엔터프라이즈 애플리케이션 통합이란 무엇인가요?

비즈니스 시스템(고객 관계 관리(CRM), 비즈니스 프로세스 관리(BPM), 전사적 자원 관리(ERP), 데이터베이스 관리 및 공급망 관리 소프트웨어를 포함)은 일반적으로 서로 원활하게 통신하는 데 어려움을 겪습니다. 서로 다른 프로그래밍 언어, 운영 체제 및 데이터 형식을 사용하며, 별도의 환경이나 아키텍처 계층에 존재할 수 있습니다.

EAI는 이러한 시스템이 중요한 데이터 포인트를 교환할 수 있도록 지원하여, 그렇지 않으면 비즈니스 운영을 저해할 수 있는 비호환성을 극복합니다. 통합 솔루션은 또한 조직이 레거시 시스템을 계속 사용할 수 있도록 하여 중요한 과거 데이터를 보존하고, 개발자가 새로운 서비스를 도입할 때마다 애플리케이션을 다시 구축해야 하는 필요를 없애줍니다.

마지막으로, EAI는 시스템 간에 자동화를 공유할 수 있도록 하여 부서 전반의 워크플로를 가속화하고 간소화합니다. 이커머스 컨텍스트에서, 예를 들어 조직은 통합 플랫폼을 사용하여 고객이 주문할 때마다 결제를 자동으로 처리하고, 재고를 업데이트하며, 배송 라벨을 생성할 수 있습니다. 이러한 프로세스가 서로 다른 시스템이나 환경 전반에 걸쳐 이루어지는 경우에도 가능합니다.

EAI 아키텍처는 애플리케이션과 서비스가 느슨하게 결합되어 독립적으로 작동하는 분산 네트워크를 지원하는 데 도움이 됩니다. 전통적인 EAI 플랫폼은 조직의 IT 팀이 내부에 설치하고 운영하는 온프레미스 서버 기반 미들웨어, 예를 들어 엔터프라이즈 서비스 버스와 같은 형태인 경우가 많았습니다. 오늘날 많은 조직은 통합을 촉진하고 관리하기 위해 서비스형 통합 플랫폼(iPaaS) 솔루션도 함께 사용합니다.

iPaaS는 유사한 서비스를 제공하는 엔터프라이즈 애플리케이션 통합 솔루션의 한 유형이지만, 제공 방식과 운영 모델이 다릅니다. iPaaS는 외부에서 호스팅되며 클라우드를 통해 제공됩니다. 실제로 많은 조직, 특히 대규모 조직은 두 가지를 함께 사용합니다. 핵심 온프레미스 시스템에는 레거시 EAI를, 클라우드 및 SaaS 통합에는 외부 iPaaS를 활용합니다.

EAI는 서비스 간 연결을 촉진하고 관리하기 위해 메시지 지향 미들웨어(MOM)를 자주 사용합니다. MOM은 메시지라고 하는 데이터 패킷을 수신하고 전달하며, 비동기식 데이터 공유를 지원합니다. 이 방식에서는 수신 서비스(소비자)가 처리할 준비가 될 때까지 들어오는 메시지가 대기열 또는 버퍼에 일시적으로 저장됩니다.

예를 들어 소비자 서비스에 다운타임이 발생하더라도, 대기열은 해당 서비스가 다시 온라인 상태가 될 때까지 메시지를 보존할 수 있습니다. 메시지 브로커는 대기열을 관리하고 메시지를 올바른 서비스로 라우팅하는 역할을 합니다. 브로커는 긴급도가 낮은 메시지보다 우선순위가 높은 메시지를 먼저 처리하도록 설정할 수도 있습니다. MOM 기반 시스템은 특정 소비자의 식별 정보를 알지 못하더라도 서비스 간 정보 공유를 가능하게 하여 데이터 흐름을 단순화합니다.

비동기식 통합은 실시간 데이터에 의존하지 않는 백엔드 작업이나 짧은 지연이 허용되는 경우에 가장 적합한 경우가 많습니다. 대표적인 사용 사례로는 ERP와 CRM 시스템 간 데이터 교환과 같이 시간 민감도가 낮은 시스템 통합을 관리하는 경우가 있습니다.

