Booil Jung

전체 시스템 아키텍처 설계서 작성 완벽 가이드

나는 다양한 산업 분야에서 15년 이상 경력을 쌓은 베테랑 소프트웨어 아키텍트다. 대규모 분산 시스템 설계부터 기민한 스타트업의 MVP 아키텍처 수립까지, 수많은 프로젝트의 기술적 청사진을 그려왔다. 나의 전문성은 단순히 최신 기술 트렌드를 따르는 것을 넘어, 비즈니스 목표와 기술적 제약 사이의 균형을 맞추고, 복잡한 요구사항을 단순하고 확장 가능한 구조로 풀어내는 데 있다. 나는 코드로 말하는 것을 선호하지만, 성공적인 프로젝트는 명확한 설계와 원활한 소통에서 시작된다는 철학을 가지고 있다. 따라서 나는 아키텍처를 ‘살아있는 문서’로 만들어 팀의 나침반으로 활용하는 실용적인 방법론을 전파하는 데 열정을 쏟고 있다.

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이 문서는 단순한 ‘문서 작업’ 가이드가 아니다. 프로젝트의 성패를 가르는 ‘설계도’를 그리는 법에 대한 이야기다. 많은 개발자들이 설계서를 귀찮은 숙제 정도로 여기지만, 이는 치명적인 착각이다. 아키텍처는 프로젝트의 모든 단계를 연결하는 개념적 접착제이며, 제대로 된 아키텍처 없이는 프로젝트는 반드시 실패한다.1

아키텍처 없는 개발은 재앙의 시작이다. 처음에는 빠르게 코드를 짜는 것처럼 보일지 몰라도, 얼마 지나지 않아 얽히고설킨 스파게티 코드가 탄생한다.2 유지보수는 악몽이 되고, 작은 기능 하나를 수정하는 데 여러 모듈을 건드려야 하는 상황이 벌어진다. 개발 비용은 기하급수적으로 증가하고, 결국 시스템은 누구도 손대기 싫어하는 기술 부채 덩어리로 전락한다.2 마틴 파울러가 지적했듯, 설계 없는 개발은 초기 생산성은 높을 수 있으나 장기적으로는 팀의 발목을 잡고 생산성을 갉아먹는 주범이다.3

이 보고서는 뜬구름 잡는 이론서가 아니다. 15년 넘게 현장에서 구르며 깨달은, 당장 당신의 프로젝트에 써먹을 수 있는 실용적인 지침과 원칙을 담았다. 이 문서를 끝까지 읽었을 때, 당신은 어떤 복잡한 시스템이라도 자신 있게 설계하고, 팀원들을 설득하며, 성공으로 이끄는 명확한 청사진을 그릴 수 있게 될 것이다. 이제부터 시스템 아키텍처의 세계로 깊이 들어가 보자.

설계서를 작성하기 전에, 아키텍처의 본질부터 제대로 이해해야 한다. 개념을 제대로 잡아야 올바른 방향으로 설계할 수 있다. 기술 선택은 그 다음 문제다.

아키텍처는 흔히 건축물의 뼈대에 비유된다. 소프트웨어의 기본 골격이자 전체 시스템에 대한 밑그림이라는 뜻이다.4 틀린 말은 아니지만, 현장에서 더 와닿는 실용적인 정의는 ‘변경하기 어렵고 비용이 많이 드는 중요한 결정들의 집합’이다.6 어떤 프로그래밍 언어를 쓸 것인가, 모놀리식으로 갈 것인가 마이크로서비스로 갈 것인가, 어떤 데이터베이스를 선택할 것인가와 같은 결정들은 한번 내려지면 되돌리기 매우 어렵다. 아키텍처는 바로 이런 중대한 결정들을 내리고 그 근거를 명확히 하는 과정이다.

따라서 아키텍처는 단순히 기술의 나열이 아니다. 시스템을 구성하는 컴포넌트가 무엇이고, 어떻게 상호작용하며, 외부 환경과는 어떤 관계를 맺는지, 그리고 시스템의 전체 수명주기를 어떻게 지원할 것인지를 모두 고려한 종합적인 설계 원리다.8

더 나아가, 아키텍처는 두 가지 중요한 역할을 한다. 첫째, 개발에 대한 ‘제약(Constraint)’이다. 아키텍처는 팀원들이 따라야 할 규칙과 가이드라인을 제시하여 코드의 일관성을 유지하고 중구난방식 개발을 막는다. 둘째, 효율적인 기술 전달을 위한 ‘지식 전달 수단’이다.8 잘 정의된 아키텍처는 팀 전체가 따라야 할 명확한 규범으로 작동한다.

많은 이들이 문서화를 개발이 끝난 후 남기는 기록 정도로 생각하지만, 이는 문서의 가치를 절반도 이해하지 못한 것이다. 아키텍처 문서는 다음과 같은 명확한 목적을 가진다.

• 이해관계자와의 소통: 개발자, 기획자, 프로젝트 관리자(PM), 운영자 등 프로젝트에 관련된 모든 사람들이 동일한 그림을 보고 이해하게 만드는 것이 가장 중요한 목표다.1 문서는 오해와 불일치를 줄여 프로젝트 전체 수명주기를 원활하게 만드는 핵심 소통 도구다.10
• 기술적 의사결정의 근거: “왜 React가 아닌 Angular를 썼는가?”, “왜 마이크로서비스 아키텍처를 선택했는가?”와 같은 중요한 결정에 대한 이유와 근거를 기록한다.12 이는 나중에 합류한 팀원이 빠르게 시스템의 설계 철학을 이해하도록 돕고, 불필요한 기술 논쟁을 방지하는 역할을 한다.6
• 미래의 나를 위한 가이드: 소프트웨어는 끊임없이 변하고 진화한다.2 오늘 내린 결정은 6개월 뒤에는 기억나지 않을 수 있다. 잘 문서화된 아키텍처는 미래의 변경에 대한 명확한 근거를 제시하고, 시스템의 유지보수를 훨씬 용이하게 만든다.14
• 규정 준수 및 법적 요구사항: 금융이나 의료와 같은 특정 산업 분야에서는 시스템 아키텍처 문서화가 필수적인 규정 준수 항목일 수 있다.10

기술적으로 완벽한 아키텍처를 설계했다 하더라도, 팀원들이 그것을 이해하지 못하거나 동의하지 않으면 아무 소용이 없다.1 아키텍처가 없는 프로젝트에서 발생하는 문제들, 예를 들어 ‘팀원 간 개발 기준의 불일치’나 ‘신규 인력의 더딘 적응’ 등은 기술적 문제 이전에 근본적으로 소통의 문제에서 비롯된다.3

결국 시스템 아키텍처 설계의 본질은 최적의 기술을 찾는 행위 이전에, 복잡한 시스템에 대한 ‘공유된 정신 모델(Shared Mental Model)’을 구축하는 과정이다. 설계서는 그 모델을 구체화하고 팀 전체에 전파하는 가장 효과적이고 강력한 도구다. 따라서 훌륭한 아키텍트는 최고의 기술 전문가이기에 앞서, 가장 뛰어난 소통 전문가여야 한다. 설계서를 작성할 때는 “이 기술이 최고인가?”라는 질문만큼이나 “이 설명이 명확한가?”, “이 다이어그램이 오해의 소지가 없는가?”를 끊임없이 자문해야 한다.

좋은 아키텍처를 관통하는 몇 가지 핵심 원칙이 있다. 이 원칙들은 당신의 설계 결정을 안내하는 등대가 될 것이다.

• 관심사의 분리 (Separation of Concerns, SoC): 시스템을 기능별로 명확하게 구분된, 서로 독립적인 컴포넌트로 구성하는 원칙이다.15 예를 들어, 사용자 인터페이스 로직, 비즈니스 로직, 데이터 접근 로직을 명확히 분리하는 것이다. 이는 각 부분을 독립적으로 개발, 테스트, 수정할 수 있게 하여 시스템 전체의 유지보수성과 재사용성을 극적으로 향상시키는 가장 기본적인 원칙이다.

• 단순함 유지 (Keep it Simple): 불필요한 복잡성은 소프트웨어의 적이다.15 “혹시 나중에 필요할지도 몰라”라는 생각으로 당장 필요 없는 기능을 미리 설계하는 것은 과잉 엔지니어링(Over-engineering)으로 이어진다. 모든 미래의 문제를 한 번에 해결하려는 시도는 시스템을 불필요하게 복잡하게 만들 뿐이다. 항상 가장 단순한 해결책을 우선적으로 고려해야 한다.

• 진화 가능한 설계 (Design for Change): 소프트웨어의 유일한 불변의 진리는 ‘소프트웨어는 변한다’는 것이다.2 따라서 좋은 아키텍처는 처음부터 변경을 염두에 두고 설계되어야 한다. 변경 용이성(Modifiability)과 확장성(Scalability)은 시스템의 장기적인 생존을 결정하는 가장 중요한 품질 속성이다.4 이를 위한 핵심 전략 중 하나는 데이터베이스, 프레임워크, UI 기술과 같은

  중요한 세부사항(detail)에 대한 결정을 가능한 한 오랫동안 미루는 것이다.14 시스템의 핵심 비즈니스 로직(정책)을 이러한 세부사항들로부터 분리하여, 나중에 세부 기술이 바뀌더라도 핵심 로직은 영향을 받지 않도록 설계해야 한다.

이제 본격적으로 시스템 아키텍처 설계서(Software Architecture Document, SAD)의 뼈대를 만들어 보자. 잘 짜인 목차는 프로젝트의 명확한 나침반이 된다.

