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데이터를 연대기로 기록하라: 이벤트 소싱이 바꾸는 시스템 설계의 미래
📋 목차
이벤트 소싱은 시스템의 모든 상태 변화를 이벤트로 기록하여 완전한 이력 추적을 가능하게 합니다
CRUD의 한계를 넘어: 이벤트 소싱이란?
수십 년간 대부분의 애플리케이션 개발은 CRUD(Create, Read, Update, Delete) 패러다임에 기반을 두고 있었습니다. 데이터베이스의 특정 레코드를 생성하고, 읽고, 수정하고, 삭제하는 이 방식은 단순하고 직관적이지만, 현대적인 복잡한 비즈니스 요구사항을 충족하기에는 근본적인 한계를 가지고 있습니다. 가장 큰 문제는 데이터가 '왜' 그리고 '어떻게' 변경되었는지에 대한 이력이 사라진다는 점입니다.
예를 들어, 사용자가 이메일 주소를 변경하면 데이터베이스의 이메일 필드는 새로운 값으로 덮어씌워집니다. 우리는 현재 상태만 알 수 있을 뿐, 이전에 어떤 이메일을 사용했는지, 언제 변경했는지, 왜 변경했는지에 대한 정보는 사라집니다. 감사(audit) 추적이 필요한 금융 시스템, 규제 산업, 또는 복잡한 비즈니스 로직을 가진 시스템에서 이러한 정보 손실은 치명적일 수 있습니다.
이벤트 소싱(Event Sourcing)은 이 문제에 대한 혁신적인 해결책을 제시합니다. 현재 상태만 저장하는 대신, 시스템에서 발생하는 모든 상태 변경을 불변(immutable) 이벤트의 연속된 시퀀스로 저장하는 아키텍처 패턴입니다. 각 이벤트는 "무엇이 발생했는가"를 나타내는 사실의 기록이며, 이 이벤트들이 쌓여 전체 시스템의 완전한 이력을 형성합니다. 현재 상태가 필요할 때는 처음부터 모든 이벤트를 순차적으로 재생(replay)하여 상태를 재구성합니다.
💡 핵심 개념: 이벤트 소싱에서는 "사용자 이메일이 user@example.com으로 변경되었다"와 같은 명령형 업데이트 대신, "UserEmailChanged" 이벤트를 기록합니다. 이 이벤트에는 변경 시간, 이전 값, 새로운 값, 변경 사유 등 모든 컨텍스트 정보가 포함됩니다.
모든 변화를 기록하는 이벤트 소싱의 작동 원리
이벤트 소싱 시스템의 작동 방식을 이해하기 위해서는 몇 가지 핵심 구성 요소를 알아야 합니다. 먼저 커맨드(Command)는 시스템에 대한 상태 변경 요청을 나타냅니다. 예를 들어 "CreateOrder"나 "AddItemToOrder"와 같은 명령형 지시입니다. 이러한 커맨드는 비즈니스 로직에 의해 검증되고 처리됩니다.
커맨드가 성공적으로 처리되면 이벤트(Event)가 생성됩니다. 이벤트는 과거형으로 명명되며(예: "OrderCreated", "ItemAddedToOrder"), 이미 발생한 불변의 사실을 나타냅니다. 각 이벤트는 타임스탬프, 이벤트 타입, 그리고 상태 변경에 필요한 모든 데이터를 포함합니다.
이러한 이벤트들은 이벤트 스토어(Event Store)라는 특수한 데이터베이스에 추가(append-only) 방식으로 저장됩니다. 이벤트 스토어는 절대 이벤트를 수정하거나 삭제하지 않으며, 오직 새로운 이벤트를 순차적으로 추가만 합니다. 이는 완전한 감사 추적과 데이터 무결성을 보장합니다.
