EDA(Event-Driven Architecture) 소개

2024년 4월 8일 · 5 min read

Event-Driven Architecture(EDA) 는 비즈니스 환경이 디지털화되고, 실시간 데이터 처리가 필수적이 되면서 주목받게 된 아키텍처입니다.

오늘날 IoT, 클라우드 컴퓨팅, 실시간 분석 기술의 발전은 방대한 데이터 처리와 빠른 반응을 요구합니다. 기존 시스템으로는 이러한 요구를 만족시키기 어려웠습니다.

전통적인 시스템 구조의 한계

EDA의 필요성을 이해하려면 기존 아키텍처의 한계를 살펴볼 필요가 있습니다.

동기적 처리의 비효율성: 요청-응답(Request-Response) 방식에서는 요청이 완료될 때까지 다음 작업이 차단됩니다. 대규모 트래픽 상황에서 병목 현상이 발생합니다.
높은 결합도: 전통적인 모놀리틱 아키텍처에서는 애플리케이션의 각 구성 요소가 밀접하게 연결되어 있습니다. 하나의 요소를 변경하면 전체 시스템이 영향을 받을 수 있습니다.
확장성 부족: 트래픽 증가에 따라 특정 기능의 성능을 확장하기 어려워 전체 시스템을 업그레이드해야 하는 상황이 빈번합니다.
비동기 처리의 부재: 실시간 데이터 처리와 비동기 작업은 지원하기 어렵습니다.

EDA는 **이벤트(Event)**를 중심으로 한 비동기 설계 방식으로 이러한 문제를 해결합니다.

EDA의 개념과 원리 #

EDA란 무엇인가?

EDA는 시스템의 상태 변화(이벤트)를 중심으로 설계된 구조로, 발생하는 이벤트를 트리거로 시스템 컴포넌트들이 상호작용합니다. 이 접근법은 유연성, 확장성, 비동기성을 극대화하는 데 초점을 맞춥니다.

EDA의 작동 원리

이벤트 발행(Event Production) 시스템에서 특정 상태 변화가 발생하면 이벤트가 생성됩니다. 예: 사용자가 로그인, 센서가 데이터를 감지.
이벤트 전달(Event Routing) 생성된 이벤트는 브로커를 통해 적절한 구독자에게 전달됩니다. 이를 통해 각 컴포넌트가 독립적으로 작동할 수 있습니다.
이벤트 소비(Event Consumption) 이벤트를 수신한 구독자는 이를 기반으로 필요한 작업(알림 발송, 데이터 저장 등)을 수행합니다.

주요 특징

비동기성: 컴포넌트들이 동시에 작동하지 않아도 작업이 중단되지 않습니다.
확장성: 이벤트 브로커를 통해 트래픽 증가에도 유연하게 대응할 수 있습니다.
유연한 통합: 기존 시스템과 쉽게 통합 가능합니다.

EDA의 실제 적용 사례 #

다양한 산업에서의 EDA 활용

EDA는 여러 산업 분야에서 유용하게 사용되고 있으며, 특히 대규모 데이터 처리, 실시간 반응성, 확장성이 중요한 영역에서 두각을 나타냅니다.

전자상거래

Amazon은 상품 검색, 주문 생성, 결제 완료 등의 이벤트를 활용하여 추천 시스템, 재고 관리, 고객 알림을 자동화합니다.
Shopify는 주문 상태 변경 이벤트를 활용해 실시간 업데이트와 효율적인 고객 서비스를 제공합니다.

금융

JP Morgan은 주식 거래와 같은 초저지연 트랜잭션을 처리하기 위해 EDA를 활용합니다.
핀테크 애플리케이션에서는 카드 결제, 계좌 이체와 같은 작업을 이벤트로 처리하여 사용자에게 실시간 알림을 제공합니다.

IoT와 스마트 기술

Tesla는 차량의 센서 데이터를 실시간으로 처리해 고장 예측 및 유지보수 작업을 최적화합니다.
스마트 홈 시스템은 조명, 온도, 보안 시스템을 이벤트 기반으로 제어합니다.

미디어와 엔터테인먼트

Netflix는 사용자의 시청 행동 데이터를 이벤트로 수집해 개인화된 콘텐츠를 추천합니다.
Spotify는 스트리밍 시작 및 종료를 이벤트로 처리해 사용 경험을 개선합니다.

EDA 구현을 위한 주요 도구 #

EDA를 구현하려면 적합한 플랫폼과 도구를 사용하는 것이 중요합니다. 현재 시장에서는 다음과 같은 도구가 널리 사용됩니다.

EDA 설계 시 고려해야 할 패턴과 도전 과제 #

주요 설계 패턴

CQRS(Command Query Responsibility Segregation)
- 데이터 조회와 변경을 분리해 확장성과 성능 최적화를 달성합니다.
Event Sourcing
- 모든 상태 변화를 이벤트로 저장해 데이터 변경 이력을 유지합니다.
Choreography와 Orchestration
- 이벤트 흐름을 분산적으로 관리할지(Choreography), 중앙 집중적으로 관리할지(Orchestration) 결정합니다.

설계 시 주요 과제와 해결 방안

데이터 일관성
- 분산 시스템에서는 데이터 불일치 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 Saga 패턴이나 분산 트랜잭션 관리 기법을 도입해야 합니다.
이벤트 폭증 처리
- 이벤트의 갑작스러운 증가를 처리할 수 있도록 확장 가능한 아키텍처와 백프레셔(backpressure) 메커니즘을 설계해야 합니다.
모니터링 및 디버깅
- 비동기 시스템의 특성상 문제를 추적하기 어려울 수 있습니다. 중앙화된 로깅과 분석 도구(AWS CloudWatch, ELK Stack 등)를 도입하세요.
복잡성 관리
- EDA는 초기 설정이 복잡할 수 있으므로 적절한 도구와 프레임워크를 활용해 개발을 간소화해야 합니다.

결론: EDA의 미래와 결론 #

EDA는 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 유연성과 확장성을 제공하는 강력한 설계 방식입니다. 실시간 데이터를 기반으로 한 비즈니스는 더욱 개인화되고 민첩하게 발전하고 있습니다. Apache Kafka, RabbitMQ, AWS EventBridge와 같은 도구와 CQRS, Event Sourcing과 같은 패턴을 조합하여 최적의 시스템을 설계해보세요. EDA는 미래 지향적 비즈니스의 필수 도구로 자리 잡을 것입니다. 이를 도입하면 더 빠르게 변화에 대응하고 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.