가장 먼저 할 일은 우리가 만들 시스템의 경계를 명확히 긋는 것이다. 이 시스템이 우주 안에서 어떤 위치를 차지하는지 정의하는 단계다.

• 목적 (Purpose): 이 문서가 왜 존재하고, 무엇을 다루는지, 누구를 위한 것인지 한두 문단으로 명확하게 기술한다.19 독자가 문서의 목표를 빠르게 파악할 수 있어야 한다.
• 범위 (Scope): 시스템이 무엇을 ‘하는지’와 더불어, 무엇을 ‘하지 않는지’를 명확하게 정의하는 것이 매우 중요하다.19 이는 프로젝트의 경계를 설정하여 끝없이 기능이 추가되는 ‘스코프 크립(scope creep)’을 방지하는 가장 효과적인 방법이다.23 이 범위에는 새로 개발할 기능뿐만 아니라, 이번 프로젝트를 통해 대체하거나 연동해야 할 기존 시스템에 대한 명세도 포함되어야 한다.24 특히 “범위 제외 목록(Scope Exclusions)”을 명시적으로 작성하는 것은 이해관계자들의 잘못된 기대를 사전에 차단하는 좋은 전략이다.22
• 대상 사용자 (Target Users): 이 시스템을 누가, 왜 사용하는지 정의한다. 단순히 “사용자”라고 뭉뚱그리지 말고, 구체적인 페르소나(Persona) 기법을 활용하는 것이 효과적이다.25 페르소나는 가상의 사용자 프로필로, 이름, 나이, 직업과 같은 인구통계학적 정보뿐만 아니라, 그들의 목표(Goals), 동기(Motivations), 그리고 현재 겪고 있는 고충(Pain Points) 등을 구체적으로 기술해야 한다.27 잘 만들어진 페르소나는 팀 전체가 사용자를 더 깊이 이해하고 공감하며, 올바른 기능적 우선순위를 결정하는 데 큰 도움을 준다.
• 시스템 컨텍스트 다이어그램 (System Context Diagram): 우리가 만들고자 하는 시스템을 하나의 검은 상자(Black Box)로 간주하고 중앙에 배치한다. 그리고 이 시스템과 상호작용하는 모든 외부 요소, 즉 사용자(Actor)와 다른 외부 시스템들을 주변에 배치하고 화살표로 상호작용을 표시한다.12 이는 C4 모델의 가장 바깥 단계인 레벨 1에 해당하며, 시스템의 경계와 외부 의존성을 한눈에 파악하게 해주는 가장 중요한 첫 번째 그림이다.

시스템이 무엇을, 어떻게 해야 하는지를 구체적으로 정의한다. 요구사항은 아키텍처를 결정하는 가장 중요한 동인(Driver)이다.

• 기능적 요구사항 (Functional Requirements): 시스템이 사용자에게 제공해야 할 구체적인 기능이나 행동을 명시한다. 즉, 시스템이 ‘무엇을 해야 하는가’에 대한 정의다.31 예를 들어, “사용자는 아이디와 비밀번호를 사용하여 시스템에 로그인할 수 있어야 한다” 또는 “관리자는 월별 판매 보고서를 생성할 수 있어야 한다”와 같이 구체적이고 검증 가능하게 작성해야 한다.33
• 비기능적 요구사항 (Non-Functional Requirements, NFRs): 시스템이 ‘어떻게 동작해야 하는가’를 정의하며, 시스템의 품질 속성(Quality Attributes)을 결정한다.31 이는 기능적 요구사항만큼이나, 아니 어쩌면 그 이상으로 아키텍처 설계에 결정적인 영향을 미친다.17 “빠른 시스템”과 같은 모호한 표현은 아무 의미가 없다. 모든 비기능적 요구사항은 측정 가능해야 한다.
  • 핵심 품질 속성 (Key Quality Attributes) 정의: 프로젝트의 성공에 필수적인 품질 속성을 식별하고 우선순위를 정해야 한다. 대표적인 품질 속성으로는 성능, 확장성, 가용성, 보안성, 유지보수성, 테스트 용이성 등이 있다.4
  • 품질 속성 시나리오 작성: 식별된 품질 속성을 구체적이고 측정 가능한 시나리오로 만들어야 한다.13 예를 들어, ‘성능’이라는 추상적인 속성은 “정상 부하 상황에서, 사용자의 API 요청은 99%가 1초 이내에 응답해야 한다”와 같이 구체화되어야 한다. ‘안정성’은 “결제 서비스의 장애가 상품 조회 기능에 영향을 주어서는 안 된다”와 같은 시나리오로 표현될 수 있다.

아키텍처 설계는 무한한 자유 속에서 이루어지지 않는다. 현실적인 제약과 가정을 명확히 인지하고 문서화해야 한다.

• 제약 조건 (Constraints): 아키텍트의 선택지를 제한하는 모든 요소를 의미한다.10 여기에는 예산, 개발 일정, 법적 규제, 특정 기술 스택(e.g., “반드시 사내 표준인 Spring 프레임워크를 사용해야 함”)이나 하드웨어 사용 강제, 기존 레거시 시스템과의 연동 방식 등이 포함된다.22
• 가정 (Assumptions): 프로젝트 팀이 직접 통제할 수는 없지만, 사실이라고 전제하고 설계를 진행하는 것들을 말한다.23 예를 들어, “외부 신용카드 결제 API는 연중 99.9%의 가용성을 보장할 것이다”와 같은 가정이 여기에 해당한다. 이러한 가정들을 명시적으로 기록하는 이유는, 만약 그 가정이 깨졌을 때 시스템에 어떤 위험이 발생할지 미리 인지하고 대비책을 논의하기 위함이다.

비기능적 요구사항을 추상적인 구호가 아닌, 측정 가능하고 검증 가능한 목표로 만드는 것은 매우 중요하다. 아래 표는 이러한 요구사항을 구체화하는 데 도움이 될 것이다. 이 표를 작성하는 과정 자체가 아키텍처의 목표를 명확히 하고, 개발 완료 후 시스템이 정말로 요구사항을 만족하는지 객관적으로 테스트하고 검증하는 기준을 세우는 핵심적인 활동이다.

품질 속성	정의	측정 기준 (Metric)	목표 수준 (Target Level)	관련 이해관계자
가용성 (Availability)	시스템이 장애 없이 정상적으로 운영될 수 있는 확률 4	Uptime Percentage, MTBF (평균 고장 간격), MTTR (평균 수리 시간)	연간 99.95% Uptime (연간 장애 허용 시간: 4.38시간 미만)	운영팀, 최종 사용자
성능 (Performance)	특정 조건 하에서 시스템이 요청을 처리하는 속도와 효율성 4	응답 시간 (Response Time), 처리량 (Throughput), CPU/메모리 사용률	API 요청의 95%는 500ms 이내, 99%는 1s 이내에 응답	개발팀, 최종 사용자
확장성 (Scalability)	사용자 수나 데이터 양이 증가함에 따라 시스템이 성능 저하 없이 자원을 증설하여 대응할 수 있는 능력 18	최대 동시 접속자 수, 초당 처리 요청 수 (TPS/RPS), 데이터 증가에 따른 성능 저하율	현재 트래픽의 10배를 수용할 수 있도록 수평적 확장(Horizontal Scaling)이 가능해야 함	운영팀, 비즈니스팀
보안성 (Security)	허가되지 않은 접근이나 악의적인 공격으로부터 시스템과 데이터를 보호하는 능력 4	OWASP Top 10 취약점 점검 통과, 암호화 표준 준수, 접근 제어 정책	모든 민감 데이터는 저장 시 AES-256 암호화, 전송 시 TLS 1.2 이상 사용	보안팀, 최종 사용자
유지보수성 (Maintainability)	시스템을 수정, 개선, 확장하는 것이 얼마나 용이한가 35	코드 복잡도 (Cyclomatic Complexity), 코드 커버리지, 새로운 기능 추가에 걸리는 시간	신규 개발자가 2주 내에 간단한 버그 수정 및 배포 가능	개발팀, 운영팀

시스템 전체의 구조를 결정하는 가장 중요한 단계다. 어떤 건축 양식을 선택하느냐에 따라 건물의 모양과 기능이 결정되듯, 어떤 아키텍처 패턴을 선택하느냐에 따라 개발 방식, 팀 구조, 확장 전략이 모두 달라진다.

아키텍처 패턴은 과거의 수많은 개발자들이 반복되는 문제에 부딪히며 찾아낸, 검증된 해결책의 집합이다.39 패턴을 적용하면 밑바닥부터 모든 것을 고민할 필요 없이 안정적인 구조 위에서 개발을 시작할 수 있고, 팀원 간의 의사소통 비용을 줄일 수 있다. “우리 시스템은 계층형 아키텍처를 사용한다”는 한 문장이 많은 것을 설명해주기 때문이다.39

• 계층형 아키텍처 (Layered Architecture): 가장 전통적이고 널리 사용되는 구조다. 시스템을 논리적인 계층으로 분리하며, 일반적으로 프레젠테이션 계층(UI), 비즈니스 계층(Business Logic), 데이터 접근 계층(Data Access)으로 구성된다.3 각 계층은 자신보다 하위 계층에만 의존하는 규칙을 가지므로 구조가 단순하고 이해하기 쉽다.