애그리게이트(Aggregate)는 일관성 경계를 나타내는 도메인 객체의 묶음입니다. 주문(Order) 애그리게이트를 예로 들면, 주문 생성부터 상품 추가, 결제, 배송까지 모든 상태 변화를 관리하는 단일 단위가 됩니다. 애그리게이트는 커맨드를 받아 비즈니스 규칙을 검증하고, 적절한 이벤트를 생성하며, 이벤트를 적용하여 자신의 상태를 업데이트합니다.
⚠️ 중요한 차이점: 전통적인 시스템에서는 "주문 상태를 '배송 중'으로 업데이트"하지만, 이벤트 소싱에서는 "OrderShipped 이벤트가 발생했다"고 기록합니다. 이 차이가 시스템의 설계 철학을 근본적으로 바꿉니다.
실무에서 바로 적용 가능한 이벤트 소싱 구현법
이벤트 소싱을 실제 프로젝트에 도입하는 것은 단계적인 접근이 필요합니다. 가장 먼저 해야 할 일은 시스템에서 발생하는 의미 있는 상태 변화를 식별하고 이를 이벤트로 정의하는 것입니다. 주문 관리 시스템을 예로 들면, OrderCreated(주문 생성됨), ItemAddedToOrder(상품이 주문에 추가됨), OrderPaid(주문 결제됨), OrderShipped(주문 배송됨) 등의 이벤트를 정의할 수 있습니다.
각 이벤트는 불변 객체로 설계되어야 하며, 해당 상태 변화를 완전히 설명하는 데 필요한 모든 정보를 포함해야 합니다. C#을 예로 들면, record 타입을 사용하여 간결하게 이벤트를 정의할 수 있습니다. OrderCreated 이벤트라면 주문 ID, 고객 ID, 생성 시간 등의 정보를 담게 됩니다.
다음 단계는 애그리게이트를 구현하는 것입니다. 애그리게이트는 커맨드를 받아 비즈니스 규칙을 검증하고, 적절한 이벤트를 생성하며, 이 이벤트를 자신에게 적용(apply)하여 상태를 업데이트합니다. 중요한 점은 애그리게이트의 상태 변경은 오직 이벤트를 통해서만 이루어져야 한다는 것입니다. 외부에서 직접 상태를 변경할 수 없도록 설계해야 합니다.
이벤트 스토어에 이벤트를 저장할 때는 낙관적 동시성 제어(optimistic concurrency control)를 구현해야 합니다. 각 애그리게이트는 버전 번호를 가지며, 이벤트를 저장할 때 현재 버전과 기대하는 버전이 일치하는지 확인합니다. 이를 통해 동시에 여러 요청이 같은 애그리게이트를 수정하려 할 때 발생할 수 있는 충돌을 감지하고 처리할 수 있습니다.
✅ 실무 팁: 처음부터 모든 도메인에 이벤트 소싱을 적용하지 마세요. 감사 추적이 중요하거나 복잡한 비즈니스 로직을 가진 핵심 도메인(예: 주문, 결제, 재고 관리)부터 시작하고, 나머지는 기존 CRUD 방식을 유지하는 하이브리드 접근이 현실적입니다.
개발자를 위한 이벤트 소싱 필수 도구와 프레임워크
적절한 도구 선택은 이벤트 소싱 구현의 성공을 좌우합니다
이벤트 소싱을 효과적으로 구현하기 위해서는 올바른 도구와 프레임워크의 선택이 중요합니다. 가장 먼저 고려해야 할 것은 이벤트 스토어 데이터베이스입니다. EventStoreDB는 이벤트 소싱을 위해 특별히 설계된 전용 데이터베이스로, 이벤트 스트림 저장, 구독(subscription), 프로젝션(projection) 기능을 네이티브로 지원합니다. Docker를 통해 쉽게 시작할 수 있으며, 프로덕션 환경을 위한 클라우드 서비스도 제공합니다.
Apache Kafka는 원래 분산 스트리밍 플랫폼으로 설계되었지만, 이벤트 백본(event backbone)으로도 탁월한 선택입니다. 높은 처리량(high throughput)과 내결함성(fault tolerance)을 제공하며, 수백만 건의 이벤트를 실시간으로 처리할 수 있습니다. 마이크로서비스 아키텍처에서 여러 서비스가 이벤트를 발행하고 구독하는 환경에 특히 적합합니다.
