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MDA와 MSA: 모델 중심에서 서비스 중심으로, 아키텍처 패러다임의 진화

MDA와 MSA, 무슨 차이가 있을까요? 두 아키텍처의 개념부터 실제 기업 적용 사례까지, 쉽고 깊이 있게 정리했습니다.

2025년 05월 21일

MDA와 MSA: 모델 중심에서 서비스 중심으로, 아키텍처 패러다임의 진화

우리는 소프트웨어 아키텍처의 두 가지 중요한 패러다임, 모델 주도 아키텍처(MDA, Model Driven Architecture)와 마이크로서비스 아키텍처(MSA, Micro Service Architecture)에 대해 심도 있게 논의하고자 합니다.

이 두 아키텍처는 각기 다른 시대적 배경과 문제 해결 목표를 가지고 탄생했으며, 오늘날 우리가 시스템을 설계하고 구축하는 방식에 지대한 영향을 미치고 있습니다.

특히 MSA, 쿠버네티스, 클라우드 네이티브와 같은 현대적인 기술 트렌드를 처음 접하시는 분들이나, 이러한 기술 도입을 고민하시는 의사결정자분들께서는 이번 논의를 통해 각 아키텍처의 핵심 철학과 실질적인 효용을 파악하시는 데 큰 도움을 받으실 수 있을 것입니다.

마치 전문가가 옆에서 친절하게 설명해주는 책을 읽듯, 편안하게 따라와 주시기 바랍니다.

1. MDA와 MSA, 무엇이 다를까요? 핵심 차이점 비교

두 아키텍처의 차이점을 명확히 이해하기 위해, 핵심적인 특징들을 중심으로 비교해 보겠습니다.

구분	MDA (Model Driven Architecture)	MSA (Micro Service Architecture)
주요 목표	플랫폼 독립성 확보, 생산성 향상, 기술 변화에 대한 유연성 증대	서비스의 독립적 배포, 확장성, 회복탄력성, 기술 다양성, 개발팀 자율성 확보
핵심 추상화 단위	모델 (CIM, PIM, PSM)	독립적으로 배포 가능한 서비스 (Service)
관심사 분리	비즈니스 로직과 플랫폼 기술 분리	기능별 독립적인 서비스로 분리, 각 서비스는 자체 데이터 저장소 보유 가능
개발 방식	모델링 도구를 사용하여 PIM 설계 후 PSM 및 코드로 자동 변환	각 서비스를 독립적으로 설계, 개발, 테스트, 배포 (Polyglot Persistence/Programming)
배포 단위	주로 모놀리식 또는 대규모 컴포넌트 형태로 배포될 수 있음	각 서비스가 독립적인 프로세스로 배포
기술 종속성	PIM 수준에서는 플랫폼 독립적, PSM 및 코드 생성 시 특정 기술에 매핑	서비스별로 최적의 기술 스택 선택 가능 (Polyglot)
주요 도전 과제	정교한 모델링의 어려움, 성숙한 도구 의존성, 생성된 코드의 품질 관리	분산 시스템의 복잡성 (통신, 데이터 일관성, 모니터링, 배포), 서비스 간 인터페이스 관리
커뮤니케이션	모델 변환 규칙 및 도구에 의해 정의	주로 API (REST, gRPC 등) 및 메시지 큐를 통한 비동기 통신
조직 구조 영향	중앙 집중적인 아키텍처 팀 또는 모델링 전문가의 역할 중요	기능 중심의 소규모 자율 팀 (Two-Pizza Team) 구성에 적합 (Conway’s Law)
주요 연관 기술/개념	UML, MOF, 코드 생성기, CASE 도구	API Gateway, Service Discovery, CI/CD, Docker, Kubernetes, DevOps, Cloud Native

이 표를 통해 알 수 있듯이, MDA는 “어떻게 만들 것인가”의 과정을 모델을 통해 표준화하고 자동화하여 플랫폼 변화에 대응하는 데 초점을 맞추는 반면, MSA는 “무엇을 만들 것인가”를 잘게 쪼개어 독립적으로 개발하고 운영함으로써 전체 시스템의 민첩성과 확장성을 높이는 데 집중합니다.

