상태를 연대기처럼 기록하세요: 이벤트 소싱(Event Sourcing)의 특별한 강점

상태의 연대기: 이벤트 소싱의 강점

정적 스냅샷에서 동적인 여정으로: 이벤트 소싱 수용하기

수십 년 동안 대부분의 애플리케이션 개발의 근간은 유서 깊은 CRUD(Create, Read, Update, Delete) 패러다임이었습니다. 정적인 데이터를 관리하는 데는 매우 효과적이지만, CRUD는 데이터가 ‘왜’ 그리고 ‘어떻게’ 변경되었는지가 현재 상태만큼이나 중요한 복잡하고 진화하는 시스템에서는 종종 한계를 드러냅니다. 정교한 비즈니스 로직, 감사 가능성(auditability), 그리고 시간 기반 질의(temporal querying)를 요구하는 현대 애플리케이션은 단순히 최신 스냅샷(snapshot)만을 저장하는 방식의 내재된 한계를 보여줍니다. 이 지점에서 CRUD를 넘어: 이벤트 소싱으로 상태 전환 설계하기(Beyond CRUD: Designing State Transitions with Event Sourcing)가 강력한 아키텍처적 대안으로 부상하며, 애플리케이션 상태를 인식하고, 저장하고, 관리하는 방식에 혁신을 가져오고 있습니다.

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이벤트 소싱(Event Sourcing)은 단순히 데이터베이스 선택의 문제가 아니라, 근본적인 관점의 변화입니다. 엔티티(entity)의 현재 상태를 지속하는 대신, 이벤트 소싱 시스템은 해당 엔티티의 생애 동안 발생한 모든 변경 사항을 나타내는 불변(immutable) 이벤트들의 순서(sequence)를 저장합니다. 이 이벤트들이 유일한 진실의 원천(sole source of truth)이 됩니다. 이 정렬된 이벤트 스트림(event stream)을 재생함으로써, 우리는 어느 시점에서든 엔티티의 상태를 재구성할 수 있습니다. 이러한 방법론은 감사(auditing), 디버깅(debugging), 비즈니스 인텔리전스(business intelligence), 그리고 높은 복원력(resilient), 확장성(scalable), 적응성(adaptable)을 갖춘 시스템 구축을 위한 전례 없는 기능들을 제공합니다. 복잡한 도메인(domain), 마이크로서비스(microservices)의 복잡성, 또는 명확한 이력 기록(historical record)의 필요성으로 고심하는 개발자들에게 이벤트 소싱은 심오한 가치 제안(value proposition)을 제공합니다. 이는 시스템이 본연의 여정을 스스로 이해하고, 발생했던 모든 전환에 대한 검증 가능한 통찰력을 제공하는 것입니다.

이벤트 기반 시스템 구축 시작하기: 실용적인 진입

이벤트 소싱(Event Sourcing) 여정을 시작하는 것이 어려워 보일 수 있지만, 핵심 원칙은 간단하며 실용적이고 단계별 접근 방식을 통해 이해할 수 있습니다. 핵심은 이벤트(event)를 트리거하는 커맨드(command), 그리고 이 이벤트들이 애그리게이트(aggregate)의 상태를 변경한 후 이벤트 스토어(event store)에 저장되는 과정을 생각하는 것입니다.

간단한 주문 관리 시스템을 예로 들어봅시다. Order 레코드(record)를 업데이트하는 대신, 모든 동작을 이벤트로 기록합니다.

1단계: 이벤트 정의하기 이벤트는 불변하는 사실(immutable facts)입니다. 이벤트는 ‘발생했던(has happened)’ 일을 나타냅니다. 과거형이어야 하며, 해당 순간에 필요한 모든 데이터를 포함해야 합니다.

// Example using C#
public record OrderCreatedEvent(Guid OrderId, Guid CustomerId, DateTime Timestamp);
public record ItemAddedToOrderEvent(Guid OrderId, Guid ProductId, int Quantity, decimal UnitPrice, DateTime Timestamp);
public record OrderShippedEvent(Guid OrderId, DateTime Timestamp);

2단계: 애그리게이트 정의하기 애그리게이트(Aggregate)는 데이터 변경 시 단일 단위로 취급될 수 있는 도메인 객체(domain objects)의 묶음입니다. 이는 일관성 경계(consistency boundary) 역할을 합니다. 애그리게이트 루트(aggregate root, 예: Order)만이 커맨드를 처리하고 이벤트를 생성해야 합니다.

