MSA 설계시 고려해야될 점과 Pattern

고려해야 될점

Service Discovery : Container가 Scailing 되어도 해당서비스를 찾을 수 있어야 함
- 서비스 레지스트리 (Eureka, Consul) 활용
- DNS 기반 서비스 디스커버리 (AWS Route53)
- 쿠버네티스의 경우 Service, Ingress 리소스 활용
API Gateway : 외부에서 내부의 서비스들에 접근에 대한 제어(인증, 로깅, 모니터링, Response)
- 인증/인가 (OAuth2, JWT)
- 속도 제한 (Rate Limiting)
- 요청/응답 변환
- 캐싱 전략
Load balance : Container나 Instance 성능을 위해 외부요청을 적절히 분배
- 로드밸런싱 알고리즘 (Round Robin, Least Connection 등)
- Health Check 전략
- Auto Scaling 정책
Circuit Breaker : 하나의 서비스 장애가 전체 서비스의 장애가 되지 않아야함
- Fallback 메커니즘
- Timeout 설정
- Retry 정책
- Hystrix, Resilience4j 등 라이브러리 활용
IPC : 서비스 사이의 통신
- Sync :
  - HTTP/REST: OpenAPI(Swagger) 명세
  - gRPC: 높은 성능, Protocol Buffers
- Async :
  - Message Queue 선택 기준 (처리량, 지연시간, 내구성)
  - Event-Driven Architecture 구현
  - Dead Letter Queue 처리
DDD (Domain Drive Design -> Event storming, Bounded context) : MSA를 어떻게 구성할지에 대한 방법론
- 전략적 설계 (Strategic Design)
- 전술적 설계 (Tactical Design)
- 컨텍스트 매핑 패턴

SAGA : MSA에서의 트랜잭션 처리
- Choreography-Based Saga
  - 장점: 느슨한 결합, 간단한 구현
  - 단점: 순환 종속성 위험, 테스트 어려움
- Orchestrations-Based Saga
  - 장점: 중앙 집중식 관리, 명확한 흐름
  - 단점: 오케스트레이터 복잡도 증가
Event Sourcing : 발생하는 모든 event를 event table의 저장
- 이벤트 저장소 구현 방법
- 스냅샷 전략
- 이벤트 버저닝
- 동시성 처리
CQRS : CUD와 Read를 분리(AWS DynamoDB와 같은 DB와 sync), Event Source 패턴과 결합
- Read/Write 모델 분리 전략
- 동기화 전략
- 정합성 관리
- 성능 최적화 방안