인프런 커뮤니티 질문&답변

wisehero님, 안녕하세요!

강의에서도 아웃박스 선택한 이유에 대해 나름의 근거가 서술되는데요, 부가적인 내용과 함께 간략히 다시 설명해봅니다.

개인적으로 엄청 어려운게 아니라면 직접 만드는걸 재밌어하기도 하고,

직접 만들면 원하는 방향으로 커스텀할 수도 있으면서 문제 시 원인 찾기도 쉽고, 흐름이 눈에 확 드러나서 좋더라고요.

외에도, 보통 큰 회사에서는 DB를 개발팀이 아니라 별도 운영팀에서 관리하다보니 로그 테일링을 아예 적용할 수 없는 상황도 있어서 직접 만들어본 것도 있습니다.

그런데, 로그 테일링 기법을 사용할 수 없는 상황이 아니라면, 그냥 로그 테일링 기법 사용하는게 마음 편할 수 있습니다.

분산 DB에서 순서/재처리/처리량 등 모든 요소 다 고려하다보면, 아웃박스 패턴 구현하는게 쉽진 않거든요..!

강의에서도 샤딩 환경을 가정하면서 전반적인 흐름을 파악하고 구현하지만, 실무에서는 고려할 부분이 훨씬 많습니다. (카프카/DB 설정 등, 재처리도 원래는 별도 앱으로 분리하는게 좋습니다.)

실시간성은 두 방식 모두 가지고 있고,

CDC를 쓸 수 있는 환경인가, 아웃박스 직접 만들 수 있겠는가, 팀 또는 개인의 선호도?

이 정도가 기준이 될 것 같긴 하네요!

실시간성 차이가 있다는건, 보통 아웃박스를 저장한 후에 별도 스레드에서 polling하는 방식으로 구현하기 때문에 그런 식으로 답해준 것 같은데,

강의에서는 트랜잭션 커밋되자마자 비동기로 즉시 전송하기 때문에 실시간성에서 차이는 딱히 없을 것 같네요!

혹시 더 궁금한 점 있으시면 편히 문의 주세요!

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. wisehero님.

아웃박스 패턴과 로그 테일링 기법의 차이 및 선택 기준에 대해 궁금하신 점에 대해 설명드리겠습니다. 두 방식 모두 데이터 일관성을 유지하기 위해 사용되나, 적용 상황에 따라 선호되는 경우가 다를 수 있습니다.

아웃박스 패턴과 로그 테일링 기법 비교

1. 아웃박스 패턴:

   • 장점: 데이터베이스의 트랜잭션을 활용하여 일관성을 보장할 수 있습니다. 또한 애플리케이션 레벨에서 로직을 쉽게 관리할 수 있어 익숙한 환경에서 구현할 수 있다는 장점이 있습니다.
     
   • 적용 상황: 주로 데이터베이스 트랜잭션과의 결합이 필요한 경우나 복잡한 비즈니스 로직 통합이 요구될 때 사용됩니다.
     

2. 로그 테일링 기법:

   • 장점: 데이터베이스를 직접 변경하지 않고 데이터 일관성을 유지할 수 있습니다. 실시간으로 데이터 변화를 감지하여 반응할 수 있습니다.
     
   • 적용 상황: 실시간성이 더 중요하고, 데이터베이스가 직접적으로 변경될 수 없는 경우 혹은 기존 시스템에 비침투적(less intrusive)으로 적용해야 할 때 선호됩니다.
     

추가 고려 사항

• 실시간성: 로그 테일링 기법은 변경 감지가 즉시 일어나므로 실시간 대응이 필요한 시스템에 적합합니다.
  
• 복잡도 및 유지보수: 아웃박스 패턴은 데이터베이스와의 결합이 강하기 때문에 중복 처리를 방지하는 등의 로직이 필요하지만, 로그 테일링은 별도의 시스템을 운영하므로 복잡성이 증가할 수 있습니다.
  
• 기존 시스템 호환성: 로그 테일링은 기존 시스템을 크게 변경하지 않고 통합할 수 있어 레거시 시스템과의 통합에 유리할 수 있습니다.
  

질문하신 주제와 관련하여 추가적인 설명이 필요하시다면, 아래의 유사한 질문 URL을 참고하시면 도움이 될 것입니다:

• Transactional and Log Tailoring Techniques (게시글 제목)
  

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