2. MDA와 MSA는 왜, 누가, 언제 만들었을까요?

모든 기술의 탄생에는 그 시대의 고민과 해결하고자 하는 명확한 문제가 있기 마련입니다. 모든 기술의 탄생에는 그 시대의 고민과 해결하고자 하는 명확한 문제가 있기 마련입니다.

MDA (Model Driven Architecture)의 탄생 배경

MDA는 OMG(Object Management Group)라는 표준화 단체에 의해 2001년 공식적으로 발표되었습니다. 1990년대 후반에서 2000년대 초반, CORBA, J2EE, .NET 등 다양한 플랫폼 기술들이 경쟁적으로 등장하면서 기업들은 특정 기술에 종속되는 문제와 플랫폼 변화에 따른 마이그레이션 비용 증가라는 현실에 직면했습니다.

왜 (Why)?
- 플랫폼 종속성 탈피: 특정 벤더나 기술의 변화로부터 비즈니스 로직을 보호하고 싶었습니다.
- 생산성 향상: 반복적인 코드 작성을 줄이고, 모델로부터 코드를 자동 생성하여 개발 속도를 높이고자 했습니다.
- 상호 운용성 증대: 표준화된 모델을 통해 이기종 시스템 간의 통합을 용이하게 하려 했습니다.
- 유지보수 용이성 증대: 비즈니스 로직 변경 시, 플랫폼 독립적인 모델(PIM)만 수정하면 다양한 플랫폼에 적용 가능하도록 기대했습니다.

누가 (Who)?
- 주로 OMG(Object Management Group)가 주도했습니다. OMG는 UML(Unified Modeling Language), CORBA 등 객체 기술 표준화를 이끌어온 단체입니다.
언제 (When)?
- 2001년에 MDA 가이드가 처음 발표되었으며, 그 이전부터 관련 개념 연구와 표준화 작업이 진행되었습니다.

MDA는 UML과 같은 모델링 언어를 사용하여 시스템의 핵심 로직을 플랫폼과 무관하게 정의(PIM, Platform Independent Model)하고, 이를 특정 기술 플랫폼에 맞는 모델(PSM, Platform Specific Model)로 변환한 후 코드를 생성하는 접근 방식을 제안했습니다. 이는 마치 건축에서 설계도를 먼저 그리고, 그 설계도에 따라 다양한 재료(플랫폼)로 건물을 짓는 것과 유사합니다.

MSA (Micro Service Architecture)의 등장 배경

MSA는 특정 개인이나 단체가 "발명"한 것이라기보다는, 거대한 모놀리식(Monolithic) 애플리케이션의 한계에 직면한 기업들이 2010년대 초반부터 점진적으로 발전시킨 아키텍처 스타일입니다.

넷플릭스, 아마존, 이베이와 같은 대규모 웹 서비스를 운영하는 회사들이 주도적으로 채택하고 그 성공 사례를 공유하면서 널리 알려지기 시작했습니다. Martin Fowler와 James Lewis 같은 구루들이 2014년경 이 개념을 명확히 정의하고 대중화하는 데 크게 기여했습니다.

