2025년 11월 27일·8분
전통적 아키텍처가 초기 스타트업을 망치는 이유 — 그리고 AI가 돕는 방법
초기 스타트업은 무겁고 관료적인 아키텍처로 인해 학습 속도를 잃곤 합니다. 흔한 실패 패턴, 린 대안, 그리고 AI 기반 개발이 어떻게 더 빠르고 안전한 반복을 돕는지 알아보세요.
초기 스타트업은 무겁고 관료적인 아키텍처로 인해 학습 속도를 잃곤 합니다. 흔한 실패 패턴, 린 대안, 그리고 AI 기반 개발이 어떻게 더 빠르고 안전한 반복을 돕는지 알아보세요.
"전통적 아키텍처"는 종종 깔끔한 상자와 규칙의 집합처럼 보입니다: 엄격한 레이어(UI → 서비스 → 도메인 → 데이터), 표준화된 프레임워크, 공용 라이브러리, 때로는 명확한 경계가 있는 여러 마이크로서비스까지. 이것은 예측 가능성—명확한 계약, 안정된 로드맵, 많은 팀 간의 조정—을 중심으로 설계됩니다.
대규모 조직에서는 다음 패턴이 합리적입니다. 규모에서 오는 위험을 줄여주기 때문입니다:
요구사항이 비교적 안정적이고 조직이 클 때, 오버헤드는 보상을 합니다.
초기 단계 스타트업은 거의 이런 조건을 갖추지 않습니다. 보통 다음과 같은 상황에 직면합니다:
결과적으로 대기업형 아키텍처는 스타트업을 아직 불확실한 도메인 주위에 조기 구조로 가두는 경향이 있습니다—불분명한 도메인에 깔끔한 레이어를 만들고, 사라질지도 모를 기능에 서비스 경계를 그리며, 실험을 늦추는 프레임워크 중심 스택을 도입하는 식으로요.
스타트업은 학습 속도를 최적화해야 합니다. 이것이 아키텍처적 완벽함을 포기하라는 뜻은 아닙니다. 대신 최소한의 가드레일을 제공하는 가장 가벼운 구조를 선택해야 합니다: 간단한 모듈 경계, 기본 관찰성, 안전한 배포, 그리고 제품이 안정될 때 확장할 명확한 경로입니다.
초기 스타트업이 실패하는 이유는 보통 "깨끗한" 시스템을 설계하지 못해서가 아닙니다. 실패 원인은 반복 루프가 너무 느리다는 점입니다. 전통적 아키텍처는 속도와 명확성이 가장 중요한 지점에서 부서지기 쉽습니다.
시기상조의 마이크로서비스는 안정된 제품이 나오기 전에 분산 복잡도를 추가합니다. 기능을 만드는 대신 배포 조율, 네트워크 호출 관리, 재시도/타임아웃 처리, 분할 때문에 생긴 문제 디버깅에 시간을 쓰게 됩니다.
각 서비스가 단순하더라도 그들 사이의 연결은 그렇지 않습니다. 그 복잡성은 실제 작업이며, MVP 단계에서는 고객 가치를 크게 창출하지 못합니다.
대기업형 아키텍처는 종종 무거운 레이어링을 권장합니다: 저장소, 팩토리, 인터페이스, 범용 "엔진"과 많은 미래 사용 사례를 지원하려는 프레임워크.
초기 스타트업에서는 도메인이 아직 알려져 있지 않습니다. 모든 추상화는 무엇이 유지될지를 건다는 내기입니다. 이해가 바뀌면(그리고 바뀔 것입니다) 그런 추상화는 마찰이 됩니다: 새 현실을 오래된 틀에 맞추느라 시간을 낭비하게 됩니다.
“확장 대비” 선택—복잡한 캐싱 전략, 이벤트 중심 아키텍처, 정교한 샤딩 계획 등—은 나중에 현명할 수 있습니다. 그러나 초기에는 이러한 선택이 일상적인 변경을 더 어렵게 만드는 제약으로 작용할 수 있습니다.
