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도메인 주도 설계(DDD)는 복잡한 도메인 문제를 해결하기 위해 에릭 에반스(Eric Evans)가 제안한 소프트웨어 설계 접근법입니다. DDD는 도메인을 명확히 이해하고, 이를 코드로 반영하여 비즈니스 로직과 기술 구현의 일관성을 유지하는 것을 목표로 합니다. 이 접근법은 복잡한 비즈니스 요구사항을 쉽게 관리할 수 있도록 해주며, 주로 이벤트 소싱(Event Sourcing)과 CQRS(Command Query Responsibility Segregation)와 같은 패턴으로 확장되고 있습니다.

...

  1. 이벤트 소싱(Event Sourcing): 모든 상태 변화를 이벤트로 저장하여, 시스템의 상태를 이벤트의 집합으로 유지하는 방식입니다. 이를 통해 모든 변경 내역을 추적할 수 있으며, 과거 상태로의 복원이 용이합니다.

  2. CQRS(Command Query Responsibility Segregation): 명령(Command)와 조회(Query)를 분리하여, 쓰기 모델과 읽기 모델을 독립적으로 최적화할 수 있도록 하는 아키텍처입니다. 이를 통해 복잡한 비즈니스 로직의 단순화와 확장성을 높일 수 있습니다.

  3. 액터 모델(Actor Model): 액터라는 독립적인 객체들이 메시지를 통해 상호작용하면서 상태를 관리하는 아키텍처입니다. 비동기적이며 높은 확장성과 내결함성을 제공하여 분산 시스템 구현에 적합합니다.

  4. 리액티브 시스템(Reactive Systems): 높은 응답성, 탄력성, 확장성을 갖춘 시스템을 의미하며, 비동기 메시지 전달을 통해 확장성과 유연성을 극대화합니다. 이벤트 소싱 및 CQRS와 조합하여 유용하게 사용됩니다.

  5. 마이크로서비스 아키텍처(Microservices Architecture): 도메인별로 독립된 서비스로 나누어 설계하는 방식으로, 각 서비스가 개별적으로 배포 및 확장될 수 있습니다. DDD와 결합하여 각 바운디드 컨텍스트를 별도의 마이크로서비스로 구현함으로써 시스템의 유지보수성과 확장성을 높입니다.

  6. 헥사고널 아키텍처(Hexagonal Architecture): 포트와 어댑터 아키텍처라고도 불리는 이 방식은 애플리케이션의 핵심 도메인 로직을 외부의 인프라스트럭처로부터 분리하여, 유연성과 테스트 용이성을 높입니다. 도메인 로직을 중심에 두고, 외부 의존성을 포트와 어댑터 형태로 연결함으로써 시스템이 변화에 덜 민감해지고 쉽게 확장할 수 있도록 합니다.



반버논의 "도메인 주도 설계(DDD)" 4장 아키텍처 편에서는 도메인 모델을 중심으로 한 소프트웨어 아키텍처 설계를 설명합니다. 주요 내용을 요약하면 다음과 같습니다:

  1. 계층화된 아키텍처:

    • 시스템은 일반적으로 여러 계층으로 나뉘며, 도메인 로직과 비즈니스 규칙은 가장 중요한 계층입니다.
    • 계층화된 아키텍처는 주로 사용자 인터페이스(UI), 애플리케이션, 도메인, 인프라스트럭처 계층으로 구성됩니다. 도메인 계층은 비즈니스 규칙을 캡슐화하고 애플리케이션 계층은 도메인 로직을 활용해 작업 흐름을 제어합니다.

  2. 도메인 계층의 중요성:

    • 도메인 계층이 소프트웨어의 중심에 있어야 하며, 그 주위에 다른 기술 계층들이 도메인 논리를 지원하는 방식으로 구조화해야 합니다.
    • 이렇게 하면 도메인 모델이 변화하거나 확장될 때 애플리케이션 계층이나 인프라 계층에 미치는 영향을 줄일 수 있습니다.

  3. 의존성 역전 원칙:

    • 아키텍처의 핵심은 의존성 역전 원칙을 따르는 것입니다. 이는 인프라스트럭처 계층이 도메인 계층에 의존하도록 설계해, 도메인 모델을 독립적으로 유지할 수 있도록 합니다
    .

