아날로그 의존성 베틀: 뒤엉킨 마이크로서비스를 물리적인 스레드 맵으로 짜기

현대 마이크로서비스 아키텍처는 거대한, 하지만 눈에 보이지 않는 태피스트리(tapestry)처럼 느껴질 때가 많습니다. 수백 개의 서비스, 셀 수 없이 많은 엔드포인트, 그리고 클러스터와 리전을 가로질러 지그재그로 움직이는 요청 경로까지. 대시보드 위에서는 그래프나 메쉬처럼 보이지만, 실제 운영 환경에서는 미로에 가깝습니다.

**“아날로그 의존성 베틀(analog dependency loom)”**이라는 아이디어는 이 보이지 않는 구조를 손으로 잡을 수 있을 만큼 구체적인 것으로 만드는 비유입니다. 서비스, 엔드포인트, 요청을 사람 눈으로 한 번에 이해할 수 있는 지도처럼 짜내는 방법이죠. 실제로는 정교한 아키텍처 다이어그램, 분산 트레이싱, 시각화 도구를 결합해 각 트랜잭션의 여정을 보이고, 설명 가능하게 하고, 디버깅 가능한 상태로 만드는 것을 의미합니다.

이 글에서는 다음을 어떻게 하는지 다룹니다.

마이크로서비스를 명확한 아키텍처 컴포넌트로 모델링하기
포트(port)를 노출해 인터페이스와 의존성을 명시적으로 드러내기
요청 플로우를 엔드 투 엔드로 시각화하기
Tempo와 Kiali 같은 도구로 트래픽을 추적하고 맵으로 표현하기
관측(Observability) 스택과 잘 통합되는 다이어그램 도구 선택하기

마이크로서비스 스파게티에서 스레드 맵으로

대부분의 팀은 간단한 아키텍처 다이어그램으로 시작하지만, 시스템이 커질수록 읽을 수 없는 “스파게티 차트”가 되기 쉽습니다. 선은 기하급수적으로 늘어나고, 색상은 뒤섞이며, 프론트엔드에서 온 요청이 결국 데이터베이스 한 곳을 치는지 열 곳을 치는지 아무도 확신하지 못하게 됩니다.

“스레드 맵(thread map)” 접근법은 각 요청을 하나의 실(thread), 각 서비스를 명확히 정의된 컴포넌트와 분명히 표시된 포트로 취급함으로써 이 구조를 다시 정돈하는 데 목표를 둡니다. 무질서한 연결 뭉치 대신 다음을 얻을 수 있습니다.

컴포넌트 뷰: 어떤 서비스가 존재하며 무엇을 제공하는지
포트 뷰: 서비스가 외부 세계 및 다른 서비스와 어떻게 통신하는지
플로우 뷰: 특정 요청이 시간에 따라 시스템을 어떻게 통과하는지

뒤엉킨 실뭉치에서, 각 실의 경로·색깔·목적이 정해진 베틀(loom)로 옮겨 가는 것과 비슷합니다.

1단계: «service» 스테레오타입을 가진 컴포넌트로 서비스 표현하기

모든 것이 박스(box)로만 표현되면, 사실상 아무것도 구분되지 않습니다. 이 박스는 마이크로서비스다 (데이터베이스나 큐, 외부 의존성이 아니다)라고 일관되게 말할 수 있는 방법이 필요합니다.

아키텍처 다이어그램(예: UML 컴포넌트 다이어그램 등)에서 다음과 같이 할 수 있습니다.

각 마이크로서비스를 독립된 컴포넌트로 표현
해당 컴포넌트에 «service» 스테레오타입을 명시적으로 부여

예를 들면:

+------------------------+
|       «service»        |
|  PaymentService        |
+------------------------+

이 방식을 다이어그램 전반에 걸쳐 적용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.