대부분의 스타트업은 최초에 최대 부하를 최적화할 필요가 없습니다. 대신 반복 속도를 최적화해야 합니다: 빌드하고, 배포하고, 사용자가 실제로 무엇을 하는지 배우는 것입니다.
전통적 셋업은 전담 역할과 안정된 팀을 가정하는 경우가 많습니다: 전체 CI/CD 파이프라인, 다중 환경 거버넌스, 엄격한 릴리스 의식, 광범위한 문서 표준, 무거운 리뷰 프로세스.
작은 팀에서는 그 오버헤드가 제품 진전에 직접 경쟁합니다. 경고 신호는 간단합니다: 작은 기능을 추가하려면 여러 저장소, 티켓, 승인, 릴리스를 조율해야 한다면 아키텍처가 이미 모멘텀을 갉아먹고 있는 것입니다.
초기 스타트업이 보통 실패하는 건 잘못된 데이터베이스 선택 때문이 아닙니다. 학습이 충분히 빠르지 않기 때문입니다. 엔터프라이즈식 아키텍처는 그 학습 속도를 조용히 갉아먹습니다—제품이 누구에게 필요한지 증명하기 전부터 말입니다.
레이어드 서비스, 메시지 큐, 엄격한 도메인 경계, 무거운 인프라는 첫 릴리스를 프로젝트로 만듭니다. 사람들이 어디로 가고 싶은지조차 모를 때 "도로와 다리"를 먼저 구축해야 합니다.
그 결과 반복 루프가 느려집니다: 작은 변경도 여러 컴포넌트를 건드리고, 배포를 조율하며, 서비스 간 동작을 디버깅해야 합니다. 개별 선택이 모두 "모범 사례"라 하더라도, 변경이 전부인 상황에서는 시스템이 바꾸기 어려워집니다.
스타트업의 희소 자원은 코드가 아니라 주의입니다. 전통적 아키텍처는 주의를 기계 유지에 끌어당깁니다:
이 작업들은 나중에는 필요할 수 있지만 초기에는 더 높은 가치의 학습(사용자 인터뷰, 온보딩 개선, 핵심 워크플로우 강화, 가격 검증)을 대체하는 경우가 많습니다.
시스템을 여러 부분으로 나누면 고장 날 수 있는 방법도 곱해집니다. 네트워킹 문제, 부분 장애, 재시도, 타임아웃, 데이터 일관성 문제는 제품 위험이 됩니다—단순한 엔지니어링 문제가 아닙니다.
이러한 실패는 재현하고 설명하기도 더 어렵습니다. 고객이 "작동하지 않았다"고 보고하면 여러 서비스의 로그가 필요할 수 있습니다. 안정적인 MVP를 만들기 위해 애쓰는 팀에게는 큰 비용입니다.
가장 위험한 비용은 복잡성의 누적입니다. 릴리스가 느려지면 피드백이 줄어듭니다. 피드백이 줄면 추측이 늘어납니다. 추측은 잘못된 방향의 코드 증가로 이어지고—그 결과 복잡성이 더 늘어납니다. 시간이 지나면 아키텍처는 제품을 돕는 수단이 아니라 제품 자체를 서비스하는 대상이 됩니다.
기능을 계속 출시하는데도 "뒤처진" 느낌이 든다면, 이 피드백/복잡성 루프가 원인인 경우가 많습니다.
초기 스타트업은 완벽한 아키텍처 다이어그램이 없어서 실패하는 것이 아닙니다. 시간, 자금, 모멘텀을 잃기 전에 고객이 원하는 것을 배우지 못해서 실패합니다. 고전적 엔터프라이즈 아키텍처는 그 반대를 가정합니다: 안정된 요구사항, 알려진 도메인, 그리고 기계를 유지할 충분한 사람(과 예산).
요구사항이 주간 혹은 일간 단위로 바뀔 때 최종 형태를 위한 아키텍처는 마찰이 됩니다. 초기의 무거운 추상화(여러 레이어, 일반화된 인터페이스, 복잡한 서비스 경계)는 온보딩 수정, 가격 규칙 변경, 새 워크플로우 테스트 같은 단순한 변경을 느리게 합니다.