public class OrderAggregate
{ public Guid Id { get; private set; } public Guid CustomerId { get; private set; } public OrderStatus Status { get; private set; } public List<OrderItem> Items { get; private set; } = new List<OrderItem>(); public int Version { get; private set; } = -1; // Tracks current state version // Constructor for creating a new Order public static OrderAggregate CreateNew(Guid orderId, Guid customerId) { var order = new OrderAggregate(); // New aggregates apply creation events order.Apply(new OrderCreatedEvent(orderId, customerId, DateTime.UtcNow)); return order; } // Method to handle adding an item public void AddItem(Guid productId, int quantity, decimal unitPrice) { if (Status != OrderStatus.Pending) { throw new InvalidOperationException("Cannot add items to a non-pending order."); } Apply(new ItemAddedToOrderEvent(Id, productId, quantity, unitPrice, DateTime.UtcNow)); } // Apply method to update state based on an event private void Apply(object @event) { // This is where the state transition happens // Events are applied to 'this' aggregate switch (@event) { case OrderCreatedEvent oce: Id = oce.OrderId; CustomerId = oce.CustomerId; Status = OrderStatus.Pending; break; case ItemAddedToOrderEvent iae: Items.Add(new OrderItem(iae.ProductId, iae.Quantity, iae.UnitPrice)); break; case OrderShippedEvent ose: Status = OrderStatus.Shipped; break; } Version++; // Keep track of uncommitted events _uncommittedEvents.Add(@event); } // A mechanism to get and clear uncommitted events for persistence private readonly List<object> _uncommittedEvents = new List<object>(); public IReadOnlyList<object> GetUncommittedEvents() => _uncommittedEvents; public void ClearUncommittedEvents() => _uncommittedEvents.Clear(); // Reconstruct state from a stream of events public static OrderAggregate FromEvents(Guid id, IEnumerable<object> events) { var order = new OrderAggregate { Id = id }; foreach (var @event in events) { order.Apply(@event); // Apply events to rebuild state } order.ClearUncommittedEvents(); // These events are already committed return order; }
} public enum OrderStatus { Pending, Shipped, Cancelled } // 주문 상태
public record OrderItem(Guid ProductId, int Quantity, decimal UnitPrice); // 주문 항목

3단계: 커맨드 처리 및 이벤트 지속성 유지 커맨드(Command)는 상태 변경 의도를 나타냅니다. 커맨드는 비즈니스 로직을 트리거하고, 이 비즈니스 로직은 이벤트를 생성합니다. 이 이벤트들은 이벤트 스토어(event store)에 저장됩니다.

// Simplified Command Handler logic
public class OrderCommandHandler
{ private readonly IEventStore _eventStore; // Assume an event store interface public OrderCommandHandler(IEventStore eventStore) { _eventStore = eventStore; } public async Task Handle(CreateOrderCommand command) { var order = OrderAggregate.CreateNew(command.OrderId, command.CustomerId); await _eventStore.SaveEventsAsync(order.Id, order.GetUncommittedEvents(), order.Version); } public async Task Handle(AddItemToOrderCommand command) { // Load aggregate by replaying its events var events = await _eventStore.GetEventsForAggregateAsync(command.OrderId); var order = OrderAggregate.FromEvents(command.OrderId, events); order.AddItem(command.ProductId, command.Quantity, command.UnitPrice); await _eventStore.SaveEventsAsync(order.Id, order.GetUncommittedEvents(), order.Version); }
} public record CreateOrderCommand(Guid OrderId, Guid CustomerId);
public record AddItemToOrderCommand(Guid OrderId, Guid ProductId, int Quantity, decimal UnitPrice);

이 기본 구조가 이벤트 소싱 시스템의 근간을 이룹니다. 무엇이 발생했는지, 그것이 엔티티에 어떻게 영향을 미치는지 정의한 다음, 이 불변의 사실들을 지속시킵니다. 현재 상태가 필요할 때는 단순히 이벤트의 시퀀스(sequence)를 재생하면 됩니다.

이벤트 소싱 툴킷을 위한 필수 도구

견고한 이벤트 소싱 시스템을 구축하려면 개념 이해 이상이 필요합니다. 올바른 도구 세트와 적합한 개발 환경이 필수적입니다. 다음은 이벤트 소싱 툴킷을 위한 필수 장비(gear) 목록입니다.

1. 이벤트 스토어 데이터베이스 (Event Store Databases):

   • EventStoreDB:전용 이벤트 소싱(Event Sourcing)을 위한 대표적인 솔루션으로 여겨집니다. 이벤트 스트림(event stream) 저장을 위해 특별히 제작되었으며, 뛰어난 성능, 구독(subscriptions), 그리고 프로젝션(projections) 기능을 제공합니다. 많은 실제 이벤트 소싱 구현에서 핵심 구성 요소입니다.
     • 설치 (Installation):Docker 이미지, 다양한 OS용 네이티브 패키지 또는 클라우드 서비스로 제공됩니다. docker pull eventstore/eventstore:21.10.0-buster-slim이 일반적인 시작점입니다.
   • Apache Kafka / Confluent Platform:주로 분산 스트리밍 플랫폼(distributed streaming platform)이지만, 카프카(Kafka)는 이벤트 백본(event backbone)으로 매우 적합합니다. 고처리량(high-throughput), 내결함성(fault-tolerant) 메시지 큐(message queues)를 처리하는 능력은 스냅샷(snapshotting) 및 프로젝션(projection) 관리 도구와 결합될 때 강력한 이벤트 스토어가 됩니다.
     • 설치 (Installation):일반적으로 Docker Compose(예: docker-compose -f confluent-platform.yml up -d) 또는 Confluent Cloud와 같은 클라우드 제공업체를 통해 설치됩니다.
   • 이벤트 테이블이 있는 관계형 데이터베이스 (예: PostgreSQL):더 간단한 시나리오나 소규모로 시작할 때, 기존 SQL 데이터베이스 위에 이벤트 스토어(Event Store)를 구현할 수 있습니다. (AggregateId, EventType, EventData, Timestamp, Version)을 저장하는 단일 테이블로도 충분합니다. 이는 익숙한 영속성 계층(persistence layer)을 제공하지만, 낙관적 동시성(optimistic concurrency) 및 구독과 같은 기능을 수동으로 구현해야 합니다.
     • 설정 (Setup):표준 데이터베이스 설치만 하면 됩니다. 이벤트를 위한 테이블을 생성하십시오.

