업무용 응용프로그램 개발 방안을 위해

• 업무용 응용프로그램 개발 방안

     - A고객사 시스템의 채널 확대 및 사용자 증가에 따라 발생하는 인증 및 세션 관리 문제 해결을 위한 인증 방식 개선 방안

     - A고객사 비즈니스 유연성과 성능 관점에서 상품을 관리하기 위한 데이터 모델을 새롭게 설계하고 설계 사유 제시

     - 예약 처리 프로세스와 데이터 모델에서 발생하고 있는 동시성 이슈의 해결 방안 제시

 Public Cloud 환경에서 업무용 응용프로그램 개발 방안을 적용하는 방법을 다음과 같이 정리할 수 있다.

1. 인증 및 세션 관리 문제 해결 방안

문제: Public Cloud 환경에서 A고객사 시스템의 채널 확대 및 사용자 증가에 따라 인증 및 세션 관리 문제 발생.

해결 방안:

• Identity and Access Management (IAM) 서비스 활용: AWS IAM, Azure AD, Google Cloud IAM 등을 활용하여 인증 및 권한 관리를 중앙에서 통합적으로 관리합니다. 이로 인해 보안이 강화되고 관리가 용이해집니다.

• Managed Authentication Services 활용: Amazon Cognito, Azure AD B2C, Firebase Authentication 등 Public Cloud에서 제공하는 관리형 인증 서비스를 사용하여, 사용자 인증 및 세션 관리를 클라우드에서 자동으로 처리하고 확장성을 확보합니다.

• 다중 인증(MFA) 및 SSO 구현: 공공 클라우드에서 다중 인증 및 싱글 사인온(SSO)을 도입하여 보안을 강화하고, 다양한 애플리케이션에 대해 일관된 인증 절차를 적용합니다.

• 세션 관리 최적화: 세션 정보를 Amazon DynamoDB, Azure Table Storage 등과 같은 고가용성 NoSQL 데이터베이스에 저장하여, 세션 관리의 안정성과 확장성을 보장합니다.

2. 상품 관리 데이터 모델의 설계 및 설계 사유 제시

문제: Public Cloud 환경에서 A고객사의 비즈니스 유연성과 성능을 개선하기 위해 데이터 모델 재설계 필요.

해결 방안:

• Managed Database Services 활용: Amazon RDS, Azure SQL Database, Google Cloud SQL 등 관리형 데이터베이스 서비스로 전환하여 데이터베이스 관리의 복잡성을 줄이고 성능을 향상시킵니다.

• Serverless 데이터베이스 도입: Amazon Aurora Serverless, Azure Cosmos DB 등 서버리스 데이터베이스를 활용하여 필요에 따라 자동으로 확장/축소되는 데이터 모델을 구축합니다.

• Microservices Architecture: 공공 클라우드에서 마이크로서비스 아키텍처를 채택하여 각 비즈니스 기능을 독립적으로 운영하고 관리할 수 있도록 하며, 이를 통해 비즈니스 변화에 대한 유연성을 확보합니다.

• 데이터 레이크(Data Lake) 구축: 상품 데이터를 효과적으로 관리하고 분석하기 위해 Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage를 활용하여 데이터 레이크를 구축하고, 비즈니스 인사이트를 도출합니다.

3. 예약 처리 프로세스의 동시성 이슈 해결 방안

문제: Public Cloud 환경에서 예약 처리 프로세스와 데이터 모델에서 동시성 이슈 발생.

해결 방안:

• Managed Queue Services 활용: Amazon SQS, Azure Queue Storage, Google Cloud Pub/Sub 등 공공 클라우드의 관리형 큐 서비스를 사용하여 예약 요청을 비동기적으로 처리하고, 동시성 이슈를 완화합니다.

• Distributed Locking Mechanism: Amazon DynamoDB의 분산 락 기능, Redis를 이용한 분산 캐시를 통해 예약 프로세스에서의 동시성 문제를 해결합니다.

• Event-Driven Architecture: 클라우드 환경에서 Amazon EventBridge, Azure Event Grid, Google Cloud Functions를 활용하여 이벤트 기반 아키텍처를 구축하고, 동시성 처리의 효율성을 높입니다.

• Autoscaling 및 Load Balancing: 예약 처리 부하를 자동으로 조절할 수 있도록 AWS Auto Scaling, Azure Scale Sets, Google Cloud Autoscaler와 같은 오토스케일링 및 로드밸런싱 기능을 활용합니다.

직접 구현 방안

1. 인증 및 세션 관리 문제 해결 방안

1.1 Identity and Access Management (IAM) 설정:

• AWS: AWS IAM에서 사용자, 그룹, 역할을 설정하고, 필요한 정책을 정의하여 접근 제어를 수행합니다. 예를 들어, AdministratorAccess, ReadOnlyAccess와 같은 기본 제공 정책을 사용하거나, 특정 리소스에 대한 세분화된 정책을 작성할 수 있습니다.

