마이크로서비스는 스타트업이 감당할 수 없는 세금임

• 초기 스타트업에서 코드를 성급하게 마이크로서비스로 분리하면 팀의 생산성에 심각한 저하와 복잡성 증가를 초래함
• 모놀리식(단일) 아키텍처는 단순한 배포와 빠른 신규 기능 출시, 효율적인 협업을 통한 생존 최적화를 제공함
• 마이크로서비스는 대규모 확장성, 다양한 워크로드 또는 별도의 런타임 요구가 있을 때에만 분리의 이점을 제공함
• 지나친 서비스 분리, 리포지터리 난립, 불안정한 로컬 개발환경, 기술 스택 불일치 등이 속도 저하와 팀 사기 저하로 연결됨
• 스타트업은 모놀리스로 시작해 명확한 병목이 생길 때만 분리하는 신중한 접근이 최적임

서론 및 배경

• 스타트업의 생존은 빠른 반복, 신규 기능 제공, 사용 가치 창출에 의해 결정됨임
• 프로젝트의 기본 아키텍처, 기술 스택, 프로그래밍 언어 선택이 팀 속도에 영향 미침
• 조기 마이크로서비스 도입은 공식적으로는 세련돼 보이나, 실제로는 생산성 저하, 미완성 서비스, 복잡성 과잉을 야기함
• 데이터: 서비스 오케스트레이션, 도커/스크립트 문제, 중복된 CI/CD, 서비스 간 결합, 관측성 비용, 테스트 분산 등 다양한 개발 비용 발생임
• 함부로 복잡한 아키텍처로 나아가는 대신, 실속형 아키텍처의 중요성 강조임

모놀리스의 강점

• SaaS든 단순 데이터베이스 래퍼든, 시간이 흐르면 앱이 복잡해지지만 모놀리스 아키텍처는 단순하고 유연하게 유지되기 쉬움임
• 배포가 용이하고, 인기 프레임워크(Django, ASP.Net, Nest.js 등) 지원 및 오픈소스 커뮤니티 베네핏이 큼
• 실제 사례: 한 부동산 스타트업에서 Laravel 모놀리스를 사용해 수많은 서드파티 통합 및 기능 확장을 수월하게 달성함
• 복잡한 인프라 도입이나 마이크로서비스로 분리하지 않고, 비즈니스 요구와 기대치 충족에 집중할 수 있었음
• 교훈: 아키텍처의 간결성이 팀이 배포에 집중하도록 도와주며, 내부 모듈화 실패만 조심하면 규모도 충분함

마이크로서비스가 항상 최선일까?

• 많은 엔지니어가 마이크로서비스가 모범답안이라 생각하지만, 실제론 확장 등 특별한 이유가 있을 때만 진가를 발휘함
• 적은 인원, 작은 규모, 빠른 변화 단계에선 오히려 중복 인프라, 느린 로컬 개발, 느린 반복주기로 역효과 남
• Segment와 같은 회사도 비효율적 구조로 인한 전환을 겪었음
• 교훈: 마이크로서비스는 병목구간 해결용 도구일 뿐, 초기 템플릿 아님

마이크로서비스가 특히 초기 단계에서 실패하는 이유

1. 임의적 서비스 경계

• 도메인 중심 설계, 클린 아키텍처 이론 차용으로 비즈니스 로직별 서비스 분할 시도 → 실제 로직과 서비스 경계가 제대로 맞지 않음
• 예시: 사용자, 인증, 권한 분리로 인해 배포 복잡성·API 개발 난도 상승임
• 실제 병목이 발생하지 않은 단계에서의 분리는 시스템을 불안정하고 느리게 만듦
• 내부 플래그나 토글로 미래 분리 시뮬레이션하며, 급한 인프라 작업 대신 유기적 경계 탐색이 효과적임
• 교훈: 이론보다 실제 병목에 근거해 분리 결정할 것임

2. 리포지터리/인프라 과잉

• 코드 스타일, 테스트, 환경설정, 문서, CI/CD 등 모든 요소가 서비스 수만큼 늘어남
• 모노레포 구조를 사용하면 모든 구성을 한곳에서 관리해 코드 일관성과 협업 효율을 높일 수 있음
• Node.js의 경우, nx 나 turborepo 같은 도구로 내부 서비스 간 의존성 및 빌드 관리를 용이하게 함
• 단점으로는 복잡한 의존관계, CI 성능 튜닝 필요, 더 빠른 빌드 도구 필요성 등이 있음
• Go 생태계 역시 초기엔 단일 workspace로 관리하다가, 규모가 커지면 모듈 분리를 고민할 수 있음
• 교훈: 작은 팀은 모노레포와 공유 인프라로 시간을 확보할 수 있음