프로그래밍 언어별로 최적화된 프레임워크를 활용하면 개발 생산성을 크게 높일 수 있습니다. Java 개발자라면 Axon Framework를 강력히 추천합니다. 이벤트 소싱과 CQRS를 완벽하게 통합하며, 애그리게이트, 커맨드 버스, 이벤트 버스를 기본 제공합니다. .NET 개발자에게는 Marten이나 EventFlow가 좋은 선택입니다. Marten은 PostgreSQL을 문서 데이터베이스이자 이벤트 스토어로 활용할 수 있게 해주며, EventFlow는 깔끔한 아키텍처를 제공합니다.
Node.js/TypeScript 환경에서는 @simplrjs/event-sourcing과 같은 경량 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 이들은 큰 프레임워크의 복잡성 없이 핵심 이벤트 소싱 패턴을 구현할 수 있게 도와줍니다. 개발 도구로는 Visual Studio Code가 거의 모든 언어를 지원하며 확장성이 뛰어나고, JetBrains Rider나 IntelliJ IDEA는 전문적인 리팩토링과 디버깅 기능을 제공합니다.
💡 도구 선택 가이드: 소규모 프로젝트나 개념 증명(PoC)에는 PostgreSQL + Marten으로 시작하고, 대규모 분산 시스템으로 성장하면 EventStoreDB나 Kafka로 마이그레이션하는 전략이 효과적입니다.
금융부터 IoT까지: 이벤트 소싱의 실제 활용 사례
이벤트 소싱은 다양한 산업 분야에서 실제로 활용되며 혁신을 이끌고 있습니다. 전자상거래 분야에서는 주문 처리 시스템이 대표적인 사례입니다. 주문 생성, 상품 추가, 주소 변경, 결제, 배송, 취소 등 모든 단계가 개별 이벤트로 기록됩니다. 이를 통해 고객은 주문의 전체 이력을 상세히 확인할 수 있고, 기업은 주문 흐름을 분석하여 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 또한 특정 시점의 주문 상태를 정확히 재구성할 수 있어 분쟁 해결이나 감사에 유용합니다.
금융 시스템은 이벤트 소싱이 가장 자연스럽게 적용되는 분야입니다. 은행 계좌의 모든 입금, 출금, 이체는 불변의 거래 이벤트로 기록됩니다. 이는 완벽한 감사 추적을 제공하며, 규제 기관의 요구사항을 충족시킵니다. 특정 시점의 잔액을 재계산하거나, 잘못된 거래를 취소하고 보상 이벤트를 발행하는 것도 쉽게 처리할 수 있습니다. 또한 사기 탐지 시스템은 거래 이벤트 패턴을 분석하여 이상 거래를 실시간으로 감지할 수 있습니다.
IoT(사물인터넷) 환경에서도 이벤트 소싱이 강력한 위력을 발휘합니다. 수백만 개의 센서와 장치에서 발생하는 상태 변경(SensorActivated, TemperatureChanged, FirmwareUpdated, BatteryLow 등)을 이벤트로 기록하면, 예측 유지보수(predictive maintenance), 장치 수명 분석, 고장 진단 등에 활용할 수 있습니다. 과거의 센서 데이터를 재생하여 특정 고장이 발생한 원인을 분석하거나, 머신러닝 모델을 학습시키는 데도 사용됩니다.
의료 정보 시스템에서는 환자의 진료 기록, 처방, 검사 결과, 치료 과정이 모두 이벤트로 기록되어 완전한 의료 이력을 제공합니다. 이는 의료 과실 소송이나 보험 청구 시 중요한 증거가 되며, 의료 연구를 위한 귀중한 데이터 자산이 됩니다. 게임 산업에서도 플레이어의 모든 행동을 이벤트로 기록하여 게임 밸런싱, 치팅 탐지, 사용자 행동 분석 등에 활용합니다. 특정 시점으로 되돌아가는 "타임 트래블" 기능도 쉽게 구현할 수 있습니다.
