이벤트 기반 마이크로서비스 구축

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이벤트 기반 마이크로서비스 구축

구로 렌더링하면 어느 팀이 어떤 서비스를 직접 담당하는지 토폴로지에 명확하게 드러납

니다.

데이터 출처 발견

시각화 도구는 데이터 발견

data

discovery

에도 유용합니다. 미래의 컨슈머는 어느 스트림을 사용

할 수 있고 그 스트림의 프로듀서/컨슈머가 누구인지 알 수 있습니다. 스트림 데이터에 관한

더 자세한 정보는 해당 프로듀서에게 연락해서 물어보면 됩니다.

상호 연결성과 복잡도 측정

응집도가 높고 느슨하게 결합된 마이크로서비스가 이상적인 것처럼 팀 역시 그렇습니다. 도

구를 잘 활용하면 마이크로서비스 간 내부 접속 수와 마이크로서비스 간 교차 경계 접속 수

를 팀 단위로 측정할 수 있습니다. 외부 접속은 가급적 적을수록 좋지만 단순 접속 수는 아

주 기본적인 메트릭에 불과합니다. 그러나 아무리 기본적인 메트릭이라도 일관되게 적용하

면 팀 간의 상대적 의존도를 밝혀낼 수 있습니다.

비즈니스 요건을 마이크로서비스에 매핑

비즈니스 요건에 따라 마이크로서비스를 조정하면 비즈니스 요건을 구현체에 매핑할 수 있

습니다. 이 때 리포지터리

README

나 마이크로서비스 메타데이터 저장소에 각 마이크로

서비스의 비즈니스 요건을 코드와 함께 명시하는 게 좋습니다. 결국 마이크로서비스를 소유

한 팀들까지 매핑되겠죠.

사업주는 이 오버레이를 보면서 ‘이런 구현체 구조가 팀이 지향하는 목표와 우선순위에 부합하

는가?’라고 질문할 수 있을 것입니다. 이는 기술팀을 비즈니스 통신 구조에 맞게 조정하기 위해

회사 전체적으로 갖추어야 ...