또한, DDD는 닷넷(.NET) 진영에도 큰 영향을 미쳤습니다. 닷넷 생태계에서는 Microsoft의 NServiceBus와 같은 도구를 사용하여 DDD의 개념을 구현하고 이벤트 기반 아키텍처를 지원합니다. NServiceBus는 CQRS와 이벤트 소싱 패턴을 쉽게 적용할 수 있게 하여, 닷넷 개발자들이 복잡한 도메인 문제를 효과적으로 관리하고 시스템의 확장성을 높이는 데 도움을 줍니다. 닷넷 진영에서는 DDD와 이벤트 주도 설계를 통해 마이크로서비스 아키텍처를 구현하는 사례가 많아지면서, 도메인 로직의 일관성과 분산 시스템의 안정성을 확보하는 데 중점을 두고 있습니다.

    • .
    • 이를 통해 도메인 모델은 다른 기술적 세부 사항이나 프레임워크의 변화에 덜 영향을 받게 됩니다.

  2. Bounded Context(경계 컨텍스트):

    • 도메인 주도 설계에서는 전체 도메인을 여러 개의 작은 경계 컨텍스트로 나누어 관리합니다.
    • 경계 컨텍스트는 도메인 모델을 한정된 범위 내에서 명확히 정의하고, 모델의 일관성을 유지하며, 각 컨텍스트 간 통합을 명확히 합니다.

  3. 애그리게이트와 리포지토리:

    • 도메인 모델에서 중요한 요소는 **애그리게이트(Aggregate)**로, 도메인 객체 간의 일관성을 유지하는 단위입니다.
    • 애그리게이트는 그 상태를 직접 관리하며, **리포지토리(Repository)**는 애그리게이트를 저장하고 검색하는 인터페이스 역할을 합니다.

  4. 서비스와 이벤트:

    • 비즈니스 로직을 캡슐화하기 위해 서비스를 사용할 수 있으며, 도메인 모델과의 결합을 최소화하여 유연성을 확보합니다.
    • 이벤트는 시스템 내에서 중요한 상태 변경을 나타내고, 다른 시스템이나 컴포넌트가 이를 감지하고 반응하도록 돕습니다.

이 장에서는 소프트웨어가 복잡한 도메인 요구사항을 충족시키면서도 유연성과 확장성을 갖추기 위해 도메인 모델을 중심으로 구조화해야 한다는 점을 강조합니다.



액터 모델(Actor Model)은 DDD(Domain-Driven Design)의 일부 요소를 구현하고 아키텍처적으로 보완하는 데 유용하게 활용될 수 있습니다. 특히 분산 시스템 및 병행성을 효과적으로 처리해야 하는 상황에서, 액터 모델과 DDD를 결합하는 방식은 유의미한 이점을 제공합니다. 아래는 DDD 요소 중에서 액터 모델을 활용할 수 있는 부분에 대한 설명입니다:

  1. 경계 컨텍스트(Bounded Context)와 액터:

    • DDD의 경계 컨텍스트는 도메인의 특정 부분을 명확하게 정의하고 해당 범위 내에서 일관성을 유지하는 것이 핵심입니다. 각 경계 컨텍스트를 액터로 모델링할 수 있습니다.
    • 각 액터는 독립적으로 상태와 비즈니스 로직을 갖고 있으며, 다른 액터와 메시지 기반으로 통신하기 때문에 경계 컨텍스트 간의 명확한 경계를 설정하고 이를 통해 상호작용할 수 있는 강력한 도구가 됩니다.

  2. 애그리게이트(Aggregate)와 액터:

    • DDD에서 애그리게이트는 트랜잭션 경계를 나타내며, 상태의 일관성을 보장하는 단위입니다. 이러한 애그리게이트를 액터로 표현하면, 각 애그리게이트의 일관성을 유지하는 동시에 독립적으로 상태를 관리할 수 있습니다.
    • 애그리게이트를 액터로 구현하면 동시성 문제를 자연스럽게 해결할 수 있으며, 애그리게이트 간의 변경사항도 메시지를 통해 비동기적으로 전달할 수 있습니다. 이로 인해 데이터 충돌을 줄이고 시스템의 확장성을 높일 수 있습니다.