3. 불안정한 로컬 개발 환경

• 로컬 실행에 과도한 시간, 복잡한 스크립트, 시스템별 의존성 등 온보딩 지연 및 생산성 감소 발생임
• 문서화 부족, 호환성 문제, OS 특정 해킹(예: macOS 전용 스크립트) 등이 장애물임
• 한 프로젝트에서는 Node.js 프록시로 Docker 복잡성 완화하며 개발자 온보딩 시간을 줄임
• 교훈: 앱이 한 OS에서만 돌아가면, 팀 생산성은 결국 한 대의 랩탑 신뢰성에 달림

4. 기술 스택 불일치

• Node.js와 Python은 빠른 반복엔 좋지만, 마이크로서비스 환경에선 빌드/런타임 불일치 문제 자주 발생함
• Go는 정적 바이너리, 빠른 빌드, 운용 단순성에서 장점임
• 초기에 기술 스택 선택을 신중히 해야 하며, 필요하다면 gRPC 등 프로토콜로 언어 혼용 가능함
• ML·ETL 등 특별한 요구가 없다면 스택 혼용은 오히려 복잡성만 증가시킴
• 교훈: 꿈보다 팀 현실에 맞는 스택을 선택할 것임

5. 숨겨진 복잡성: 통신과 모니터링

• 마이크로서비스에선 서비스 디스커버리, API 버저닝, 분산 트레이싱, 중앙 로그 관리 등이 필수적임
• 버그·장애 추적이 모놀리스에선 스택트레이스 하나지만, 분산 환경에선 훨씬 복잡함
• 제대로 하려면 OpenTelemetry 등 전문 도구 도입, 관측성 스택 구축 필요임
• 분산시스템은 추가 엔지니어링 챌린지에 대한 의무투자임을 인식해야 함

마이크로서비스가 유효한 상황

• 워크로드 격리: 이미지 처리, OCR 등 특정 비동기 작업을 분리하면 효율적임
• 확장 필요성의 불균형: 웹 API와 ML 워크로드의 하드웨어·운영 요구가 달라질 경우 각기 별도 분리함
• 다른 런타임 필요: 레거시 C++ 코드 등 주요 앱과 런타임 호환이 안 되는 구성요소는 분리 서비스로 유지함
• 대형 엔지니어링 조직(예: Uber) 사례에서 볼 때, 명백한 조직적 필요와 성숙한 운영 능력이 있을 때만 적합함
• 작은 팀에서도 드물게 외부 분석 서비스처럼 관리가 단순한 경우 분리가 실용적임
• 교훈: 실질적으로 분리의 이점이 명확한 워크로드에서만 채택할 것임

스타트업 실전 가이드

• 처음엔 모놀리스로 시작하고, 입증된 프레임워크로 작업에 몰입할 것임
• 싱글 레포지터리가 운영 및 관리 효율·보안 관점에서 초기팀에 더 이익임
• 로컬 개발환경 간소화가 중요하며, 어려울 땐 자세한 안내 문서·영상 제공 필수임
• CI/CD에 조기 투자해 반복작업 자동화 및 팀 심적 부담 해소 필요함
• 명확한 병목이 나타날 때만 선택적으로 분리하고, 그렇지 않을 땐 모놀리스 내 모듈화와 테스트 강화에 집중함
• 최우선 목표는 개발 속도 유지임
• 교훈: 단순함에서 시작해, 분리의 필요성에 맞게 스케일할 것임

마이크로서비스를 꼭 써야 한다면

• 기술 스택 평가 및 개발자 경험 도구 투자: 서비스별 자동화, 명확한 스크립트, 통합 배포 관리 도구 마련 필요성임
• 신뢰성 있는 서비스 통신 프로토콜 및 표준화: 메시지 스키마 일관성, 문서화, 에러 처리 등 추가 구현 사항 파악 필요임
• 테스트 인프라 안정화: 단위·통합·E2E 테스트가 서비스 분리에 맞게 확장되어야 함
• 공통 라이브러리 고려: 관측성·통신 공통코드는 최소 범위로 유지, 잦은 전체 서비스 재빌드 방지함
• 관측성은 조기 도입: 구조적 JSON 로그, 코릴레이션 아이디 등 기본 로깅 도구부터 마련할 것임
• 결론적으로, 복잡성을 받아들일 땐 전력을 다해 관리 가능한 체계를 설계하는 게 중요함

결론

• 성급한 마이크로서비스 도입은 부담만 남기므로 단순성을 최우선으로 택할 것임
• 뚜렷한 고통 포인트 없이 분리하지 말고, 살아남고 성장하는 데 필요한 최소 복잡성만 추가하는 관점이 중요함
• 살아남는 게 먼저, 확장은 그 이후임