docs(10_Wiki): 위키 전체 재구성 — Topic_* 폴더를 4개 카테고리로 통합 + 대규모 중복 제거
Topic_Agent/Topic_Blog/Topics/Topics_Biz/Topics_Meeting/Topics_Rag의 마크다운 지식 문서를 Topic_General/Topic_Programming/Topic_Graphic/Topic_Business 4개 카테고리로 재분류. - 중복 제거: frontmatter의 status:duplicate/merged + duplicate_of/redirect_to 필드로 자기 자신을 중복으로 선언한 리다이렉트 stub 1032개 제거, 완전 동일 내용 파일 472개 제거, 동일 파일명·다른 내용 충돌 시 더 큰(완전한) 버전만 유지(162개 제거) — 총 1639개 중복 제거. - 분류: 폴더 단위로 명확한 항목(AI_and_ML/Coding/Architecture 등 → Programming, Comfyui/Visual_Effects → Graphic, Topics_Biz/Topics_Meeting/사업 등 → Business, Poetic_Blog_Writing/창의성/Game_Design 등 → General)은 폴더 우선순위로, 나머지 혼재 폴더(Topic_Agent/Topic_Blog/Topics 루트/Thinking & Reasoning/Other/UI_UX_Assets)는 title/tags 키워드 스코어링으로 파일 단위 분류(불명확한 경우 General로 폴백). 원본 폴더명은 "From_*" 서브폴더로 보존해 추적 가능성 유지. - 최종 배치: Programming 2784 / General 1608 / Graphic 285 / Business 249 = 4926개 문서. - 에이전트 운영 상태(.astra/.agent/.obsidian/sessions/memory/_company/docs/lessons/_shared/src)는 지식 콘텐츠가 아니므로 재분류 대상에서 제외하고 원위치 유지. - Topics/Topic_email(상위 보호 폴더 Topic_email과 파일명 100% 중복) 삭제 — 보호 폴더 자체는 미변경. - 완전히 비게 된 Topic_Agent/Topic_Blog/Topics_Biz/Topics_Rag 폴더 제거.
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Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,180 @@
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id: wiki-2026-0508-choreography
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title: Choreography
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [Event Choreography, Saga Choreography]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [microservices, distributed-systems, events, saga]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: typescript
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framework: kafka-temporal
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# Choreography
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## 매 한 줄
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> **"매 service 가 자기 part 의 dance step 을 알고 events 으로 react — 매 central conductor 없음."**. Choreography는 distributed workflow를 events 의 emit/subscribe 로 구현하는 pattern. Orchestration 의 반대 — 매 decoupling 매 high, 매 visibility 매 low. 2026년 event-driven microservices, EDA, Saga pattern 의 핵심 선택지.
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## 매 핵심
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### 매 Choreography vs Orchestration
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| 측면 | Choreography | Orchestration |
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|---|---|---|
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| Control | Distributed | Centralized (orchestrator) |
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| Coupling | Low (events) | Higher (orchestrator knows all) |
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| Visibility | Hard (trace tools 필요) | Easy (one workflow definition) |
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| Add new step | Just subscribe | Edit orchestrator |
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| Failure handling | Each service handles own | Orchestrator decides |
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| Examples | Kafka events, NATS | Temporal, AWS Step Functions |
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### 매 패턴 종류
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- **Event-carried state transfer**: event 가 모든 필요 data 포함.
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- **Event notification**: event 는 trigger only, state 는 query.
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- **Saga choreography**: distributed transaction 의 compensating events.
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### 매 응용
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1. E-commerce order flow (OrderCreated → Payment → Shipping events).
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2. User signup pipeline (UserRegistered → emails → analytics).
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3. IoT event processing (sensor → multiple consumers).
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4. Domain events (DDD bounded context integration).
