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category: "10_Wiki/💡 Topics/02_Architecture_Principles"
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tags: ['monolithic-architecture-pattern', 'monolithic-architecture-pattern', 'microservices-architecture-pattern', 'modular-monolith', 'strangler-fig-pattern', 'architecture-principles']
last_reinforced: 2026-05-02
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# [[Monolithic Architecture Pattern]]

## 📌 Brief Summary
[[Monolithic Architecture Pattern]]은 사용자 인터페이스, 비즈니스 로직, 데이터 접근 계층 등 애플리케이션의 모든 구성 요소가 단일 코드베이스로 긴밀하게 결합되어 하나의 유닛으로 실행되는 전통적인 소프트웨어 설계 패턴입니다 [1, 2]. 프로젝트 초기 단계에서는 아키텍처가 단순하여 개발, 테스트, 그리고 배포가 빠르고 용이하다는 장점이 있습니다 [3-5]. 하지만 시스템과 조직의 규모가 커짐에 따라 특정 컴포넌트의 확장이 어렵고, 유지보수 및 업데이트 과정에서 병목 현상이 발생하기 쉬운 한계가 있습니다 [3, 4, 6].

## 📖 Core Content
* **단일 통합 구조 (Unified Codebase & Tightly Coupled)**
  모놀리식 아키텍처는 애플리케이션을 구동하는 모든 기능(프론트엔드, 백엔드, 데이터베이스 처리 등)이 단일 코드베이스 안에 강하게 결합(Tightly Coupled)되어 있습니다 [1, 2, 7]. 일반적으로 하나의 프로세스로 실행되며 중앙 집중식으로 배포 및 관리됩니다 [2, 7].

* **초기 개발 및 프로토타이핑에 최적화**
  이 패턴은 요구사항이 명확하고 단순하거나, 소규모 팀이 단기간에 MVP(Minimum Viable Product)를 개발할 때 매우 효과적입니다 [5, 8, 9]. 네트워크 지연이나 서비스 간 복잡한 통신을 고려할 필요가 없어 개발 속도가 빠르고, 애플리케이션 전체에 대한 테스트 및 디버깅을 단순하게 수행할 수 있습니다 [4].

* **직접 통신을 통한 성능적 이점**
  분산 시스템(예: 마이크로서비스)과 달리 컴포넌트들이 네트워크를 거치지 않고 애플리케이션 메모리 내부에서 직접 호출되고 상호작용하므로, 통신 오버헤드와 지연(Latency)이 적어 효율적인 성능을 발휘할 수 있습니다 [4, 10].

* **대규모 시스템의 보편적인 출발점**
  세계적인 기술 기업인 Amazon, Netflix, Uber 등도 초기에는 모놀리식 아키텍처로 서비스를 구축했습니다 [8, 11-13]. 이들은 이후 폭발적인 트래픽과 사용자 증가에 따른 확장성의 한계에 부딪히면서, 점진적으로 마이크로서비스와 같은 분산 아키텍처로 진화해 나갔습니다 [8, 11, 13].

## ⚖️ Trade-offs & Caveats
* **확장성의 제약 (Scalability Limitations)**
  애플리케이션의 특정 기능(예: 결제 처리)에만 트래픽이 집중되더라도, 해당 기능만 독립적으로 확장할 수 없습니다. 대신 시스템 전체를 동일하게 복제(수평적 확장)하거나 더 고사양의 하드웨어로 교체(수직적 확장)해야 하므로 자원 활용이 비효율적입니다 [4, 6, 14, 15].

* **배포 병목 및 위험성 (Deployment Bottlenecks)**
  코드의 아주 작은 부분만 수정하더라도 애플리케이션 전체를 다시 빌드하고 배포해야 합니다 [4, 6, 15, 16]. 이는 배포 주기를 지연시키며, 배포 중 발생할 수 있는 다운타임 및 장애의 위험도(Blast Radius)를 높입니다 [6, 15]. 

* **단일 장애점 (Single Point of Failure)**
  모든 구성 요소가 하나의 실행 단위로 묶여 있기 때문에, 특정 모듈에서 발생한 메모리 누수나 오류가 전체 시스템의 장애나 붕괴로 이어질 위험이 매우 높습니다 [4].

* **유지보수의 난이도와 기술적 종속성**
  코드가 점차 방대해짐에 따라 컴포넌트 간의 상호 의존성이 얽혀 코드를 이해하고 수정하기가 매우 어려워집니다(유지보수 난이도 증가) [4, 6, 15]. 또한 전체 시스템이 단일 기술 스택에 종속되기 때문에, 새로운 프로그래밍 언어나 프레임워크를 유연하게 도입하기 어렵습니다 [6].

## 🔗 Knowledge Connections

### Related Concepts

#### [관계 유형 A: 대안 및 진화 아키텍처]
- [[Microservices Architecture Pattern]]
  - 연결 이유: 모놀리식 아키텍처의 확장성 및 유연성 한계를 극복하기 위해 거대한 애플리케이션을 작고 독립적인 서비스들로 분할한 대표적인 분산 아키텍처입니다 [7, 17].
  - 이 개념을 통해 더 깊게 이해할 수 있는 부분: 단일 프로세스 기반(모놀리식)과 네트워크 기반 분산 시스템(마이크로서비스) 간의 결합도(Coupling), 장애 격리(Fault Tolerance), 독립적 배포 방식의 근본적 차이와 트레이드오프를 비교 분석할 수 있습니다 [14, 18].