• Azure: Azure AD에서 사용자 및 그룹을 생성하고, 필요한 권한을 할당합니다. 애플리케이션에 대해 Azure AD에서 OAuth 2.0 및 OpenID Connect 프로토콜을 통해 인증을 처리합니다.

• Google Cloud: Google Cloud IAM을 통해 리소스에 대한 세분화된 권한을 설정하고, 필요한 사용자 및 서비스 계정을 구성합니다.

1.2 Managed Authentication Services 사용:

• Amazon Cognito: 사용자 풀(User Pool)을 생성하고, 애플리케이션과 연동하여 사용자 등록, 로그인, 세션 관리 기능을 제공할 수 있습니다. AWS SDK를 사용해 애플리케이션에서 직접 연동할 수 있습니다.

• Azure AD B2C: 사용자 등록, 로그인, 비밀번호 재설정과 같은 사용자 흐름을 정의하고, 이를 애플리케이션과 연동하여 인증을 관리합니다.

• Firebase Authentication: Firebase SDK를 통해 다양한 인증 방식을 제공하고, 사용자 세션을 관리할 수 있습니다.

1.3 세션 관리 최적화:

• AWS DynamoDB: 세션 데이터를 DynamoDB에 저장하고, TTL(Time To Live) 설정을 통해 세션 자동 만료를 관리합니다. 이를 통해 세션 데이터를 지속적으로 갱신하고 관리할 수 있습니다.

• Redis Cluster: 세션 데이터를 Redis 클러스터에 저장하여 빠른 접근과 확장성을 제공합니다. AWS ElastiCache를 통해 관리형 Redis 클러스터를 설정할 수 있습니다.

2. 상품 관리 데이터 모델의 설계 및 설계 사유 제시

2.1 Managed Database Services 활용:

• Amazon RDS: 관계형 데이터베이스를 사용해야 하는 경우, Amazon RDS에서 MySQL, PostgreSQL 등을 선택하고, Multi-AZ 배포와 자동 백업을 설정하여 가용성과 안정성을 확보합니다.

• Azure SQL Database: Azure SQL Database에서 자동 확장 및 백업을 설정하고, 성능 튜닝을 통해 애플리케이션 요구사항을 충족시킵니다.

2.2 Serverless 데이터베이스 도입:

• Amazon Aurora Serverless: 클라우드 환경에서 서버리스 데이터베이스를 사용하여 트래픽 변화에 따라 자동으로 확장되는 상품 관리 데이터베이스를 운영할 수 있습니다.

• Azure Cosmos DB: 서버리스 옵션을 사용하여, 전세계적으로 분산된 데이터베이스를 통해 빠르고 안정적인 상품 데이터를 제공할 수 있습니다.

2.3 Microservices Architecture 구현:

• AWS Lambda: 각 비즈니스 기능을 독립적인 Lambda 함수로 구현하고, API Gateway를 통해 외부와 통신할 수 있도록 설정합니다.

• Azure Functions: 각 상품 관리 기능을 Azure Functions로 구현하고, Azure API Management로 API를 관리 및 공개합니다.

3. 예약 처리 프로세스의 동시성 이슈 해결 방안

3.1 Managed Queue Services 사용:

• Amazon SQS: 예약 요청을 SQS 큐에 넣고, 예약 처리 Lambda 함수에서 메시지를 처리하도록 설정합니다. SQS는 메시지 중복 방지 및 순서를 보장하는 FIFO 큐 옵션도 제공합니다.

• Azure Queue Storage: 예약 요청을 Azure Queue Storage에 저장하고, Azure Functions 또는 Azure Logic Apps를 통해 처리합니다.

3.2 Distributed Locking Mechanism 도입:

• DynamoDB의 분산 락 기능: 예약 데이터에 대해 분산 락을 적용하여 동시성 문제를 방지할 수 있습니다. 이를 위해 DynamoDB의 DynamoDBMapper를 사용하여 락을 관리합니다.

• Redis-based Locking: Redis를 사용한 분산 락을 적용하여 예약 처리 시 데이터 일관성을 유지할 수 있습니다. AWS ElastiCache를 통해 Redis 클러스터를 설정하고, Redlock 알고리즘을 적용합니다.

3.3 Event-Driven Architecture 사용:

• AWS EventBridge: 예약 요청이 발생할 때 이벤트를 생성하고, 해당 이벤트를 처리할 Lambda 함수를 트리거하여 동시성 문제를 비동기적으로 처리합니다.

• Azure Event Grid: 예약 이벤트를 Event Grid로 발행하고, 이를 구독하는 Azure Functions 또는 Logic Apps에서 비동기적으로 처리합니다.

3.4 Autoscaling 및 Load Balancing:

• AWS Auto Scaling: EC2 인스턴스 또는 컨테이너 서비스를 오토스케일링하여 예약 처리 부하를 자동으로 조절합니다.

• Azure Scale Sets: Azure Virtual Machine Scale Sets를 사용하여, 예약 처리 애플리케이션의 수요에 따라 인스턴스 수를 자동으로 조정합니다.