시스템 설계란

시스템 설계(System Design)는 소프트웨어 애플리케이션의 구조와 작동 방식을 정의하고 계획하는 과정입니다. 이는 요구 사항을 기반으로 시스템의 다양한 구성 요소(데이터베이스, 서버, API, 캐시, 로드 밸런서 등)를 설계하고, 이들 간의 상호작용을 정의하여 시스템이 효율적이고 안정적으로 작동하도록 하는 것을 목표로 합니다. 시스템 설계는 대규모 애플리케이션을 구축하는 데 필수적인 단계로, 성능, 확장성, 보안성, 유지보수성 등을 고려하여 최적의 아키텍처를 구성합니다.

 

장점:

• 문제 해결 및 요구 사항 충족: 요구 사항 분석을 통해 시스템이 해결해야 할 문제와 필요 기능을 명확히 하여 적절한 솔루션을 제공합니다.
• 성능 최적화: 적절한 캐싱 전략, 데이터베이스 구조, API 설계 등을 통해 시스템의 응답 속도와 처리량을 최적화합니다.
• 확장성 확보: 로드 밸런싱, 분산 처리, 데이터 파티셔닝 등을 통해 시스템이 성장함에 따라 효율적으로 확장할 수 있도록 설계합니다.
• 신뢰성과 가용성: 장애 대응, 이중화, 백업 및 복구 전략 등을 통해 시스템의 안정성과 가용성을 높입니다.

단점:

• 복잡성과 시간 소요: 대규모 시스템 설계는 매우 복잡하며, 초기 설계 단계에서 많은 시간과 리소스가 필요할 수 있습니다.
• 기술적 한계와 의존성: 기술 선택이 잘못되면 성능 저하나 확장성 문제를 야기할 수 있으며, 특정 기술에 종속되는 리스크가 있습니다.
• 변화 관리: 요구 사항이나 비즈니스 로직의 변경이 잦은 경우, 초기 설계가 빠르게 구식이 되거나 재설계가 필요할 수 있습니다.
• 비용: 고가용성과 확장성을 고려한 설계는 높은 초기 비용과 유지 비용을 초래할 수 있습니다.

사용 예시:

• 단순한 웹 애플리케이션 설계:
  클라이언트 (브라우저) ↔ 웹 서버 (Nginx) ↔ 애플리케이션 서버 (Node.js) ↔ 데이터베이스 (MySQL)
  
  • 구조: 클라이언트-서버 모델을 기반으로, 웹 서버, 애플리케이션 서버, 데이터베이스 서버로 구성.
  • 예시: 중소규모의 전자상거래 웹사이트 설계.
  • 주요 구성 요소:
    • 웹 서버: Nginx 또는 Apache를 사용하여 정적 콘텐츠 제공.
    • 애플리케이션 서버: Node.js, Django 또는 Spring Boot로 백엔드 로직 처리.
    • 데이터베이스: MySQL 또는 PostgreSQL로 사용자, 상품 및 주문 정보 관리.
• 대규모 소셜 네트워크 설계:
  클라이언트 (앱) ↔ API 게이트웨이 ↔ (서비스들: 유저 관리, 피드 관리, 알림 관리) 
  ↔ 데이터베이스 (MongoDB, Cassandra) ↔ 캐시 (Redis) ↔ 로드 밸런서 ↔ 모니터링 시스템 (Prometheus, Grafana)
  
  • 구조: 마이크로서비스 아키텍처 기반으로, 각 기능(유저 관리, 피드 관리, 알림 관리 등)을 독립적인 서비스로 분리.
  • 예시: 수백만 사용자를 대상으로 하는 소셜 네트워크 플랫폼.
  • 주요 구성 요소:
    • API 게이트웨이: 서비스 간 통신과 인증 처리.
    • 서비스: 사용자 관리, 게시물 관리, 피드 관리 등 각 서비스가 독립적으로 운영.
    • 데이터베이스: NoSQL(MongoDB, Cassandra)과 RDBMS의 혼합 사용.
    • 캐시: Redis나 Memcached로 빈번히 접근하는 데이터를 캐싱하여 성능 최적화.
    • 로드 밸런서: 사용자 요청을 여러 서버에 분산하여 처리.
    • 모니터링: Prometheus, Grafana 등을 사용하여 시스템 성능 및 상태 모니터링.
• 실시간 채팅 애플리케이션 설계:
  클라이언트 (앱/웹) ↔ WebSocket 서버 ↔ 메시지 큐 (Kafka) ↔ 백엔드 서비스 ↔ 인메모리 데이터베이스 (Redis)
  
  • 구조: 이벤트 기반 아키텍처로, WebSocket을 활용한 실시간 데이터 전송.
  • 예시: 실시간 채팅과 알림을 제공하는 메시징 애플리케이션.
  • 주요 구성 요소:
    • WebSocket 서버: 클라이언트와 서버 간의 실시간 연결을 유지하며, 메시지 전송.
    • 메시지 큐: Kafka 또는 RabbitMQ로 메시지 전송을 처리하여 확장성과 안정성 확보.
    • 데이터베이스: Redis와 같은 인메모리 데이터베이스로 세션 관리와 사용자 상태 추적.
    • 로드 밸런싱: 클라이언트 요청을 여러 WebSocket 서버에 분배.