• 클라이언트-서버 아키텍처 (Client-Server Architecture): 요청을 하는 ‘클라이언트’와 요청을 받아 처리하고 응답을 주는 ‘서버’의 역할을 명확히 분리하는 구조다. 웹 시스템의 가장 기본적인 모델이며, 비즈니스 로직과 데이터가 어디에 위치하느냐에 따라 2-tier, 3-tier, N-tier 구조로 나뉜다.40

• 파이프-필터 아키텍처 (Pipe-Filter Architecture): 데이터 처리 작업을 여러 단계의 독립적인 ‘필터(Filter)’로 나누고, 이 필터들을 ‘파이프(Pipe)’로 연결하여 데이터가 순차적으로 흐르며 처리되도록 하는 구조다.39 유닉스의 쉘 명령어를 파이프(

  |)로 연결하는 것을 생각하면 쉽다. 데이터 변환이나 스트림 처리에 매우 유용하다.

현대 소프트웨어 아키텍처 설계에서 가장 중요한 갈림길 중 하나다. 이 선택에는 정답이 없으며, “마이크로서비스가 무조건 좋다”는 식의 맹신은 금물이다. 프로젝트의 현재와 미래의 맥락을 신중하게 고려하여 결정해야 한다.41

• 모놀리식 아키텍처 (Monolithic Architecture):
  • 정의: 사용자 인증, 상품 관리, 주문 처리 등 시스템의 모든 기능이 하나의 거대한 코드베이스와 단일 배포 단위로 묶여 있는 구조다.43
  • 장점: 모든 코드가 한곳에 있어 초기 개발 및 배포가 단순하고 빠르다.43 별도의 서비스 간 통신(Inter-service communication)이 없으므로 성능상 이점이 있을 수 있고, 테스트와 디버깅이 비교적 용이하다.44
  • 단점: 시스템 규모가 커질수록 코드베이스가 비대해지고 복잡성이 기하급수적으로 증가한다. 사소한 변경 사항 하나를 배포하기 위해 전체 애플리케이션을 다시 빌드하고 테스트해야 한다.43 특정 기능에 트래픽이 몰려도 해당 기능만 독립적으로 확장하기 어렵고, 전체 애플리케이션을 확장해야 하므로 비용 비효율적이다.41 새로운 기술이나 프레임워크를 도입하는 것도 매우 어렵다.45
  • 적합한 경우: 팀 규모가 작고, 비즈니스 도메인이 비교적 단순하며, 빠른 프로토타이핑이나 초기 시장 진출(Time to Market)이 중요한 소규모 프로젝트에 적합하다.41
• 마이크로서비스 아키텍처 (Microservices Architecture, MSA):
  • 정의: 전체 시스템을 작고, 독립적으로 배포 가능한 서비스들의 조합으로 구성하는 접근 방식이다. 각 서비스는 특정 비즈니스 기능을 책임지며, 자체 데이터베이스를 가질 수 있고, 잘 정의된 API(주로 REST 또는 gRPC)를 통해 서로 통신한다.43
  • 장점: 각 서비스를 독립적으로 개발, 테스트, 배포, 확장할 수 있어 개발 속도와 민첩성이 향상된다.45 서비스별로 가장 적합한 기술 스택을 자유롭게 선택할 수 있다.44 하나의 서비스에 장애가 발생하더라도 전체 시스템의 중단으로 이어지지 않도록 장애 격리가 용이하다.41
  • 단점: 서비스가 분산되어 있어 전체 시스템의 복잡성이 크게 증가한다. 서비스 간 통신, 서비스 디스커버리, 분산 트랜잭션, 데이터 일관성 유지 등 모놀리식에서는 없었던 문제들을 해결해야 한다.43 또한, 모니터링, 로깅, 배포 자동화 등 운영 오버헤드가 크며, 초기 구축 비용과 시간이 더 많이 소요된다.41
  • 적합한 경우: 시스템이 매우 크고 복잡하며, 높은 수준의 확장성이 요구될 때 적합하다. 여러 팀이 각자 맡은 서비스를 독립적으로 개발하고 운영하는 대규모 조직에 잘 맞는다.41

EDA는 마이크로서비스 환경에서 서비스 간의 결합도를 낮추고 유연성을 높이기 위해 널리 사용되는 강력한 패러다임이다.

• 정의: 시스템의 구성 요소들이 직접 서로를 호출하는 대신, ‘이벤트(Event)’라는 상태의 변화에 대한 알림을 생성(Publish)하고, 이에 관심 있는 다른 구성 요소들이 이벤트를 구독(Subscribe)하여 비동기적으로 반응하는 방식이다.47
• 핵심 구성요소:
  • 이벤트 생산자 (Event Producer): 이벤트(예: “주문 생성됨”, “사용자 가입함”)를 발생시키는 주체.
  • 이벤트 소비자 (Event Consumer): 특정 이벤트에 관심이 있어 구독하고, 이벤트가 발생하면 정해진 로직을 수행하는 주체.
  • 이벤트 라우터/브로커 (Event Router/Broker): 생산자와 소비자 사이에서 이벤트를 안정적으로 전달하는 중간 매개체. (예: Apache Kafka, RabbitMQ, AWS SQS/SNS).47
• 장점: 생산자와 소비자가 서로의 존재를 직접 알 필요가 없어 결합도가 매우 낮아진다(Loose Coupling). 이로 인해 시스템의 유연성과 확장성이 극대화된다.48 한 소비자의 장애가 다른 생산자나 소비자에게 직접적인 영향을 주지 않아 시스템의 회복탄력성(Resilience)이 높아진다. 또한, 실시간 데이터 처리와 비동기 작업에 매우 효과적이다.47
• 주요 패턴: 이벤트의 발생 순서 자체를 데이터 저장의 원천으로 삼는 이벤트 소싱(Event Sourcing)이나, 쓰기(Command)와 읽기(Query)의 책임을 분리하여 시스템을 최적화하는 CQRS(Command Query Responsibility Segregation) 패턴과 결합하면 더욱 강력한 모델을 구축할 수 있다.48
• 적합한 경우: 여러 마이크로서비스 간의 복잡한 상호작용이 필요한 경우, 실시간 분석 및 알림 시스템, IoT 데이터 처리, 주문/결제 처리와 같이 비동기적인 작업 흐름이 자연스럽고 높은 확장성이 요구되는 시스템에 이상적이다.48

단순히 장단점을 나열하는 것을 넘어, 프로젝트의 특성에 맞춰 어떤 아키텍처가 더 적합한지 판단할 수 있는 실용적인 의사결정 프레임워크가 필요하다. 아래 표는 당신의 프로젝트 상황(팀 규모, 예산, 목표 등)을 각 항목에 대입하여 더 합리적이고 방어 가능한 아키텍처 결정을 내리는 데 도움을 줄 것이다.

비교 항목	모놀리식 아키텍처	마이크로서비스 아키텍처
개발 복잡성	초기에는 낮으나, 시스템 규모가 커지면 복잡성이 급격히 상승함.45	초기 설정 및 분산 시스템 관리로 인해 복잡성이 높으나, 서비스 단위로 관리되어 규모가 커져도 복잡성 증가가 완만함.43
배포 단위 및 속도	전체 애플리케이션을 하나의 단위로 배포. 배포 주기가 길고 위험도가 높음.43	각 서비스를 독립적으로 배포 가능. 작고 빈번한 배포가 가능하며 위험도가 낮음.45
확장성 (Scalability)	특정 기능에 부하가 몰려도 전체 애플리케이션을 확장해야 하므로 비효율적임.41	부하가 많은 특정 서비스만 독립적으로 확장할 수 있어 자원 사용이 효율적임.41
기술 스택 유연성	전체 시스템이 단일 기술 스택에 종속됨. 새로운 기술 도입이 어려움.45	각 서비스별로 최적의 프로그래밍 언어, 프레임워크, 데이터베이스를 선택할 수 있어 유연성이 높음.44
장애 격리 (Fault Isolation)	한 컴포넌트의 장애가 전체 시스템의 장애로 이어질 가능성이 높음 (Single Point of Failure).41	한 서비스의 장애가 다른 서비스로 전파되는 것을 차단하기 용이하여 시스템 전체의 안정성이 높음.41
팀 구조	기능 중심(UI팀, 백엔드팀, DB팀)의 대규모 팀 구조에 적합할 수 있음.46	특정 서비스를 책임지는 소규모의 자율적인 다기능 팀(Cross-functional team) 구조에 이상적임.41
출시 속도 (Time to Market)	아이디어를 빠르게 프로토타이핑하고 초기 제품을 출시하는 데 유리함.41	초기 설정 시간은 더 걸리지만, 일단 구축되면 새로운 기능을 독립적으로 빠르게 추가하고 개선하는 데 유리함.45
운영 오버헤드	단일 애플리케이션이므로 상대적으로 관리 및 모니터링이 단순함.44	수많은 서비스를 관리, 배포, 모니터링해야 하므로 운영 복잡성과 비용이 높음.41

백 마디 말보다 한 장의 잘 그린 그림이 훨씬 효과적이다. 복잡한 시스템 아키텍처를 명확하고 간결하게 표현하여 팀원 및 이해관계자들과 효과적으로 소통하는 방법을 다룬다.

