추천의 글

“종종 기술을 업그레이드하거나 솔루션즈 아키텍트가 되고자 진로를 변경하려는 사람들을 보곤 한다. 저자는 수년간의 경험을 이 책에 담아 현재의 역할에서 기술을 향상시키려는 사람, 향후 기술을 탐색하는 사람이 쉽게 읽을 수 있도록 썼다. 솔루션즈 아키텍트의 기능과 역할 소개부터 시작해 기술과 트렌드를 다루기 전에 설계 패턴이나 마이그레이션 전략도 설명한다. 클라우드 시대에 자신의 기술을 갈고 닦고자 하는 신규 또는 기존 솔루션즈 아키텍트를 위한, 모든 핵심 영역을 다룬 책이다.”
―라제시 세스(Rajesh Sheth) /AWS 메시징 및 스트리밍 제너럴 매니저

“확장성, 재사용성, 가용성, 접근성, 비용, 보안 등에 대한 아키텍처를 포함해 클라우드 컴퓨팅 시대의 다양한 기능을 이해하기 위한 가이드다. 모범 사례와 패턴을 공유하는 데 이보다 더 총체적인 접근 방식을 본 적이 없다. 저자들은 경험한 것으로 이 책을 저술했으며 경험이 풍부한 아키텍트뿐만 아니라 장차 아키텍트가 되려는 사람들도 참고할 필요가 있다.”
―로한 카마카(Rohan Karmarkar)/ AWS 솔루션 아키텍처 디렉터

“나는 개인적으로 개발 팀 리더에서 솔루션즈 아키텍트가 되는 이 여정을 겪었고 이는 저자도 마찬가지였다. 우리는 항상 도움이 될 수 있는 핸드북이 있기를 원했다. 이에 업계의 큰 격차를 메우고자 저자는 개인적인 경험과 학습을 바탕으로 다양한 배경을 가진, 모든 사람이 읽을 수 있는 매우 상세한 책을 만들었다. 성공적인 솔루션즈 아키텍트가 되고 무한한 가능성이 있는 새로운 세상을 여는 데 도움이 되는 매우 중요한 지식을 발견할 수 있기 때문에 이 책을 읽고 항상 유용한 참고 자료로 간직할 것을 강력히 추천한다.”
―카말 아로라(Kamal Arora)/ AWS 시니어 솔루션즈 아키텍트

이 책에서 다루는 내용

◆ 엔터프라이즈 환경에서 솔루션즈 아키텍트의 다양한 역할 탐색
◆ 핵심 설계 원칙과 패턴을 구현해 고성능의 비용 효율적인 솔루션 구축
◆ 아키텍처 보안을 구현하고 가용성을 높이기 위한 적절한 전략 선택
◆ 클라우드를 활용한 레거시 애플리케이션의 현대화
◆ 빅데이터 처리, 머신러닝, IoT, 양자 컴퓨팅을 이해하고 이를 현대적 아키텍처에 적용하는 방법
◆ 데브옵스 사고 방식을 통합해 협업을 촉진하고 운영 효율성을 높이며 프로덕션을 간소화하는 방법

이 책의 대상 독자

소프트웨어 개발자, 시스템 엔지니어, 데브옵스 엔지니어, 아키텍트, IT 업계에서 일하는 팀 리더로서 솔루션 아키텍트가 돼 안전하고 신뢰할 수 있으며 고성능이면서 비용 효율적인 아키텍처를 설계하고자 하는 사람을 대상으로 하는 책이다.