왜 (Why)?
- 모놀리식 애플리케이션의 한계 극복:
  - 확장성 문제: 특정 기능에 부하가 집중되어도 전체 애플리케이션을 확장해야 하는 비효율성.
  - 민첩성 저하: 작은 변경 사항도 전체 시스템의 빌드, 테스트, 배포를 요구하여 개발 속도 저하.
  - 기술 스택 제약: 전체 시스템이 단일 기술 스택에 묶여 새로운 기술 도입의 어려움.
  - 장애 격리 미흡: 한 기능의 장애가 전체 시스템 장애로 확산될 위험.
  - 팀 생산성 저하: 코드베이스가 커지면서 이해도 저하 및 개발자 간 충돌 증가.
- 빠른 시장 변화 대응: 비즈니스 요구사항 변화에 신속하게 대응하고, 새로운 기능을 빠르게 출시할 필요성 증대.
- 클라우드 환경의 발전: AWS, Azure, GCP와 같은 클라우드 플랫폼의 등장과 컨테이너 기술(Docker), 오케스트레이션 도구(Kubernetes)의 발전은 MSA 구현을 기술적으로 용이하게 만들었습니다.

누가 (Who)?
- 특정 발명가보다는 업계의 실무자들(Practitioners), 특히 넷플릭스, 아마존과 같은 대규모 서비스를 운영하는 기업들이 선도적으로 도입하고 발전시켰습니다. Martin Fowler, James Lewis 등이 이를 이론적으로 체계화하고 전파했습니다.
언제 (When)?
- SOA(Service Oriented Architecture)의 개념에서 발전하여, 2011년경부터 논의가 활발해졌고 2014년 이후 본격적으로 확산되었습니다.

MSA는 애플리케이션을 작고, 독립적으로 배포 가능하며, 각자의 데이터 저장소를 가질 수 있는 서비스들의 집합으로 구성합니다.

각 서비스는 특정 비즈니스 기능에 집중하며, API를 통해 서로 통신합니다. 이는 마치 레고 블록처럼 각 기능을 독립적인 블록으로 만들고, 이들을 조합하여 전체 시스템을 구성하는 방식과 같습니다.

MDA 구성요소에 대해서 MSA 매핑

아래는 MDA(Model Driven Architecture)의 주요 구성요소와 이를 MSA(Microservices Architecture)로 전환하거나 매핑할 때 고려해야 할 상세한 매핑 표입니다. 각 요소가 어떻게 변환되며, 어떤 역할로 전환되는지 기술적, 아키텍처적 관점에서 비교합니다.

MDA 구성요소	설명	MSA 매핑 요소	매핑 및 변환 방식
CIM (Computation Independent Model)	비즈니스 요구와 도메인 개념을 표현. 시스템 동작, 구조 기술 없음	도메인 모델, 비즈니스 캡슐, Bounded Context	MSA에서는 도메인 주도 설계(DDD)와 결합되어 Bounded Context, 유비쿼터스 언어, 비즈니스 기능별 마이크로서비스 후보 영역으로 변환.
PIM (Platform Independent Model)	구현 환경에 독립적인 시스템 구조 및 논리 모델	서비스 인터페이스, API 설계, 서비스 계약	마이크로서비스의 API 명세(OpenAPI/Swagger), 서비스 책임 분리, Interface-First Design으로 전환. 기술 독립적이면서 비즈니스 로직 중심 설계로 재구성.
PSM (Platform Specific Model)	특정 플랫폼/기술 환경에 맞춘 상세 구현 모델	컨테이너 명세, 배포 스크립트, 인프라코드	컨테이너화(Dockerfile, Helm Chart), 배포 자동화(YAML, Terraform), 런타임 환경별 마이크로서비스 배포 및 운영 모델로 전환.
Transformation (모델 변환)	CIM→PIM→PSM 순차적 모델 자동/수동 변환 프로세스	파이프라인 자동화, CI/CD, Code Generator	코드 생성기, Scaffold, API Gateway 등으로 개발 파이프라인 자동화. GitOps, DevOps 툴체인(ArgoCD, Tekton)으로 구현.
Meta-Model (메타모델)	모델의 구조, 문법, 의미를 정의. MOF(Meta Object Facility) 등 표준 사용	오픈API, AsyncAPI, GraphQL Schema, CRD	서비스 계약 및 데이터 구조를 정의하는 스키마(예: OpenAPI Spec, GraphQL), 쿠버네티스 CRD 등 메타 정보로 관리.
Model Repository	모델/아티팩트 저장소 (UML, XMI, Ecore 등)	Git, Artifactory, Helm Repo, OCI Registry	버전 관리 시스템(Git)과 아티팩트 저장소(Helm, OCI 등)로 소스코드 및 마이크로서비스 배포 이미지를 통합 관리.
Model Validation/Verification	모델 일관성, 정확성 검증	테스트 자동화, 계약 테스트, Linting	계약 테스트(Pact), Schema Validation, Linting, 자동화된 테스트 파이프라인 구축.
Code Generation	PSM 기반 자동 코드 생성 (UML→Java 등)	Scaffold, 코드 생성기, API Generator	OpenAPI Generator, Spring Initializr 등 Scaffold 도구로 서비스 코드/스켈레톤 자동 생성.
Integration (통합 모델)	여러 모델 간의 상호작용 및 연계 (UML 컴포넌트 다이어그램 등)	API Gateway, Service Mesh, Event Bus	서비스 간 통합 패턴(API Gateway, Service Mesh, Event Driven 통합), 서비스 등록/발견 및 API 관리로 구현.
Deployment Model	시스템 배포 및 구성 모델 (배치 다이어그램 등)	컨테이너 오케스트레이션, 배포 스크립트	쿠버네티스 배포 명세(Deployment, Service), Helm Chart, IaC(Terraform, Ansible)로 배포 환경 정의 및 자동화.
Traceability (추적성)	요구사항→모델→코드→테스트간 추적성 확보	Observability, Tracing, Audit Log	마이크로서비스의 Observability(분산추적, 로깅, 모니터링)와 변경 이력 관리로 추적성 제공.