전통적인 UML은 너무 복잡하고 모든 다이어그램을 다 그리기도 어렵다. C4 모델은 소프트웨어 아키텍처를 마치 구글맵처럼 다양한 확대/축소 수준에서 바라볼 수 있도록 하는 실용적이고 개발자 친화적인 접근법이다.30

• 철학: 복잡한 시스템을 한 번에 다 보여주려 하지 않고, 대상 독자에 맞춰 적절한 추상화 수준의 다이어그램을 제공하는 것이 핵심이다. 시스템을 컨텍스트(Context), 컨테이너(Containers), 컴포넌트(Components), 코드(Code)의 4가지 계층으로 나누어 설명한다.30
• 4가지 핵심 레벨:
  1. 레벨 1: 시스템 컨텍스트 (System Context Diagram): 가장 높은 수준의 조감도. 우리가 개발할 시스템을 중앙에 하나의 상자로 두고, 이 시스템과 직접적으로 상호작용하는 사용자(액터)와 외부 시스템들을 보여준다.12 이 다이어그램은 기술적인 세부사항 없이 시스템의 범위와 경계를 명확히 하는 데 목적이 있다. 비즈니스 이해관계자나 비기술직군에게 시스템을 설명할 때 매우 유용하다.
  2. 레벨 2: 컨테이너 (Container Diagram): 시스템 상자 안으로 한 단계 ‘줌인’한 모습. 시스템을 구성하는 실행 가능하고 배포 가능한 단위들, 즉 ‘컨테이너’들을 보여준다. 여기서 컨테이너는 도커 컨테이너만을 의미하는 것이 아니라, 웹 애플리케이션, API 애플리케이션, 데이터베이스, 파일 시스템, 모바일 앱 등 독립적으로 실행되는 모든 단위를 포함한다.12 이 다이어그램에서는 각 컨테이너의 책임, 사용되는 주요 기술(예: “Java/Spring Boot”, “PostgreSQL”), 그리고 컨테이너 간의 통신 방식(예: “HTTPS/JSON API”, “JDBC”)을 명시한다. 개발팀 내부 소통의 시작점으로 가장 많이 사용된다.
  3. 레벨 3: 컴포넌트 (Component Diagram): 특정 컨테이너 안으로 다시 ‘줌인’한 모습. 하나의 컨테이너를 구성하는 주요 모듈이나 클래스 그룹들의 집합인 ‘컴포넌트’들을 보여준다.12 예를 들어, API 애플리케이션 컨테이너는 “인증 컨트롤러”, “주문 서비스”, “결제 게이트웨이 인터페이스”와 같은 컴포넌트들로 구성될 수 있다. 이 다이어그램은 특정 컨테이너의 내부 구조를 이해하고 개발 작업을 분담할 때 유용하다.
  4. 레벨 4: 코드 (Code Diagram): 가장 상세한 수준으로, 특정 컴포넌트의 내부 구현을 보여준다. UML 클래스 다이어그램이나 개체-관계도(ERD) 등이 이 레벨에 해당할 수 있다.12 하지만 이 레벨의 다이어그램은 코드가 변경될 때마다 유지보수하기가 매우 어렵기 때문에, 꼭 필요한 경우가 아니면 잘 그리지 않는다. IDE를 통해 코드를 직접 보는 것이 더 효율적인 경우가 많다.
• 보조 다이어그램: C4 모델은 핵심 다이어그램 외에도 배포 다이어그램(Deployment Diagram)이나 동적 다이어그램(Dynamic Diagram) 같은 보조 다이어그램을 활용하여 시스템의 다른 측면을 보완 설명할 수 있다.30 배포 다이어그램은 개발, 스테이징, 운영 환경에 컨테이너들이 어떻게 물리적으로 배치되는지를 보여주고, 동적 다이어그램은 특정 유스케이스에서 컴포넌트들이 어떻게 상호작용하는지를 시퀀스 다이어그램처럼 보여준다.

C4 모델 외에도 특정 목적을 위해 자주 사용되는 다이어그램들이 있다.

• 데이터 흐름도 (Data Flow Diagram, DFD): 시스템 내에서 데이터가 어떻게 흐르는지를 시각적으로 표현하는 데 중점을 둔다. 외부 개체(External Entity), 프로세스(Process), 데이터 저장소(Data Store), 데이터 흐름(Data Flow)이라는 4가지 기본 요소로 구성된다.55 “고객의 주문 정보가 어디서 입력되어, 어떤 프로세스를 거쳐, 어느 데이터베이스에 저장되는가”와 같은 데이터의 여정을 추적하는 데 매우 유용하다.57
• 개체-관계도 (Entity-Relationship Diagram, ERD): 데이터베이스의 논리적, 물리적 구조를 시각화하는 데 사용된다. 데이터베이스를 구성하는 개체(Entity, 테이블에 해당), 속성(Attribute, 컬럼에 해당), 그리고 개체 간의 관계(Relationship)를 명확하게 표현한다.19 데이터 모델링의 필수적인 산출물이다.

• UML 다이어그램 (Unified Modeling Language): 소프트웨어 시스템을 모델링하기 위한 표준화된 언어다. 시퀀스 다이어그램(객체 간의 상호작용 순서 표현), 컴포넌트 다이어그램(시스템의 컴포넌트와 그 인터페이스 표현), 배포 다이어그램(물리적 하드웨어에 소프트웨어 아티팩트가 어떻게 배치되는지 표현) 등 다양한 목적에 맞는 다이어그램을 제공한다.1 필요한 목적에 맞게 선별하여 사용하는 지혜가 필요하다.

• 시각화 도구:

  • 범용 드로잉 툴: Diagrams.net (구 draw.io), Lucidchart, Miro, Excalidraw 등은 사용이 간편하고 팀과의 실시간 협업 및 빠른 스케치에 매우 유용하다.62
  • 모델링 전문 툴: Enterprise Architect와 같은 도구는 UML, SysML 등 정형화된 모델링 언어를 지원하며 복잡한 시스템을 체계적으로 관리하는 데 강점이 있다.63
  • 코드 기반 도구 (Diagrams as Code): PlantUML, Mermaid, Structurizr, Graphviz 같은 도구들은 텍스트 기반의 간단한 문법으로 다이어그램을 정의할 수 있게 해준다.12

• ‘코드로서의 다이어그램(Diagrams as Code)’ 철학:

  이것은 현대적인 아키텍처 문서화의 핵심 철학이다. 다이어그램을 이미지 파일로 저장하는 대신, 다이어그램을 정의하는 텍스트 파일(예: PlantUML 문법으로 작성된 .puml 파일)을 Git과 같은 버전 관리 시스템에서 소스 코드와 함께 관리하는 방식이다.12

  • 장점: 버전 관리가 용이하고, 코드 리뷰처럼 다이어그램 변경 사항에 대한 리뷰가 가능하다. 또한, CI/CD 파이프라인에 통합하여 문서가 빌드될 때마다 항상 최신 버전의 다이어그램 이미지를 자동으로 생성할 수 있다.12 이를 통해 아키텍처 문서와 실제 구현 간의 불일치를 최소화하고, 문서를 ‘살아있는 문서(Living Document)’로 유지할 수 있다.

많은 자료들이 다이어그램의 ‘정확성’과 ‘명확성’을 강조하지만 65, 그 이면에는 더 중요한 가치가 숨어 있다. 완벽하게 그려진 다이어그램을 팀에게 일방적으로 전달하는 것보다, 다소 거친 초안을 가지고 함께 토론하며 완성해 나가는 과정이 훨씬 더 가치 있다.65

다이어그램의 진짜 가치는 최종 결과물 그 자체가 아니라, 그것을 그리는 과정에서 발생하는 토론과 합의에 있다. 다이어그램은 팀원들 각자의 머릿속에 흩어져 있던 시스템에 대한 생각과 가정을 한곳으로 모으는 역할을 한다. “이 두 컴포넌트 사이의 통신은 동기식인가, 비동기식인가?”, “이 데이터베이스는 누가 소유하고 관리하는가?” 와 같은 잠재적인 논쟁거리와 문제점들을 수면 위로 끌어올리는 강력한 촉매제가 되는 것이다.

따라서 아키텍트는 처음부터 완벽한 다이어그램을 만드는 데 집착할 필요가 없다. 화이트보드나 Excalidraw 같은 간단한 도구를 사용해 빠르게 아이디어를 스케치하고 팀과 대화를 시작하는 것이 훨씬 더 효과적이다.62 잘 정제된 공식 다이어그램은 그 대화의 ‘결과’를 기록하고 공유하는 용도로 사용되어야 한다. 이러한 접근 방식은 변화를 수용하고 협업을 중시하는 애자일 원칙과도 정확히 일치한다.

고수준의 아키텍처 청사진을 구체적인 기술과 코드로 구현하는 방법을 다룬다. 여기서 내리는 결정들이 실제 개발 생산성과 시스템의 성능, 안정성을 좌우한다.

기술 스택을 선택하는 것은 단순히 ‘요즘 유행하는’ 기술을 고르는 행위가 아니다. 이는 프로젝트의 성패를 좌우할 수 있는 중대한 전략적 결정이다.17 잘못된 선택은 개발팀의 생산성을 저하시키고, 장기적인 유지보수 비용을 증가시키는 주범이 된다.