명확성: 애플리케이션 로직과 인프라(예: 메시지 브로커, 데이터 스토어, 게이트웨이)를 구분할 수 있습니다.
일관성: 새로 합류한 팀원이 어떤 컴포넌트가 독립 배포 가능한 서비스인지 빠르게 파악할 수 있습니다.
추적 가능성: 나중에 트래픽이나 트레이싱 정보를 덧씌웠을 때, 어떤 홉이 서비스 간 통신이고 어떤 것은 다른 리소스 간 통신인지 명확해집니다.

이 스테레오타입은 엄격히 적용하세요. 마이크로서비스가 아무리 작더라도 각각 하나의 컴포넌트, 고유한 이름, 고유한 책임을 가져야 합니다.

2단계: 포트(Port)를 사용해 엔드포인트와 상호작용 노출하기

서비스는 그냥 존재하는 것이 아니라 서로 통신합니다. 이 통신을 명시적으로 표현해야 합니다. 여기서 **포트(port)**가 등장합니다.

아키텍처 다이어그램에서 포트는 다음과 같은 정의된 상호작용 지점을 나타냅니다.

HTTP API (/orders, /payments 등)
gRPC 엔드포인트
메시지 토픽 또는 큐
WebSocket 연결

그래프 상에서 포트는 보통 컴포넌트 경계에 있는 작은 사각형이나 주석 형태로 표현됩니다. 개념적으로 포트는 다음을 보여줍니다.

외부 소비자가 어디에 연결할 수 있는지
통신의 방향 (인바운드 vs 아웃바운드)
의존성 (이 서비스가 저 서비스의 어떤 포트로 호출하는지)

예시:

+-------------------------+
|        «service»        |
|     OrderService        |
|                         |
|   [REST API : 443] ◻    |  --->  HTTPS 엔드포인트를 노출하는 포트
+-------------------------+

포트를 사용하면, 더 이상 서비스 전체를 향해 막연한 화살표를 그리지 않고, 한 서비스의 아웃바운드 호출을 다른 서비스의 특정 인바운드 포트에 연결하게 됩니다. 이 작은 변화만으로도 다이어그램이 실제 동작과 더 가까워지고, 이해하기 훨씬 쉬워집니다.

3단계: 서비스 전반에 걸친 요청 플로우 시각화하기

서비스와 포트가 명확해졌다면, 그다음 레이어는 요청 플로우입니다. 단일 트랜잭션이 시스템을 어떻게 가로지르는지 표현하는 것입니다.

예를 들어 사용자의 “주문 생성(place order)” 액션 플로우는 다음과 같을 수 있습니다.

FrontendService → APIGateway (REST 포트)
APIGateway → OrderService (REST 포트)
OrderService → InventoryService (REST 또는 gRPC 포트)
OrderService → PaymentService (REST 포트)
PaymentService → PaymentProvider (외부 포트)
OrderService → NotificationService (비동기 메시지 포트)

이 경로를 아키텍처 다이어그램 위에 번호가 매겨진 방향성 있는 경로로 올려놓으면 다음이 드러납니다.

정확한 경로: 특정 기능의 크리티컬 패스(critical path)에 어떤 서비스들이 포함되는지
타이밍 구조: 동기(synchronous)와 비동기(asynchronous) 경계가 어디에 있는지
의존성: 어떤 서비스가 장애 날 경우 어떤 서비스까지 연쇄 장애가 이어질 수 있는지

체크아웃, 로그인, 검색 등 요청 유형별로 서로 다른 색이나 선 스타일을 사용해 별도의 “스레드” 오버레이를 만들 수도 있습니다. 시간이 지나면 마이크로서비스 메쉬를 통과하는 핵심 사용자 여정의 지도를 얻게 됩니다.

4단계: 분산 트레이싱을 디지털 스레드로 활용하기

수동으로 그린 다이어그램만으로는 빠르게 변화하는 시스템을 따라잡기 어렵습니다. “스레드 맵”을 살아 있는 상태로 유지하고 정확하게 보정하려면 **분산 트레이싱(distributed tracing)**이 필요합니다.

분산 트레이싱 백엔드인 Tempo 같은 도구는 다음 정보를 담은 트레이스를 수집합니다.