초기에는 무엇이 실제 엔티티인지 알지 못합니다. "워크스페이스"가 "계정"과 같은 것인지, "구독"이 청구 개념인지 제품 기능인지 분명치 않을 수 있습니다. 너무 이른 시점에 깔끔한 경계를 강제하면 추측을 고정시켜 버립니다. 나중에 제품의 진짜 경계가 드러나면 잘못된 경계를 풀어내느라 시간을 쓰게 됩니다.
2–6명의 엔지니어가 있을 때, 조정 오버헤드는 코드 재사용이 절약하는 것보다 클 수 있습니다. 여러 서비스, 패키지, 소유권 구역으로 분할하면 추가적인 비용이 생깁니다:
결과는 아키텍처가 "정확해 보이더라도" 반복 속도의 저하입니다.
미래 대비 기반을 만드는 데 한 달을 쓰면 실험을 출시하는 데 한 달을 잃는 것입니다. 지연은 누적됩니다: 학습을 놓치면 더 많은 잘못된 가정이 생기고, 재작업이 늘어납니다. 초기 아키텍처는 이론적 유지 가능성을 최대화하기보다 변경까지의 시간을 최소화해야 합니다.
유용한 필터: 이 디자인 선택이 이번 분기 내에 더 빠르게 출시하고 학습하는 데 도움이 되지 않는다면 선택 사항으로 간주하세요.
초기 스타트업은 "작은 버전의 대기업 시스템"이 필요하지 않습니다. 출시를 계속 쉽게 하면서 성장 여지를 남기는 아키텍처가 필요합니다. 목표는 단순합니다: 조정 비용을 줄이고 변경을 싸게 유지하는 것.
모듈식 모놀리스는 하나의 단위로 배포되지만 내부적으로는 명확한 모듈로 조직된 애플리케이션입니다. 마이크로서비스가 바라는 대부분의 이점(관심사 분리, 소유권 명확화, 테스트 용이성)을 운영 오버헤드 없이 제공합니다.
실제 이유가 생길 때까지 한 서비스, 한 파이프라인, 한 릴리스를 유지하세요: 독립적 확장 필요, 중요한 신뢰성 격리, 또는 팀들이 진정으로 독립적으로 움직여야 할 때가 될 때까지는 보통 이것이 가장 빠른 길입니다.
초기에는 여러 서비스로 분할하는 대신 명시적 모듈 경계를 만드세요:
네트워크 경계는 대기시간, 실패 처리, 인증, 버전 관리, 다중 환경 디버깅을 만들어 냅니다. 코드 경계는 그 복잡성 없이 구조를 제공합니다.
복잡한 스키마는 초기의 흔한 닻입니다. 소수의 테이블과 명확한 관계를 선호하고 마음을 바꾸기 쉽게 설계하세요.
마이그레이션을 할 때:
깔끔한 모듈식 모놀리스와 신중한 데이터 진화는 지금 빠르게 반복하면서 나중에 서비스나 별도 데이터베이스로 추출하는 결정을 통제된 선택으로 만들어 줍니다—구조를 구출하는 임무로 만들지 않습니다.
초기 스타트업이 이기는 방법은 만드는 속도보다 빠르게 배우는 것입니다. 작은 잦은 릴리스를 선호하는 전달 루프는 제품이 진짜 고객 요구에 맞도록 유지시켜 줍니다—아키텍처를 "해결"하기 전에 중요한 것을 알게 해줍니다.
얇은 슬라이스 전달을 목표로 하세요: 가치 있는 가장 작은 엔드투엔드 워크플로우. "전체 청구 시스템을 만들자" 대신 "사용자가 체험판을 시작할 수 있고 우리가 나중에 수동으로 청구할 수 있도록 한다"를 출시하세요.