CRM이 고객 업데이트, 수요 예측 및 기타 데이터를 지속적으로 ERP로 전송하더라도, ERP는 이 데이터를 비피크 시간대에 처리하도록 기다릴 수 있습니다. 이 전략은 시스템 성능과 리소스 최적화를 향상시킵니다. 한편 비동기식 접근 방식은 고객이 즉각적인 서비스 이용을 기대하는 프런트엔드 애플리케이션에는 적합하지 않을 수 있습니다.

다른 EAI 플랫폼은 동기식 데이터 흐름을 사용하며, 이 경우 애플리케이션이 서비스에 API 호출 또는 요청을 보내고 응답을 기다립니다. 이 방식은 요청을 지연시키는 대기열이 없기 때문에 더 즉각적이고 직접적입니다.

하지만 동기식 처리는 작업이 순서대로 완료되어야 하기 때문에 대량 처리 환경에서는 지연이 발생하기 쉽습니다. 또한 서비스 간 결합도가 높아져 독립성이 낮아집니다. 동기식 접근 방식은 프런트엔드 서비스와 실시간 비즈니스 애플리케이션에서 자주 사용되며, 특히 즉각적인 응답이 필요한 서비스(예: 주문 처리 전에 재고 관리 소프트웨어를 확인하는 경우)에 적합합니다.

많은 최신 EAI 플랫폼은 다양한 통합 요구를 충족하기 위해 동기식과 비동기식 데이터 흐름을 모두 통합합니다.

EAI 아키텍처는 통합된 에코시스템 내에서 애플리케이션과 서비스가 어떻게 통신하는지를 정의하는 설계 청사진으로, 연결을 지원하기 위해 어떤 모델, 구성 요소 및 프로토콜이 사용되는지를 포함합니다. EAI 패턴은 일반적으로 보다 세부적인 설계 접근 방식을 설명하며, 여기에는 특정 라우팅 방식, 엔드포인트 및 메시지 구성 방식이 포함됩니다.

소프트웨어 아키텍트 Gregor Hohpe와 Bobby Woolf가 2003년에 출간한 저서는 65가지 통합 패턴을 정의하여 어떤 유형의 통합이 가능한지와 이를 어떻게 구현할 수 있는지에 대해 개발자들이 공통된 언어를 갖도록 했습니다. 그러나 이러한 패턴 중 상당수가 최신 EAI 플랫폼에서 추상화되었기 때문에, 본 개요에서는 보다 넓은 범위의 아키텍처 스타일에 초점을 맞춥니다. 

기업은 시스템 내 다양한 계층이나 기능을 지원하기 위해 여러 아키텍처 접근 방식을 함께 사용하는 경우가 많습니다.일반적인 통합 아키텍처에는 다음이 포함됩니다.

포인트 투 포인트 통합은 API, 미들웨어 또는 사용자 정의 코드를 사용하여 두 개 이상의 앱을 연결하고, 중앙 관리 계층 없이 직접 데이터를 교환할 수 있도록 합니다. 이 접근 방식은 설정과 유지 관리가 비교적 간단하기 때문에 소수의 서비스만 포함된 시스템에서 효과적으로 작동합니다.

하지만 규모가 커지면 포인트 투 포인트 연결은 서로 얽히고 과도하게 복잡해질 수 있으며, 이는 스파게티 통합이라고 불리는 현상입니다. 데이터 교환을 관리하는 중간 계층이 없기 때문에 성능 병목을 식별하고 문제를 해결하기가 어렵습니다. 또한 각 연결에 대한 관리가 제한적이기 때문에 보안 및 최적화 문제에 취약합니다.

마지막으로 배포도 어려워지며, 시스템 내 각 통합마다 별도로 설정해야 합니다. 조직은 포인트 투 포인트 통합으로 시작할 수 있지만, 운영 규모가 커짐에 따라 보다 성숙한 통합 방식으로 발전하는 경우가 많습니다.

허브 앤 스포크 모델에서는 여러 시스템 또는 서비스(스포크)가 중앙 허브에 연결됩니다. 허브는 서비스 간 연결을 관리하여 서로 직접 상호작용할 필요가 없도록 합니다.

중앙 허브는 종종 엔터프라이즈 서비스 버스(ESB) 형태를 취하며, 이는 데이터 교환을 지시하고 관리하는 고수준 미들웨어 솔루션입니다. 허브의 역할에는 라우팅, 거버넌스, 인증, 모니터링 및 데이터 변환이 포함될 수 있습니다. ESB가 관리 작업을 담당하는 동안, 통합된 MOM은 일반적으로 JMS 또는 MQTT와 같은 프로토콜을 사용하여 데이터를 전송합니다. 또는 허브 앤 스포크 방식은 API 오케스트레이션을 위해 API 게이트웨이를 사용할 수 있으며(게이트웨이가 허브, API가 스포크 역할), 이를 통해 동기식 통신을 구현할 수 있고, 이 경우 전송 메커니즘으로 HTTP가 자주 사용됩니다. 