✅ 성공 사례: 글로벌 결제 플랫폼 Stripe는 모든 결제 거래를 이벤트 소싱으로 관리하여 완벽한 감사 추적과 분쟁 해결 능력을 확보했습니다. 또한 Uber는 운행 정보를 이벤트로 기록하여 요금 계산의 투명성과 정확성을 보장합니다.
전통적 CRUD vs 이벤트 소싱: 무엇을 선택할 것인가?
이벤트 소싱과 전통적인 CRUD 방식 중 어느 것을 선택할지는 프로젝트의 성격, 팀의 역량, 비즈니스 요구사항에 따라 달라집니다. 두 접근 방식의 장단점을 명확히 이해하고 신중하게 결정해야 합니다.
이벤트 소싱의 가장 큰 장점은 완전한 감사 추적과 이력 보존입니다. 시스템의 모든 상태 변화가 불변 이벤트로 기록되므로, 어떤 시점의 상태든 정확히 재구성할 수 있습니다. 이는 금융, 의료, 법률 등 규제가 엄격한 산업에서 필수적입니다. 또한 시간 기반 질의(temporal queries)가 가능하여 "3개월 전 이 고객의 주문 상태는?"과 같은 질문에 쉽게 답할 수 있습니다.
이벤트 소싱은 CQRS(Command Query Responsibility Segregation)와 결합하여 읽기와 쓰기를 완전히 분리할 수 있습니다. 이를 통해 각각을 독립적으로 최적화하고 확장할 수 있습니다. 예를 들어, 쓰기는 이벤트 스토어에, 복잡한 조회는 검색에 최적화된 ElasticSearch나 MongoDB에 프로젝션을 구축하여 처리할 수 있습니다. 이는 대규모 시스템의 성능과 확장성을 크게 향상시킵니다.
하지만 이벤트 소싱의 단점도 명확합니다. 가장 큰 장벽은 학습 곡선입니다. 애그리게이트, 이벤트, 커맨드, 프로젝션, 사가(Saga) 등 새로운 개념을 이해하고 적용하는 데 시간이 걸립니다. 또한 이벤트 버전 관리(event versioning)가 복잡합니다. 비즈니스 요구사항이 변경되어 이벤트 구조가 바뀌면, 과거 이벤트를 새로운 형식으로 변환(upcasting)해야 하는데 이는 신중한 설계가 필요합니다.
전통적인 CRUD의 장점은 단순함과 익숙함입니다. 대부분의 개발자가 관계형 데이터베이스와 SQL에 익숙하며, 도구와 생태계가 성숙해 있습니다. 복잡한 조인이나 집계 쿼리도 쉽게 작성할 수 있고, 트랜잭션 처리가 간단합니다. 간단한 CRUD 애플리케이션(예: 블로그, 간단한 관리 시스템)에는 과도한 복잡성을 추가할 이유가 없습니다.
🎯 선택 가이드라인:
이벤트 소싱을 선택하세요:
- 완전한 감사 추적과 규정 준수가 필수적인 경우
- 복잡한 비즈니스 로직과 상태 전환이 많은 도메인
- 시간 기반 질의나 과거 상태 재구성이 필요한 경우
- 마이크로서비스 아키텍처에서 이벤트 기반 통신이 필요한 경우
전통적인 CRUD를 선택하세요:
- 단순한 데이터 입력과 조회 중심의 애플리케이션
- 즉시 일관성(immediate consistency)이 필수적인 경우
- 팀의 이벤트 소싱 경험이 부족하고 빠른 출시가 중요한 경우
- 시스템의 복잡도가 낮고 감사 추적이 중요하지 않은 경우
실무에서는 하이브리드 접근을 취하는 것이 현명합니다. 핵심 비즈니스 도메인(주문, 결제, 재고)에는 이벤트 소싱을 적용하고, 단순한 마스터 데이터(사용자 프로필, 상품 카탈로그)는 전통적인 CRUD로 관리하는 방식입니다. 이렇게 하면 각 접근 방식의 장점을 최대한 활용하면서 복잡도를 관리할 수 있습니다.