요청이 거치는 모든 서비스 홉(hop)
각 스팬(span)의 타임스탬프와 수행 시간
에러 코드, 재시도 여부, 태그 등의 메타데이터

여기에 더해, Istio 같은 서비스 메쉬와 함께 자주 사용되는 시각화 도구 Kiali를 이용하면:

실시간으로 서비스 그래프를 확인하고
네임스페이스, 워크로드, 프로토콜 등으로 필터링하며
트래픽 볼륨, 지연 시간(latency), 에러율을 오버레이할 수 있습니다.

이 두 가지를 결합하면 다음과 같은 효과를 얻습니다.

서비스와 클러스터를 가로지르는 요청 라이프사이클을 엔드 투 엔드로 추적
실제 요청을 개념적인 스레드 맵과 상호 연관시킬 수 있는 능력

실무에서는 예를 들어 다음과 같이 사용할 수 있습니다.

현재 트래픽 패턴을 이해하기 위해 Kiali의 그래프 뷰를 확인합니다.
특정 사용자 액션에 해당하는 단일 트레이스를 Tempo에서 깊이 들여다봅니다.
그 트레이스의 스팬들을 아키텍처 다이어그램의 포트와 컴포넌트에 대응시켜 봅니다.
실제와 다르면 다이어그램을 수정하거나, 예상치 못한 호출을 발견했다면 이를 이슈로 기록합니다.

이제 아키텍처 베틀에는 **실시간 디지털 날줄과 씨줄(warp and weft)**이 생깁니다. 트레이스와 그래프가 설계가 맞는지 끊임없이 검증하거나 도전하는 구조가 됩니다.

5단계: 장애 지점과 성능 병목 정확히 찾기

이러한 아날로그+디지털 결합 접근법의 진짜 수확은 **문제 국지화(problem localization)**입니다.

분산 트레이싱과 시각화를 함께 사용하면:

정확한 장애 지점을 찾을 수 있습니다. (예: OrderService에서 InventoryService로 가는 호출이 1% 정도 타임아웃 발생)
여러 홉을 지나는 경로에서 성능 병목을 식별할 수 있습니다. (예: 전체 체크아웃 지연의 대부분이 PaymentService 호출에 집중됨)
문제가 특정 서비스에 국한된 것인지, 아니면 시스템 전반에 걸친 것인지 파악할 수 있습니다. (예: 여러 서비스가 공용 DB나 네트워크 구간 때문에 동시에 느려지는 경우)

이 트레이스 정보를 컴포넌트·포트 다이어그램에 다시 맵핑해 두면 다음과 같은 질문에 대해 사람이 이해할 수 있는 상세한 설명을 제공할 수 있습니다.

“기능 X가 왜 느린가요?” 또는 “요청 Y는 왜 실패했나요?”

12개 서비스의 로그를 각각 들여다보는 대신, **하나의 실(thread)**을 엔트리 포트부터 엑시트 포트까지 따라가면 됩니다.

6단계: 베틀에 맞는 다이어그램 도구 고르기

이 아날로그-디지털 베틀을 설계하는 데 있어, 어떤 다이어그램 도구를 선택하는지는 매우 중요합니다. 선택지는 매우 다양합니다.

무료 / 가벼운 도구: draw.io/diagrams.net, Mermaid, PlantUML, Structurizr Lite
유료 / 엔터프라이즈 도구: Lucidchart, Miro, Cacoo, OmniGraffle, Visual Paradigm
코드 중심 모델링 도구: Structurizr, ArchiMate 도구, UML 도구

툴 선택은 결코 단순하지 않습니다. 다음 기준으로 평가하는 것이 좋습니다.

1. 기능(Features)

단순한 박스만이 아니라 컴포넌트와 포트 개념을 지원하는지
«service» 같은 스테레오타입을 정의할 수 있는지
요청 플로우나 **환경(Dev, Staging, Prod 등)**별로 레이어/오버레이를 지원하는지

2. 사용성(Usability)

엔지니어가 실제로 다이어그램을 유지 관리할 수 있을 정도로 사용이 쉬운지
주석, 버전 히스토리, 실시간 편집 등 협업 기능이 좋은지
템플릿, 라이브러리, 스타일 가이드를 통해 다이어그램을 일관된 형태로 유지할 수 있는지

3. 트레이싱·관측 시스템과의 통합(Integration)

이 부분에서 베틀의 진짜 힘이 드러납니다.