- [[Modular Monolith]]
  - 연결 이유: 모놀리식의 배포 단순성을 유지하면서도 내부적으로 엄격한 도메인 경계를 분리하여 마이크로서비스의 장점을 취하려는 현대적 설계 방식입니다 [19, 20].
  - 이 개념을 통해 더 깊게 이해할 수 있는 부분: 분산 시스템의 네트워크 오버헤드나 복잡성을 피하면서도 스파게티 코드를 방지하고 시스템을 깔끔하게 구조화(Modularity)하는 방법을 학습할 수 있습니다 [20, 21].

#### [관계 유형 B: 마이그레이션 패턴 및 제약 요소]
- [[Strangler Fig Pattern]]
  - 연결 이유: 레거시 모놀리식 시스템을 서버리스나 마이크로서비스 기반으로 점진적으로 마이그레이션할 때 가장 널리 사용되는 전략적 디자인 패턴입니다 [22].
  - 이 개념을 통해 더 깊게 이해할 수 있는 부분: 작동 중인 거대 모놀리식 코드베이스를 중단 없이 안전하게 분리하고 새로운 구조로 전환하는 실무적 접근법을 배울 수 있습니다 [22].

### Deeper Research Questions
- 모놀리식 아키텍처에서 마이크로서비스로 성공적으로 마이그레이션하기 위해 'Strangler Fig Pattern'을 구체적으로 어떻게 적용하며, 이때의 위험 요소는 무엇인가?
- 모놀리식 시스템의 성능과 확장성 한계를 극복하기 위해, 전체 시스템을 뜯어고치지 않고 적용할 수 있는 최적화 기법(예: 부분적 로드 밸런싱, 스케일업 등)은 무엇인가?
- 단일 코드베이스 구조에서 상호 의존성이 얽혀 스파게티 코드가 되는 기술 부채(Technical Debt)를 최소화하기 위해 '모듈형 모놀리스(Modular Monolith)'의 경계 분리 원칙을 어떻게 적용할 수 있는가?
- 마이크로서비스가 초래하는 분산 시스템의 복잡성(네트워크 지연, 분산 트랜잭션 등)과 비교했을 때, 모놀리식 아키텍처의 직접 통신이 제공하는 성능적 이점은 어느 정도의 경제적, 기술적 가치를 지니는가?
- 스타트업이 초기 MVP를 모놀리식으로 개발한 후 서비스가 급성장할 때, 아키텍처를 분산형으로 변경해야 하는 최적의 임계점(Tipping Point)은 어떤 지표를 통해 판단할 수 있는가?

### Practical Application Contexts
- **Implementation:** 소규모 개발 팀이 복잡한 인프라 관리 없이 초기 아이디어를 검증하기 위해 MVP(Minimum Viable Product)나 프로토타입을 빠르게 구축할 때 가장 적합한 구조입니다 [5, 9].
- **System Design:** 사용자 인터페이스, 비즈니스 처리 로직, 데이터베이스 접근 등의 모든 계층이 하나의 코드베이스 안에서 직접 호출을 주고받도록 설계됩니다 [2].
- **Operation / Maintenance:** 기능 추가나 작은 버그 패치를 진행할 때마다 애플리케이션 전체를 다시 빌드하고 배포해야 하므로, 오류를 미리 차단할 수 있는 통합 테스트 파이프라인 관리가 매우 중요합니다 [6].
- **Learning Path:** 분산 아키텍처의 복잡성을 배우기 전, 소프트웨어의 기본적인 레이어(프론트엔드, 백엔드, DB)가 어떻게 통합적으로 동작하는지 이해하는 소프트웨어 아키텍처 학습의 첫 관문으로 활용됩니다.
- **My Project Relevance:** 빠른 시장 출시가 요구되거나 기능의 복잡도가 높지 않은 프로젝트에서, 배포 인프라 및 데브옵스(DevOps)의 부담을 최소화하고자 할 때 이상적으로 적용할 수 있습니다.

### Adjacent Topics
- [[Service-Oriented Architecture (SOA)]]
  - 확장 방향: 모놀리식 구조의 한계를 유연하게 만들기 위해 시스템을 굵직한 서비스 단위로 분리했던, 마이크로서비스 이전의 과도기적이고 전통적인 분산 아키텍처 형태를 탐구합니다 [23, 24].

- [[Technical Debt]]
  - 확장 방향: 모놀리식 시스템이 체계적인 경계 없이 거대해지며 설계가 무너질 때(Big Ball of Mud) 축적되는 기술 부채의 원인과, 이것이 조직의 생산성 및 유지보수 비용에 미치는 막대한 경제적 파급력을 분석합니다 [25-27].

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*Last updated: 2026-05-02*