[MSA ②] MSA, 기술 혁신 넘어 완성형 생태계로…새시장 열린다

[아이티데일리] 클라우드 네이티브의 한 요소로 주목받았던 마이크로서비스 아키텍처(MSA)는 좋은 기술로 인정받으면서도 현장 도입에는 미진한 모습을 보였다. 관리 부담이 크고 전환 비용이 만만치 않아서다. 그러나 AI 에이전트가 기업 시스템 깊숙이 파고드는 지금, MSA는 선택지가 아닌 전제 조건으로 다시 주목받고 있다. 업계에서는 설계 자동화, 플랫폼 엔지니어링, AIOps 등 기술로 MSA 도입 장벽들을 하나씩 허물고 있다.

‘AIOps’로 관측성 확보…AI도 감시 대상

MSA 환경이 가동되기 시작하면 사람이 수동으로 감당할 수 없는 엄청난 양의 로그와 트래픽 데이터가 쏟아진다. 또 서비스가 세분화될수록 장애 발생 시 문제의 진원지를 파악하기도 어렵다. 분산된 수많은 서비스 전반의 로그, 메트릭, 트레이싱 데이터를 하나로 통합해 장애 원인을 즉각 분석하는 관측성 확보가 중요해지는 이유다.

업계는 이러한 문제를 해결하기 위해 ‘AIOps’에 주목하고 있다. 이는 AI가 실시간으로 데이터를 분석해 비정상적인 트래픽 패턴을 감지하고, 과부하 이전에 스스로 자원을 확장하거나 자가 치유하는 자율 운영 환경이다.

오케스트로는 AIOps를 활용해 수천 개 서비스 중 장애의 근본 원인을 즉시 찾아내는 분석 자동화에 주력하고 있다. 이노그리드는 트래픽 패턴 분석과 자동 스케일링 정책 수립 등 클라우드 운영 관리 플랫폼 전반에 AI를 결합한 자동화 연구를 이어가고 있다.

나무기술은 자사의 ‘칵테일 클라우드’ 통합 모니터링에 이스티오(Istio) 기반 서비스 메시와 키알리(Kiali) 대시보드를 연동해 서비스 간 통신을 투명하게 관리하고 장애를 추적하고 있다.

나아가 AI가 시스템에 본격 결합되면서 관측성 대상 자체도 확장되고 있다. 기존의 관측성이 서비스 간 트래픽과 장애를 추적하는 것이었다면, 이제는 AI 모델 자체도 감시의 대상이 된다. 오에스씨코리아는 누가 어떤 API를 통해 AI 토큰을 얼마나 사용했는지 추적해 비용을 제어하고, 비속어나 개인정보 유출 같은 윤리적 보안 위반을 즉각 감지하는 ‘AI 관측성’ 체계를 차세대 고도화 방향으로 제시하고 있다.

오에스씨코리아 클라우드 네티이브 전환 서비스 구성도 (출처=오에스씨코리아)

네트워크·UI로 확장하는 MSA

한편 MSA 아키텍처의 진화는 백엔드 서버를 나누는 수준에서 멈추지 않고 있다. 업계에서는 네트워크 계층, 사용자 화면(UI), 서비스 간 통신 방식까지 MSA의 원칙을 확장 적용하는 차세대 기술들이 부상하고 있다. 기존 MSA가 안고 있던 성능·복잡성 문제를 구조적으로 해결하려는 시도들이다.

네트워크 계층에서 가장 주목받는 기술은 ‘eBPF(Extended Berkeley Packet Filter)’ 기반의 사이드카리스(Sidecarless) 방식이다. 기존 MSA 환경에서는 서비스 간 통신을 제어하기 위해 각 서비스마다 프록시(사이드카)를 개별적으로 붙여야 했고, 이는 메모리 낭비와 통신 지연을 유발했다. eBPF는 이 구조를 대체해 운영체제 커널 수준에서 전체 네트워크 트래픽을 직접 제어한다. 프록시 없이도 보안과 네트워킹을 수행할 수 있어 성능이 개선되며, 차세대 네트워크 최적화의 핵심 기술로 떠오르고 있다.