허브 앤 스포크 방식은 특히 수십 개 또는 수백 개의 서비스를 포함하는 복잡한 배포 환경에서 포인트 투 포인트 방식보다 더 효율적이고 복원력이 높은 경우가 많습니다. 또한 모든 상호작용이 공통 관리 계층을 통해 이루어지기 때문에 유지 관리와 거버넌스가 더 용이합니다. 마지막으로 새로운 애플리케이션을 추가하더라도 기존 통합 서비스에 영향을 주지 않습니다.

하지만 주요 단점은 모든 서비스가 중앙 관리 계층에 의존하기 때문에 중앙 허브에 오류가 발생하면 전체 시스템에 영향을 미칠 수 있다는 점입니다.

서비스 지향 아키텍처(SOA)에서는 서비스가 공통 정책과 표준을 중심으로 정렬되지만, 느슨하게 결합되고 독립적으로 구성되어 재사용성과 상호운용성을 촉진합니다. 서비스는 실행에 필요한 내부 코드와 데이터를 공개하지 않고 계약을 통해 기능과 역량을 공유함으로써 검색 가능성을 향상시킵니다.

예를 들어 조직의 결제 처리 서비스는 개발자가 처음부터 다시 구축할 필요 없이 새로운 애플리케이션에 추가할 수 있습니다. 단점으로는 구현 및 유지 관리 비용이 높고 시스템 복잡성이 증가하여 성능 저하와 보안 취약성이 발생할 수 있다는 점이 있습니다.

플랫폼에 구애받지 않는 설계 철학으로서 SOA는 다양한 아키텍처와 함께 사용할 수 있습니다. 예를 들어 허브 앤 스포크 모델에 적용할 경우 중앙 허브는 계속 상호작용을 관리하지만, 서비스는 자신의 비즈니스 기능을 설명할 수 있어 개발자가 해당 기능을 사전에 알지 못하더라도 이를 원활하게 조합하고 재사용할 수 있습니다.

마이크로서비스는 SOA의 핵심 원칙을 기반으로 하면서도 보다 최신의 클라우드 네이티브 기능을 채택합니다. SOA는 모든 서비스가 엄격하게 정의된 표준을 공유하도록 요구하기 때문에 시스템 유연성이 낮아지고 성능 저하가 발생하기 쉽습니다. 

반면 마이크로서비스는 경량 전송(주로 API 사용)을 우선시하며, 엔드포인트 자체에서 비즈니스 로직을 구현하고 요청을 처리합니다. 이 접근 방식은 각 서비스에 더 높은 자율성을 부여하여 개별 팀이 자신이 관리하는 서비스의 내부 거버넌스, 배포 및 스토리지 방식을 결정할 수 있도록 합니다. 또한 두 접근 방식은 범위에서도 차이가 있습니다. SOA는 일반적으로 기업 수준의 애플리케이션을 다루는 반면, 마이크로서비스는 보다 세분화되어 개별 서비스를 더 작은 구성 요소로 분해합니다.

마지막으로 SOA는 서비스 간 통신을 지원하기 위해 ESB를 자주 사용하는 반면, 마이크로서비스는 API 게이트웨이 또는 서비스 메시를 더 많이 활용합니다. 마이크로서비스는 빠르게 주류로 자리 잡고 있습니다. 2023년 Gartner 보고서에 따르면, 현재 74%의 기업이 마이크로서비스 아키텍처를 사용하고 있으며 추가로 23%는 향후 도입할 계획이라고 밝혔습니다.

메시지는 작업이나 요청을 포함할 수 있는 반면, 이벤트는 중요한 작업이 발생했음을 나타내는 정적인 신호입니다. 이벤트 기반 아키텍처는 서비스가 이벤트 알림을 효율적이고 안전하게 교환할 수 있도록 합니다.

일반적으로 애플리케이션은 이벤트를 이벤트 브로커로 전송하며, 이벤트 브로커는 이를 적절한 서비스로 배포하는 역할을 합니다. 소비자는 구독할 이벤트를 선택할 수 있어 자신의 기능이나 비즈니스 요구와 관련된 기록만 수신합니다.

