Debezium의 Best Practive 아키텍처

금융 서비스에서는 거래가 발생하는 즉시 이를 감지하고 처리해야 하는 요구가 매우 높습니다.

따라서 Debezium으로 데이터 파이프라인을 구축할 수 있습니다.

 

예를 들어,

• 거래 발생 → 잔고 변경
• 거래 패턴 → 이상 탐지 / 사기 탐지
• 거래 내역 → 신용 점수 / 한도 관리

 

 

MSA 아키텍처와 CDC의 궁합

마이크로서비스 환경에서 Debezium은 데이터 동기화의 이상적인 패턴을 제공합니다.

서비스 간 결합도	각 서비스가 필요한 이벤트만 구독 → 느슨한 결합
확장성	신규 서비스 추가 시 기존 서비스 영향 없음
장애 격리	이벤트 단위 격리 → 부분 장애가 전체로 전파되지 않음
시스템 안정성	서비스 간 직접 DB 접근 제거 → 일관성 향상
성능	EDA 기반의 비동기/병렬 이벤트 처리로 고성능 보장

 

플랫폼 서버 개발자 입장에서 좋은 패턴: 캐시 무효화

금융 서비스에서 DB와 캐시 간 데이터 불일치는 치명적이다.

Debezium을 활용하면 이를 구조적으로 해결할 수 있다.

 

예시 흐름

1. 계좌 DB의 balance가 변경됨
2. Debezium이 변경 이벤트를 감지하여 Kafka에 전송
3. “Cache Invalidator” 서비스가 해당 이벤트를 구독
4. 관련 캐시(Key)에 대한 무효화 및 갱신 수행

이 패턴을 통해,

• TTL 기반 캐시 지연 문제 해결
• 수동 갱신 코드 제거
• 일관성 높은 캐시 시스템 유지 가능

즉, Debezium은 “캐시 갱신 트리거 역할을 하는 CDC 엔진”이 된다.

실시간 분석과 데이터 웨어하우스 동기화

배치 구조의 경우 지연시간이 발생하다보니 금융데이터에 대한 리스크 분석이 어렵다.

하지만 CDC 기반으로 구조를 만들면, 실시간 동기화가 가능하기 때문에 변경될때마다 데이터를 분석해서 실시간 대시보드에 띄우는등 작업이 가능하다.