이 책의 구성

1장, ‘솔루션 아키텍처의 의미’에서는 솔루션 아키텍처가 무엇인지 알아보고 그 중요성을 정의한다.
2장, ‘조직에서의 솔루션 아키텍트’에서는 다양한 유형의 솔루션 아키텍트 역할과 조직 구조에 적합한 방식을 설명한다.
3장, ‘솔루션 아키텍처의 특성’에서는 확장성, 탄력성, 재해 복구, 접근성, 사용성, 보안, 비용과 같은 솔루션 아키텍처의 다양한 특성을 살펴본다.
4장, ‘솔루션 아키텍처 설계 원칙’에서는 확장성 있고 탄력적이며 고성능인 아키텍처를 만들기 위한 아키텍처 원칙을 설명한다.
5장, ‘클라우드 마이그레이션과 하이브리드 클라우드 아키텍처 설계’에서는 클라우드의 이점과 클라우드 네이티브 아키텍처 설계에 대한 접근 방식을 설명한다.
6장, ‘솔루션 아키텍처 설계 패턴’에서는 계층, 마이크로서비스, 이벤트 기반, 큐 기반, 서버리스, 캐시 기반, 서비스 지향 패턴과 같은 다양한 아키텍처 설계 패턴을 예제와 함께 알아본다.
7장, ‘성능 고려 사항’에서는 대기 시간, 처리량, 동시성과 같은 애플리케이션 성능 개선의 필수 속성에 대한 이해를 제공한다.
8장, ‘보안 고려 사항’에서는 워크로드 보안에 적용할 수 있는 다양한 설계 원칙을 설명한다.
9장, ‘아키텍처 안정성 고려 사항’에서는 아키텍처를 안정적으로 만드는 설계 원칙을 설명한다.
10장, ‘운영 우수성 고려 사항’에서는 애플리케이션의 운영 우수성을 달성하기 위한 다양한 프로세스와 방법을 알아본다.
11장, ‘비용 고려 사항’에서는 비즈니스 민첩성과 결과에 대한 위험 없이 비용을 최적화하는 다양한 기술을 설명한다.
12장, ‘데브옵스와 솔루션 아키텍처 프레임워크’에서는 애플리케이션 배포, 테스트, 보안에서 데브옵스의 중요성을 살펴본다.
13장, ‘솔루션 아키텍처를 위한 데이터 엔지니어링’에서는 빅데이터와 분석 아키텍처를 설계하는 방법을 설명한다.
14장, ‘머신러닝 아키텍처’에서는 머신러닝과 모델 평가 기술에 대한 세부 정보를 알아보고 다양한 머신러닝 알고리듬에 대한 개요를 제공한다.
15장, ‘사물 인터넷 아키텍처’에서는 IoT와 IoT 아키텍처의 다양한 구성 요소를 알아본다.
16장, ‘양자 컴퓨팅’에서는 실제 사용 사례에서 양자 컴퓨팅의 동작을 설명한다.
17장, ‘레거시 시스템 재설계’에서는 레거시 시스템의 다양한 과제와 현대화를 살펴본다.
18장, ‘솔루션 아키텍처 문서’에서는 해당 문서에서 수용해야 하는 다양한 세부 사항 및 구조와 함께 솔루션 아키텍처 문서를 설명한다.
19장, ‘더 나은 솔루션 아키텍트가 되기 위한 소프트 스킬’에서는 솔루션 아키텍트가 역할을 성공적으로 수행하는 데 필요한 다양한 소프트 스킬을 알아한다.

1장. 솔루션 아키텍처의 의미
__솔루션 아키텍처란 무엇인가?
__솔루션 아키텍처의 진화
__솔루션 아키텍처가 중요한 이유
__솔루션 아키텍처의 혜택
____비즈니스 요구 사항과 산출물의 품질 문제 해결
____최고의 기술 플랫폼 선택
____솔루션 제약과 문제 해결
____자원과 비용 관리 지원
____솔루션 제공과 프로젝트 수명 주기 관리
____비기능적 요구 사항 해결
__퍼블릭 클라우드의 솔루션 아키텍처
____퍼블릭 클라우드란?
____퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 하이브리드 클라우드
____퍼블릭 클라우드 아키텍처
____클라우드 네이티브 아키텍처
____퍼블릭 클라우드 업체와 서비스 종류
__요약

2장. 조직에서의 솔루션 아키텍트
__솔루션 아키텍트의 역할 유형
____제너럴리스트 솔루션 아키텍트의 역할
______엔터프라이즈 솔루션 아키텍트
______솔루션 아키텍트
______테크니컬 아키텍트
______클라우드 아키텍트
______아키텍트 에반젤리스트
____전문 솔루션 아키텍트
______인프라 아키텍트
______네트워크 아키텍트
______데이터 아키텍트
______머신러닝 아키텍트
______보안 아키텍트
______데브옵스 아키텍트
__솔루션 아키텍트의 책임 이해
____사용자 요구 사항 분석
____비기능적 요구 사항 정의
____이해관계자의 참여와 협력
____다양한 아키텍처 제약 처리
____기술 선택
____개념 증명과 프로토타입 개발
____솔루션 설계와 구축
____출시 후 운영과 유지 보수 보장
____에반젤리스트처럼 일하기
__애자일 환경에서의 솔루션 아키텍트
____왜 애자일 방법론인가?
____애자일 선언문
____애자일 프로세스와 용어
______스크럼 세레모니
______애자일 도구와 용어
______애자일과 워터폴
______애자일 아키텍처
__요약