요약 설명

MDA의 각 모델(CIM, PIM, PSM)은 MSA에서는 도메인 모델링, API 설계, 배포 아티팩트 등으로 자연스럽게 분리되고, 자동화된 파이프라인과 도구(Scaffold, Generator, GitOps)로 전환됩니다.
메타 정보와 계약은 스키마 및 오픈API 기반의 사양으로, 모델 저장소는 Git/Helm/OCI 등 클라우드 네이티브 방식으로 대체됩니다.
검증·배포·추적 등은 테스트 자동화, Observability, 배포 자동화 등 현대 DevOps와 클라우드 네이티브 환경에 통합되어 실현됩니다.

MDA와 MSA 실제 구축 사례 비교 분석

모델 중심 아키텍처(MDA) 사례

📌사례 1: DaimlerChrysler ePEP 시스템

DaimlerChrysler의 ePEP (Electronic Production Planning) 프로젝트에서는 MDA 접근법을 적용해 복잡한 다계층 J2EE 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 DC의 자체 PAI(J2EE) 프레임워크를 기반으로 하며, 10개 이상의 이기종 레거시를 통합하는 대규모 애플리케이션이었습니다. TSS 개발팀은 UML을 이용한 PIM(플랫폼 독립 모델)에서 시작하여, PAI 프레임워크에 특화된 PSM(플랫폼 특정 모델) 코드를 생성하는 카트리지(자동 생성 모듈)를 구축했습니다. 이 MDA 카트리지를 사용하여 데이터베이스 매핑, 비즈니스 로직, 프리젠테이션 계층 등의 코드를 자동 생성했고, 영역별로 20%에서 100%까지 자동화율을 달성했습니다. 결과적으로 초기 목표였던 개발 생산성 10% 향상을 초과하여 약 15% 수준의 생산성 개선을 기록했다고 보고되었습니다.