2. 이벤트 소싱 프레임워크/라이브러리 (Event Sourcing Frameworks/Libraries):

   • Axon Framework (Java):이벤트 소싱(Event Sourcing)과 CQRS(Command Query Responsibility Segregation)를 결합하여 이벤트 기반 마이크로서비스(Event-Driven Microservices)를 구축하기 위한 포괄적인 프레임워크입니다. 애그리게이트(aggregates), 커맨드 버스(command buses), 이벤트 버스(event buses), 이벤트 스토어(event stores)를 기본으로 제공합니다. 자바 개발자에게 적극 권장됩니다.
     • 사용법 (Usage):Maven/Gradle 의존성: org.axonframework:axon-spring-boot-starter.
   • Marten (.NET):PostgreSQL을 문서 데이터베이스(document database)로 전환하고 견고한 이벤트 스토어(Event Store) 구현을 제공하는 .NET 라이브러리입니다. PostgreSQL을 이미 사용 중이거나 고려 중인 .NET 개발자에게 적합합니다.
     • 사용법 (Usage):NuGet 패키지: Marten.
   • EventFlow (.NET):.NET 환경에서 이벤트 소싱(Event Sourcing) 및 CQRS(Command Query Responsibility Segregation)를 위한 최소한의 강력한 프레임워크입니다. 깔끔한 아키텍처와 확장성을 제공합니다.
     • 사용법 (Usage):NuGet 패키지: EventFlow.
   • Simplr.EventSourcing (Node.js/TypeScript):Node.js 개발자를 위한 경량 라이브러리로, 간단하고 명확한(opinionated) 이벤트 소싱에 중점을 둡니다.
     • 사용법 (Usage):npm 패키지: @simplrjs/event-sourcing.

3. 개발 도구 및 IDE (Development Tools and IDEs):

   • Visual Studio Code (VS Code):거의 모든 언어(C#, Java, TypeScript, Python 등)로 이벤트 소싱 시스템을 개발하는 데 완벽한, 믿을 수 없을 정도로 다재다능한 코드 에디터입니다.
     • 확장 프로그램 (Extensions):
       • 언어별 확장 (Language-specific extensions):C# (Microsoft), Java Extension Pack (Red Hat), Python (Microsoft), ESLint (for JavaScript/TypeScript).
       • Docker:EventStoreDB 또는 Kafka 컨테이너 관리를 위해.
       • GitLens:버전 관리에서 이벤트 스트림 변경 사항을 이해하는 데 필수적입니다.
       • Prettier/ESLint:코드 품질 및 일관된 이벤트 정의 유지를 위해.
   • JetBrains Rider/IntelliJ IDEA:각각 전문적인 C# 및 자바 개발을 위해, 이 IDE들은 비교할 수 없는 리팩토링(refactoring) 기능, 디버깅(debugging) 도구, 그리고 심층적인 언어 통합을 제공하며, 잠재적으로 복잡한 이벤트 구조와 애그리게이트(aggregate) 로직을 다룰 때 매우 유용합니다.

4. 모니터링 및 디버깅 (Monitoring and Debugging):

   • 분산 트레이싱 (Distributed Tracing, Jaeger, Zipkin):마이크로서비스(microservices) 전반에 걸친 커맨드(commands) 및 이벤트(events)의 흐름을 이해하는 데 필수적입니다.
   • 구조화된 로깅 (Structured Logging, Serilog, Logback with JSON output):분석을 위한 풍부한 이벤트 데이터를 캡처하는 중앙 집중식 로깅 시스템입니다.

이러한 도구들의 올바른 조합을 선택하는 것은 기술 스택, 프로젝트 복잡성, 그리고 팀의 전문성에 따라 달라집니다. 익숙한 데이터베이스와 경량 프레임워크로 시작하면 전환을 용이하게 할 수 있으며, 시스템이 성숙해짐에 따라 전용 이벤트 스토어(event stores)와 포괄적인 프레임워크로 확장할 수 있습니다.

실제 이벤트 소싱 활용: 복잡한 문제 해결하기

이벤트 소싱(Event Sourcing)은 감사(auditing), 시간 기반 질의(temporal queries), 복잡한 비즈니스 프로세스, 그리고 분리된 읽기 모델(read models)이 가장 중요한 시나리오에서 진정으로 빛을 발합니다. 몇 가지 실용적인 애플리케이션, 코드 패턴, 모범 사례를 살펴보겠습니다.