얇은 슬라이스는 스택 전체를 가로질러야 합니다(UI → API → 데이터). 그래야 전체 경로를 검증할 수 있습니다: 성능, 권한, 엣지 케이스, 그리고 가장 중요한—사용자가 신경 쓰는지 여부.
배포는 한 순간이 아니라 통제된 실험입니다.
기능 플래그와 단계적 롤아웃을 사용하세요. 이를 통해:
이 방식은 특히 제품이 주간 단위로 바뀔 때 빠르게 움직이면서 폭발 반경을 작게 유지할 수 있게 합니다.
사용량을 의사결정으로 연결하세요. 완벽한 분석을 기다리지 말고 단순한 신호부터 시작하세요: 온보딩 완료율, 핵심 행동, 지원 티켓, 짧은 인터뷰.
문서는 가볍게 유지하세요: 한 페이지, 위키가 아님. 미래의 당신이 더 빠르게 움직이게 돕는 것만 기록합니다:
사이클 타임을 추적하세요: 아이디어 → 출하 → 피드백. 사이클 타임이 늘어나면 복잡성이 학습보다 빨리 쌓이고 있다는 신호입니다. 그 신호가 보이면 범위를 단순화하거나 작업을 더 작은 슬라이스로 나누거나 큰 재설계 대신 작은 리팩토링에 투자하세요.
간단한 운영 리듬이 필요하면 주간 "출시 및 학습" 리뷰를 만들고 산출물을 짧은 변경 로그(예: /changelog)에 보관하세요.
AI 기반 개발은 좋은 제품 엔지니어링의 기본을 바꾸기보다 소프트웨어 구축의 경제학을 바꿉니다. 초기 스타트업에는 중요합니다—병목은 보통 "다음 아이디어를 얼마나 빨리 시도할 수 있나"이지 "시스템을 얼마나 완벽하게 설계하나"가 아닙니다.
더 빠른 스캐폴딩. AI 어시스턴트는 초안 생성에 탁월합니다: CRUD 엔드포인트, 관리자 화면, UI 셸, 인증 연결, 서드파티 통합, 데모를 실감나게 만드는 글루 코드 등. 덕분에 테스트 가능한 제품 슬라이스에 더 빨리 도달할 수 있습니다.
더 저렴한 탐색. "모듈식 모놀리스 vs 서비스", "Postgres vs 문서 모델", "이벤트 기반 vs 동기" 같은 대안을 요청하고 빠르게 여러 구현을 스케치할 수 있습니다. 핵심은 생성된 결과를 무비판적으로 신뢰하는 것이 아니라 잠기기 전에 다른 설계를 시도하는 전환 비용을 낮추는 것입니다.
반복적 리팩토링의 자동화. 제품이 진화함에 따라 AI는 기계적이지만 시간이 많이 드는 작업을 도울 수 있습니다: 코드베이스 전반의 개념 이름 변경, 모듈 추출, 타입 업데이트, API 클라이언트 조정, 마이그레이션 스니펫 초안 작성 등. 이는 제품 언어 변화에 코드를 맞추는 마찰을 줄여줍니다.
빈 페이지 딜레이 축소. 새 기능이 흐릿할 때 AI는 시작 구조—라우트, 컴포넌트, 테스트—를 생성해 사람들은 판단이 필요한 부분에 에너지를 쓸 수 있게 합니다.
실무 예제로는 Koder.ai 같은 분위기 코딩 워크플로가 있습니다. 팀은 채팅을 통해 웹/백엔드/모바일 슬라이스를 프로토타입하고 생성된 소스를 내보내 일반 리포에서 리뷰와 테스트로 계속 반복할 수 있습니다.
AI는 무엇을 만들지에 관한 결정, 도메인의 제약, 데이터 모델·보안·신뢰성의 트레이드오프를 대신하지 않습니다. 또한 책임을 떠맡을 수 없습니다: 코드 리뷰, 기본 테스트, 경계에 대한 명확성은 여전히 필요합니다. AI는 움직임을 빠르게 하지만 그 방향이 옳다는 보장은 아닙니다.
