템 복잡성을 줄이며, 비즈니스 요구에 능동적으로 대응할 수 있도록 만드는 과정입니다. 특히 모놀리식 아키텍처의 한계를 극복하고 모듈러 아키텍처로 전환하는 점진적 리팩토링 전략이 중요합니다.
이 과정에서 스트랭글러 패턴, 외부부터 분리하는 방법, 도메인 기반 설계와 같은 다양한 전략들이 혼합되어 사용되며, 각 전략은 시스템 특성과 비즈니스 변화에 맞춰 조율됩니다. 도메인 기반 설계에서는 바운디드 컨텍스트를 분리하고, 도메인 분해와 컨텍스트 매핑을 통해 시스템 독립성과 일관성을 유지하며 최적화해 나가는 방법이 핵심입니다.
성공적인 리팩토링을 위해서는 의존성 매핑과 구조 시각화 도구 활용, 충분한 자동화 테스트와 코드 커버리지 확보, 명확한 기능 책임과 데이터 경계 설정, 병렬 운영 체계 구축 등 여러 체크포인트를 철저히 관리해야 합니다.
다양한 업종 사례에서는 금융, 제조, 유통, 공공기관 등 각기 다른 비즈니스 요구와 기술 환경에서 점진적이고 체계적인 리팩토링을 통해 시스템 안정성, 서비스 민첩성, 운영 효율성, 고객 만족도를 크게 향상시키고 있습니다. 이러한 성공 사례들은 리팩토링이 단순히 코드 개선을 넘어 비즈니스 경쟁력 강화의 핵심 수단임을 뒷받침합니다.
향후 소프트웨어 아키텍처는 변화하는 비즈니스 환경과 최신 기술을 반영하여 지속적으로 진화할 것이며, 모듈러 아키텍처와 체계적인 리팩토링 전략이 그 중심에서 중요한 역할을 할 것입니다.
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