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## 💻 패턴
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### Saga choreography (TypeScript + Kafka)
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```typescript
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// Order service
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async function createOrder(req: CreateOrderRequest) {
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const order = await db.orders.insert({ ...req, status: 'pending' });
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||||
await kafka.produce('order.created', {
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||||
orderId: order.id,
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userId: order.userId,
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amount: order.total,
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});
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return order;
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}
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||||
// Order service also listens for compensations
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||||
kafka.consume('payment.failed', async (evt) => {
|
||||
await db.orders.update(evt.orderId, { status: 'cancelled' });
|
||||
await kafka.produce('order.cancelled', { orderId: evt.orderId });
|
||||
});
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```
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### Payment service reacts independently
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```typescript
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||||
kafka.consume('order.created', async (evt) => {
|
||||
try {
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||||
const charge = await stripe.charges.create({
|
||||
amount: evt.amount * 100,
|
||||
customer: evt.userId,
|
||||
});
|
||||
await kafka.produce('payment.succeeded', {
|
||||
orderId: evt.orderId,
|
||||
chargeId: charge.id,
|
||||
});
|
||||
} catch (err) {
|
||||
await kafka.produce('payment.failed', {
|
||||
orderId: evt.orderId,
|
||||
reason: String(err),
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
```
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||||
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||||
### Shipping service
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||||
```typescript
|
||||
kafka.consume('payment.succeeded', async (evt) => {
|
||||
const shipment = await shippingApi.create({ orderId: evt.orderId });
|
||||
await kafka.produce('shipment.created', { ...shipment });
|
||||
});
|
||||
```
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||||
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||||
### Event schema (Avro / JSON Schema)
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||||
```json
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||||
{
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||||
"type": "record",
|
||||
"name": "OrderCreated",
|
||||
"fields": [
|
||||
{ "name": "orderId", "type": "string" },
|
||||
{ "name": "userId", "type": "string" },
|
||||
{ "name": "amount", "type": "double" },
|
||||
{ "name": "createdAt", "type": "string" }
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
### Idempotent consumer
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||||
```typescript
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||||
async function handleOrderCreated(evt: OrderCreated) {
|
||||
// Dedup by event id
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||||
const seen = await redis.set(
|
||||
`processed:${evt.eventId}`,
|
||||
'1',
|
||||
{ NX: true, EX: 86400 },
|
||||
);
|
||||
if (!seen) return; // already processed
|
||||
|
||||
await processOrder(evt);
|
||||
}
|
||||
```
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||||
### Distributed tracing (OTel) 매 visibility 회복
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||||
```typescript
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||||
import { trace, context, propagation } from '@opentelemetry/api';
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||||
|
||||
async function publishWithTrace(topic: string, evt: any) {
|
||||
const span = trace.getActiveSpan();
|
||||
const carrier: Record<string, string> = {};
|
||||
propagation.inject(context.active(), carrier);
|
||||
await kafka.produce(topic, {
|
||||
...evt,
|
||||
_trace: carrier,
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Simple linear workflow | Orchestration (Temporal) |
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| Many independent reactors | Choreography |
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| Strong consistency 필요 | Orchestration + 2PC 또는 Temporal |
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| Fan-out events | Choreography |
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| Need visual workflow + retry | Orchestration |
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| Event-driven domain (DDD) | Choreography |
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**기본값**: 매 simple 2-3 step domain workflow → orchestration (Temporal). 매 broad fan-out + autonomous teams → choreography.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Event-Driven Architecture]] · [[Microservices]]
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- 변형: [[Pub-Sub]]
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- 응용: [[Broker Topology]] · [[Event Sourcing]]
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||||
- Adjacent: [[Orchestration]] · [[CQRS]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: event-driven microservice design, decoupling teams, fan-out workflows, autonomous services.
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**언제 X**: short transactional flow needing visibility, strict ordering 필요한 critical financial workflows (orchestrator + Temporal 가 better).
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## ❌ 안티패턴
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- **Distributed monolith via events**: events 가 actually RPC 호출 — coupling 그대로.
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- **No event versioning**: schema 변경 시 모든 consumer 깨짐 — Schema Registry 필수.
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- **Lost trace**: span 이 event boundary 에서 끊김 — propagation injection 필수.
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- **Implicit ordering assumption**: 매 services 가 임의 order 로 react — explicit ordering 필요 시 partition key.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Hohpe "Enterprise Integration Patterns" / Microservices.io / Confluent docs 2026).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — Saga choreography + Kafka + OTel 패턴 |
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Reference in New Issue
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