AI는 열정적인 주니어 엔지니어처럼 다루면 스타트업 팀을 가속화할 수 있습니다: 도움이 되지만 때로는 틀리기도 합니다. 목표는 "AI가 제품을 전부 만들게 하는" 것이 아니라 아이디어 → 동작하는 코드 → 검증된 학습의 루프를 조여 품질을 예측 가능하게 유지하는 것입니다.
어시스턴트를 사용해 기능 코드, 기본 단위 테스트, 가정에 대한 짧은 설명을 포함한 완전한 첫 초안을 생성하세요. 엣지 케이스와 "무엇이 잘못될 수 있는가"를 포함하라고 요청하세요.
그런 다음 실제 리뷰를 하세요. 먼저 테스트를 읽어보세요. 테스트가 약하면 코드도 약할 가능성이 큽니다.
"최고"의 솔루션을 묻지 마세요. 두 가지 옵션을 요구하세요:
AI에게 비용, 복잡성, 두 옵션 간 마이그레이션 단계를 명시하게 하세요. 이렇게 하면 비즈니스가 확인되기 전에 엔터프라이즈 복잡성을 무심코 도입하는 일을 막을 수 있습니다.
AI는 코드베이스에 명확한 홈(그루브)이 있을 때 가장 유용합니다. 몇 가지 "기본값"을 만드세요:
이것들이 있으면 AI에게 "우리 표준 엔드포인트 템플릿과 검증 헬퍼를 사용하라"고 지시하세요. 메인 브랜치에 들어오기 전 생성된 코드가 더 일관되고 놀라움이 줄어듭니다.
플랫폼(예: Koder.ai)을 사용한다면 동일한 아이디어가 적용됩니다: 구현 전에 개요(플래닝 모드)를 만들고, 작은 규칙 집합을 둬서 생성된 모든 슬라이스가 메인 브랜치에 합류하기 전에 따라야 할 규칙을 정하세요.
모든 풀 리퀘스트에 짧은 아키텍처 체크리스트를 추가하세요. 예시 항목:
AI는 PR 설명을 초안할 수 있지만 체크리스트의 소유자는 사람이어야 하며 이를 강제해야 합니다.
AI 코딩 어시스턴트는 실행을 가속화하지만, 빠르게 움직이는 스타트업에서는 특히 아무도 "나중에 정리하자" 할 시간이 없을 때 팀이 문제에 빠질 새로운 방식을 만들어냅니다.
프롬프트가 넓으면("인증 추가", "토큰 저장", "업로드 엔드포인트 작성") AI는 동작은 하지만 기본 보안 기대를 어기는 코드를 생성할 수 있습니다: 안전하지 않은 기본값, 검증 누락, 약한 시크릿 처리, 불안전한 파일 처리 등.
방지책: 제약을 구체적으로 명시하세요("평문 토큰 금지", "MIME과 크기 검증", "prepared statement 사용", "PII 로그 금지"). AI 출력을 모르는 계약자 코드처럼 다루고 리뷰하고 테스트하며 엣지에 대해 위협 모델링하세요.
AI는 다양한 스타일로 그럴싸한 코드를 잘 만듭니다. 단점은 일관성 없는 조각들: 오류 처리 방식이 세 가지, 엔드포인트 구조가 다섯 가지, 이름 규칙이 제각각, 헬퍼 중복 등입니다. 이런 불일치는 향후 변경에 세금으로 작용합니다.
방지책: 폴더 구조, API 패턴, 오류 처리, 로깅 등 소수의 규약을 문서화하고 저장소에 고정하세요. 프롬프트에서 이를 참조하게 하고 리뷰로 일탈을 조기에 잡아내세요.
AI가 큰 덩어리를 빠르게 만들어내면 누구도 완전히 이해하지 못한 채 기능이 배포될 수 있습니다. 시간이 지나면 집단적 소유권이 줄고 디버깅과 위험 관리가 느려집니다.