도구가 Tempo, OpenTelemetry 등의 트레이싱 스택에서 서비스 메타데이터를 가져오거나 링크할 수 있는지
특정 서비스나 포트에 대해 Kiali 뷰, 트레이스 대시보드, 메트릭 등을 임베드하거나 링크할 수 있는지
라이브 데이터를 기반으로 다이어그램을 부분적으로라도 자동 생성·자동 갱신할 수 있게 해 주는 API나 자동화 경로가 있는지

이상적인 다이어그램 도구는 고립된 그림판이 아니라, 실제 시스템 동작을 이해하기 위한 프론트엔드에 가깝습니다.

모든 것을 엮어내기(Weaving It All Together)

직접 아날로그 의존성 베틀을 구축하고 싶다면, 다음과 같은 워크플로를 채택해 볼 수 있습니다.

구조 모델링하기
- 각 마이크로서비스를 «service» 컴포넌트로 표현합니다.
- 인바운드·아웃바운드 모든 엔드포인트를 포트로 붙입니다.
플로우 모델링하기
- 주요 사용자 여정이나 도메인 유즈케이스마다 서비스 간 경로를 그립니다.
- 플로우에 동기/비동기 경계, 크리티컬 의존성을 주석으로 남깁니다.
현실과 연결하기
- 서비스에 분산 트레이싱(예: OpenTelemetry + Tempo)을 적용합니다.
- Kiali 같은 시각화 도구로 라이브 메쉬를 관찰합니다.
- 실제 트레이스를 다이어그램과 대조해 보고, 차이가 있으면 다이어그램을 업데이트합니다.
관측성을 향해 반복하기
- 트레이스를 활용해 병목과 장애 지점을 찾습니다.
- 회복력 메커니즘, 재시도, 폴백 등을 다이어그램에 더 잘 드러나도록 정제합니다.
- 이 피드백 루프를 지원하는 다이어그램 도구를 채택합니다.

시간이 지나면, 시스템은 더 이상 알 수 없는 블랙박스가 아니라 **살아 있고 읽히는 직물(fabric)**이 됩니다. 따라갈 수 있는 실, 눈에 보이는 패턴, 그리고 풀어낼 수 있는 매듭을 가진 구조 말입니다.

결론: 혼돈에서 짜여진 천으로

마이크로서비스는 본질적으로 시간이 지날수록 복잡해지기 쉽습니다. 서비스, 포트, 플로우를 시각화하는 체계적인 방법이 없다면, 팀은 의존성과 성능을 두고 추측만 하게 됩니다.

아키텍처를 아날로그 의존성 베틀로 바라보면, 즉

각 마이크로서비스에 대한 «service» 컴포넌트
모든 인터페이스를 명시하는 포트
메쉬 전반에 그려 넣은 요청 플로우 시각화
현실에 다이어그램을 연결해 주는 **분산 트레이싱(Tempo)**과 시각화 도구(Kiali)
관측 스택과 통합되는 신중하게 고른 다이어그램 도구

를 갖추면, 불투명한 메쉬를 손으로 짚을 수 있는 스레드 맵으로 변환할 수 있습니다.

이 맵은 벽에 걸어두기 좋은 그림을 넘어서, 디버깅·성능 튜닝·온보딩·아키텍처 의사결정에 쓸 수 있는 실질적인 도구가 됩니다. 아무 실이나 당겨보다 시스템 전체를 망가뜨리는 대신, 어떤 실을 따라가야 할지, 어떤 실을 더 튼튼히 보강해야 할지를 알고 움직일 수 있게 됩니다. 그렇게 해서, 시스템이 엉키기 전에 미리 풀고, 닳기 전에 미리 덧대어 줄 수 있습니다.