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코드 예제: 상태 재구성 및 프로젝션

간단한 애그리게이트(aggregate) 예제를 넘어, 일반적인 패턴은 애그리게이트의 상태를 이벤트 스트림(event stream)에서 재구성(rehydrate)하는 것입니다.

// Example in Java (conceptual)
public class AccountAggregate { private UUID accountId; private BigDecimal balance; private List<String> holders; private int version; // Apply 메서드 (C# 예시와 유사) private void apply(Object event) { if (event instanceof AccountCreatedEvent ace) { this.accountId = ace.getAccountId(); this.balance = BigDecimal.ZERO; this.holders = new ArrayList<>(List.of(ace.getInitialHolder())); } else if (event instanceof FundsDepositedEvent fde) { this.balance = this.balance.add(fde.getAmount()); } else if (event instanceof FundsWithdrawnEvent fwe) { this.balance = this.balance.subtract(fwe.getAmount()); } this.version++; } public static AccountAggregate loadFromHistory(UUID accountId, List<Object> events) { AccountAggregate account = new AccountAggregate(); account.accountId = accountId; // Set ID before applying events events.forEach(account::apply); return account; } // Other command handling methods (e.g., deposit, withdraw) would call apply internally public void deposit(BigDecimal amount) { if (amount.compareTo(BigDecimal.ZERO) <= 0) throw new IllegalArgumentException("Deposit must be positive."); apply(new FundsDepositedEvent(this.accountId, amount, LocalDateTime.now())); // Add event to uncommitted list for persistence }
} // 이벤트 (불변 데이터 레코드)
public record AccountCreatedEvent(UUID accountId, String initialHolder, LocalDateTime timestamp) {}
public record FundsDepositedEvent(UUID accountId, BigDecimal amount, LocalDateTime timestamp) {}
public record FundsWithdrawnEvent(UUID accountId, BigDecimal amount, LocalDateTime timestamp) {}

이벤트 소싱의 중요한 측면은 쓰기 모델(write model, 이벤트 스토어와 애그리게이트)을 읽기 모델(read models)과 분리하는 것입니다. 이는 종종 프로젝션(Projections) 또는 구체화된 뷰(Materialized Views)를 통해 달성됩니다. 이들은 이벤트 스트림을 구독하여 업데이트되는 별도의 데이터베이스(종종 전통적인 관계형 또는 NoSQL)입니다.

// 개념적 프로젝션 리스너
public class AccountBalanceProjectionUpdater { private final JpaRepository<AccountBalanceView, UUID> viewRepository; // Persists denormalized view public AccountBalanceProjectionUpdater(JpaRepository<AccountBalanceView, UUID> viewRepository) { this.viewRepository = viewRepository; } // Subscribes to events from the event store @EventListener public void on(AccountCreatedEvent event) { AccountBalanceView view = new AccountBalanceView(event.accountId(), event.initialHolder(), BigDecimal.ZERO); viewRepository.save(view); } @EventListener public void on(FundsDepositedEvent event) { AccountBalanceView view = viewRepository.findById(event.accountId()) .orElseThrow(() -> new RuntimeException("Account not found")); view.setBalance(view.getBalance().add(event.amount())); viewRepository.save(view); } // Similar handlers for FundsWithdrawnEvent etc.
} // 비정규화된 읽기 모델 (예: JPA 엔티티)
@Entity
public class AccountBalanceView { @Id private UUID accountId; private String holderName; private BigDecimal balance; // Getters, Setters, Constructor
}

이를 통해 비정규화된 읽기 모델(read model)에 대해 고도로 최적화된 질의가 가능하며, 이벤트 스토어(event store)는 풍부한 이력을 유지합니다.

실제 활용 사례

• 전자상거래 주문 처리:주문의 모든 단계(생성됨, 항목 추가됨, 주소 업데이트됨, 결제됨, 배송됨, 취소됨)가 이벤트가 될 수 있습니다. 이는 완전한 감사 추적(audit trail)을 제공하고, 주문 이력을 쉽게 재생할 수 있게 하며, 복잡한 비즈니스 분석을 지원합니다.
• 금융 시스템:금융 시스템은 자연스럽게 잘 맞습니다. 모든 입금, 출금, 이체는 불변하는 이벤트입니다. 이는 부인할 수 없는 기록을 보장하고, 감사(auditing)를 단순화하며, 견고한 조정(reconciliation) 프로세스를 가능하게 합니다.
• IoT 장치 상태 관리:수백만 개의 장치 상태 변경(예: SensorActivated, FirmwareUpdated, BatteryLow)을 추적하는 것은 진단, 예측 유지보수(predictive maintenance), 데이터 분석에 매우 중요한 시간 기반 기록(temporal record)을 생성합니다.
• 사용자 활동 추적:분석 또는 보안을 위해 모든 사용자 상호작용(예: UserLoggedIn, ItemViewed, CommentPosted)을 이벤트로 기록하면 사용자 행동에 대한 세부적이고 재구성 가능한 이력(history)을 제공합니다.
• 감사 로그 및 규정 준수:규제 산업의 경우, 이벤트 소싱은 본질적으로 암호화적으로 검증 가능하고 불변하는 감사 로그(audit log)를 제공하여 추가적인 노력 없이 엄격한 규정 준수(compliance) 요구 사항을 충족합니다.