방지책: 모든 PR에 인간의 설명을 요구하세요("무엇이 바뀌었고, 왜, 위험과 롤백 계획" 등). 새로운 패턴의 첫 구현은 페어 프로그래밍으로 진행하세요. 큰 AI 생성 덩어리보다 작고 빈번한 변경을 선호하세요.
AI는 확신 있게 말하지만 틀릴 수 있습니다. "수사보다 증거"를 표준으로 삼으세요: 테스트, 린터, 코드 리뷰가 권위입니다. 어시스턴트가 아니라 이들이 최종 판단자여야 합니다.
빠르게 움직이는 것이 문제는 아닙니다—피드백 없이 빠르게 움직이는 게 문제입니다. 초기 팀은 가벼운 가드레일 몇 가지에 동의하면 일일 단위로 배포하면서도 건전함을 유지할 수 있습니다.
모든 변경이 충족해야 하는 최소 기준을 정의하세요:
이 기준을 CI에 묶어 도구가 기준을 강제하게 하세요.
20페이지짜리 설계 문서는 필요 없습니다. 한 페이지 ADR 템플릿을 사용하세요: 상황 → 결정 → 대안 → 결과. 최신 상태로 유지하고 저장소에서 링크하세요.
이점은 속도입니다: AI 어시스턴트(또는 새 동료)가 변경을 제안하면 기존 결정과 충돌하는지 빠르게 확인할 수 있습니다.
작지만 실용적으로 시작하세요:
이렇게 하면 "고장난 것 같다"가 아니라 "무엇이 고장났는지 안다"가 됩니다.
이 가드레일들은 롤백, 긴급 상황, 디버깅 난이도를 줄여 반복 속도를 높입니다.
초기에는 모듈식 모놀리스가 보통 학습에 가장 빠른 방법입니다. 하지만 아키텍처가 더 이상 도움이 되지 않고 배달을 저해할 때가 옵니다. 목표는 "마이크로서비스"가 아니라 배달을 늦추는 특정 병목을 제거하는 것입니다.
다음과 같은 경우 서비스를 추출할 준비가 된 경우가 많습니다—팀과 릴리스 주기가 공유 코드를 이유로 해를 입힐 때:
고통이 가끔 있는 수준이면 분할하지 마세요. 그 고통이 지속적이고 측정 가능하다면(리드 타임, 사고, 놓친 마감) 추출을 고려하세요.
별도 DB는 누가 데이터를 소유하는가와 데이터가 어떻게 변경되는가에 대해 명확한 선을 그릴 수 있을 때 의미가 있습니다.
좋은 신호는 도메인이 다른 도메인을 안정적인 계약(이벤트, API)으로 외부로 취급할 수 있고 결국 일관성을 허용할 수 있을 때입니다. 나쁜 신호는 여전히 핵심 흐름이 교차 엔티티 조인과 공유 트랜잭션에 의존할 때입니다.
먼저 모놀리스 내부에서 경계를 시행하세요(별도 모듈, 제한된 접근). 그 다음에 데이터베이스 분리를 고려하세요.
스트랭글러 패턴을 사용하세요: 한 번에 하나의 기능을 잘라내세요.
AI 도구는 가속화로 가장 유용합니다. 의사결정을 대신하지 마세요:
실무에서는 "채팅 기반 스캐폴딩 + 소스 코드 소유권"이 중요합니다: 빠르게 생성하되 리포를 진실의 원천으로 유지하세요. Koder.ai 같은 플랫폼은 채팅으로 반복하면서 코드 내에서 동일한 가드레일(테스트, ADR, CI)을 적용할 수 있어 유용합니다.
AI 출력은 주니어 엔지니어의 PR처럼 다루세요: 도움이 되지만 빠르고 항상 검사되어야 합니다.
초기 단계 아키텍처 결정은 거의 "최고 관행" 문제가 아닙니다. 다음 4–8주간의 학습 비용을 싸게 만드는 문제입니다—되돌릴 수 없는 엉망을 만들지 않으면서요.