• 고려사항:
  • 프로젝트의 규모와 복잡성: 간단한 웹사이트와 대규모 금융 거래 시스템에 필요한 기술 스택은 당연히 다르다.67
  • 개발 속도 및 출시 시점(Time to Market): 빠르게 프로토타입을 만들어야 하는지, 아니면 장기적인 안정성이 더 중요한지에 따라 선택이 달라진다.
  • 팀의 숙련도: 팀원들이 가장 잘 다루는 기술을 선택하는 것이 생산성 측면에서 유리하다. 새로운 기술을 도입하는 데는 학습 곡선과 리스크가 따른다.
  • 개발자 생태계 및 인력 수급: 커뮤니티가 활성화되어 있고 관련 자료를 찾기 쉬우며, 필요할 때 해당 기술을 가진 개발자를 채용하기 용이한지 고려해야 한다.67
  • 라이선스 및 총 소유 비용(TCO): 오픈소스 기술이라도 운영 및 유지보수에 드는 숨겨진 비용이 있을 수 있다. 상용 솔루션의 경우 라이선스 비용을 명확히 파악해야 한다.68
• 프론트엔드: HTML, CSS, JavaScript는 웹의 기본이다. 현대 웹 애플리케이션에서는 생산성과 유지보수성을 높이기 위해 React, Angular, Vue.js와 같은 프레임워크 중 하나를 선택하는 것이 일반적이다.69
• 백엔드: 프로그래밍 언어(Java, Python, Node.js, Go 등)와 프레임워크(Spring, Django, Express.js 등)는 프로젝트의 특성과 팀의 역량을 종합적으로 고려하여 신중하게 선택해야 한다.
• 결정의 근거 문서화: 가장 중요한 것은 “왜 이 기술을 선택했는가?”에 대한 명확한 근거를 남기는 것이다. 고려했던 다른 대안은 무엇이었고, 어떤 장단점을 비교하여 최종 결정을 내렸는지 아키텍처 문서에 상세히 기록해야 한다.12 이는 미래에 기술 스택을 변경하거나 새로운 팀원이 합류했을 때 매우 중요한 역사적 자료가 된다.

데이터는 현대 애플리케이션의 심장이다. 어떤 데이터베이스를 선택하고 어떻게 스키마를 설계하느냐가 시스템 전체의 성능과 확장성을 결정한다.

• RDBMS vs. NoSQL:
  • RDBMS (관계형 데이터베이스, 예: MySQL, PostgreSQL): 데이터가 정형화되어 있고, 데이터 간의 관계가 명확하며, 트랜잭션의 일관성(ACID)이 매우 중요할 때 적합하다.70 복잡한 JOIN 연산을 통해 다양한 관점의 데이터를 조회해야 하는 금융 시스템, 재고 관리, 전사적 자원 관리(ERP) 시스템 등에 주로 사용된다.70
  • NoSQL (비관계형 데이터베이스, 예: MongoDB, Cassandra, Redis): 데이터 구조가 정해져 있지 않거나(unstructured) 자주 변경될 때, 대용량 데이터를 처리해야 할 때, 그리고 수평적 확장을 통한 높은 가용성이 중요할 때 적합하다.70 스키마가 유연하여 빠른 개발 속도를 지원하며, 소셜 미디어 피드, IoT 센서 데이터, 실시간 분석, 콘텐츠 관리 시스템 등에서 강점을 보인다.70
  • 선택 기준: 데이터 모델의 형태(정형/비정형), 확장성 요구사항(수직/수평), 일관성 모델(강력한 일관성/최종적 일관성), 그리고 주된 쿼리 패턴을 기준으로 신중하게 선택해야 한다.68 하나의 시스템 안에서 목적에 따라 RDBMS와 NoSQL을 함께 사용하는 폴리글랏 퍼시스턴스(Polyglot Persistence) 접근 방식도 일반적이다.
• 데이터베이스 스키마 설계:
  • 핵심 원칙: 데이터 중복을 최소화하고, 데이터의 무결성을 보장하며, 애플리케이션의 주된 데이터 접근 패턴에 최적화되도록 설계해야 한다.74
  • RDBMS 설계: 정규화(Normalization) 과정을 통해 데이터의 중복을 제거하고 데이터 무결성을 높이는 것이 핵심이다.75
  • Document DB (NoSQL) 설계: 읽기 성능을 최적화하기 위해 의도적으로 비정규화(Denormalization)를 수행하는 경우가 많다. 즉, 자주 함께 조회되는 관련 데이터를 하나의 문서(Document)에 내장(Embedding)하여 여러 컬렉션을 JOIN하는 비용을 줄인다.74
  • ERD(개체-관계도) 활용: 데이터베이스를 설계할 때는 반드시 ERD를 작성하여 데이터 모델을 시각화하고 팀원들과 함께 검토하는 과정을 거쳐야 한다.58

API는 서비스의 얼굴이자, 다른 시스템과 소통하는 창구다. 잘 설계된 API는 사용하기 쉽고, 이해하기 명확하며, 확장이 용이하다.

• RESTful API 설계:
  • 자원(Resource) 중심 설계: API의 URI는 행위(동사)가 아닌 자원(명사)을 표현해야 하며, 복수형을 사용하는 것이 일반적이다. (예: GET /users는 좋지만, GET /getUsers는 나쁘다).77
  • HTTP 메서드의 명확한 활용: 자원에 대한 행위는 HTTP 메서드(GET, POST, PUT, PATCH, DELETE)를 통해 명확히 표현해야 한다.78
  • 계층적 관계 표현: 자원 간의 관계는 URI 경로를 통해 계층적으로 표현할 수 있다. (예: 특정 사용자의 모든 주문 조회 -> GET /users/{userId}/orders).77
  • 명확한 상태 코드 응답: 요청의 성공, 실패, 그리고 그 원인을 명확한 HTTP 상태 코드로 응답해야 한다. (예: 200 OK, 201 Created, 400 Bad Request, 404 Not Found, 500 Internal Server Error).78
  • OpenAPI(Swagger)를 통한 문서화: OpenAPI Specification을 사용하여 API의 엔드포인트, 파라미터, 요청/응답 형식 등을 명세화하고, 이를 통해 인터랙티브한 문서를 자동으로 생성해야 한다.81 이는 API를 사용하는 개발자의 경험을 크게 향상시키며, ‘설계 우선(Design-First)’ 접근 방식을 가능하게 한다.81
• GraphQL의 가능성:
  • REST의 대안으로 주목받는 API 쿼리 언어다. 클라이언트가 필요한 데이터의 구조를 쿼리로 직접 명시하여 요청할 수 있다는 것이 가장 큰 특징이다.83
  • 이로 인해 REST에서 흔히 발생하는 오버페칭(필요 없는 데이터까지 받는 것)과 언더페칭(원하는 데이터를 얻기 위해 여러 번 요청하는 것) 문제를 근본적으로 해결한다.85
  • 모든 요청을 단일 엔드포인트(일반적으로 /graphql)로 처리하며, 스키마가 진화하더라도 API 버저닝이 필요 없는 장점이 있다.84
  • REST에 비해 초기 학습 곡선이 있지만, 데이터 요구사항이 복잡하고 다양한 클라이언트(예: 웹, 모바일 앱)를 지원해야 하는 경우 매우 강력한 효율성을 제공한다.

보안은 아키텍처 설계의 가장 기본적이고 중요한 요소다.

• OAuth 2.0: ‘인가(Authorization)’를 위한 산업 표준 프레임워크다. 사용자가 자신의 비밀번호를 직접 노출하지 않으면서, 특정 애플리케이션(클라이언트)에게 자신의 데이터(자원)에 접근할 수 있는 권한을 위임하는 메커니즘을 제공한다.87
• OpenID Connect (OIDC): OAuth 2.0 프로토콜 위에 구축된 ‘인증(Authentication)’ 계층이다. OAuth 2.0이 “무엇을 할 수 있는가”에 대한 것이라면, OIDC는 “당신이 누구인가”를 확인하는 데 초점을 맞춘다.88 로그인 기능을 구현하고 사용자의 기본 프로필 정보를 안전하게 얻기 위해 사용된다.
• JWT (JSON Web Token): 인증 및 인가에 필요한 정보(claims)를 담고 있는, JSON 객체를 기반으로 하는 컴팩트하고 독립적인 토큰 형식이다.87 디지털 서명이 되어 있어 토큰의 위변조 여부를 확인할 수 있으며, 서버 간에 안전하게 정보를 전달하는 데 널리 사용된다. OIDC에서 발급하는 ID 토큰이 바로 JWT 형식이다.89
• 적절한 흐름(Flow) 선택: 애플리케이션의 종류(서버 사이드 웹 앱, 싱글 페이지 애플리케이션(SPA), 모바일 앱 등)에 따라 보안 수준이 다른 다양한 OAuth 2.0/OIDC 흐름(Grant Type)이 존재한다. 현대적인 웹 및 모바일 앱에서는 Authorization Code Flow with PKCE를 사용하는 것이 가장 안전하고 권장되는 방식이다.88

API 스타일 선택은 클라이언트-서버 간의 통신 효율성과 개발 경험에 지대한 영향을 미친다. 아래 표는 프로젝트의 데이터 통신 요구사항에 가장 적합한 방식을 선택하는 데 도움을 줄 것이다.