  3. 도메인 이벤트(Domain Event)와 액터 간 메시징:

    • DDD의 도메인 이벤트는 상태 변화나 중요한 비즈니스 이벤트를 시스템 내 다른 부분에 알리는 역할을 합니다. 액터 모델의 특성상 액터 간에는 메시지 기반 통신이 이루어지므로, 도메인 이벤트를 메시지로 사용해 액터들 간의 통신을 자연스럽게 연결할 수 있습니다.
    • 도메인 이벤트를 비동기 메시지로 발행하고 구독하는 방식은 액터 모델에서 기본적인 통신 패턴으로, 이를 통해 시스템의 반응성을 높이고 이벤트 주도 아키텍처를 효과적으로 구현할 수 있습니다.

  4. 유비쿼터스 언어(Ubiquitous Language)와 액터의 역할:

    • 유비쿼터스 언어를 유지하면서 비즈니스 개념을 명확하게 모델링하는 것은 DDD의 중요한 원칙입니다. 액터 모델에서는 비즈니스 개념을 액터로 표현하여 유비쿼터스 언어를 유지하면서도 도메인 모델을 직접 반영할 수 있습니다.
    • 각 액터가 특정 비즈니스 개념이나 역할을 맡도록 설계함으로써 도메인 지식을 코드에 자연스럽게 반영할 수 있으며, 비즈니스 전문가와 개발자 간의 커뮤니케이션이 수월해집니다.

  5. CQRS와 액터 모델의 결합:

    • DDD에서 명령-질의 책임 분리(CQRS, Command Query Responsibility Segregation) 패턴을 사용할 때, 액터 모델을 활용하여 명령과 이벤트 처리를 각각 독립적으로 처리할 수 있습니다.
    • 명령(Command)을 처리하는 액터와 이벤트(Event)를 다루는 액터를 분리함으로써 시스템을 더 효율적으로 확장 가능하게 설계할 수 있으며, 각 액터의 책임이 명확해집니다.

  6. 복잡한 비동기 워크플로우:

    • DDD에서 비즈니스 로직이 복잡한 워크플로우를 포함할 때, 액터 모델은 이를 비동기로 처리하기에 적합합니다. 워크플로우의 각 단계를 액터로 나누고, 메시지를 통해 각 단계를 진행함으로써 복잡한 비동기 흐름을 단순화하고 관리 가능하게 만듭니다.

결론적으로, 액터 모델은 DDD의 경계 컨텍스트, 애그리게이트, 도메인 이벤트 및 CQRS 등의 요소를 강화하고 비동기적이고 병행적인 처리를 용이하게 하는 데 적합합니다. 액터 모델의 비동기 메시지 기반 특성은 DDD의 복잡한 도메인 로직을 분산 시스템에서 안정적으로 운영할 수 있게 해주는 훌륭한 도구가 될 수 있습니다.



Akka 프레임워크는 액터 모델 외에도 분산 시스템, 비동기 메시징, 이벤트 기반 아키텍처를 쉽게 구현할 수 있는 여러 툴과 라이브러리를 제공합니다. 이들 중 DDD(Domain-Driven Design)와 연관하여 유용하게 사용할 수 있는 도구들을 아래에 소개합니다:

1. Akka Persistence

  • 상태 저장 및 복구: Akka Persistence는 액터의 상태를 영속화하고 복구할 수 있게 하여, 시스템이 중단되거나 장애가 발생한 이후에도 애그리게이트의 상태를 유지할 수 있습니다. 이는 DDD에서 애그리게이트를 영속적으로 관리하는 데 유용합니다.
  • Event Sourcing: Akka Persistence는 이벤트 소싱(Event Sourcing) 패턴을 지원합니다. 애그리게이트의 상태 변화를 이벤트로 저장함으로써, 도메인의 모든 상태 변화를 추적하고 복원할 수 있습니다. DDD와 연계하면 도메인 이벤트를 영속적으로 관리하고, 데이터 일관성을 보장할 수 있는 강력한 메커니즘이 됩니다.