아키텍처: DaimlerChrysler PAI 기반의 다계층 Java EE 구조. 약 12개 외부 시스템과 XML/MQ/배치 연계로 통합됨
모델·툴: UML로 비즈니스 모델(PIM)을 설계하고, ArcStyler 등 MDA 도구 기반으로 코드 생성 카트리지를 개발. 이 카트리지는 기술 UML 모델을 Java 코드로 자동 변환
성과: 서로 다른 서브시스템에서 20–100%의 코드 자동 생성률을 달성했고, 개발 생산성이 약 15% 증가함

📌사례 2: LG CNS 금융 차세대 시스템

LG CNS는 금융권 차세대 시스템 구축에 MDA(MDD)를 적극 도입해 왔습니다. Forrester가 제시한 MDD 수준 중 Level 3 (도메인 DSL과 플랫폼 독립 모델 활용) 전략을 추구하며, 복수 프로젝트에서 재사용 가능한 UML 기반 모델을 사용한다고 설명합니다. 실제로 LG CNS는 몇 년 전부터 십여 개 이상의 고객사에 MDA/MDD 기반 개발 방식을 적용해 왔으며, 최근에는 교보생명 차세대와 같은 대형 금융 프로젝트에서도 이 방식이 수주 우위를 결정하는 요소로 작용했습니다. 이 사례에서 주요 구성 요소는 도메인 모델(Domain Model)을 중심으로 한 PIM이며, 이를 특정 플랫폼(Java EE 등)에 맞춘 PSM으로 자동 변환하는 방식입니다.

도입 배경: 금융권에서는 10년 단위로 시스템을 전면 교체해야 하는 데, 복잡한 트랜잭션과 오랜 개발 주기 단축이 필요했습니다. LG CNS는 MDA를 통해 플랫폼 독립 모델을 정의하여 장기 유지보수성을 높이고자 했습니다.
기술 스택: UML(主로 UML 1.4) 기반의 분석/설계 도구와 코드 생성 엔진을 사용. Forrester MDD Level3 수준의 DSL(도메인 특화 언어) 도입 및 모델 중심 개발.
성과: LG CNS에 따르면 MDA를 도입한 금융 프로젝트에서 개발 효율과 재사용성이 크게 개선되었고, 특히 대형 프로젝트 수주 경쟁 시에도 MDA 기반 방법론이 중요한 의사결정 요소로 작용했다고 합니다.

📌사례 3: 국내 SI 인사관리 시스템

국내 한 SI 기업의 R&D 팀도 인사관리(HR) 플랫폼을 MDA로 개발한 사례가 있습니다. 이 프로젝트에서 팀은 특정 고객용 시스템이 아닌 일반적인 HR 제품을 목표로, 국제 HR 컨소시엄이 제시한 XML 기반 표준 스키마를 조사하여 도메인 모델을 설계했습니다. 인사관리 도메인의 비즈니스 아키텍처를 표준화하기 위해 UML로 프로세스 모델링을 수행하고, 이를 바탕으로 플랫폼 독립 모델을 만들었습니다. 당시 UML 2.0 지원 CASE 도구가 미비해 UML 1.4를 주로 사용했음에도, 개발팀은 UML 모델에서 코드(예: Java or C#)를 자동 생성하는 워크플로우를 구축했습니다. 이러한 방식은 인사 규칙과 데이터 모델을 명세로 남겨 지속가능한 조직 자산으로 만들고, 이후 시스템 변경에 유연하게 대응할 수 있게 해주었습니다.

도메인 모델: 공개된 HR 데이터 스키마와 프로세스를 참고하여, 보편적 HR 업무(채용, 급여, 인사이동 등) 모델링 진행.
툴 및 프로세스: UML 1.4 CASE 도구(당시 UML 2.0은 불안정)로 분석/설계 모델 작성. 모델에서 직접 코드 스켈레톤을 생성해주는 MDA 개발 도구를 활용.
결과: 시스템의 비즈니스 로직과 데이터 구조가 명확히 모델화되어 설계 기간 단축과 유지보수 용이성을 얻었으며, MDA 기반 문서(모델)이 재사용 가능한 자산으로 축적되었습니다.