비교 항목	REST	GraphQL
엔드포인트 (Endpoint)	자원별로 다수의 엔드포인트가 존재함 (예: /users, /posts).85	모든 요청을 처리하는 단일 엔드포인트가 존재함 (예: /graphql).85
데이터 페칭 (Data Fetching)	서버가 정의한 고정된 데이터 구조 전체를 반환. 오버페칭 또는 언더페칭 문제가 발생할 수 있음.83	클라이언트가 쿼리를 통해 필요한 데이터만 정확하게 요청하여 받을 수 있음.83
스키마 / 타입 시스템	기본적으로 타입 시스템이 없음. OpenAPI Specification(OAS)을 통해 보완 가능.83	강력한 타입 시스템을 가진 스키마가 핵심 구성 요소. 스키마를 통해 API의 모든 데이터 구조가 정의됨.83
버전 관리 (Versioning)	기능 변경 시 API 버전을 관리해야 함 (예: /api/v1, /api/v2). 여러 버전을 유지보수해야 하는 부담이 있음.83	스키마에 새로운 필드를 추가하는 방식으로 진화하므로 별도의 버전 관리가 필요 없음. 하위 호환성을 유지하기 용이함.84
에러 핸들링 (Error Handling)	HTTP 상태 코드를 사용하여 요청의 성공/실패 여부를 전달 (예: 200, 404, 500).85	요청이 서버에 도달하면 대부분 HTTP 200 OK를 반환. 구체적인 에러 내용은 응답 본문의 errors 필드에 담겨 전달됨.84
학습 곡선 (Learning Curve)	HTTP 개념에 익숙하다면 상대적으로 배우기 쉬움.84	새로운 쿼리 언어, 스키마 정의, 타입 시스템 등을 학습해야 하므로 초기 학습 곡선이 더 가파름.84
적합한 사용 사례	자원 중심의 CRUD 작업이 명확하고, 요청/응답 구조가 비교적 단순한 전통적인 API.	복잡한 데이터 요구사항을 가진 다양한 클라이언트(웹, 모바일 등)를 지원해야 하는 경우, 네트워크 효율성이 중요한 경우.

훌륭한 코드를 작성하는 것만으로는 부족하다. 그 코드가 안정적이고 효율적으로 동작할 수 있는 견고한 인프라와 운영 환경을 설계해야 한다.

현대 애플리케이션은 대부분 클라우드 환경 위에 구축된다. AWS, Azure, GCP와 같은 주요 클라우드 제공업체들은 잘 설계된 아키텍처를 구축하기 위한 다양한 서비스와 모범 사례를 제공한다.

• Well-Architected Framework: 모든 주요 클라우드 제공업체는 성공적인 클라우드 아키텍처를 위한 설계 원칙과 모범 사례를 담은 ‘Well-Architected Framework’를 제공한다.92 이 프레임워크는 보통 다음과 같은 핵심 원칙(Pillars)들을 중심으로 구성된다.

  • 운영 우수성 (Operational Excellence): 시스템을 효과적으로 운영하고, 변경에 대응하며, 비즈니스 가치를 제공하는 능력. 자동화, 모니터링, 점진적 개선이 핵심이다.92

  • 보안 (Security): 정보, 시스템, 자산을 보호하는 능력. 데이터 기밀성 및 무결성, 접근 제어, 보안 이벤트 탐지가 포함된다.92

  • 안정성 (Reliability): 장애로부터 신속하게 복구하고, 인프라 및 서비스 수요를 동적으로 충족시키는 능력. 장애를 염두에 둔 설계가 핵심이다.92

  • 성능 효율성 (Performance Efficiency): 컴퓨팅 리소스를 효율적으로 사용하여 시스템 요구사항을 충족시키는 능력. 적절한 리소스 선택, 모니터링, 기술 진화에 따른 최적화가 필요하다.92

  • 비용 최적화 (Cost Optimization): 불필요한 비용을 제거하고 비즈니스 성과를 최저 비용으로 달성하는 능력.92

  • 지속 가능성 (Sustainability): 클라우드 워크로드를 실행하는 데 필요한 환경적 영향을 최소화하는 것.92

    이 원칙들은 아키텍처를 설계하고 검토하는 데 있어 훌륭한 체크리스트 역할을 한다.

• 고가용성(High Availability) 및 확장성(Scalability):

  • 다중 가용 영역(Multi-AZ) 배포: 단일 데이터 센터의 장애에 대비하기 위해, 애플리케이션과 데이터베이스를 물리적으로 분리된 여러 가용 영역(AZ)에 걸쳐 배포하는 것이 기본이다.95
  • 로드 밸런싱 및 오토 스케일링: 로드 밸런서(AWS의 ALB/NLB, Azure의 Load Balancer 등)를 사용하여 들어오는 트래픽을 여러 서버 인스턴스에 분산시킨다.95 또한, 오토 스케일링(Auto Scaling) 그룹을 설정하여 트래픽 양에 따라 서버 인스턴스의 수를 자동으로 늘리거나 줄여 비용 효율성과 안정성을 동시에 확보해야 한다.95
  • 네트워킹: 가상 사설 클라우드(AWS의 VPC, Azure의 VNet, GCP의 VPC)를 사용하여 클라우드 내에 논리적으로 격리된 네트워크 환경을 구축하고, 서브넷, 보안 그룹, 네트워크 ACL 등을 통해 접근 제어를 강화해야 한다.95

컨테이너 기술의 발전으로 쿠버네티스는 현대 애플리케이션 배포의 사실상 표준(de facto standard)이 되었다.

• 기본 개념: 쿠버네티스는 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장, 관리를 자동화하는 강력한 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼이다.96 개발자는 원하는 상태(Desired State)를 선언적으로(YAML 파일) 정의하기만 하면, 쿠버네티스가 현재 상태를 모니터링하며 원하는 상태를 유지하기 위해 자동으로 조치한다. Pod(가장 작은 배포 단위), ReplicaSet(Pod의 복제본 수 유지), Deployment(배포와 업데이트 관리), Service(Pod에 대한 안정적인 네트워크 엔드포인트 제공) 등의 핵심 객체에 대한 이해는 필수다.96
• 배포 전략 (Deployment Strategies): 쿠버네티스는 다양한 배포 전략을 지원하여 다운타임을 최소화하고 안정적인 업데이트를 가능하게 한다.
  • 롤링 배포 (Rolling Deployment): 쿠버네티스의 기본 배포 전략. 새 버전의 애플리케이션 Pod를 하나씩 점진적으로 배포하면서 구 버전의 Pod를 순차적으로 제거하는 방식이다. 이를 통해 서비스 중단 없이 업데이트를 수행할 수 있다.96
  • 블루/그린 배포 (Blue/Green Deployment): 현재 운영 중인 버전(Blue)과 동일한 환경에 새로운 버전(Green)을 독립적으로 배포한다. 테스트가 완료되면 로드 밸런서의 트래픽을 한 번에 Green 환경으로 전환한다. 문제가 발생하면 즉시 Blue 환경으로 롤백할 수 있어 안정적이다.96
  • 카나리 배포 (Canary Deployment): 새로운 버전을 전체 사용자 중 극히 일부(예: 1%)에게만 먼저 배포하여 실제 운영 환경에서 안정성을 검증하는 방식이다. 문제가 없다고 판단되면 점진적으로 배포 비율을 늘려나간다. 위험을 최소화하면서 신규 기능을 테스트하는 데 매우 효과적이다.96
• 컨테이너 디자인 패턴: 하나의 Pod 안에 여러 컨테이너를 배치하여 기능을 확장하고 분리하는 고급 패턴들도 존재한다.
  • 사이드카 패턴 (Sidecar Pattern): 주 애플리케이션 컨테이너의 기능을 변경하지 않고, 로깅, 모니터링, 프록시 등의 보조 기능을 별도의 ‘사이드카’ 컨테이너로 추가하는 패턴.98
  • 앰배서더 패턴 (Ambassador Pattern): 주 애플리케이션이 외부 서비스와 통신하는 로직을 단순화하기 위해, 네트워크 연결을 대리하는 ‘앰배서더’ 컨테이너를 두는 패턴.98
  • 어댑터 패턴 (Adapter Pattern): 주 애플리케이션의 출력 형식을 표준화된 형식으로 변환하여 외부 시스템과의 일관된 인터페이스를 제공하는 ‘어댑터’ 컨테이너를 사용하는 패턴.98

CI/CD(Continuous Integration/Continuous Deployment)는 현대 DevOps 문화의 핵심으로, 코드 변경 사항을 자동으로 빌드, 테스트하여 최종적으로 운영 환경까지 배포하는 과정을 자동화하는 것이다.100

• 핵심 원칙:
  • 모든 것을 버전 관리 (Version Control Everything): 애플리케이션 소스 코드뿐만 아니라, 빌드 스크립트, 배포 설정, 인프라 정의 코드(IaC) 등 모든 것을 Git과 같은 버전 관리 시스템으로 관리해야 한다.101
  • 빠른 피드백을 위한 자동화된 테스트: 파이프라인의 모든 단계에 단위 테스트, 통합 테스트, 정적 코드 분석 등을 통합하여 코드 품질을 조기에 검증하고 개발자에게 빠른 피드백을 제공해야 한다.101
  • 코드로서의 인프라 (Infrastructure as Code, IaC): Terraform, AWS CloudFormation, Azure ARM 템플릿 등을 사용하여 서버, 네트워크, 데이터베이스 등 모든 인프라를 코드로 정의하고 관리한다. 이를 통해 인프라 환경을 일관되게, 반복적으로, 자동으로 구축할 수 있다.101
  • 보안의 통합 (DevSecOps): 보안을 개발 프로세스의 마지막 단계가 아닌, 초기 단계부터 파이프라인 전반에 통합해야 한다. 정적/동적 애플리케이션 보안 테스트(SAST/DAST), API 키나 비밀번호 같은 시크릿(Secret) 관리, 오픈소스 라이브러리 취약점 스캐닝 등을 파이프라인에 자동화해야 한다.101
• 도구 선택 (Jenkins vs. GitLab CI):
  • Jenkins: 가장 오래되고 널리 사용되는 CI/CD 도구로, 수많은 플러그인을 통해 거의 모든 종류의 커스터마이징이 가능하다. 하지만 그만큼 설정과 관리가 복잡하고, 별도의 서버 관리가 필요하다는 단점이 있다.100
  • GitLab CI: 소스 코드 관리 플랫폼인 GitLab에 완벽하게 통합되어 있다. .gitlab-ci.yml이라는 간단한 YAML 파일을 프로젝트 루트에 추가하는 것만으로 CI/CD 파이프라인을 구성할 수 있어 설정이 매우 간편하다. 소스 코드와 파이프라인 정의를 한 곳에서 관리할 수 있다는 점이 큰 장점이다.100

시스템을 배포하고 끝내는 것이 아니라, 시스템이 어떻게 동작하는지 지속적으로 관찰하고 문제가 발생했을 때 신속하게 원인을 파악할 수 있는 체계를 갖춰야 한다.