UI 계층에서는 ‘마이크로 프론트엔드(Micro Frontends)’ 방식이 새롭게 떠오르고 있다. 백엔드 로직뿐 아니라 사용자가 보는 웹 화면까지 독립된 기능 단위로 분리해 개발한 뒤 하나로 통합하는 방식으로, MSA의 원칙을 프론트엔드 영역까지 확장한 것이다. 서비스 간 통신 구조에서는 ‘이벤트 기반 아키텍처(Event-driven Architecture)’가 최신 MSA의 필수 설계 요소로 자리 잡았다. 각 서비스가 직접 호출하는 대신 이벤트를 발행하고 구독하는 방식으로 결합도를 낮춰, 서비스 수가 늘어날수록 커지는 의존성 문제를 구조적으로 완화한다.

이 세 가지 기술은 방향은 다르지만 목적은 같다. 그동안 MSA 확산을 가로막았던 성능 저하, UI 파편화, 서비스 간 과도한 결합이라는 문제를 각각의 계층에서 해소함으로써, 기업들이 특정 인프라에 얽매이지 않고 MSA를 보다 완성된 형태로 도입할 수 있는 기반을 넓히고 있다.

‘조직 문화’부터 개선해야

MSA 관련 기술적 해법은 정교해지고 있지만, 이 모든 기술이 제대로 작동하기 위해선 전제돼야 할 것이 있다. 바로 조직의 일하는 방식과 문화의 변화다. 업계 전문가들은 MSA 아키텍처 도입, 플랫폼 엔지니어링, 운영 자동화 등 기술적 요소도 중요하지만, 성공적인 MSA 전환을 위해서는 조직 변화가 함께 따라야 한다고 주장한다. 서버를 나누고 코드를 분리하는 기술적 작업만으로는 한계가 있으며, 그것을 운용하는 사람과 조직이 변해야 전환이 완성된다는 설명이다.

현장에서 가장 먼저 부딪히는 것은 새로운 방식에 대한 조직 내부의 저항이다. 레거시 환경에 익숙한 담당자들은 기존 체계를 전면 전환하는 것에 부담을 느끼는 경우가 많다. 그러나 여러 개발 조직이 동시에 개발과 배포를 진행하는 MSA 환경에서는 부서 간 장벽을 허무는 데브옵스 문화와 협업 프로세스의 정착이 필수적이다. 기술 구조만 MSA로 바꾸고 일하는 방식은 기존 관행에 머물면 결국 과거의 문제가 반복될 수밖에 없다.

관리자 차원의 인식 전환도 요구된다. 명확한 일정에 맞춰 위에서 아래로 통제하며 진행하는 폭포수 방식과 달리, 목표를 향해 점진적으로 나아가는 방식은 진행 상황을 한눈에 파악하기 어렵다. 이 때문에 관리자들이 불안감을 느끼며 무의식적으로 과거 방식으로 회귀하는 사례가 적지 않다.

조직 내 세대 간 기술 격차 해소도 과제다. 레거시 시스템이 C언어나 소켓 통신을 기반으로 구축된 반면, 최신 클라우드 네이티브 환경은 자바, 파이썬, API 중심으로 운용된다. 사내 비즈니스 로직에 정통한 기존 개발자와 클라우드 기술에 익숙한 젊은 개발자 사이에는 언어적·기술적 소통의 단절이 발생하기 쉽다. 따라서 기존 인력과 최신 인력이 기술적 융합을 이룰 수 있도록, 조직 차원에서 지속적인 세미나와 소통의 장을 마련하는 것도 중요하다.