2. Akka Cluster

  • 분산 시스템 구성: Akka Cluster는 여러 노드를 하나의 시스템처럼 사용할 수 있게 하여 분산 시스템을 쉽게 구성할 수 있는 기능을 제공합니다. 이는 DDD에서 여러 경계 컨텍스트(Bounded Context) 간에 분산 환경에서 협업하거나 데이터를 공유할 때 유용합니다.
  • 고가용성: Akka Cluster는 각 노드 간 상태 정보를 공유하고, 장애 발생 시 다른 노드가 자동으로 작업을 대체하여 시스템의 고가용성을 유지합니다. 분산된 애그리게이트를 관리하고 경계 컨텍스트 간의 데이터를 안전하게 유지하기 위한 아키텍처적 기반을 제공합니다.

3. Akka Sharding

  • 애그리게이트 분산 관리: Akka Sharding은 시스템에서 수많은 액터를 논리적으로 그룹화하여 다양한 노드에 분산시킬 수 있는 기능을 제공합니다. DDD에서 애그리게이트의 수가 매우 많거나 경계 컨텍스트가 크다면, 각 애그리게이트를 여러 노드에 분산시켜 부하를 균등하게 나누고, 병목 현상을 줄일 수 있습니다.
  • 수평적 확장성: 애그리게이트 액터를 샤딩하여 각 액터를 클러스터 내 다양한 노드에 분산시킬 수 있기 때문에, 대규모 시스템에서도 일관성과 확장성을 유지하면서 효율적으로 운영할 수 있습니다.

4. Akka Streams

  • 데이터 스트림 처리: Akka Streams는 대용량 데이터 스트림을 비동기로 처리할 수 있는 도구를 제공합니다. 이를 통해 DDD에서 도메인 이벤트나 애플리케이션 간 데이터 흐름을 관리할 수 있습니다.
  • Reactive Streams: Akka Streams는 리액티브 스트림(Reactive Streams) 표준을 준수하므로, 경계 컨텍스트 간 비동기 데이터 흐름을 설계할 때 반응형 패러다임을 따르며 시스템의 반응성을 유지할 수 있습니다. 이로써 이벤트 기반 아키텍처에서 발생하는 데이터의 흐름을 손쉽게 처리할 수 있습니다.

5. Akka HTTP

  • 경계 컨텍스트 간 통신: DDD에서 각 경계 컨텍스트는 독립적으로 운영되며, 서로 필요한 데이터를 교환하기 위해서는 안정적인 API 통신이 필요합니다. Akka HTTP는 HTTP 기반의 비동기 RESTful API를 쉽게 구성할 수 있는 도구를 제공합니다.
  • 비동기 API 호출: 액터 기반 아키텍처에서 경계 컨텍스트 간 통신을 비동기적으로 처리하여 시스템의 성능과 반응성을 높일 수 있습니다. 이를 통해 도메인 서비스들이 독립성을 유지하면서도 상호작용할 수 있게 됩니다.

6. Akka Typed (Typed Actors)

  • 타입 안전성: Akka Typed는 액터의 메시지 유형을 명시적으로 정의함으로써 타입 안전성을 높이는 방식으로, DDD에서 각 액터(애그리게이트나 도메인 객체)가 정확한 도메인 의미를 가진 메시지를 주고받도록 보장할 수 있습니다.
  • 명확한 도메인 모델링: DDD의 유비쿼터스 언어를 유지하면서 각 액터의 역할과 메시지 타입을 명확히 정의하여 도메인 로직의 오류를 줄일 수 있습니다.

7. Akka Projections

  • CQRS 구현: Akka Projections는 CQRS (Command Query Responsibility Segregation) 패턴을 쉽게 구현할 수 있는 기능을 제공합니다. 이벤트 소싱을 통해 생성된 이벤트 스트림을 읽고, 이를 별도의 읽기 모델로 변환하는 기능을 제공합니다.
  • 도메인 이벤트와 조회 모델 관리: 이벤트 소싱을 통해 생성된 도메인 이벤트를 기반으로 읽기 모델을 구축하고 업데이트함으로써 조회 성능을 높이고 데이터 일관성을 보장할 수 있습니다. 이는 도메인 이벤트와 쿼리 모델을 분리하고 비동기적으로 관리할 수 있는 강력한 도구입니다.