• 모니터링 (Monitoring): 시스템의 상태(CPU, 메모리, 디스크 사용률 등)와 핵심 성능 지표(API 응답 시간, 에러율 등)를 지속적으로 수집하고 시각화하여 이상 징후를 조기에 발견하는 활동이다.
  • 대표적인 도구: Prometheus는 강력한 시계열 데이터베이스와 쿼리 언어(PromQL)를 제공하는 오픈소스 모니터링 시스템의 표준이다. 수집된 메트릭은 Grafana라는 시각화 도구를 통해 대시보드로 만들어 한눈에 파악할 수 있다. Datadog은 모니터링, 로깅, APM 등을 모두 제공하는 강력한 상용 SaaS 솔루션이다.106
• 로깅 (Logging): 시스템에서 발생하는 모든 이벤트(사용자 요청, 에러, 상태 변경 등)를 시간 순서대로 기록하는 것이다. 장애 발생 시 원인을 분석하고, 보안 감사를 수행하는 데 필수적인 정보다.
  • 중앙 집중식 로깅: 마이크로서비스 환경에서는 수많은 서비스에서 로그가 흩어져 발생하므로, 이를 한 곳으로 모아 통합적으로 검색하고 분석할 수 있는 중앙 집중식 로깅 시스템이 반드시 필요하다.
  • ELK/EFK 스택: Elasticsearch(로그 저장, 검색, 분석 엔진), Logstash 또는 Fluentd(로그 수집 및 전송 에이전트), Kibana(로그 시각화 및 대시보드)의 조합은 중앙 집중식 로깅 시스템의 가장 대표적인 구성이다.107

보안은 선택이 아닌 필수다. 설계 단계부터 보안을 고려하지 않으면 나중에 훨씬 더 큰 대가를 치르게 된다.

• OWASP Top 10 기반 설계: OWASP(Open Web Application Security Project)에서 발표하는 10대 웹 애플리케이션 보안 위협(Injection, Broken Access Control, Cryptographic Failures 등)을 반드시 숙지하고, 설계 단계에서부터 이러한 위협을 방어할 수 있는 구조를 만들어야 한다.111
• 데이터 암호화:
  • 전송 중 데이터 (Data in Transit): 클라이언트와 서버, 서버와 서버 간의 모든 네트워크 통신은 TLS/HTTPS를 사용하여 암호화해야 한다.114
  • 저장된 데이터 (Data at Rest): 데이터베이스나 파일 시스템에 저장되는 모든 민감한 데이터(개인정보, 비밀번호 등)는 반드시 암호화되어야 한다. 데이터베이스의 TDE(Transparent Data Encryption) 기능이나 디스크 볼륨 암호화(BitLocker 등)를 활용할 수 있다.114
• 제로 트러스트 아키텍처 (Zero Trust Architecture): “내부 네트워크는 안전하다”는 낡은 가정을 버리고, 네트워크 위치에 상관없이 모든 접근 요청을 신뢰하지 않고 항상 검증하는 보안 모델이다.111 모든 사용자, 기기, 애플리케이션에 대해 강력한 인증을 요구하고, 최소 권한 원칙(Principle of Least Privilege)을 철저히 적용하는 것이 핵심이다.

클라우드 프레임워크, 쿠버네티스, CI/CD 등 현대적인 기술의 모범 사례들은 모두 ‘자동화’, ‘복구’, ‘모니터링’, ‘분산’이라는 키워드를 공통적으로 강조한다.92 이는 단일 서버나 완벽한 코드가 영원히 문제없이 동작할 것이라는 순진한 기대를 버려야 함을 의미한다. AWS의 핵심 안정성 원칙 중 하나는 “실패를 염두에 두고 설계하라(designing with failure in mind)”이다.93

따라서 현대적인 운영 아키텍처의 핵심 철학은 ‘실패 방지(Failure Prevention)’에서 ‘장애 복원력(Resilience)’으로의 전환이다. 즉, 장애가 아예 발생하지 않도록 막는 것에 집중하기보다, 장애는 언제든 발생할 수 있다는 것을 인정하고, 장애가 발생했을 때 시스템 전체에 미치는 영향을 최소화하며, 신속하게 자동으로 복구하는 능력을 설계하는 것이 훨씬 더 중요하다.

이러한 철학은 다음과 같은 구체적인 기술 선택과 설계 결정으로 이어진다.

• 고가용성: 단일 장애점(Single Point of Failure)을 제거하기 위해 다중 AZ/리전 배포를 기본으로 채택한다.
• 마이크로서비스: 한 서비스의 장애가 다른 서비스로 전파되는 것을 막기 위해 서킷 브레이커(Circuit Breaker)와 같은 패턴을 도입한다.
• 쿠버네티스: 특정 Pod에 문제가 생기면 자동으로 재시작하는 ‘자체 치유(Self-healing)’ 기능을 적극적으로 활용한다.
• 모니터링: 장애가 발생한 후에야 대응하는 것이 아니라, 이상 징후를 미리 감지하여 장애를 ‘예측’하고 ‘조기 경보’를 받을 수 있도록 정교한 모니터링 및 알림 시스템을 구축한다.

이론만으로는 부족하다. 수많은 프로젝트를 거치며 피와 땀으로 배운, 성공적인 아키텍처 설계를 위한 현실적인 조언과 반드시 피해야 할 함정들을 공유한다.

• ‘살아있는 문서’로 유지하라: 아키텍처 문서는 한 번 작성하고 책장에 꽂아두는 박제된 유물이 아니다. 시스템이 진화함에 따라 함께 숨 쉬고 변화하는 살아있는 유기체여야 한다.117
  • 코드와 함께 관리하라 (Docs as Code): 문서를 Git 저장소에서 소스 코드와 함께 관리하고, 변경 사항을 Pull Request(PR)를 통해 리뷰하는 문화를 정착시켜라.12 이는 문서와 실제 구현 간의 괴리를 줄이는 가장 효과적인 방법이다.
  • 지속적으로 업데이트하라: 시스템에 아키텍처적으로 중요한 변경이 발생할 때마다 관련 문서를 업데이트하는 것을 팀의 규칙으로 만들어야 한다. 업데이트되지 않는 문서는 없는 것보다 해롭다.117
• 독자를 고려하라: 모든 이해관계자가 동일한 수준의 기술적 깊이를 원하지 않는다.117 경영진이나 PM을 위해서는 시스템의 비즈니스 가치와 고수준의 구조를 설명하는 요약 문서를, 개발팀을 위해서는 상세한 기술적 결정과 구현 가이드를 담은 문서를 별도로 제공하는 것이 현명하다.
• 간결하고 명확하게 작성하라: 장황하고 모호한 문서는 아무도 읽지 않는다. 불필요한 미사여구를 제거하고, 핵심을 명확하게 전달해야 한다.117 특히, 시스템 내에서 사용되는 용어(예: ‘고객’, ‘주문’)는 일관되게 정의하고 사용해야 혼란을 막을 수 있다.
• 시각 자료를 적극 활용하라: 복잡한 시스템 구조나 상호작용은 글보다 다이어그램이나 스케치로 표현할 때 훨씬 더 효과적으로 전달된다.117 C4 모델과 같은 프레임워크를 활용하여 명확하고 이해하기 쉬운 다이어그램을 포함시켜라.
• 결정의 ‘이유’를 기록하라: 단순히 “데이터베이스로 PostgreSQL을 사용한다”고 쓰는 것만으로는 부족하다. “왜 PostgreSQL을 선택했는가?”에 대한 답을 기록하는 것이 훨씬 더 중요하다. 고려했던 다른 대안들(예: MySQL, MongoDB)은 무엇이었고, 어떤 장단점(Trade-offs)을 비교하여 최종 결정을 내렸는지 상세히 기술해야 한다. 이를 위해 ADR(Architecture Decision Records)이라는 경량의 문서 형식을 활용하는 것이 매우 좋은 방법이다.12

성공으로 가는 길만큼이나 실패로 가는 길을 아는 것도 중요하다. 다음은 초보 아키텍트들이 흔히 빠지는 함정들이다.

