길벗·이지톡

길벗스쿨 시나공 IT

1장 모놀리식 지옥에서 벗어나라

1.1 서서히 모놀리식 지옥에 빠져들다

__1.1.1 FTGO 애플리케이션 아키텍처

__1.1.2 모놀리식 아키텍처의 장점

__1.1.3 모놀리식 지옥의 실상

1.2 이 책의 대상 독자

1.3 이 책의 학습 내용

1.4 마이크로서비스 아키텍처가 답이다

__1.4.1 확장 큐브와 마이크로서비스

__1.4.2 마이크로서비스는 모듈성을 갖고 있다

__1.4.3 서비스마다 DB가 따로 있다

__1.4.4 FTGO 마이크로서비스 아키텍처

__1.4.5 마이크로서비스 아키텍처와 SOA

1.5 마이크로서비스 아키텍처의 장단점

__1.5.1 마이크로서비스 아키텍처의 장점

__1.5.2 마이크로서비스 아키텍처의 단점

1.6 마이크로서비스 아키텍처 패턴 언어

__1.6.1 마이크로서비스 아키텍처도 만병통치약은 아니다

__1.6.2 패턴 및 패턴 언어

__1.6.3 마이크로서비스 아키텍처 패턴 언어 개요

1.7 마이크로서비스 너머: 프로세스와 조직

__1.7.1 소프트웨어 개발/전달 조직

__1.7.2 소프트웨어 개발/전달 프로세스

__1.7.3 마이크로서비스를 받아들이는 인간적 요소

1.8 마치며

2장 분해 전략

2.1 마이크로서비스 아키텍처란 무엇인가?