자주 묻는 질문 FAQ
Q1. 이벤트 소싱에서는 데이터를 삭제할 수 없나요?
이벤트 자체는 불변이므로 삭제하지 않지만, 데이터 삭제가 필요한 경우 "DataDeleted" 같은 보상 이벤트(compensating event)를 발행합니다. GDPR 같은 개인정보 보호 규정을 준수하기 위해 특정 개인 데이터를 영구 삭제해야 한다면, 암호화된 이벤트 저장과 암호 키 삭제 방식을 사용할 수 있습니다.
Q2. 이벤트 스트림이 너무 길어지면 성능 문제가 발생하지 않나요?
맞습니다. 수만 개의 이벤트를 매번 재생하는 것은 비효율적입니다. 이를 해결하기 위해 스냅샷(snapshot) 패턴을 사용합니다. 주기적으로 현재 상태의 스냅샷을 저장하고, 재구성 시 가장 최근 스냅샷부터 시작하여 그 이후의 이벤트만 재생합니다. 예를 들어 1000개마다 스냅샷을 저장하면 최대 999개의 이벤트만 재생하면 됩니다.
Q3. 이벤트 소싱과 CQRS는 항상 함께 사용해야 하나요?
필수는 아니지만 강력히 권장됩니다. 이벤트 소싱만 사용하면 복잡한 조회 쿼리가 어려워집니다. CQRS를 함께 사용하면 이벤트 스트림으로부터 조회에 최적화된 읽기 모델(read model)을 별도로 구축할 수 있어, 쓰기와 읽기 성능을 모두 최적화할 수 있습니다. 실무에서는 거의 대부분 함께 사용합니다.
Q4. 이벤트 스키마가 변경되면 과거 이벤트는 어떻게 처리하나요?
이벤트 버전 관리(event versioning)를 통해 처리합니다. 주요 방법으로는 업캐스팅(upcasting)과 다운캐스팅(downcasting)이 있습니다. 업캐스팅은 이벤트를 읽을 때 이전 버전을 새 버전으로 자동 변환하는 것이고, 다운캐스팅은 그 반대입니다. 또는 새 이벤트 타입을 추가하고 두 버전을 모두 처리할 수 있는 핸들러를 작성하는 방법도 있습니다.
Q5. 최종 일관성(eventual consistency)이 문제가 되지 않나요?
이벤트 소싱과 CQRS를 사용하면 쓰기 모델과 읽기 모델 간에 약간의 지연이 발생할 수 있습니다. 하지만 대부분의 비즈니스 시나리오에서 이는 허용 가능한 수준입니다. 예를 들어 주문 후 주문 목록에 즉시 표시되지 않아도 1-2초 후 나타나면 충분합니다. 강력한 즉시 일관성이 필요한 경우(예: 재고 확인)에는 해당 부분만 동기식으로 처리하거나 전통적인 방식을 사용할 수 있습니다.
Q6. 이벤트 소싱은 마이크로서비스에만 적합한가요?
아닙니다. 이벤트 소싱은 모놀리식(monolithic) 아키텍처에서도 충분히 활용할 수 있습니다. 다만 마이크로서비스 환경에서 서비스 간 통신을 이벤트로 처리하면 느슨한 결합(loose coupling)과 독립적인 배포가 가능해져 더 큰 이점을 얻을 수 있습니다. 모놀리스에서 시작하여 점진적으로 마이크로서비스로 전환할 때도 이벤트 소싱은 유용한 발판이 됩니다.
Q7. 이벤트 소싱 도입 시 가장 큰 실수는 무엇인가요?