모범 사례

1. 작고 의도를 풍부하게 담은 이벤트:이벤트는 간결하고 단일 변경에 집중해야 하며, 비즈니스 의도(business intent)를 반영하도록 명명되어야 합니다(예: OrderUpdated가 아닌 OrderPlaced).
2. 애그리게이트 경계:일관된 비즈니스 경계(business boundaries)를 나타내도록 애그리게이트(aggregates)를 신중하게 정의해야 합니다. 애그리게이트는 자체적인 무결성(integrity)과 일관성(consistency)에 대한 책임이 있어야 합니다.
3. 최종 일관성:읽기 모델(read models)에 대한 최종 일관성(eventual consistency)을 수용해야 합니다. 읽기 모델에 대한 업데이트는 이벤트가 커밋된 후 비동기적으로 발생하므로, 읽기 작업이 쓰기 작업보다 약간 뒤처질 수 있습니다.
4. 스냅샷 저장:이벤트 스트림(event streams)이 매우 긴 애그리게이트의 경우, 정기적으로 상태 스냅샷(snapshots)을 저장합니다. 이를 통해 스냅샷에서 애그리게이트를 재구성한 다음 후속 이벤트만 적용하여 로드 시간을 단축할 수 있습니다.
5. 이벤트 버전 관리:비즈니스 도메인(business domains)은 진화합니다. 이벤트 구조가 변경되어야 할 때, 재생(replay) 중에 이전 이벤트 버전을 새로운 버전으로 변환하는 업캐스터(upcasters)와 같은 전략을 구현하거나, 새로운 이벤트 유형을 유연하게 도입해야 합니다.
6. 사가 / 프로세스 매니저:여러 단계와 잠재적인 보상(compensations)이 포함된 애그리게이트 간(cross-aggregate) 비즈니스 프로세스의 경우, 이벤트에 반응하고 새로운 커맨드(commands)를 발행하여 이러한 상호 작용을 조정하기 위해 사가(Sagas) 또는 프로세스 매니저(Process Managers)를 사용합니다.

일반적인 패턴

• 커맨드 질의 책임 분리 (CQRS):이벤트 소싱(Event Sourcing)과 거의 보편적으로 짝을 이룹니다. 커맨드(Commands)는 애그리게이트(aggregates)에 의해 처리되고 이벤트로 저장됩니다. 질의(Queries)는 이러한 이벤트로부터 구축된 별도의 최적화된 읽기 모델(read models, 프로젝션)에 의해 제공됩니다.
• 멱등적 이벤트 핸들러:프로젝션(projections)을 업데이트하기 위해 이벤트를 처리할 때, 핸들러가 여러 번 실행되어도 잘못된 결과를 초래하지 않도록 보장해야 합니다. 이는 분산 시스템(distributed systems)의 복원력(resilience)에 매우 중요합니다.
• 애그리게이트별 이벤트 스트림:각 애그리게이트 인스턴스(aggregate instance)는 일반적으로 이벤트 스토어(event store)에 자체적인 고유한 이벤트 스트림(event stream)을 가지며, 이는 순서와 명확한 경계(boundaries)를 보장합니다.

이러한 모범 사례와 패턴을 마스터하면 개발자는 이벤트 소싱(Event Sourcing)을 활용하여 전통적인 데이터 관리의 한계를 뛰어넘는, 고도로 유능하고, 복원력이 뛰어나며, 통찰력 있는 시스템을 구축할 수 있습니다.

경로 선택하기: 이벤트 소싱 대 전통적인 영속성

이벤트 소싱(Event Sourcing)을 채택할지, 아니면 전통적인 CRUD 기반 영속성(persistence, 일반적으로 관계형 데이터베이스)을 고수할지는 중요한 아키텍처적 선택입니다. 둘 다 장단점이 있으며, ‘최고의’ 접근 방식은 애플리케이션의 특정 요구 사항에 크게 좌우됩니다.

이벤트 소싱의 장점:

