마이크로서비스 전환이 실패하는 5가지 신호: 분리 기준·공유 DB·배포 복잡도 체크리스트

마이크로서비스 전환이 삐걱거릴 때 먼저 보이는 5가지 신호

마이크로서비스로 바꾸는 중인데 장애는 늘고 개발 속도는 더 느려지는 순간이 있다.

대부분은 “서비스를 쪼갰다”는 사실보다, “어떻게 쪼갰고 무엇을 아직 공유하고 있는가”에서 문제가 시작된다.

• 신호 1: 서비스 간 호출이 급증하고, 한 요청이 여러 서비스를 연쇄로 타며 지연이 커진다
• 신호 2: 한 기능 수정이 여러 저장소·여러 파이프라인 변경으로 번지고, 릴리스가 동시다발로 묶인다
• 신호 3: 장애가 나면 원인 추적이 로그 탐험이 되고, “어디서부터 깨졌는지”가 늦게 잡힌다
• 신호 4: 데이터 이슈가 잦아지고(락, 데드락, 정합성 깨짐), 트랜잭션 경계가 흐려진다
• 신호 5: 테스트 환경·스테이징·운영 간 결과가 달라지고, 배포 후 되돌리기가 어려워진다

이 5가지는 “전환 자체가 나쁘다”는 뜻이 아니라, 분리 기준·데이터·배포 설계가 현재 구조와 맞지 않을 가능성을 말해준다.

 

마이크로서비스 전환 실패 신호 5가지 한눈에 보기

 

원인 후보 3가지: 분리 기준, 공유 DB, 배포 결합

증상은 비슷해 보여도 원인은 다르게 겹친다.

현장에서 반복되는 원인은 크게 세 갈래로 모인다.

원인 후보 1) 분리 기준이 “도메인”이 아니라 “기능 조각”으로 잡혀 있다

분리 기준은 서비스의 경계를 정하는 규칙이다.

화면 기능 단위로 급하게 쪼개면, 데이터와 규칙이 서비스 사이를 계속 왕복하게 된다.

핵심 특징은 호출이 많아지고, 변경이 전파되며, 한 팀이 끝내지 못하는 일이 늘어난다는 점이다.

주의점은 “서비스 개수”가 늘수록 운영 난이도도 같이 증가한다는 사실이다.

원인 후보 2) 공유 DB가 남아 있어 서비스가 독립적으로 움직이지 못한다

공유 DB는 여러 서비스가 같은 데이터베이스(또는 같은 스키마/테이블)를 함께 사용하는 상태다.

겉으로는 서비스가 분리된 것처럼 보여도, 실제로는 데이터 변경이 서로를 직접 흔든다.

핵심 특징은 락 경합, 트랜잭션 충돌, 스키마 변경 조율 비용이 누적된다는 점이다.

주의점은 배포와 데이터 변경이 동시에 얽히면서 “릴리스 결합”이 고착될 수 있다는 부분이다.

원인 후보 3) 배포 복잡도가 올라가는데, 운영 장치가 그 속도를 따라가지 못한다

배포 복잡도는 서비스 수, 의존성, 환경 차이, 롤백 전략이 합쳐진 결과다.

서비스가 많아질수록 관측(로그/메트릭/트레이싱)과 자동 복구(헬스체크/오토스케일)가 부족하면 작은 문제도 크게 번진다.

주의점은 “개발 자유도”를 얻기 위해 시작했는데 “배포 자유도”를 잃는 역전이 생길 수 있다는 점이다.

공유 DB vs 서비스별 DB 비교표와 YES/NO 체크리스트

공유 DB 문제는 전환 실패의 대표적인 지뢰다.

아래 비교표는 현재 상태를 분류하는 데 쓰기 좋다.

구분	공유 DB(공유 스키마/테이블)	서비스별 DB(독립 스키마/저장소)
스키마 변경	여러 팀 동시 조율이 잦다	서비스 내부 변경으로 닫히는 경우가 많다
장애 전파	락/쿼리 부하가 전체로 퍼지기 쉽다	영향 범위가 비교적 좁게 유지된다
데이터 정합성	트랜잭션은 쉽지만 서비스 경계가 흐려진다	분산 정합성 설계가 필요하지만 경계는 선명해진다
배포 독립성	DB 변경이 배포를 묶는다	서비스 단위로 배포를 끊기 쉬워진다

이제 “계속 전환을 밀어붙일지, 잠깐 멈추고 설계를 고칠지”를 YES/NO로 가를 수 있어야 한다.

• YES: 한 서비스 변경이 다른 서비스 배포를 강제로 요구하지 않는다
• YES: 장애가 나면 30분 안에 “어느 서비스/어느 경로”에서 깨졌는지 식별 가능하다
• YES: 데이터 변경이 서비스 경계를 넘는다면, 이벤트/동기화 전략이 문서와 코드로 존재한다
• NO: 같은 DB 테이블을 서로 다른 서비스가 동시에 쓰고, 쿼리 튜닝이 전사 프로젝트가 된다
• NO: 릴리스가 항상 “세트 배포”가 되고, 롤백은 사실상 불가능하다
• NO: 호출 실패가 연쇄로 번지며, 재시도/타임아웃 기준이 서비스마다 제각각이다

현장에서 바로 쓰는 단계형 점검 절차와 실전 예시

아래 절차는 “확인 경로/메뉴/체크 포인트”가 포함된 형태로 구성했다.

