디지털 전환 시대에 기업들은 기존의 레거시 시스템과 최신 마이크로서비스 아키텍처를 병행 운영하는 경우가 많다. 이처럼 서로 다른 기술 기반 위에서 동작하는 시스템 간에는 데이터 일관성과 실시간 동기화가 중요한 과제로 떠오른다. 특히 는 비즈니스 연속성과 사용자 경험에 직접적인 영향을 미친다. 본 글에서는 이러한 환경에서 발생할 수 있는 데이터 불일치 문제를 해결하기 위한 전략과 도구, 그리고 실제 적용 사례를 살펴본다. 이를 통해 기업이 하이브리드 아키텍처에서도 안정적이고 효율적인 데이터 흐름을 확보할 수 있도록 돕는다.
레거시 시스템과 마이크로서비스 간의 데이터 동기화 전략 개요
레거시 시스템과 마이크로서비스 간의 데이터 동기화는 기존의 단일체(monolithic) 아키텍처에서 현대적인 분산 아키텍처로 전환하는 과정에서 발생하는 핵심 과제입니다. 레거시 시스템은 일반적으로 중앙 집중식 데이터베이스를 사용하며, 실시간 변경 반영이나 확장성에 한계가 있습니다. 반면, 마이크로서비스는 독립적으로 배포되며 각 서비스가 자체 데이터 저장소를 가질 수 있어 유연성과 확장성 측면에서 우수합니다. 그러나 두 시스템 간에 데이터 일관성을 유지하려면 이벤트 기반 아키텍처, CDC(Change Data Capture), API 게이트웨이, 또는 메시지 큐와 같은 기술적 접근이 필요합니다. 레거시 시스템과 마이크로서비스 간의 데이터 동기화를 성공적으로 수행하기 위해서는 데이터 변경에 대한 실시간 추적, 충돌 해결 메커니즘, 오류 복구 전략 등을 종합적으로 설계해야 합니다.
동기화 아키텍처 유형 비교
레거시 시스템과 마이크로서비스 간의 데이터 동기화를 구현할 때는 아키텍처 패턴을 고려할 수 있습니다. 대표적으로는 동기식 방식(Synchronous)과 비동기식 방식(Asynchronous)이 있습니다. 동기식은 실시간 데이터 일관성을 보장하지만 시스템 간의 결합도가 높아지고 장애 전파 위험이 존재합니다. 반면, 비동기식은 메시지 브로커(예: Kafka, RabbitMQ)를 활용하여 느슨한 결합(loose coupling)을 유지하며 확장성과 내결함성을 높일 수 있습니다. 레거시 시스템과 마이크로서비스 간의 데이터 동기화에서는 일반적으로 비동기식 아키텍처가 선호되며, 이는 시스템 간의 의존성을 줄이고 장애 격리(fault isolation)를 가능하게 합니다.
이벤트 기반 동기화의 구현 방안
이벤트 기반 아키텍처는 레거시 시스템과 마이크로서비스 간의 데이터 동기화에서 핵심적인 역할을 합니다. 레거시 시스템 내에서 발생하는 데이터 변경 이벤트를 CDC 도구(예: Debezium)를 통해 포착하고, 이를 마이크로서비스로 스트리밍하는 방식입니다. 이 방식은 레거시 시스템의 코드 변경 없이도 데이터 변경 사항을 실시간으로 전달할 수 있어 마이그레이션 단계에서 매우 유용합니다. 레거시 시스템과 마이크로서비스 간의 데이터 동기화를 이벤트 기반으로 구현할 경우, 이벤트 스키마 관리, 재처리(replay) 가능성, 순서 보장(ordering guarantee) 등을 고려해야 하며, 이는 시스템의 신뢰성과 일관성을 확보하는 데 필수적입니다.
데이터 충돌 해결 메커니즘
레거시 시스템과 마이크로서비스 간의 데이터 동기화 과정에서 동일 데이터에 대한 동시 수정이 발생할 경우 충돌이 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 타임스탬프 기반 해결, 버전 벡터(Version Vector), 최종 기록 우선(Last Write Wins) 등의 전략을 적용할 수 있습니다. 특히 레거시 시스템과 마이크로서비스 간의 데이터 동기화에서는 양쪽 시스템이 서로 다른 시간 기준을 가질 수 있으므로, 일관된 타임존 정책과 정밀한 시간 동기화가 필요합니다. 또한, 충돌 감지 및 로깅 시스템을 구축하여 운영 중 발생하는 데이터 불일치를 신속히 식별하고 복구할 수 있어야 합니다.