__2.1.1 소프트웨어 아키텍처의 정의와 중요성

__2.1.2 아키텍처 스타일 개요

__2.1.3 마이크로서비스 아키텍처는 일종의 아키텍처 스타일이다

2.2 마이크로서비스 아키텍처 정의

__2.2.1 시스템 작업 식별

__2.2.2 서비스 정의: 비즈니스 능력 패턴별 분해

__2.2.3 서비스 정의: 하위 도메인 패턴별 분해

__2.2.4 분해 지침

__2.2.5 서비스 분해의 장애물

__2.2.6 서비스 API 정의

2.3 마치며

3장 프로세스 간 통신

3.1 마이크로서비스 아키텍처 IPC 개요

__3.1.1 상호 작용 스타일

__3.1.2 마이크로서비스 API 정의

__3.1.3 API 발전시키기

__3.1.4 메시지 포맷

3.2 동기 RPI 패턴 응용 통신

__3.2.1 동기 RPI 패턴: REST

__3.2.2 동기 RPI 패턴: gRPC

__3.2.3 부분 실패 처리: 회로 차단기 패턴

__3.2.4 서비스 디스커버리

3.3 비동기 메시징 패턴 응용 통신

__3.3.1 메시징 개요

__3.3.2 메시징 상호 작용 스타일 구현

__3.3.3 메시징 기반 서비스의 API 명세 작성

__3.3.4 메시지 브로커

__3.3.5 수신자 경합과 메시지 순서 유지

__3.3.6 중복 메시지 처리

__3.3.7 트랜잭셔널 메시징

__3.3.8 메시징 라이브러리/프레임워크

3.4 비동기 메시징으로 가용성 개선

__3.4.1 동기 통신으로 인한 가용성 저하

__3.4.2 동기 상호 작용 제거

3.5 마치며

4장 트랜잭션 관리: 사가

4.1 마이크로서비스 아키텍처에서의 트랜잭션 관리

__4.1.1 분산 트랜잭션의 필요성

__4.1.2 분산 트랜잭션의 문제점

__4.1.3 데이터 일관성 유지: 사가 패턴

4.2 사가 편성

__4.2.1 코레오그래피 사가

__4.2.2 오케스트레이션 사가

4.3 비격리 문제 처리

__4.3.1 비정상 개요

__4.3.2 비격리 대책

4.4 주문 서비스 및 주문 생성 사가 설계

__4.4.1 OrderService 클래스

__4.4.2 주문 생성 사가 구현

__4.4.3 OrderCommandHandlers 클래스

__4.4.4 OrderServiceConfiguration 클래스

4.5 마치며

5장 비즈니스 로직 설계

5.1 비즈니스 로직 구성 패턴

__5.1.1 비즈니스 로직 설계: 트랜잭션 스크립트 패턴

__5.1.2 비즈니스 로직 설계: 도메인 모델 패턴

__5.1.3 도메인 주도 설계 개요

5.2 도메인 모델 설계: DDD 애그리거트 패턴

__5.2.1 불분명한 경계 문제

__5.2.2 애그리거트는 경계가 분명하다

__5.2.3 애그리거트 규칙

__5.2.4 애그리거트 입도

__5.2.5 비즈니스 로직 설계: 애그리거트

5.3 도메인 이벤트 발행

__5.3.1 변경 이벤트를 발행하는 이유

__5.3.2 도메인 이벤트란 무엇인가?

__5.3.3 이벤트 강화

__5.3.4 도메인 이벤트 식별

__5.3.5 도메인 이벤트 생성 및 발행

__5.3.6 도메인 이벤트 소비

5.4 주방 서비스 비즈니스 로직

__5.4.1 Ticket 애그리거트

5.5 주문 서비스 비즈니스 로직

__5.5.1 Order 애그리거트

__5.5.2 OrderService 클래스

5.6 마치며

6장 비즈니스 로직 개발: 이벤트 소싱

6.1 이벤트 소싱 응용 비즈니스 로직 개발

__6.1.1 기존 영속화의 문제점

__6.1.2 이벤트 소싱 개요

__6.1.3 동시 업데이트: 낙관적 잠금

__6.1.4 이벤트 소싱과 이벤트 발행

__6.1.5 스냅샷으로 성능 개선

__6.1.6 멱등한 메시지 처리

__6.1.7 도메인 이벤트 발전시키기

__6.1.8 이벤트 소싱의 장점

__6.1.9 이벤트 소싱의 단점

6.2 이벤트 저장소 구현

__6.2.1 이벤추에이트 로컬 이벤트 저장소의 작동 원리

__6.2.2 자바용 이벤추에이트 클라이언트 프레임워크

6.3 사가와 이벤트 소싱을 접목

__6.3.1 코레오그래피 사가 구현: 이벤트 소싱

__6.3.2 오케스트레이션 사가 생성

__6.3.3 이벤트 소싱 기반의 사가 참여자 구현

__6.3.4 사가 오케스트레이터 구현: 이벤트 소싱

6.4 마치며

7장 마이크로서비스 쿼리 구현

7.1 API 조합 패턴 응용 쿼리

__7.1.1 findOrder( ) 쿼리

__7.1.2 API 조합 패턴 개요

__7.1.3 API를 조합 패턴으로 findOrder( ) 쿼리 구현

__7.1.4 API 조합 설계 이슈

__7.1.5 API 조합 패턴의 장단점

7.2 CQRS 패턴

__7.2.1 CQRS의 필요성

__7.2.2 CQRS 개요

__7.2.3 CQRS의 장점

__7.2.4 CQRS의 단점

7.3 CQRS 뷰 설계

__7.3.1 뷰 DB 선택

__7.3.2 데이터 접근 모듈 설계

__7.3.3 CQRS 뷰 추가 및 업데이트

7.4 CQRS 뷰 구현: AWS DynamoDB 응용

__7.4.1 OrderHistoryEventHandlers 모듈

__7.4.2 DynamoDB 데이터 모델링 및 쿼리 설계

__7.4.3 OrderHistoryDaoDynamoDb 클래스

7.5 마치며

8장 외부 API 패턴

8.1 외부 API 설계 이슈

__8.1.1 API 설계 이슈: FTGO 모바일 클라이언트

__8.1.2 API 설계 이슈: 다른 종류의 클라이언트

8.2 API 게이트웨이 패턴