3장. 솔루션 아키텍처의 특성
__스케일 확장성과 탄력성
____확장 시 용량 딜레마
__아키텍처 확장
__정적 콘텐츠 확장
____서버 플릿 탄력성
____데이터베이스 확장
__고가용성과 복원력
__내결함성과 리던던시
__재해 복구와 비즈니스 연속성
__확장성과 재사용성
__사용성과 접근성
__휴대성과 상호 운영성
__운영 우수성과 유지 보수
__보안과 규정 준수
____인증과 권한
____웹 보안
____네트워크 보안
____인프라 보안
____데이터 보안
__비용 최적화와 예산
__요약

4장. 솔루션 아키텍처 설계 원칙
__워크로드 확장
____예측 확장
____사후 대응적인 확장
__탄력적인 아키텍처 구축
__성능을 위한 설계
__교체 가능한 자원 사용
____불변의 인프라 구축
______카나리 테스트
__느슨한 결합
__서버가 아닌 서비스를 생각하기
__요구 사항에 맞는 스토리지 사용
__데이터 기반 설계
__아키텍처 제약 사항 극복
__MVP 방식 채택
__보안 강화
__자동화 적용
__요약

5장. 클라우드 마이그레이션과 하이브리드 클라우드 아키텍처 설계
__클라우드 네이티브 아키텍처의 장점
__퍼블릭 클라우드 선택
__클라우드 마이그레이션 전략 수립
____리프트 앤 시프트 마이그레이션
______리호스트
______리플랫폼
______재배치
____클라우드 네이티브 접근 방식
______리팩터
______재구매
____유지나 폐기
______유지
______폐기
__클라우드 전략 선택
__클라우드 마이그레이션 단계
____워크로드 탐색
____정보 분석
____마이그레이션 계획 수립
____애플리케이션 설계
____클라우드로 애플리케이션 마이그레이션 수행
______데이터 마이그레이션
______서버 마이그레이션
____통합, 검증, 전환
______라이브 마이그레이션 전환
____클라우드 애플리케이션 운영
____클라우드에서 애플리케이션 최적화
__하이브리드 클라우드 아키텍처 생성
__멀티클라우드 접근 방식
__클라우드 네이티브 아키텍처 설계
__요약
__더 읽을거리

6장. 솔루션 아키텍처 설계 패턴
__멀티계층(멀티티어) 아키텍처 구축
____웹 계층
____애플리케이션 계층
____데이터베이스 계층
__멀티테넌트 SaaS 기반 아키텍처 구축
__상태 저장과 상태 비저장 아키텍처 설계 구축
__서비스 지향 아키텍처의 이해
____SOAP 웹 서비스 아키텍처
____RESTful 웹 서비스 아키텍처
____SOA 기반 전자상거래 웹 사이트 아키텍처 구축
__서버리스 아키텍처 구축
__마이크로서비스 아키텍처 구축
____실시간 투표 애플리케이션 참조 아키텍처
__큐 기반 아키텍처 구축
____큐 체인 패턴
____작업 관찰자 패턴
__이벤트 기반 아키텍처 구축
____게시자/구독자 모델
____이벤트 스트림 모델
__캐시 기반 아키텍처 구축
____3-티어 웹 아키텍처에서 캐시 배포 패턴
____분산 패턴 이름 변경
____캐시 프록시 패턴
____프록시 재작성 패턴
____앱 캐싱 패턴
______Memcached와 Redis
__회로 차단기 패턴 이해
__격벽 패턴의 구현
__유동 IP 패턴 생성
__컨테이너로 애플리케이션 배포
____컨테이너의 장점
____컨테이너 배포
____컨테이너 기반 아키텍처 구축
__애플리케이션 아키텍처에서 데이터베이스 처리
____고가용성 데이터베이스 패턴
__솔루션 아키텍처에서 안티패턴 방지
__요약

7장. 성능 고려 사항
__성능을 위한 아키텍처 설계 원칙
____지연시간 줄이기
____처리량 향상
____동시성 처리
____캐싱 적용
__성능 최적화를 위한 기술 선택
____컴퓨팅 방식의 선택
______서버 인스턴스의 선택
______컨테이너를 통한 작업
______서버리스 전환
____스토리지의 선택
______블록 스토리지와 SAN에서의 작업
______파일 스토리지와 NAS에서의 작업
______객체 스토리지와 클라우드 데이터 스토리지에서의 작업
____데이터베이스의 선택
______온라인 트랜잭션 처리
______비관계형 데이터베이스
______온라인 분석 처리
______데이터 검색 기능 구축
____네트워크 성능 개선
______DNS 라우팅 전략 정의
______로드 밸런서 구현
______오토스케일링 적용
__성능 모니터링의 관리
__요약