예를 들어 이커머스 기업은 고객이 구매를 할 때마다 이메일 서비스에 알림을 보내기 위해 이벤트를 사용할 수 있습니다. 이메일 서비스가 판매를 나타내는 이벤트 알림을 수신하면 구매자에게 주문 확인 메시지를 자동으로 보낼 수 있습니다. 한편 분석 데이터베이스는 다운타임이나 성능과 관련된 이벤트를 구독하여 관련 데이터 포인트를 수집할 수 있습니다.

이벤트 기반 프레임워크의 한 가지 장점은 서비스가 자신의 이벤트가 어떻게 사용되는지 또는 어떤 소비자가 이를 사용하는지 알 필요가 없다는 점이며, 이벤트 브로커에 이벤트를 전달하는 방법만 알면 됩니다. 또한 이벤트 기반 접근 방식은 개발자가 이벤트 보고 메커니즘에 영향을 주지 않고 서비스를 복제하거나 제거할 수 있기 때문에 확장이 더 간단합니다.

하지만 적절한 관리가 이루어지지 않으면 이벤트 기반 플랫폼은 과도하게 이벤트를 보고하거나 중복 이벤트를 의도치 않게 전송할 수 있어 소비자가 이를 해석하기 어려워질 수 있습니다. 또한 조직이 규모를 확장함에 따라 성능 향상을 위해 더 많은 소비자 인스턴스를 추가하는 경우가 많습니다. 그러나 이러한 서비스 확산은 개발자가 오류를 격리하고 문제를 해결하는 것을 더 어렵게 만들 수 있습니다.

마지막으로 이벤트 기반 플랫폼은 지연이 발생할 수 있기 때문에 실시간 데이터 교환에는 적합하지 않습니다.

넓은 의미에서 iPaaS는 EAI 범주에 속하며, 기업 애플리케이션 통합을 위한 최신 클라우드 기반 모델입니다. 서비스형 통합 플랫폼(iPaaS)은 일반적으로 외부 공급자가 관리하는 클라우드 기반 통합 툴을 의미합니다. 예로는 IBM의 webMethods Hybrid Integration, Salesforce의 MuleSoft, Microsoft의 Azure Integration Services가 있습니다.

iPaaS 플랫폼은 생성형 기능, 사전 구축된 커넥터, 로우코드 또는 노코드 개발 툴, 사물인터넷(IoT) 및 기타 최신 기술을 자주 활용합니다. 서버리스 또는 컨테이너화된 아키텍처에서 실행되는 경우가 많은 iPaaS 플랫폼은 연결을 위해 온프레미스 ESB(무겁고 정렬 불일치가 발생하기 쉬움)에 의존하지 않기 때문에 유연하고 경량인 경향이 있습니다.

주요 장점 중 하나는 조직이 사용자 정의 연결을 구축하는 데 시간과 리소스를 들일 필요 없이 iPaaS 플랫폼이 제공하는 상위 인프라를 활용할 수 있다는 점입니다. iPaaS는 ERP나 CRM 소프트웨어와 같은 다른 SaaS 제품과 함께 제공되기도 합니다.

EAI는 보다 오래된 전통적인 접근 방식으로, 일반적으로 온프레미스 또는 하이브리드 아키텍처를 통해 관리됩니다. EAI의 주요 장점 중 하나는 기업이 통합에 대한 완전한 통제권을 유지할 수 있다는 점입니다. 이 접근 방식은 법률이나 의료와 같이 규제가 엄격한 산업에서 선호될 수 있으며, 이러한 환경에서는 타사 iPaaS 플랫폼에서 제공되는 수준보다 더 높은 수준의 사용자 정의와 관리가 필요합니다.

iPaaS의 인기가 증가하고 있음에도 불구하고, 2024년 Fortune Business Insights 보고서에 따르면 여전히 80%의 기업이 최소 일부 통합을 내부에서 구축하고 있습니다. 대규모 조직에서는 다양한 오케스트레이션 계층을 자동화하기 위해 EAI와 iPaaS를 함께 사용하는 경우가 많습니다.

EAI 플랫폼이 주로 기업 내부 데이터 공유를 지원하는 반면, 전자 데이터 교환(EDI)은 인보이스, 거래 명세서 또는 배송 통지와 같은 정보를 조직 간에 표준화하여 전송할 수 있도록 하며 물리적 문서를 대체합니다. EDI 거래는 1960년대로 거슬러 올라가며, 당시 정부와 기업이 데이터 교환을 자동화하기 시작하면서 수작업 데이터 입력 의존도가 줄어들었습니다.