• 부정확한 문제 정의: 해결해야 할 문제가 무엇인지 명확하게 정의하지 않은 채 성급하게 해결책(솔루션) 설계부터 시작하는 것이다.17 이는 엉뚱한 방향으로 가는 배를 만드는 것과 같다.
• 과잉 엔지니어링 (Over-engineering): 현재 필요하지도 않은, 상상 속의 미래 문제까지 모두 해결하려는 시도다. “나중에 100만 사용자가 들어오면 어떡하지?”라는 걱정에 초기 스타트업이 구글 수준의 복잡한 인프라를 설계하는 것이 대표적인 예다. 이는 불필요한 복잡성을 낳고 개발 속도를 저해할 뿐이다.17 “YAGNI (You Ain’t Gonna Need It - 넌 그게 필요 없을 거야)” 원칙을 항상 기억하라.
• 미래에 대한 맹신 / 확장성 부족: 과잉 엔지니어링의 정반대 케이스다. 시스템의 성장을 전혀 고려하지 않고 당장 눈앞의 기능 구현에만 급급한 설계다.17 확장성을 고려하지 않은 아키텍처는 비즈니스가 성장하는 순간 거대한 기술 부채가 되어 발목을 잡는다.
• 유행 기술 추종 (Resume-Driven Development): 프로젝트의 문제 해결에 적합해서가 아니라, 단지 최신 기술이라는 이유로, 혹은 자신의 이력서에 한 줄 추가하기 위해 기술을 도입하는 것이다.120 이는 기술을 위한 기술을 선택하는 최악의 결정이며, 종종 프로젝트를 재앙으로 이끈다.
• 피드백 없는 독단적 설계: 혼자서 모든 것을 고려하여 완벽한 설계를 할 수 있다는 것은 위험한 착각이다. 설계 초기 단계부터 개발팀, 운영팀, 기획팀 등 다양한 이해관계자들로부터 적극적으로 피드백을 구해야 한다. 초기에 발견된 문제점은 수정하기 쉽지만, 개발이 한참 진행된 후에 발견된 구조적 결함은 되돌리기 매우 어렵다.17
• 문서화 무시: “코드가 곧 문서다”라는 말은 게으른 개발자들의 가장 흔한 핑계일 뿐이다. 코드는 ‘어떻게’ 동작하는지는 보여주지만, ‘왜’ 그렇게 설계되었는지는 설명해주지 못한다. 문서화되지 않은 아키텍처는 그 아키텍트를 제외한 누구에게도 존재하지 않는 것과 같다.17

시스템 아키텍처 설계는 단순히 기술을 선택하고 다이어그램을 그리는 행위를 넘어선다. 그것은 비즈니스의 목표를 이해하고, 기술적 제약을 파악하며, 수많은 트레이드오프 속에서 최적의 균형점을 찾아 나가는 복합적인 의사결정 과정이다. 잘 만들어진 아키텍처 설계서는 프로젝트의 성공을 이끄는 가장 강력한 나침반이자, 팀 전체를 한 방향으로 나아가게 하는 구심점 역할을 한다.

이 가이드에서 제시한 원칙과 방법론, 그리고 실용적인 조언들을 당신의 것으로 만들어라. 처음에는 모든 것을 완벽하게 적용하기 어려울 수 있다. 하지만 중요한 것은 시작하는 것이다. 작은 프로젝트부터라도 의식적으로 아키텍처를 고민하고, 그 결정의 이유를 기록하며, 팀과 소통하는 습관을 들여라. 실수를 두려워하지 말고, 실패로부터 배우며 끊임없이 설계를 개선해 나가라.

진정한 아키텍트는 미래를 예측하는 사람이 아니라, 불확실한 미래에 유연하게 대응할 수 있는 시스템을 만드는 사람이다. 이 가이드가 당신이 그런 견고하고 진화 가능한 시스템을 만드는 데 든든한 동반자가 되기를 바란다.

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이 템플릿은 범용적인 구조를 제시하며, 프로젝트의 특성과 규모에 맞게 수정하여 사용해야 한다.13

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[프로젝트 명] 시스템 아키텍처 설계서

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승인자: [승인자 목록]

1. 개요 (Introduction)

1.1. 문서의 목적 (Purpose)

1.2. 시스템 범위 (Scope)

1.2.1. 포함 범위 (In-Scope)

1.2.2. 제외 범위 (Out-of-Scope)

1.3. 대상 사용자 및 페르소나 (Target Users & Personas)

1.4. 용어 정의 (Definitions, Acronyms, and Abbreviations) 19

1.5. 참조 문서 (References)

1. 아키텍처 동인 (Architectural Drivers)

2.1. 비즈니스 목표 (Business Goals)

2.2. 기능적 요구사항 (Functional Requirements)

2.3. 비기능적 요구사항 (Non-Functional Requirements / Quality Attributes)

* (품질 속성 정의 및 측정 기준 표 포함)

2.4. 제약 조건 (Constraints)

2.5. 가정 (Assumptions)

1. 시스템 아키텍처 (System Architecture)

3.1. 아키텍처 개요 (Architectural Overview)

* (선택한 아키텍처 스타일 - 예: 마이크로서비스, 이벤트 기반 - 에 대한 설명과 선택 이유)

3.2. 시스템 컨텍스트 다이어그램 (C4 Level 1: System Context)

3.3. 컨테이너 다이어그램 (C4 Level 2: Containers)

3.4. 컴포넌트 다이어그램 (C4 Level 3: Components)

3.4.1. [컨테이너 A] 컴포넌트 다이어그램

3.4.2. 컴포넌트 다이어그램

3.5. 동적 뷰 (Dynamic View)

* (주요 유스케이스에 대한 시퀀스 다이어그램 등)

1. 기술 스택 및 세부 설계 (Technology Stack & Detailed Design)

4.1. 기술 스택 (Technology Stack)

* (프론트엔드, 백엔드, 데이터베이스 등 각 영역별 기술 및 선택 사유)

4.2. 데이터 설계 (Data Design)

4.2.1. 데이터 모델 (ERD)

4.2.2. 데이터베이스 스키마

4.3. API 설계 (API Design)

* (REST API 명세 또는 GraphQL 스키마 링크, OpenAPI/Swagger 문서 링크)

4.4. 인증 및 인가 설계 (Authentication & Authorization Design)

1. 운영 아키텍처 (Operational Architecture)

5.1. 인프라 아키텍처 (Infrastructure Architecture)

* (클라우드 환경, 네트워크 구성 - VPC, 서브넷 등)

5.2. 배포 아키텍처 (Deployment Architecture)

* (배포 다이어그램, 쿠버네티스 클러스터 구성, 배포 전략)

5.3. CI/CD 파이프라인 (CI/CD Pipeline)

5.4. 모니터링 및 로깅 전략 (Monitoring & Logging Strategy)

5.5. 보안 설계 (Security Design)

* (데이터 암호화, 접근 제어, 네트워크 보안 등)

5.6. 백업 및 재해 복구 계획 (Backup & Disaster Recovery Plan)

1. 아키텍처 결정 기록 (Architecture Decision Records - ADRs)

* (주요 아키텍처 결정에 대한 ADR 링크 또는 요약)

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• MSA (Microservices Architecture): 시스템을 작고 독립적으로 배포 가능한 서비스들의 조합으로 구성하는 아키텍처 스타일.
• EDA (Event-Driven Architecture): 시스템 구성 요소들이 ‘이벤트’를 통해 비동기적으로 통신하는 아키텍처 스타일.
• CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment): 코드 변경 사항을 자동으로 빌드, 테스트, 배포하는 프로세스.
• IaC (Infrastructure as Code): 인프라(서버, 네트워크 등)를 코드로 정의하고 관리하는 방식.
• C4 Model: 시스템 아키텍처를 컨텍스트, 컨테이너, 컴포넌트, 코드의 4가지 추상화 수준으로 시각화하는 모델.
• 4+1 View Model: 논리, 구현, 프로세스, 배포의 4가지 뷰와 유스케이스 뷰(+1)를 통해 시스템을 다양한 관점에서 조망하는 아키텍처 모델.125
• OAuth 2.0: 인가(Authorization)를 위한 산업 표준 프레임워크.
• OIDC (OpenID Connect): OAuth 2.0 기반의 인증(Authentication) 프로토콜.
• JWT (JSON Web Token): 인증/인가 정보를 담는 JSON 기반의 토큰.
• ADR (Architecture Decision Record): 중요한 아키텍처 결정과 그 배경, 결과를 기록하는 경량 문서.
• NFR (Non-Functional Requirement): 시스템의 품질 속성(성능, 보안, 가용성 등)을 정의하는 비기능적 요구사항.
• OWASP (Open Web Application Security Project): 웹 애플리케이션 보안 분야의 오픈소스 커뮤니티 및 재단. OWASP Top 10은 가장 중요한 웹 보안 위협 목록이다.

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3. [소프트웨어 아키텍처 패턴] 소프트웨어 아키텍처의 필요성

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57. What is a Data Flow Diagram? Examples, Symbols, and Use Cases - Miro, accessed July 29, 2025, https://miro.com/diagramming/what-is-a-data-flow-diagram/
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63. 5 Software Architecture Tools and How to Use them Effectively - CodeSee, accessed July 29, 2025, https://www.codesee.io/learning-center/software-architecture-tools

64. 11 best open source tools for Software Architects

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65. Creating a software architecture diagram: The complete guide - Mural, accessed July 29, 2025, https://www.mural.co/blog/software-architecture-diagram
66. Top 6 mistakes in software architecture diagrams - IcePanel, accessed July 29, 2025, https://icepanel.io/blog/2023-02-21-top-6-mistakes-in-software-architecture-diagrams
67. seclgroup.com, accessed July 29, 2025, https://seclgroup.com/tips-to-choose-tech-stack-for-web-app-development/

68. How to choose the right database for your service

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69. How to Choose the Best Tech Stack for Web App Development in 2025 - Fively, accessed July 29, 2025, https://5ly.co/blog/best-web-app-tech-stack/
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125. [정보처리기사 실기 암기] 소프트웨어 아키텍처 4+1 뷰 (유논프구배) - 애딧, accessed July 29, 2025, https://addit.tistory.com/49
126. 소프트웨어 아키텍처 설계의 표준, 4+1 뷰 모델 - YouTube, accessed July 29, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=po2pDNf5wf0
127. 마이크로서비스 패턴: 소프트웨어 아키텍처의 4+1 뷰 모델, accessed July 29, 2025, https://thebook.io/007035/0072/