레거시 시스템의 제한 사항과 극복 방법
레거시 시스템은 일반적으로 트랜잭션 격리 수준, API 노출 부족, 실시간 이벤트 지원 미비 등의 제한 사항을 내포하고 있습니다. 이러한 제약으로 인해 레거시 시스템과 마이크로서비스 간의 데이터 동기화를 위한 직접적인 통합이 어려울 수 있습니다. 이를 극복하기 위해 어댑터 패턴, 외부 데이터 레이어 도입, 또는 CDC 기반 중개 시스템을 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 레거시 데이터베이스의 바이너리 로그(Binlog)를 감시하여 변경 사항을 외부로 스트리밍하는 방식은 최소한의 변경으로도 데이터 동기화를 가능하게 합니다. 레거시 시스템과 마이크로서비스 간의 데이터 동기화는 기술적 제약을 이해하고, 이를 보완할 수 있는 아키텍처 설계가 필수적입니다.
모니터링 및 장애 대응 체계 구축
레거시 시스템과 마이크로서비스 간의 데이터 동기화는 복잡한 분산 시스템의 일환으로, 실패 지점이 다양합니다. 따라서 지연 감지, 데이터 불일치 알림, 자동 재시도 메커니즘, 백업/복구 절차 등을 포함한 포괄적인 모니터링 및 장애 대응 체계를 구축해야 합니다. 예를 들어, Prometheus와 Grafana를 활용하여 동기화 지연 시간을 시각화하고, ELK 스택을 통해 로그 기반 이상 탐지를 수행할 수 있습니다. 레거시 시스템과 마이크로서비스 간의 데이터 동기화는 단순한 기술 구현을 넘어서 운영적 신뢰성을 확보하는 데 초점을 두어야 하며, 이를 위해 지속적인 관찰과 피드백 루프가 필요합니다.
| 동기화 방식 | 장점 | 단점 | 적용 사례 |
| 동기식 API 호출 | 실시간 일관성 보장 | 시스템 간 결합도 증가, 장애 전파 위험 | 사용자 인증 정보 동기화 |
| 비동기 메시징 (Kafka 등) | 느슨한 결합, 확장성 우수 | 복잡한 오류 처리, 순서 보장 어려움 | 주문 상태 변경 이벤트 전달 |
| CDC 기반 스트리밍 | 레거시 코드 변경 불필요, 실시간 변경 감지 | 데이터베이스 로그 의존성, 스키마 변경 대응 필요 | 고객 정보 변경 동기화 |
| 배치 기반 동기화 | 구현 단순, 리소스 소모 적음 | 지연 발생, 실시간성 결여 | 정산 데이터 주기적 전송 |
| 듀얼 라이팅 (Dual Writing) | 즉시 반영 가능 | 트랜잭션 일관성 보장 어려움, 장애 시 복구 복잡 | 마이그레이션 초기 단계에서의 우회적 동기화 |
사례·비즈니스
레거시 시스템과 마이크로서비스 간 데이터 동기화의 주요 과제는 무엇인가요?
레거시 시스템은 일반적으로 단일 모노리식 아키텍처를 기반으로 하며, 마이크로서비스는 분산된 독립적 서비스들로 구성되어 있어 데이터 모델, 포맷, 실시간성 요구 사항 등에서 불일치가 발생합니다. 이러한 차이로 인해 데이터 일관성과 무결성을 유지하는 것이 주요 과제가 됩니다.
레거시 시스템에서 마이크로서비스로 데이터를 마이그레이션할 때 어떤 전략을 사용할 수 있나요?
스트랜글러 패턴(Strangler Pattern)을 활용하면 기존 레거시 시스템 기능을 점진적으로 마이크로서비스로 대체하면서도 서비스 중단 없이 데이터를 안전하게 마이그레이션할 수 있습니다. 이 과정에서 이벤트 기반 아키텍처나 변경 데이터 캡처(CDC) 기법을 결합하여 실시간 데이터 동기화를 구현할 수 있습니다.
양방향 데이터 동기화 시 데이터 충돌은 어떻게 해결하나요?
양방향 동기화 환경에서는 동일 데이터가 두 시스템에서 동시에 수정될 수 있으므로, 충돌 해결 전략이 필수적입니다. 일반적으로 타임스탬프 기반 우선순위, 최종 작성자 우선(LWW), 또는 도메인에 특화된 비즈니스 규칙을 기반으로 충돌을 해결하며, 이를 통해 데이터 일관성을 보장합니다.
데이터 동기화 성능을 최적화하려면 어떤 기술을 고려해야 하나요?
성능 최적화를 위해서는 비동기 메시징(예: Kafka, RabbitMQ)을 활용한 이벤트 기반 동기화가 효과적이며, 대량 데이터 전송 시에는 배치 처리와 증분 동기화를 조합하는 것이 일반적입니다. 또한, 캐싱 및 지연 로딩 기법을 통해 불필요한 네트워크 호출과 시스템 부하를 줄일 수 있습니다.