EDI는 기업이 규정 및 국제 표준을 준수할 수 있도록 특수한 프로토콜을 사용합니다. 예를 들어 HIPAA는 조직이 미국 의료 데이터를 보안 중심의 X12 프로토콜을 통해 교환하도록 요구하며, 국제 비즈니스 거래는 일반적으로 EDIFACT 글로벌 표준을 통해 수행됩니다.

전사적 자원 관리(ERP)는 중앙의 공유 데이터베이스를 통해 인사, 제품 수명 주기 관리, 재무 및 기타 비즈니스 프로세스를 통합하여 내부 시스템 간 연결성과 데이터 일관성을 향상시킵니다. ERP 플랫폼은 일반적으로 여러 엔터프라이즈 모듈로 구성되며, 각 모듈은 서로 다른 비즈니스 기능을 나타냅니다. 이러한 모듈은 서로 다른 작업을 수행하면서도 공통의 비즈니스 목표를 달성하기 위해 함께 작동합니다.

EAI와 ERP는 모두 통합을 지원하지만 조직의 기술 스택에서 서로 다른 계층에서 작동합니다. EAI는 개별 애플리케이션 간의 브리지 또는 연결 역할을 하는 반면, ERP는 조직이 다양한 비즈니스 기능에 접근할 수 있는 통합 인터페이스를 제공합니다.

ERP 시스템을 업데이트하거나 교체하는 것은 각 엔터프라이즈 모듈이 중앙 애플리케이션 제품군에 긴밀하게 결합되어 있기 때문에 운영 측면에서 어렵고 비용이 많이 들 수 있습니다. 반면 EAI는 미들웨어나 API에 의존하기 때문에 데이터 흐름을 중단하지 않고도 재구성할 수 있어 단계적으로 점진적으로 구현할 수 있습니다.

조직은 ERP 시스템이 핵심 비즈니스 기능을 관리하고 EAI 플랫폼이 ERP 플랫폼과 분석 플랫폼 및 CRM과 같은 다른 구성 요소 간 연결을 처리하도록 하여 EAI와 ERP를 함께 사용하는 경우가 많습니다.

비즈니스 시스템이 서로 격리되어 통신할 수 없는 경우 보안 취약성, 데이터 사일로 및 비호환성이 발생할 수 있습니다. EAI 전략이 없으면 조직은 연결을 유지하기 위해 광범위한 사용자 정의 코딩, 지속적인 유지 관리 및 수작업 데이터 입력에 의존해야 할 수 있으며, 이는 취약한 통합으로 이어질 수 있습니다. EAI 시스템은 다음과 같은 방식으로 이러한 장벽을 극복하는 데 도움이 됩니다.

EAI는 비즈니스 기능을 간소화할 수 있지만 시스템 복잡성과 운영상의 장애 요소를 초래할 수도 있습니다. 일반적으로 해결해야 할 문제는 다음과 같습니다.

EAI는 수십 년 된 개념이지만 오늘날의 EAI 플랫폼은 상호운용성, 성능 및 네트워크 복원력을 향상시키기 위해 최신 기술을 점점 더 통합하고 있습니다. 이제 팀은 생성형 AI를 사용하여 정렬 불일치와 장애를 자동으로 식별하거나, 통신 흐름을 방해하기 전에 이를 사전에 수정합니다. 머신 러닝은 복잡한 자동화 파이프라인을 오케스트레이션하여 작업 부하와 정렬 불일치를 줄일 수 있습니다.

EAI는 하나의 분야로서 점점 더 접근성이 높아지고 있으며 팀이 로우코드와 사전 구축된 커넥터를 사용해 통합을 설계할 수 있도록 합니다. 서버리스 시스템은 조직이 클라우드, 하이브리드 및 온프레미스 환경을 유연하게 넘나들 수 있도록 합니다. 또한 API 및 마이크로서비스 중심 아키텍처는 검색 가능성과 재사용성을 향상시킵니다.

iPaaS 솔루션의 등장과 확산으로 조직은 필요한 통합 서비스만 선택적으로 구독할 수 있게 되었으며 비용을 절감하고 시간 소모적인 관리 작업에서 벗어날 수 있습니다.