1. 완전한 감사 추적 및 이력:이것이 가장 중요한 이점입니다. 모든 변경 사항은 불변하는 이벤트로 기록되어 시스템의 상태 전환에 대한 완전하고 검증 가능한 이력(history)을 제공합니다. 이는 감사(auditing), 규정 준수(compliance), 그리고 디버깅(debugging)에 매우 유용합니다.
2. 시간 기반 질의:‘어느 시점에서든’ 상태를 재구성할 수 있는 능력은 강력한 ‘시간 여행(time travel)’ 질의를 가능하게 하여, 전통적인 CRUD로는 불가능했던 비즈니스 인텔리전스(business intelligence), 가상 시나리오(what-if scenarios), 근본 원인 분석(root cause analysis)을 가능하게 합니다.
3. 개선된 도메인 이해:개발자들이 '무엇이 발생했는지(이벤트)'라는 관점에서 생각하게 하고 '현재 상태가 무엇인지(상태)'보다는 이를 통해 복잡한 비즈니스 도메인(business domains)에 대한 더 깊고 정확한 이해로 이어지는 경우가 많습니다.
4. 분리된 읽기 모델 (CQRS와 함께):쓰기 모델(write model, 이벤트 스토어)을 읽기 모델(read models, 프로젝션)과 분리함으로써 각각을 독립적으로 최적화할 수 있습니다. 읽기 모델은 특정 질의 요구 사항에 맞춰 특별히 구축될 수 있으며, 필요한 경우 다른 데이터베이스 기술을 사용하여 읽기 성능과 확장성을 향상시킬 수 있습니다.
5. 더 쉬운 디버깅 및 문제 해결:버그가 발생했을 때, 문제로 이어진 정확한 이벤트 시퀀스(sequence)를 재생할 수 있어 재현 및 디버깅이 훨씬 쉬워집니다.
6. 최종 일관성 및 고가용성:이벤트 소싱(Event Sourcing)은 분산 시스템(distributed systems) 및 마이크로서비스(microservices)에 자연스럽게 적용되며, 여기서 최종 일관성(eventual consistency)은 종종 전제됩니다. 이벤트를 추가(appending)함으로써 높은 쓰기 처리량(write throughput)을 지원할 수 있습니다.
7. 미래 유연성 (데이터 진화):원시 이벤트(raw events)가 저장되므로, 새로운 비즈니스 요구 사항이 발생했을 때 핵심 이벤트 스트림(event stream)을 변경하지 않고도 새로운 프로젝션(projections)을 구축하거나 기존 프로젝션을 다시 만들 수 있습니다.

이벤트 소싱의 단점:

1. 증가된 복잡성 및 학습 곡선:이벤트 소싱(Event Sourcing)은 패러다임의 전환입니다. 이는 개발자들이 배우고 적응해야 할 새로운 개념(애그리게이트, 이벤트, 커맨드, 프로젝션, 사가)과 아키텍처 패턴(CQRS)을 도입합니다.
2. 질의의 어려움:CQRS(Command Query Responsibility Segregation)와 프로젝션(projections) 없이는 이벤트 스트림(event stream)에서 현재 상태를 직접 질의하는 것이 복잡하고 비효율적일 수 있습니다. 이는 이벤트를 재생해야 하기 때문입니다.
3. 이벤트 버전 관리 및 데이터 마이그레이션:비즈니스가 진화함에 따라 이벤트 스키마(event schemas)가 변경될 수 있습니다. 이벤트 버전 관리(event versioning) 및 이력 데이터 마이그레이션(historical data migration, 오래된 이벤트를 업캐스팅(upcasting))은 어려울 수 있습니다.
4. 저장 공간 증가:모든 단일 이벤트를 저장하는 것은 현재 상태만 저장하는 것에 비해 더 큰 저장 공간을 요구할 수 있습니다.
5. 이벤트 스트림 문제 디버깅:비즈니스 로직 디버깅은 더 쉽지만, 이벤트 스트림 자체 내의 문제(예: 손상된 이벤트 또는 잘못된 이벤트 시퀀스)를 디버깅하는 것은 까다로울 수 있습니다.
6. 최종 일관성의 함의:강점인 동시에, 최종 일관성(eventual consistency)은 읽기 모델(read models)이 즉시 최신 상태가 아닐 수 있음을 의미하며, 이는 강력한 즉시 일관성(immediate consistency)을 요구하는 시나리오에서는 문제가 될 수 있습니다.

전통적인 CRUD의 장점:

1. 단순성 및 익숙함:대부분의 개발자들은 CRUD(Create, Read, Update, Delete) 작업과 관계형 데이터베이스(relational databases)에 매우 익숙합니다. 기본 애플리케이션의 경우 개념적으로 설계, 구현 및 유지보수가 더 간단합니다.
2. 즉시 일관성 (일반적으로):데이터베이스에 쓸 때, 일반적으로 동일한 트랜잭션(transaction)에서 업데이트된 데이터를 즉시 읽을 수 있습니다.
3. 더 쉬운 직접 질의:현재 상태에 대한 복잡한 질의는 SQL 또는 ORM(Object-Relational Mapping)을 사용하여 일반적으로 간단합니다.
4. 성숙한 도구 및 생태계:RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템)는 수십 년의 성숙도, 견고한 도구, 그리고 광범위한 지원, ORM 및 통합 생태계를 가지고 있습니다.

전통적인 CRUD의 단점:

1. 이력 손실:최신 상태만 저장됩니다. 레코드가 현재 상태에 도달한 방법을 이해하려면 종종 사용자 정의 감사 추적(audit trails)을 구현해야 하는데, 이는 일반적으로 이벤트 소싱보다 견고성이 떨어집니다.
2. 시간 기반 질의의 어려움:특수 감사 테이블(audit tables) 없이는 과거 상태를 재구성하는 것이 어렵거나 불가능합니다.
3. 읽기를 위한 데이터 비정규화:복잡한 읽기 요구 사항의 경우, 과도하게 비정규화된 테이블(denormalized tables) 또는 복잡한 조인(joins)으로 인해 쓰기 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.
4. 객체-관계형 불일치:객체-관계형 불일치(Object-relational impedance mismatch)는 복잡한 도메인 모델(domain models)을 관계형 테이블에 매핑할 때 지속적인 어려움이 될 수 있습니다.