8장. 보안 고려 사항
__아키텍처 보안을 위한 설계 원칙
____인증과 권한 부여 구현
____모든 곳에서 보안 적용
____폭발 반경 줄이기
____항상 모든 것의 모니터링과 감사
____모든 것을 자동화
____데이터 보호
____보안 사고 대응
__아키텍처 보안을 위한 기술 선택
____사용자 ID와 액세스 관리
______페더레이션된 ID 관리와 싱글 사인온
______커버로스
______마이크로소프트 액티브 디렉터리
______AWS 디렉터리 서비스
______액티브 디렉터리와 구글 ID 페더레이션
______보안 검증 마크업 언어(SAML)
______OAuth와 OpenID 커넥트
______JWT
____웹 보안 처리
______웹 애플리케이션 보안 취약점
______웹 보안 완화
____애플리케이션과 애플리케이션 인프라 보안
______애플리케이션과 운영체제 강화
______소프트웨어 취약점과 보안 코드
______네트워크, 방화벽, 신뢰할 수 있는 경계
______침입 탐지 시스템(IDS)과 침입 방지 시스템 (IPS)
____데이터 보안
______데이터 분류
______데이터 저장 시 암호화
______데이터 전송 시 암호화
__보안과 규정 준수 인증
__클라우드의 공동 책임 모델
__요약

9장. 아키텍처 안정성 고려 사항
__아키텍처 안정성을 위한 설계 원칙
____시스템이 자가 치유 되게 만들기
____자동화 적용
____분산 시스템 생성
____용량 모니터링과 추가
____복구 검증 수행
__안정적인 아키텍처를 위한 기술 선택
____복구 시간 목표와 복구 시점 목표 계획
____데이터 복제
______동기식 복제와 비동기식 복제
______복제 방법
____재해 복구 계획
______백업과 복원
______파일럿 라이트
______웜 스탠바이
______다중 사이트
____DR에 대한 모범 사례 적용
__클라우드로 안정성 향상
__요약

10장. 운영 우수성 고려 사항
__운영 우수성을 위한 설계 원칙
____수작업의 자동화
____자주 발생하고 되돌릴 수 있는 변경 만들기
____장애 예측과 대응
____실수로부터 배우고 다듬기
____운영 설명서 업데이트 유지
__운영 우수성을 위한 기술 선택
____운영 우수성을 위한 계획
______IT 자산 관리
______구성 관리
____운영 우수성의 기능
______시스템 상태 모니터링
______경보와 장애 대응 처리
____운영 우수성 향상
______IT 운영 분석
______근본 원인 분석
______감사와 보고
__퍼블릭 클라우드에서 운영 우수성 달성
__요약

11장. 비용 고려 사항
__비용 최적화를 위한 설계 원칙
____총 소유 비용 계산
____예산과 예측 계획
____수요와 서비스 카탈로그 관리
____지출 추적
____지속적인 비용 최적화
__비용 최적화 기법
____아키텍처 복잡성 감소
____IT 효율성 향상
____표준화와 거버넌스 적용
______자원 비용 태그 지정
____비용 사용과 보고서 모니터링
__퍼블릭 클라우드의 비용 최적화
__요약

12장. 데브옵스와 솔루션 아키텍처 프레임워크
__데브옵스 소개
__데브옵스의 이점 이해
__데브옵스 구성 요소 이해
____지속적인 통합/지속적인 배포
____지속적인 모니터링과 개선
____코드로서의 인프라
____구성 관리
__데브섹옵스 소개
__데브섹옵스와 CI/CD 결합
__CD 전략 구현
____인플레이스 배포
____롤링 배포
____블루-그린 배포
____레드-블랙 배포
____불변 배포
__CI/CD 파이프라인에서 지속적인 테스트 구현
____A/B 테스트
__CI/CD용 데브옵스 도구 사용
____코드 편집기
____소스코드 관리
____지속적인 통합 서버
____코드 배포
____코드 파이프라인
__데브옵스 모범 사례 구현
__클라우드 기반의 데브옵스와 데브섹옵스 구축
__요약