지난 10년간 운영의 복잡성과 관리 부담으로 도입이 지지부진했던 MSA는 기술적 진화와 AI라는 거대한 변화가 맞물리며 다시 주목받고 있다. AI 워크로드를 감당하기 위한 필수 구조로 재조명된 MSA는 이제 AI 기반 설계·운영 자동화, 플랫폼 엔지니어링, 그리고 네트워크·UI 계층의 기술 혁신과 결합하며 완성형 생태계로 나아가고 있다. 인프라의 유연성이 곧 비즈니스의 생존력이 된 지금, MSA는 더 이상 선택의 문제가 아니라 다가올 혁신을 맞이하기 위해 반드시 거쳐야 할 관문으로 주목받고 있다.

“AX의 전제 조건은 MSA…‘통합 플랫폼’으로 새 시장 연다”

투라인클라우드 현승엽 대표

2013년 창립 이래 13년간 시스템 통합(SI) 사업에 주력해온 투라인클라우드가 새로운 도약을 준비하고 있다. 자체 솔루션을 출시하며 MSA 시장 공략에 나선 것이다. 현승엽 대표를 만나봤다.

Q. 최근 모든 기업이 AX에 사활을 걸고 있다. 이 과정에서 MSA가 필요한 이유는.

기업들이 사내에 AI를 도입했다고 하지만, 실상을 들여다보면 개개인의 업무 편의성만 높아졌을 뿐 전사적인 업무 자동화나 직접적인 기업 이익으로 이어지는 경우는 아직 드물다. 그 근본적인 이유는 기업의 기존 서비스들이 여전히 거대한 모놀리식 구조로 묶여 있기 때문이다.

AI가 이메일, 재고 관리 등 회사의 핵심 기능들과 유기적으로 결합하려면 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이라는 연결 방식이 필요한데, 시스템이 MSA 기반의 API로 잘게 나뉘어 있어야만 AI가 이를 원활하게 호출하고 결합할 수 있다. 결국 성공적인 AI 전환(AX)을 달성하려면 디지털 전환(DX)과 MSA 구축이 선행돼야 한다.

Q. 새롭게 통합 플랫폼을 출시했다고 들었는데

그동안 투라인클라우드의 중심 사업은 SI였다. 하지만 SI 방식으로는 시장의 폭발적인 수요를 감당할 수 없다. 우리는 10년 넘게 축적한 코드와 아키텍처 노하우를 집약해 설계부터 개발, 운영까지 풀스택으로 지원하는 ‘MSAP.ai’ 플랫폼을 새롭게 출시했다. 올해 이 솔루션을 본격적으로 공급할 계획이다. 고객 필요에 따라 SaaS나 PaaS 형태로 구독할 수 있는 비즈니스 모델을 도입했으며, 이 플랫폼을 활용하면 기존에 2~3달씩 걸리던 MSA 설계 기간을 반나절 수준으로 줄일 수 있다.

Q. 투라인클라우드의 향후 목표는

투라인클라우드는 AI와 MSA 시장을 두고 기존 기업들과 경쟁하기보다는 협력을 통해 전체 시장을 확대하는 데 집중하고 있다. 예컨대 정통 AI 강자들은 AI 검색(RAG)에는 능하지만, 그 이후 시스템을 어떻게 유연하게 운영할지에 대한 고민이 많다. 그들과 협력해 파트너사가 AI를 맡고 우리가 MSA 전환을 책임지는 공동 진출 전략을 모색하고 있다.

핵심 목표는 공공기관의 ‘MSA 표준화 플랫폼’으로 자리 잡는 것이다. 이를 위해 현재 한국지능정보사회진흥원(NIA) 등과 활발히 논의 중이다. 투라인클라우드의 솔루션이 표준으로 도입된다면 기존에 10억 원씩 들던 국가 과제 비용을 3~4억 원 수준으로 낮추고 기간도 단축해 국가 IT 경쟁력 발전에 기여할 것으로 생각한다. 이러한 솔루션 사업 확장을 바탕으로 올해 하반기 기술평가를 거쳐 내년 초 코스닥 상장(IPO)하는 것이 목표다.