마이크로서비스 아키텍처(MSA) 사례

📌사례 1: Amazon

Amazon은 초기 모놀리식 웹 애플리케이션을 2001년경부터 독립 실행형 서비스로 분해했습니다. 예를 들어, 상품 구매(Buy) 버튼, 세금 계산 등 개별 기능을 각각 독립 서비스로 래핑하고, 각 서비스에 전담 개발팀을 배정했습니다. 이렇게 만든 수백 개의 마이크로서비스는 API 게이트웨이로 연결되어 전체 시스템을 구성하며, 기능 단위로 독립 배포와 확장, 버그 수정이 가능합니다. 이로써 개발자들은 각 서비스에만 집중하여 기능 개선이 빨라졌고, 서비스 장애의 범위가 제한돼 안정성이 높아졌습니다. Amazon은 이 과정에서 자체 인프라를 클라우드화해 AWS(Amazon Web Services)와 Apollo 등의 플랫폼을 개발·공급하였으며, 이는 현재 전 세계 엔터프라이즈에도 제공되고 있습니다.

아키텍처: 기능별 마이크로서비스(상품관리, 주문, 결제, 검색 등)로 분리. 각 서비스는 REST API 형태로 외부 노출되고, 서비스 간 통신은 API 게이트웨이 및 메시징으로 이루어짐.
기술 스택: Amazon 내부에서 개발한 인프라 기반(초기에는 Java/Perl 등). 현재는 AWS 인스턴스, S3, DynamoDB, API Gateway 등을 포함한 클라우드 네이티브 환경.
성과: 기능별 독립 배포로 새로운 기능 추가와 수정 주기가 단축되었으며, 개별 서비스의 필요에 따라 독립적인 수평 확장이 가능해졌습니다. Amazon은 MSA 전환을 통해 기업 가치가 크게 상승했으며, AWS는 그 부산물로서 글로벌 시장을 선도하고 있습니다

📌사례 2: Netflix

Netflix는 2008년 발생한 데이터베이스 장애(3일간 DVD 배송 불능)를 계기로 기존 단일 모놀리식 구조에서 AWS 기반의 분산 시스템으로 전환하기 시작했습니다. 2009년부터 2012년까지 단계적으로 백엔드 기능을 AWS 클라우드의 독립 서비스로 이전했으며, 최종적으로 2013년에는 500개 이상의 마이크로서비스가 API 게이트웨이를 통해 연결된 구조를 완성했습니다. 이 아키텍처는 220여 개국 2억명 이상의 가입자에게 매주 수십억 건의 스트리밍을 안정적으로 제공하는 기반이 되었고, 특히 비용 효율성도 크게 향상되었습니다. Netflix는 분산 캐시(Cassandra, EVCache), 서킷브레이커(Hystrix), 메시징(Kafka) 등 다양한 마이크로서비스 도구를 활용하며, “스트리밍 스타트 당 클라우드 비용이 기존 데이터센터 대비 극적으로 줄어들었다”고 보고했습니다.

이행 과정: 2009년부터 서비스별 분리(Ratings, Search, Streaming 등)를 진행하여 2012년 완전 전환.
구성 요소: AWS 인프라(EC2, S3, DynamoDB 등)에 마이크로서비스를 호스팅. 서비스 간 메시징과 데브옵스 자동화를 통해 높은 가용성 달성.
결과: 2013년 기준 일일 API 호출 20억 건을 처리할 정도로 확장성을 확보했고, 전 세계 스트리밍 서비스 비용과 장애가 크게 감소했습니다