Akka의 DDD와의 연계 활용 요약

  • Akka Persistence와 Akka Projections를 통해 애그리게이트와 이벤트 소싱을 쉽게 구현하고 관리할 수 있습니다.
  • Akka Cluster와 Akka Sharding을 이용해 경계 컨텍스트 및 애그리게이트의 확장성과 고가용성을 보장할 수 있습니다.
  • Akka Streams와 Akka HTTP를 사용해 비동기 데이터 흐름과 경계 컨텍스트 간 통신을 효율적으로 관리할 수 있습니다.
  • Akka Typed는 도메인 로직의 타입 안전성을 보장하고, DDD의 유비쿼터스 언어와 도메인 개념을 명확하게 반영하는 데 도움을 줍니다.

이러한 Akka의 기능들은 DDD의 도메인 모델을 중심으로 하는 복잡한 분산 시스템을 더 효율적이고 확장 가능하게 설계하고 운영하는 데 매우 유용합니다.


Akka의 라이센스와 관련된 내용은 최근 변경 사항이 있어 주의 깊게 살펴봐야 합니다. 아래는 Akka의 라이센스 정보와 대안 오픈 소스 프레임워크에 대한 요약입니다.

Akka의 라이센스 요약

  • 이전 라이센스 (Apache 2.0):

    • Akka는 오랫동안 Apache License 2.0을 사용해왔습니다. Apache 2.0 라이센스는 자유롭게 소프트웨어를 사용할 수 있도록 허용하고, 상업적인 사용도 가능하며, 소스 코드 수정 및 재배포가 허용됩니다.
    • 이러한 자유로운 라이센스 덕분에 Akka는 많은 개발자와 기업들 사이에서 인기를 끌며 사용되어 왔습니다.

  • 현재 라이센스 (Commercial License):

    • 2022년 9월부터 Akka는 Lightbend에서 상업 라이센스 형태로 변경되었습니다. 새 라이센스는 **Business Source License (BSL)**를 기반으로 하며, BSL은 일반적으로 상업적 목적으로 사용하려면 유료로 전환해야 하는 조건을 포함합니다.
    • 라이센스 변경으로 인해 기업이 Akka를 대규모로 사용하려면 구독 요금이 필요합니다. 비상업적 프로젝트나 소규모 프로젝트에서는 여전히 무료로 사용할 수 있지만, 사용량에 제한이 있습니다.

이 라이센스 변경은 특히 기업에서 비용 문제로 인해 Akka의 사용을 재고하게 만들었으며, 이에 따라 대안 오픈 소스 솔루션을 찾는 움직임도 발생하고 있습니다.

Akka의 오픈 소스 대안

라이센스 문제나 비용 부담으로 인해 Akka의 대안을 찾는 경우, 여러 오픈 소스 프레임워크들이 Akka와 비슷한 기능을 제공하면서도 오픈 소스 라이센스를 유지하고 있습니다. 아래는 Akka의 대안으로 고려할 수 있는 몇 가지 프레임워크입니다.

  1. Erlang/OTP

    • 특징: Erlang/OTP는 오랫동안 안정적이고 고성능의 분산 시스템을 구축하는 데 사용되어 왔으며, 액터 모델을 사용하는 언어로 유명합니다. 프로세스 간의 독립성과 비동기 메시징을 기반으로 높은 가용성과 신뢰성을 제공합니다.
    • 장점: Telecom 및 대규모 실시간 시스템 구축에 사용될 만큼 검증된 안정성과 성능을 가지고 있습니다.
    • 라이센스: Apache License 2.0

  2. Akka의 오픈 소스 포크 (Pekko)

    • Apache Pekko는 Akka의 오픈 소스 버전에서 파생된 프로젝트로, 커뮤니티 주도로 개발이 지속되고 있습니다.
    • 특징: 기존 Akka 사용자들이 Akka의 기능을 계속 활용하면서도 상업적 라이센스 없이 사용하기 위해 만들어졌습니다.
    • 장점: 기존 Akka 사용자는 Pekko로 전환이 용이하며, 대부분의 Akka 기능을 비슷하게 제공하고 있습니다.
    • 라이센스: Apache License 2.0

