AI 언어 모델로서 훈련 데이터를 기반으로 답을 제시합니다.
Microservice Architecture에서 서비스 데이터 모델링은 크고 복잡한 시스템을 특정 기능을 수행하는 더 작고 단순한 서비스로 분해하여 처리합니다. 각 서비스는 서로 간섭하지 않고 독립적으로 작동할 수 있도록 자체 데이터베이스를 유지 관리합니다. 서비스의 필요에 따라 데이터는 관계형 또는 비관계형 데이터베이스에 저장될 수 있습니다.
마이크로서비스 아키텍처에서 데이터 모델링을 처리하는 일반적인 접근 방식은 DDD(Domain Driven Design) 원칙을 사용하는 것입니다. DDD는 각각 고유한 도메인과 데이터 표현이 있는 작고 느슨하게 결합된 서비스로 시스템을 나누는 데 중점을 둡니다. DDD를 사용하면 개발자가 비즈니스 도메인을 반영하고 엔터티 및 이벤트에 대한 지원 모델을 정의하는 제한된 컨텍스트로 데이터 스키마를 구성할 수 있습니다.
또 다른 접근 방식은 각 트랜잭션이 시스템의 현재 상태를 재현하는 데 사용할 수 있는 이벤트로 기록되는 이벤트 소싱을 사용하는 것입니다. 이 접근 방식을 사용하면 시스템 오류가 발생한 경우 재생할 수 있는 이벤트 로그를 중심으로 서비스를 구축할 수 있습니다.
요약하면 마이크로서비스 아키텍처의 서비스 데이터 모델링은 느슨하게 결합되고 자체 데이터를 유지 관리하는 서비스를 설계하는 것입니다. DDD 및 이벤트 소싱 원칙을 사용하면 개발자가 서비스 데이터를 효과적으로 모델링하고 이를 독립적으로 유지 관리할 수 있습니다.
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