13장. 솔루션 아키텍처를 위한 데이터 엔지니어링
__빅데이터 아키텍처란?
__빅데이터 처리 파이프라인 설계
__데이터 수집
____데이터 수집을 위한 기술 선택
____클라우드에 데이터 수집
__데이터 저장
____데이터 저장을 위한 기술 선택
______구조화된 데이터 저장소
______NoSQL 데이터베이스
______검색 데이터 저장소
______비정형 데이터 저장소
______객체 스토리지
______블록체인 데이터 저장소
______스트리밍 데이터 저장소
__데이터 처리와 분석 수행
____데이터 처리와 분석을 위한 기술 선택
__데이터 시각화
____데이터 시각화를 위한 기술 선택
__빅데이터 아키텍처 설계
____데이터 레이크 아키텍처
____레이크하우스 아키텍처
____데이터 메시 아키텍처
____스트리밍 데이터 아키텍처
__빅데이터 아키텍처 모범 사례
__요약

14장. 머신러닝 아키텍처
__머신러닝이란 무엇인가?
__데이터 과학과 ML 관련 작업
____ML 모델의 평가: 과적합과 과소적합
____지도 및 비지도 머신러닝 알고리듬
__클라우드 환경에서의 머신러닝
__머신러닝 아키텍처 설계
____준비와 레이블링
____선택과 빌드
____트레이닝과 튜닝
____배포와 관리
__머신러닝 추론 아키텍처
__머신러닝 작업
____MLOps 원칙
____MLOps 모범 사례
__딥러닝
__요약

15장. 사물인터넷 아키텍처
__사물인터넷이란?
__IoT 아키텍처 구성 요소
____IoT 장치 관리
______마이크로컨트롤러 장치 관리
______마이크로프로세서 장치 관리
____IoT 장치 연결과 제어
____IoT 데이터 분석
__클라우드 환경에서의 IoT
__산업용 IoT 솔루션 구축
____커넥티드 팩토리 IoT 아키텍처
____디지털 트윈 구현
__요약

16장. 양자 컴퓨팅
__양자 컴퓨터의 빌딩 블록
____큐비트
____중첩
____얽힘
__양자 컴퓨터의 작동 메커니즘
____양자 게이트
______파울리 게이트
______아다마르 게이트
______기타 양자 게이트
____양자 회로
__양자 컴퓨터의 종류
__실생활에서의 양자 컴퓨팅
__클라우드에서의 양자 컴퓨팅
__요약

17장. 레거시 시스템 재설계
__레거시 시스템의 과제
____사용자 요구를 따라가기 어려움
____유지 보수과 업데이트 비용 증가
____기술과 문서의 부족
____기업 보안 문제에 취약
____다른 시스템과의 비호환성
__시스템 현대화의 이점
__시스템 현대화 전략 정의
____레거시 애플리케이션 평가
____현대화 접근 방식 정의
__레거시 시스템 현대화 기술 살펴보기
____캡슐화, 리호스팅, 플랫폼 재편성
____리팩터링과 리아키텍팅
____재설계와 교체
__레거시 시스템에 대한 클라우드 마이그레이션 전략 정의
____문서화와 지원
__퍼블릭 클라우드를 통한 메인프레임 마이그레이션
____독립 실행형 애플리케이션 마이그레이션
____공유 코드가 있는 애플리케이션 마이그레이션
______독립 실행형 API를 사용한 애플리케이션 디커플링
______공유 라이브러리를 사용한 애플리케이션 디커플링
______메시지 큐를 사용한 애플리케이션 디커플링
__요약

18장. 솔루션 아키텍처 문서
__SAD의 목적
__SAD의 관점
__SAD의 구조
____솔루션 개요
____비즈니스 컨텍스트
____개념적 솔루션 개요
____솔루션 아키텍처
______정보 아키텍처
______애플리케이션 아키텍처
______데이터 아키텍처
______통합 아키텍처
______인프라 아키텍처
______보안 아키텍처
____솔루션 구현
____솔루션 관리
____부록
__솔루션 아키텍처에 대한 IT 조달 문서
__요약

19장. 더 나은 솔루션 아키텍트가 되기 위한 소프트 스킬
__프리세일즈 스킬 습득
__C-레벨 경영진에게 프레젠테이션하기
__소유권과 책임
__목표 및 주요 결과로 전략 실행 정의
__크게 생각하기
__유연성과 적응력
__설계 씽킹
__코딩 실습에 참여해 빌더되기
__지속적인 학습으로 더 나아지기
__다른 사람의 멘토가 되기
__기술 에반젤리스트 및 사고 리더 되기
__요약