  3. Vert.x

    • 특징: Vert.x는 이벤트 기반, 비동기 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크로, 다중 프로그래밍 언어를 지원하며 비동기 메시지 패싱을 제공합니다. 다양한 컴포넌트가 모듈화되어 있어 필요한 기능만 사용할 수 있습니다.
    • 장점: JVM 기반이면서도 경량화된 프레임워크로, 비동기 처리를 쉽게 구현할 수 있어 웹 애플리케이션이나 마이크로서비스 아키텍처에 적합합니다.
    • 라이센스: Apache License 2.0

  4. Lagom Framework

    • 특징: Lagom은 마이크로서비스 아키텍처를 쉽게 구축할 수 있는 JVM 기반의 프레임워크로, Akka 및 Play Framework를 기반으로 만들어졌습니다. Akka와 비슷한 개념을 많이 활용하고 있으며, 이벤트 소싱과 CQRS 같은 DDD 패턴을 쉽게 구현할 수 있습니다.
    • 장점: 마이크로서비스 구축을 쉽게 하고, Akka와 유사한 접근 방식을 사용하므로 학습 곡선이 낮습니다.
    • 라이센스: Apache License 2.0 (다만 Akka 상업 라이센스를 사용하는 부분이 있을 수 있어 확인 필요)

  5. Kafka Streams 및 Apache Flink

    • 특징: Kafka Streams와 Apache Flink는 스트림 처리와 이벤트 주도 시스템을 구축하는 데 강력한 도구입니다. 비동기 이벤트 처리와 스트림 기반 데이터 처리를 지원하기 때문에, 이벤트 중심의 도메인 모델링에 유용합니다.
    • 장점: 대규모 데이터 스트림 처리를 효율적으로 수행할 수 있으며, 도메인 이벤트를 다루는 데 적합합니다.
    • 라이센스: Apache License 2.0

요약

  • Akka는 **상업 라이센스(Business Source License, BSL)**로 변경되었으며, 상업적 사용 시 구독 요금이 발생합니다.
  • 이에 대한 대안으로는 Apache Pekko (Akka의 오픈 소스 포크), Erlang/OTP, Vert.x, Lagom, Kafka Streams, 그리고 Apache Flink가 있습니다. 이들은 모두 오픈 소스로서, 다양한 분산 시스템 및 이벤트 기반 아키텍처의 요구를 충족할 수 있습니다.
  • 특히 Apache Pekko는 Akka의 직접적인 오픈 소스 대안으로서, 기존 Akka 사용자들이 가장 쉽게 선택할 수 있는 대안입니다. Vert.x나 Erlang/OTP는 비슷한 개념을 활용하면서 더 넓은 범위의 기능과 유연성을 제공할 수 있습니다.

사용자의 시스템 요구 사항과 개발 환경에 따라 적합한 대안을 선택하여 Akka의 빈 자리를 채우는 것이 중요합니다반버논은 이러한 개발 패턴과 프레임워크를 통해 복잡한 도메인 로직을 효과적으로 관리하고, 시스템의 확장성과 유지보수성을 높이는 방안을 강조했습니다. 또한, DDD를 적용한 여러 실제 사례가 존재합니다. 예를 들어, **아마존(Amazon)**과 **넷플릭스(Netflix)**는 마이크로서비스 아키텍처를 도입하면서 DDD 개념을 활용해 각 도메인을 독립적인 서비스로 설계하여 확장성과 유지보수성을 크게 향상시켰습니다. 이러한 접근 방식은 빠른 배포와 팀 간의 자율성을 높여주는 데 기여했습니다. 구글(Google) 또한 복잡한 도메인 문제를 해결하기 위해 DDD의 개념을 적용하여 시스템 설계 시 일관성을 유지하고, 다양한 도메인 간의 협업을 원활하게 하기 위한 도구와 방법론을 사용하고 있습니다. **링크드인(LinkedIn)**은 DDD를 통해 이벤트 기반 시스템을 구축하고, 데이터 일관성을 유지하는 데 도움을 받았습니다. **유비소프트(Ubisoft)**와 같은 게임 개발 회사도 DDD를 활용해 게임의 도메인 로직을 분리하고, 유지보수성과 확장성을 높이는 데 성공한 사례가 있습니다. DDD의 기원을 기반으로 이러한 확장된 개념들은 오늘날의 복잡한 분산 시스템에서 필수적인 도구로 자리 잡고 있습니다.