이벤트 소싱과 전통적인 CRUD 중 언제 사용할까:

• 이벤트 소싱을 선택해야 하는 경우:

  • 도메인(domain)이 복잡하고 상태 전환에 대한 깊은 이해가 필요할 때.
  • 감사 가능성(auditability), 규정 준수(compliance) 또는 완전한 이력 기록(historical record)이 엄격한 요구 사항일 때.
  • 시간 기반 질의(“X 날짜에 상태는 무엇이었나?”)를 수행해야 할 때.
  • 시스템이 읽기 작업에 대한 높은 확장성(CQRS 및 여러 읽기 모델을 통해)을 요구할 때.
  • 이벤트 기반 통신(event-driven communication)이 자연스러운 마이크로서비스(microservices)를 구축할 때.
  • 비즈니스 인텔리전스(business intelligence) 및 분석이 원시 이벤트 데이터(raw event data)로부터 상당한 이점을 얻을 때.
  • 디버깅(debugging) 또는 시뮬레이션(simulations)을 위해 비즈니스 로직이 '시간 여행(time travel)'으로부터 이점을 얻을 때.

• 전통적인 CRUD를 선택해야 하는 경우:

  • 애플리케이션이 주로 데이터 입력 및 검색에 중점을 둔 간단한 경우.
  • 비즈니스 도메인(business domain)이 지나치게 복잡하지 않고 상태 전환이 중요하지 않은 경우.
  • 모든 읽기 및 쓰기 작업에서 즉시 일관성(immediate consistency)이 가장 중요한 요구 사항인 경우.
  • 팀이 이벤트 소싱(Event Sourcing) 및 CQRS(Command Query Responsibility Segregation) 경험이 부족하고, 프로젝트 범위에 비해 학습 곡선(learning curve)이 너무 가파른 경우.
  • 빠른 프로토타이핑(prototyping)과 시장 출시 시간(time-to-market)이 절대적인 최우선 순위이며, ES의 이점이 초기 복잡성을 상쇄하지 못하는 경우.
  • 추가 인프라(이벤트 스토어, 프로젝션을 위한 여러 데이터베이스) 비용이 중요한 제약 조건인 경우.

또한 이벤트 소싱(Event Sourcing)이 전부 아니면 전무(all-or-nothing)한 제안일 필요는 없다는 점도 중요합니다. 많은 시스템에서 하이브리드 접근 방식(hybrid approach)을 성공적으로 사용하여, 중요하고 복잡한 도메인(예: 금융 거래, 주문 처리)에는 이벤트 소싱을, 더 간단하고 덜 중요한 부분(예: 사용자 프로필, 정적 참조 데이터)에는 전통적인 CRUD를 사용합니다. 핵심은 도메인 특성, 팀 전문성, 장기적인 프로젝트 목표에 기반한 정보에 입각한 결정(informed decision)을 내리는 것입니다.

미래 지향적인 시스템을 위한 역사적 관점 수용하기

CRUD의 익숙한 틀을 벗어나 이벤트 소싱(Event Sourcing)의 영역으로 나아가는 것은 소프트웨어 시스템을 설계하고 구축하는 방식에 있어 중요한 진화를 나타냅니다. 이는 단순히 현재 상태를 관리하는 것을 넘어, 시스템 생애의 완전하고 불변하는 서사(narrative)를 이해하는 여정입니다. 모든 중요한 동작을 이벤트로 기록함으로써, 개발자들은 애플리케이션에 대한 비교할 수 없는 깊이의 통찰력을 얻게 되며, 한때 블랙박스였던 것을 모든 결정과 전환에 대한 투명한 원장(ledger)으로 변모시킵니다.

그 이점은 심오합니다. 본질적인 감사 가능성(auditability), 견고한 시간 기반 질의(temporal querying) 기능, 향상된 디버깅(debugging), 그리고 비즈니스 요구 사항 변화에 따른 읽기 모델(read models) 진화의 유연성 등이 있습니다. 이러한 변화는 팀이 더 큰 자신감을 가지고 복잡한 비즈니스 도메인(business domains)을 다루고, 더 복원력 있는 아키텍처를 구축하며, 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스(business intelligence)를 위한 새로운 길을 열도록 힘을 실어줍니다. 초기 학습 곡선(learning curve)과 아키텍처적 고려 사항이 더 높을 수 있지만, 유지보수성(maintainability), 적응성(adaptability), 운영 투명성(operational transparency) 측면에서 장기적인 보상은 이벤트 소싱을 현대 개발자 툴킷에서 필수적인 도구로 만듭니다. 특히 검증 가능하고 진화하는 진실을 요구하는 시스템에 그렇습니다. 이벤트 소싱을 수용하는 것은 단순히 데이터를 지속하는 다른 방식이 아니라, 변화와 복잡성의 피할 수 없는 흐름에 대비하여 애플리케이션을 미래 지향적으로 만드는 역사적인 관점을 채택하는 것입니다.