한 번에 완벽히 고치려 하기보다, 지금 실패 신호가 어디에서 나오는지부터 잡는 흐름이다.

1. 경로: APM 또는 모니터링 대시보드 → 서비스별 응답시간(p95/p99) → 의존성 맵체크 포인트: 단일 요청이 거치는 서비스 수가 급증했는지 확인한다.
2. 체크 포인트: 가장 느린 서비스가 “원인”인지, “연쇄 결과”인지 구분한다.
3. 경로: 분산 트레이싱 화면 → Trace 검색 → 가장 긴 Span → 호출 체인 확인체크 포인트: 재시도 폭주, 타임아웃 불일치가 있는지 본다.
4. 체크 포인트: 동기 호출이 과도하게 이어지는 지점(팬아웃/팬인)을 찾는다.
5. 경로: DB 콘솔/모니터링 → 현재 연결 수 → 락 대기/슬로우 쿼리 목록체크 포인트: “여러 서비스가 같은 테이블을 동시에 갱신”하는 패턴이 있는지 확인한다.
6. 체크 포인트: 특정 시간대에 락 대기와 요청 지연이 같이 튀는지 본다.
7. 경로: CI/CD 도구 → 파이프라인 → 최근 10회 배포 이력 → 실패/롤백 기록체크 포인트: DB 마이그레이션이 배포와 결합되어 있는지 본다.
8. 체크 포인트: 배포가 항상 묶여 있는지(동시 릴리스 여부)를 확인한다.
9. 경로: 쿠버네티스 대시보드(또는 운영 콘솔) → Workloads → Deployments → Events체크 포인트: 장애 시 자동 복구가 제대로 작동했는지(대체 인스턴스 전환) 본다.
10. 체크 포인트: readiness/liveness 실패, 재시작 반복, 스케일링 흔들림을 확인한다.

마이크로서비스 전환 점검 절차 흐름도

 

실전 예시: 주문 기능을 쪼갰는데 배포가 더 어려워진 상황

문제: 주문 서비스와 결제 서비스를 분리했지만, 주문 화면이 간헐적으로 멈추고 배포 후 장애가 늘었다.

왜 발생: 두 서비스가 동일한 주문 테이블을 공유하고, 결제 상태 업데이트가 락을 길게 잡아 주문 조회까지 막는 패턴이 생겼다.

어떤 선택이 적합: 단기적으로는 쓰기 경합을 줄이는 방향(업데이트 분리, 인덱스/쿼리 개선, 타임아웃/재시도 기준 통일)을 적용하고, 중기적으로는 서비스별 데이터 소유권을 명확히 재정의하는 방향이 맞다.

잘못 쓰면 어떤 문제: “서비스는 나눴는데 DB는 그대로”인 상태를 오래 끌면, 조율 비용이 계속 증가하고 릴리스 결합이 고착된다.

확인/해결: 트레이싱으로 가장 긴 구간이 DB 대기인지 확인한 뒤, DB 락/슬로우 쿼리를 잡고, 배포 묶임을 끊기 위한 릴리스 경계(기능 플래그, 점진 배포, 롤백 경로)를 만든다.

결론

마이크로서비스 전환 실패 신호는 호출 체인 폭증, 릴리스 결합, 추적 난이도, 데이터 정합성 흔들림, 배포 불안정으로 먼저 드러난다.

원인은 분리 기준이 흐릿하거나 공유 DB가 남아 있거나, 배포 복잡도를 운영 장치가 감당하지 못하는 경우로 모이는 편이다.

증상에 반응하기 전에 대시보드·트레이싱·DB·배포 이력·헬스체크를 순서대로 점검하면, 멈출 지점과 진행할 지점을 구분할 수 있다.

연계 주제 제안: 모놀리식에서 “모듈러 모놀리식”으로 경계를 먼저 세우는 방법, 분산 트랜잭션 없이 데이터 정합성을 맞추는 이벤트 설계 방식이 다음 단계로 이어지기 좋다.

FAQ

마이크로서비스로 전환하면 항상 운영이 어려워지나?

서비스 수가 늘면 운영 작업도 늘어나는 경향이 있다.

관측과 자동 복구가 같이 올라가면 난이도가 통제되고, 그렇지 않으면 작은 장애도 크게 번질 수 있다.

공유 DB를 바로 없애기 어렵다면 무엇부터 줄여야 하나?

우선 “같은 테이블을 여러 서비스가 동시에 갱신하는 구간”부터 줄이는 편이 효율적이다.

쓰기 경합을 줄이고, 데이터 소유권을 문서로 합의한 뒤 점진적으로 분리하는 방식이 현실적이다.

분리 기준을 다시 잡을 때 가장 먼저 확인할 신호는 무엇인가?

한 기능 변경이 여러 서비스 배포를 요구하는지부터 보면 된다.

변경이 자주 함께 일어나는 것들이 한 경계 안에 있는지 점검하면, 경계 재설계의 방향이 빨리 잡힌다.