새 레이어, 서비스, 도구를 고민할 때 네 축으로 빠르게 점수 매기세요:
좋은 스타트업 결정은 보통 학습 가치가 높고, 노력이 적고, 되돌림 가능성이 높습니다. "위험이 높다"가 자동으로 나쁜 건 아니지만, 의미 있는 것을 사야 합니다.
마이크로서비스, CQRS, 이벤트 버스, 새 데이터 저장소, 혹은 무거운 추상화를 도입하기 전에 물어보세요:
모듈식 모놀리스 vs 마이크로서비스: 기본값은 모듈식 모놀리스입니다. 여러 팀이 서로를 방해하고 있거나, 명확한 확장 병목이 있거나, 서로 다르게 빈번히 변경되는 독립적 배포 파트가 있을 때만 분리하세요. 마이크로서비스는 정답일 수 있지만 배포, 관찰성, 데이터 일관성에서 지속적 세금을 더합니다.
직접 구축 vs 외부 서비스 사용: 기능이 차별화 요소가 아니면(인증, 결제, 이메일 전송) 외부 서비스를 사는 것이 학습까지 가장 빠른 경로인 경우가 많습니다. 엣지 케이스 제어, 독특한 UX, 또는 외부 가격 모델이 맞지 않을 때 직접 구축하세요.
즉시 적용할 수 있는 실용적 템플릿과 가드레일을 원하면 /blog의 관련 가이드를 확인하세요. 더 빠른 전달 루프를 위한 지원을 평가 중이라면 /pricing을 참고하세요.
그 패턴들은 대규모에서의 예측 가능성을 최적화합니다: 여러 팀, 안정된 로드맵, 공식적 거버넌스, 장기 운영 시스템에 맞춘 설계죠. 초기 스타트업은 보통 이와 정반대입니다—높은 불확실성, 아주 작은 팀, 주간 단위의 제품 변경이 빈번하므로 조정과 프로세스 오버헤드가 출시와 학습에 직접적인 부담으로 작용합니다.
마이크로서비스는 단일 배포 단위에 존재하지 않는 실제 작업을 만듭니다:
아직 안정된 도메인이나 독립적 팀이 없다면, 이 비용을 치르면서도 얻는 혜택은 거의 없습니다.
초기 스타트업에서는 도메인이 아직 형성되지 않기 때문에 추상화는 대개 추측입니다. 제품 모델이 바뀌면 그 추측들이 마찰로 변합니다:
오늘의 워크플로를 지탱하는 가장 단순한 코드를 선호하고, 개념이 안정되면 리팩토링할 명확한 경로를 두세요.
이건 사이클 타임(아이디어 → 출시 → 피드백)이 길어지는 형태로 드러납니다. 흔한 증상:
"작은 변경"이 프로젝트처럼 느껴진다면, 아키텍처가 이미 모멘텀을 갉아먹고 있는 신호입니다.
모듈식 모놀리스는 하나의 배포 단위이지만 내부적으로는 명확한 모듈로 조직된 애플리케이션입니다. 스타트업에 적합한 이유:
측정 가능한 이유가 생길 때(독립적 확장, 격리가 급한 신뢰성 요구, 독립적으로 움직여야 하는 팀 등) 서비스 추출을 고려하면 됩니다.
코드에서 경계를 그리세요—네트워크가 아니라:
이렇게 하면 라티ENCY, 버전 관리, 운영 복잡성 없이도 마이크로서비스에서 바라는 많은 이점을 얻을 수 있습니다.
단순한 스키마와 되돌릴 수 있는 마이그레이션을 목표로 하세요:
프로덕션 데이터를 자산으로 취급해 검증과 되돌림이 쉬운 변경을 하세요.
AI는 실행의 비용 구조를 바꾸지만, 무엇을 만들지에 대한 판단을 대신하진 않습니다.
유용한 적용 방식:
필수 사항은 여전히: 코드 리뷰, 테스트, 보안 제약, 명확한 소유권입니다.
가볍지만 사용자를 보호하고 안전한 출시를 보장하는 가드레일을 사용하세요:
이 가드레일들은 코드베이스가 커져도 속도가 혼돈으로 변하지 않게 합니다.