이벤트 소싱 이해하기: 자주 묻는 질문

이벤트 소싱의 핵심은 무엇인가요?

이벤트 소싱(Event Sourcing)은 애플리케이션 상태에 대한 모든 변경 사항이 불변(immutable) 이벤트들의 시퀀스(sequence)로 저장되는 아키텍처 패턴(architectural pattern)입니다. 현재 상태를 저장하는 대신, 해당 상태로 이어진 이벤트들을 저장합니다. 현재 상태는 이 이벤트들을 순서대로 재생(replaying)함으로써 파생됩니다.

이벤트 소싱이 항상 CRUD보다 좋은가요?

아니요, 항상 그런 것은 아닙니다. 이벤트 소싱(Event Sourcing)은 복잡성과 학습 곡선(learning curve)을 동반합니다. 이는 완전한 감사 추적(audit trails), 시간 기반 질의(temporal queries), 또는 높은 확장성을 가진 읽기 모델(read models, 종종 CQRS와 함께)을 요구하는 복잡한 도메인(domain)에 가장 적합합니다. 간단한 애플리케이션이나 정적 데이터의 경우, 전통적인 CRUD가 더 간단하고 종종 더 적절한 선택으로 남습니다.

이벤트 기반 시스템에서 데이터를 어떻게 질의하나요?

이벤트 스토어(event store)에서 현재 상태를 직접 질의하는 것은 일반적으로 비효율적입니다. 대신, 이벤트 소싱(Event Sourcing)은 일반적으로 CQRS (Command Query Responsibility Segregation)와 짝을 이룹니다. 이벤트 스트림(event stream)을 구독하고 별도의 질의 최적화된 데이터베이스(예: 관계형 데이터베이스, NoSQL 데이터베이스 또는 검색 인덱스)에 데이터의 비정규화된 뷰(denormalized view)를 구축함으로써 프로젝션(projections)(구체화된 뷰(materialized views) 또는 읽기 모델(read models)이라고도 함)을 생성합니다.

이벤트의 데이터 마이그레이션이나 스키마 변경은 어떻게 처리하나요?

이는 이벤트 버전 관리(Event Versioning)전략을 통해 처리됩니다. 이벤트 스키마(schema)가 변경될 때, 재생(replay) 과정에서 이전 이벤트 형식을 새로운 형식으로 변환하는 “업캐스터(upcasters)” 또는 "마이그레이터(migrators)"를 사용할 수 있습니다. 또는 새로운 이벤트 유형을 도입하고 이전 버전과 새 버전을 모두 관리하여 하위 호환성(backward compatibility)을 보장할 수 있습니다.

이벤트 소싱을 사용하면 전통적인 데이터베이스를 더 이상 사용하지 않는다는 의미인가요?

전적으로 그렇지는 않습니다. 전용 이벤트 스토어(Event Store)(그 자체로 데이터베이스의 일종)가 이벤트의 기본 시퀀스(sequence)를 저장하지만, 전통적인 데이터베이스는 CQRS(Command Query Responsibility Segregation)와 함께 읽기 모델(read models)(프로젝션)에 여전히 일반적으로 사용됩니다. 이 읽기 모델은 사용자가 상호 작용하는 데이터의 질의 최적화된 뷰(query-optimized views)를 제공합니다.

필수 기술 용어:

1. 이벤트 스토어 (Event Store):불변(immutable) 이벤트들의 시퀀스(sequence) 저장을 위해 최적화된 특수 데이터베이스로, 일반적으로 이벤트 스트림(event streams)에 대한 원자적 쓰기(atomic writes) 및 효율적인 검색을 지원합니다.
2. 애그리게이트 (Aggregate):데이터 변경 및 일관성(consistency)을 위한 단일 단위로 취급될 수 있는 도메인 객체(domain objects)의 묶음입니다. 이벤트 소싱(Event Sourcing)의 일관성 경계(consistency boundary) 역할을 하며, 비즈니스 규칙이 올바르게 적용되도록 보장합니다.
3. 커맨드 (Command):시스템에 대한 명령형 지시(imperative instruction)로, 상태 변경 의도(intent to change state)를 나타냅니다(예: CreateOrderCommand, AddItemToOrderCommand). 커맨드(Commands)는 일반적으로 애그리게이트(aggregates)에 의해 처리됩니다.
4. 이벤트 (Event):도메인에서 ‘발생했던(has happened)’ 일을 나타내는 불변하는 사실(immutable fact)입니다(예: OrderCreatedEvent, ItemAddedToOrderEvent). 이벤트는 애그리게이트(aggregate)의 비즈니스 로직(business logic)의 결과물이며 이벤트 스토어(Event Store)에 저장됩니다.
5. 프로젝션 (Projection) / 읽기 모델 (Read Model):이벤트 스토어(Event Store)의 이벤트를 구독하고 처리하여 구축된 비정규화되고 질의에 최적화된 데이터 뷰(view)입니다. CQRS 아키텍처의 읽기 측면(read-side) 역할을 하며, 현재 또는 이력 상태(historical state)에 대한 효율적인 질의를 가능하게 합니다.

Published on November 6, 2025