데이터 흐름을 고려한 서비스 주제 선정 및 도메인 설계

[Miro 설계 보러가기] Spring 최종 프로젝트 - Miro​

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1. 프로젝트 주제 선정

최종 프로젝트 주제를 고민하면서

단순 CRUD가 아닌, 비즈니스 로직과 확장성을 고려할 수 있는 서비스를 기준으로 선정했다.

 

특히 다음 요소를 중심으로 판단했다.

• 결제 기능 포함 가능 여부
• 동시성 문제 발생 가능성
• 캐싱 / 성능 개선 포인트 존재 여부
• 향후 AI 또는 외부 시스템과 연동 가능 여부

단순 기능 구현이 아니라 데이터 흐름과 확장성 중심으로 접근하고자 했다.

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2. 도메인 설계 진행

기능 구현 전에 도메인 중심으로 구조를 먼저 정의했다.

• 핵심 도메인 식별
• 각 도메인의 역할과 책임 분리
• 사용자 흐름 기반 관계 설계

특히 단순 기능이 아니라

데이터가 어떻게 생성되고 축적되는지를 중심으로 고민했다.

 

예를 들어,

• 사용자 수 대비 데이터 증가량 (유저 10명 → 데이터 100건 이상)
• 특정 시점에서 데이터가 급증하는 구간
• 어떤 데이터가 핵심 데이터가 되는지

설계를 데이터 관점에서 바라보는 연습을 했다.

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3. 대용량 데이터 처리 관점 고민

튜터님의 피드백을 통해

단순 기능 구현보다 대용량 데이터 처리와 관리가 중요하다는 것을 인지했다.

 

특히 다음과 같은 부분을 고민했다.

• 공공 데이터 / 외부 데이터 활용 가능성
• 데이터 정제 및 불필요 컬럼 제거
• 대량 insert 처리 방식 (예 : 수천만 ~ 1억 건)
• 데이터 처리 자동화 (파이프라인)

단순히 저장하는 것이 아니라
데이터를 어떻게 관리하고 흐르게 할 것인지에 대한 고민으로 확장되었다.

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4. 성능 설계의 중요성

서비스 설계에는 반드시 성능에 대한 근거가 필요하다는 점을 배웠다.

• 예상 트래픽 기반 데이터 규모 산정
• 병목이 될 수 있는 쿼리 예측
• 모니터링 및 부하 테스트 필요성

또한 이를 해결하기 위한 기술 요소를 함께 고려했다.

• 인덱스
• 캐싱
• 샤딩 등 확장 전략

단순히 기술을 적용하는 것이 아니라

"왜 이 기술을 선택했는지 설명할 수 있는가"가 중요하다는 것을 느꼈다.

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5. 설계를 통해 느낀 점

이전에는 기능 중심으로 접근했다면,

이번에는 데이터 흐름과 성능을 함께 고려하는 설계를 경험할 수 있었다.

 

특히 다음과 같은 고민을 하게 되었다.

• 데이터가 많아질 때 어떻게 대응할 것인지
• 선택한 기술의 한계와 개선 방향은 무엇인지

단순 구현을 넘어

실제 서비스 환경을 고려한 설계를 지속적으로 경험해보고자 한다.