__8.2.1 API 게이트웨이 패턴 개요

__8.2.2 API 게이트웨이의 장단점

__8.2.3 API 게이트웨이 사례: 넷플릭스

__8.2.4 API 게이트웨이 설계 이슈

8.3 API 게이트웨이 구현

__8.3.1 기성 API 게이트웨이 제품/서비스 활용

__8.3.2 API 게이트웨이 자체 개발

__8.3.3 API 게이트웨이 구현: GraphQL

8.4 마치며

9장 마이크로서비스 테스트 1부

9.1 마이크로서비스 아키텍처 테스트 전략

__9.1.1 테스트 개요

__9.1.2 마이크로서비스 테스트

__9.1.3 배포 파이프라인

9.2 서비스 단위 테스트 작성

__9.2.1 단위 테스트 작성: 엔터티

__9.2.2 단위 테스트 작성: 밸류 객체

__9.2.3 단위 테스트 작성: 사가

__9.2.4 단위 테스트 작성: 도메인 서비스

__9.2.5 단위 테스트 작성: 컨트롤러

__9.2.6 단위 테스트 작성: 이벤트/메시지 핸들러

9.3 마치며

10장 마이크로서비스 테스트 2부

10.1 통합 테스트 작성

__10.1.1 통합 테스트: 영속화

__10.1.2 통합 테스트: REST 요청/응답형 상호 작용

__10.1.3 통합 테스트: 발행/구독 스타일 상호 작용

__10.1.4 통합 계약 테스트: 비동기 요청/응답 상호 작용

10.2 컴포넌트 테스트 개발

__10.2.1 인수 테스트 정의

__10.2.2 인수 테스트 작성: 거킨

__10.2.3 컴포넌트 테스트 설계

__10.2.4 컴포넌트 테스트 작성: 주문 서비스

10.3 종단 간 테스트 작성

__10.3.1 종단 간 테스트 설계

__10.3.2 종단 간 테스트 작성

__10.3.3 종단 간 테스트 실행

10.4 마치며

11장 프로덕션 레디 서비스 개발

11.1 보안 서비스 개발

__11.1.1 기존 모놀리식 애플리케이션의 보안

__11.1.2 마이크로서비스 아키텍처에서의 보안 구현

11.2 구성 가능한 서비스 설계

__11.2.1 푸시 기반의 외부화 구성

__11.2.2 풀 기반의 외부화 구성

11.3 관측 가능한 서비스 설계

__11.3.1 헬스 체크 API 패턴

__11.3.2 로그 수집 패턴

__11.3.3 분산 추적 패턴

__11.3.4 애플리케이션 지표 패턴

__11.3.5 예외 추적 패턴

__11.3.6 감사 로깅 패턴

11.4 서비스 개발: 마이크로서비스 섀시 패턴

__11.4.1 마이크로서비스 섀시

__11.4.2 이제는 서비스 메시로

11.5 마치며

12장 마이크로서비스 배포

12.1 서비스 배포: 언어에 특정한 패키징 포맷 패턴

__12.1.1 언어에 특정한 패키징 포맷 패턴의 장점

__12.1.2 언어에 특정한 패키징 포맷 패턴의 단점

12.2 서비스 배포: 가상 머신 패턴

__12.2.1 가상 머신 패턴의 장점

__12.2.2 가상 머신 패턴의 단점

12.3 서비스 배포: 컨테이너 패턴

__12.3.1 서비스를 도커로 배포

__12.3.2 컨테이너 패턴의 장점

__12.3.3 컨테이너 패턴의 단점

12.4 FTGO 애플리케이션 배포: 쿠버네티스

__12.4.1 쿠버네티스 개요

__12.4.2 쿠버네티스 배포: 음식점 서비스

__12.4.3 API 게이트웨이 배포

__12.4.4 무중단 배포

__12.4.5 배포와 릴리스 분리: 서비스 메시

12.5 서비스 배포: 서버리스 패턴

__12.5.1 AWS 람다를 이용한 서버리스 배포

__12.5.2 람다 함수 개발

__12.5.3 람다 함수 호출

__12.5.4 람다 함수의 장점

__12.5.5 람다 함수의 단점

12.6 REST 서비스 배포: AWS 람다 및 AWS 게이트웨이

__12.6.1 음식점 서비스를 AWS 람다 버전으로 설계

__12.6.2 ZIP 파일로 서비스 패키징

__12.6.3 서버리스 프레임워크로 람다 함수 배포

12.7 마치며

13장 마이크로서비스로 리팩터링

13.1 마이크로서비스 리팩터링 개요

__13.1.1 모놀리스를 왜 리팩터링하는가?

__13.1.2 모놀리스 옥죄기

13.2 모놀리스 → 마이크로서비스 리팩터링 전략

__13.2.1 새 기능을 서비스로 구현한다

__13.2.2 표현 계층과 백엔드를 분리한다

__13.2.3 기능을 여러 서비스로 추출한다

13.3 서비스와 모놀리스 간 협동 설계

__13.3.1 통합 글루 설계

__13.3.2 서비스와 모놀리스에 걸쳐 데이터 일관성 유지

__13.3.3 인증/인가 처리

13.4 새 기능을 서비스로 구현: 배달 실패한 주문 처리

__13.4.1 배달 지연 서비스 설계

__13.4.2 배달 지연 서비스를 위한 통합 글루 설계

13.5 모놀리스 분해: 배달 관리 추출

__13.5.1 현행 배달 관리 기능

__13.5.2 배달 서비스 개요

__13.5.3 배달 서비스의 도메인 모델 설계

__13.5.4 배달 서비스의 통합 글루 설계

__13.5.5 배달 서비스와 상호 작용할 수 있게 모놀리스를 변경

13.6 마치며

한국어판 부록 a 실습 환경 구성

A.1 실습 준비

__A.1.1 운영 체제: 윈도 10 Pro

__A.1.2 하이퍼-V 가상화 지원

__A.1.3 윈도 리눅스용 하위 시스템(WSL) 기능 활성화

A.2 WSL 설치

A.3 도커 설치 및 구성

A.4 소스 내려받아 빌드하기

A.5 컨테이너 실습

__A.5.1 도커 컴포즈 실행

__A.5.2 스웨거 접속

__A.5.3 도커 컴포즈 종료

A.6 더 보기