가장 흔한 실수는 처음부터 모든 도메인에 이벤트 소싱을 적용하려는 것입니다. 이는 불필요한 복잡성을 초래합니다. 핵심 비즈니스 로직이 있고 감사 추적이 중요한 제한된 컨텍스트(bounded context)부터 시작하세요. 또 다른 실수는 이벤트를 기술적 관점(예: "DatabaseUpdated")이 아닌 비즈니스 관점(예: "OrderPlaced")으로 모델링하지 않는 것입니다. 이벤트는 도메인 전문가가 이해할 수 있는 비즈니스 언어로 작성되어야 합니다.
Q8. 테스트는 어떻게 하나요?
이벤트 소싱은 오히려 테스트가 쉬워집니다. 애그리게이트 테스트는 "주어진 과거 이벤트들(Given), 특정 커맨드가 실행되면(When), 이런 새로운 이벤트가 발생해야 한다(Then)" 패턴으로 작성할 수 있습니다. 부작용(side effects) 없이 순수 함수처럼 테스트할 수 있어 단위 테스트가 명확하고 빠릅니다. 통합 테스트도 이벤트를 주입하고 결과 이벤트나 프로젝션 상태를 검증하는 방식으로 진행됩니다.
🚀 이벤트 소싱으로 시스템을 혁신하세요
이벤트 소싱은 단순한 데이터 저장 방식이 아닙니다. 시스템이 어떻게 진화해왔는지 완전히 이해하고, 과거를 재현하며, 미래를 예측할 수 있는 강력한 패러다임입니다. 초기 학습 곡선은 가파르지만, 올바르게 적용하면 감사 가능성, 확장성, 유지보수성 측면에서 엄청난 이점을 제공합니다.
복잡한 비즈니스 로직을 다루는 개발자, 규제 준수가 중요한 산업의 아키텍트, 대규모 분산 시스템을 설계하는 엔지니어라면 이벤트 소싱을 깊이 연구할 가치가 충분합니다. 작은 프로젝트부터 시작하여 점진적으로 확장하는 전략으로 이벤트 소싱의 힘을 경험해보세요.
📖 핵심 용어 정리
이벤트 소싱 (Event Sourcing)
애플리케이션의 상태 변경을 불변 이벤트의 시퀀스로 저장하는 아키텍처 패턴. 현재 상태는 모든 이벤트를 재생하여 재구성합니다.
이벤트 스토어 (Event Store)
이벤트를 추가 전용(append-only) 방식으로 저장하는 특수한 데이터베이스. 이벤트의 순서를 보장하고 효율적인 읽기를 지원합니다.
애그리게이트 (Aggregate)
도메인 모델에서 일관성 경계를 나타내는 객체의 묶음. 커맨드를 처리하고 이벤트를 생성하며 비즈니스 규칙을 적용합니다.
커맨드 (Command)
시스템에 대한 상태 변경 요청을 나타내는 명령형 메시지. "CreateOrder", "UpdateInventory"와 같이 동사 형태로 표현됩니다.
프로젝션 (Projection)
이벤트 스트림으로부터 구축된 조회 최적화 읽기 모델. CQRS에서 복잡한 쿼리를 효율적으로 처리하기 위해 사용됩니다.
CQRS (Command Query Responsibility Segregation)
명령(쓰기)과 조회(읽기)의 책임을 분리하는 패턴. 이벤트 소싱과 함께 사용되어 각각을 독립적으로 최적화할 수 있게 합니다.
스냅샷 (Snapshot)
특정 시점의 애그리게이트 상태를 저장한 것. 긴 이벤트 스트림을 매번 재생하는 성능 오버헤드를 줄이기 위해 사용됩니다.
최종 일관성 (Eventual Consistency)
시스템의 모든 복제본이 즉시가 아닌 결국에는 동일한 상태에 도달하는 일관성 모델. 이벤트 소싱과 CQRS에서 읽기 모델이 쓰기 모델을 따라잡는 시간차를 허용합니다.
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