📌사례 3: Uber

Uber는 초창기 단일 애플리케이션 구조에서 모든 기능이 하나로 묶여 있어 확장에 한계가 있었습니다. 이에 2010년대 중반부터 모빌리티 서비스별로 마이크로서비스로 분해했습니다. 현재 Uber는 승객 관리, 운전자 관리, 요금 산정, 결제 처리, 알림(Notification) 등 주요 기능을 별도의 서비스로 구현하고, 이들 사이를 API 게이트웨이로 연결하여 전체 서비스를 구성합니다. 각 마이크로서비스는 REST API로 통신하며, 서비스 간 데이터 공유는 필요에 따라 비동기 메시징을 사용합니다. 이렇게 전환한 결과 개발팀을 서비스별로 분리할 수 있어 기능별 전문성이 높아졌고, 코드 변경 시 전체 시스템 영향 없이 빠른 배포가 가능해졌습니다. 다만 서비스 수가 늘어나면서 표준화된 개발·운영 정책의 부재로 위험이 발생할 수 있음을 경험했기에, 이후에는 서비스 간 계약(API 명세)과 운영 가이드라인 마련에 집중했습니다.

초기 구조: 모놀리식 아키텍처 + 세 개의 어댑터(API, DB, 외부시스템). 모든 기능이 단일 어플리케이션에 포함되어 있었습니다.
전환 결과: 서비스별 소규모 팀 구성, 독립 배포 가능. 개별 서비스 장애 시 다른 서비스에 미치는 영향 감소, 빠른 기능 릴리스 가능.
운영 기술: 현재 Uber는 Go, Node.js 등으로 서비스 구현, Docker/Kubernetes로 컨테이너화하여 클라우드에 배포합니다.

국내에서도 쿠팡, 배달의민족, 토스 등 많은 IT 기업들이 MSA를 적극적으로 도입하여 서비스 경쟁력을 강화하고 있습니다. 이러한 MSA 구축 사례들은 대부분 클라우드 네이티브(Cloud Native) 환경을 기반으로 하며, 컨테이너화된 서비스를 쿠버네티스(Kubernetes)와 같은 오케스트레이션 플랫폼 위에서 운영하고, CI/CD(지속적 통합/지속적 배포) 파이프라인을 통해 자동화된 배포를 실현하는 공통점을 보입니다.

마무리

MDA와 MSA는 서로 다른 시대적 요구에 부응하며 발전해 온 아키텍처 패러다임입니다. MDA는 플랫폼 독립성과 개발 생산성 향상이라는 이상적인 목표를 추구했지만, 실현 과정에서의 어려움으로 인해 보편적인 성공을 거두지는 못했습니다. 그러나 그 핵심 철학인 "모델 중심의 사고"와 "추상화를 통한 복잡성 관리"는 여전히 유효하며, DSL이나 MDE와 같은 형태로 현대 소프트웨어 공학에 영향을 미치고 있습니다.

반면, MSA는 디지털 전환과 클라우드 시대의 요구에 발맞춰 등장하여, 비즈니스 민첩성, 확장성, 기술 다양성이라는 실질적인 이점을 제공하며 빠르게 주류 아키텍처로 자리매김했습니다. 하지만 MSA 역시 "은탄환(Silver Bullet)"은 아닙니다. 분산 시스템의 복잡성 관리, 운영 오버헤드 증가, 데이터 일관성 유지 등 새로운 도전 과제를 안고 있습니다.

IT 전문가와 의사결정자 여러분께서는 이 두 아키텍처의 본질적인 차이와 장단점을 명확히 이해하고, 현재 당면한 비즈니스 문제와 기술적 목표, 조직의 역량 등을 종합적으로 고려하여 최적의 아키텍처를 선택하거나 조합하는 지혜가 필요합니다. 때로는 MDA의 모델링 원칙을 MSA의 특정 서비스 설계에 적용하거나, 잘 정의된 모듈로 구성된 모놀리식 시스템에서 점진적으로 MSA로 전환하는 전략도 고려해 볼 수 있습니다.

결국 중요한 것은 특정 아키텍처를 맹목적으로 추종하는 것이 아니라, 그 안에 담긴 핵심 원칙을 이해하고 우리 조직과 서비스의 특성에 맞게 창의적으로 적용하는 것입니다. 이 글이 여러분의 아키텍처 여정에 작은 등대가 되기를 바랍니다.