메시징 매퍼 패턴
기업 통합 패턴(Enterprise Integration Patterns)은 메시징 매퍼(Messaging Mapper) 패턴에 대해 설명한다. 이 패턴은 다음과 같은 상황을 해결한다.
도메인 객체와 메시징 인프라의 독립성은 유지하면서, 이들 사이에 데이터를 이동시키려면 어떻게 해야 할까?
위에서 "도메인 객체와 메시징 인프라의 독립성은 유지하면서"란 말은 메시징 매퍼는 도메인 객체와 메시징 인프라 모두에게 독립적으로 동작해야 한다는 말이다. 즉 도메인 객체에 메시징 매퍼와 관련된 API 등을 포함하지 말아야 하고, 메시징 인프라도 특정 메시징 매퍼에 의존하도록 결합되면 안된다는 의미이다. 그리고 "이들 사이에 데이터를 이동시키려면"이란 말은 도메인 객체를 메시지로 상호 변환할 수 있어야 한다는 말이다. 그 결과 메시징 매퍼는 전략 패턴(Strategy Pattern)에서 알고리즘처럼 도메인 계층과 메시징 인프라 계층 사이에 삽입되며, 대체 가능한 구조를 가지게 된다.
메시징 매퍼(Messaging Mapper) 패턴과 메시지 변환기(Message Translator) 패턴은 모두 변환에 관련된 패턴이다. 기업 통합 문제를 해결함에 있어, 이 두 패턴을 정확히 이해하고 사용해야 한다. 그렇지 않으면 필요한 패턴을 서로 반대로 사용하게 될 수도 있기 때문이다. 이 두 패턴은 계층 내의 이동과 계층 사이의 이동을 기준으로 구분된다. 즉 메시지 변환기 패턴은 메시징 인프라 계층 내에서 메시지가 또 다른 메시지로 변환될 때 사용되고, 메시징 매퍼 패턴은 메시징 인프라 계층의 메시지가 도메인 계층의 객체로 변환될 때 사용된다. 이 구분을 그림으로 표현하면 다음과 같다.
그러나 메시지 변환에 여러 요소들이 개입되거나 복잡한 변환이 요구되는 경우, 출발 메시지를 도메인 객체로 변환한 후 내용 보탬이(Content Enricher)이나 내용 필터(Content Filter)를 이용하여 메시지 내용을 보강한 후, 목적 메시지로 매핑할 수도 있다. 이 경우 메시지 변환의 중간 단계에서 메시징 매퍼가 필요할 수 있다. 이런 경우 두 패턴은 서로 밀접하게 관련된다.
도메인 객체와 메시지의 매핑은 계층 사이의 변환이므로 동일 계층 내의 메시지 변환보다 더 많은 제약 사항이 따른다. 예를 들어 도메인 객체의 참조를 메시지의 필드 값으로 변환해야 하고, 필요한 경우 메시지의 필드 값을 객체 참조로 변환해야 한다. 일반적으로 메시지는 객체처럼 참조 정보를 자유롭게 포함할 수 없기 때문이다. 또 객체는 가변적인 크기를 갖는 컬렉션 형식의 데이터도 표현이 자유로운 반면, 메시지로는 가변적 데이터를 다루기가 쉽지 않을 수 있다.
메시지에 대응되는 객체마다 별도의 프로그램으로 메시징 매퍼를 구현할 수 있다. 이 방법은 가장 간단하기는 하지만, 매핑해야 할 대상이 많은 경우, 개발하기도 어렵고 유지 보수도 어려워진다. 일반적으로 메시지와 객체 사이의 매핑에는 일정한 규칙이 있다. 그리고 특별한 규칙이 있을 수 있고, 필요한 경우 데이터 형식의 변경을 요구할 수도 있다. 만약 이런 정보를 매핑 정의 데이터로 작성하고, 이 정의 데이터를 이용하는 매핑 프레임워크가 개발할 수 있다면, 메시징 매퍼 패턴에 부합되는 구조를 만들기가 더 쉬워질 것이고, 프레임워크화된 메시징 매퍼를 사용하는 프로그램은 좀더 쉽게 메시지와 객체를 매핑할 수 있게 될 것이다. 그러나 매핑 구조를 정의하는 것이 간단하지 않고, 이 정의를 이용하는 프레임워크를 개발하는 것은 많은 시간과 비용이 필요한 일이다.
그동안 메시징 매퍼를 일반화하기 위해 즉 라이브러리나 프레임워크 등 표준 기술을 만들기 위해 많은 노력이 있어 왔다. 그 중에 우리나라의 상황을 돌이켜 보면, 우리나라는 이상하리만치 매핑 정의를 프로그램 로직이나 데이터베이스 테이블로 관리하는 경우를 많이 보게 된다. 일반적으로 소규모 프로젝트는 프로그램 로직이 많이 사용되는데, 이 경우 규모에 맞지 않게 도리어 개발과 유지 보수에 많은 비용과 시간이 들게 된다. 대형 프로젝트에서는 매핑 정의에 데이터베이스를 활용하는 경우가 많은데, 이 경우 데이터베이스 서버를 이용하지만 변경에 따른 프로그램들 사이의 결합을 낮추지도 못해 메시지 포맷이나 객체 구조가 변경된 경우 변경해야 할 대상이 추가적으로 많아져 변경 비용만 추가되는 부작용들이 발생하게 된다. 즉 개발과 유지 보수에 모두 특별한 생산성을 제공해 주지 못한다. 물론 데이터베이스 매핑 정의는 관리 화면을 통해 관리할 수 있는 장점이 있을지 모르지만, 전문의 등록과 변경은 그리 빈번한 작업이 아닌 경우가 많고, 일반적으로 매핑 정의의 변경은 도메인 객체와 도메인 로직의 수정도 수반한다.
메시지 변환에 대해 가장 합리적인 접근은 첫째 객체로 변환하기 쉬운 구조의 메시지 구조를 정의하는 것이고, 둘째는 도메인 객체의 구조를 단순하게 유지하는 것이고, 셋째는 매핑 정의 데이터가 단순하고 이해하기 쉬운 구조를 가지게 하는 것이고, 넷째는 매핑 엔진의 성능을 최적화 하는 것이고, 마지막으로 각 요소의 결합도를 낮추어 느슨한 결합구조를 갖게 하는 것이다. 이런 방향에 대한 많은 노력으로 만들어진 해결책으로는 TLV(Tag Length Value) 구조, ASN.1, BER, DER, Java Serialization, Protocol Buffers, XML, XSLT, JAXB, DOM, SAX, JSON 등등의 기술들이다. 그러나 불행하게도 우리라에서는 여전히 고정 길의 메시지 구조가 자주 선호되고 있고, 매핑 정의는 데이터베이스에 관리되는 방식이 선호되고 있고, POJO 또는 Bean과 같은 단순한 도메인 객체에 대해서는 잘 알지 못하고 있다. 최근에 가장 선호되는 메시징 인프라 계층의 메시지 구조는 JSON 포맷이다. JSON 포맷은 XML보다 도메인 객체로 매핑하는 속도가 현저히 빠르고, JSON 메시지는 별다른 도구 없이도 직접 해석도 가능하고, 웹 환경에서 서버와 클라이언트 모두 잘 이해하는 포맷이기 때문이다.
새로운 기업 인프라나, 차세대 프로젝트나, 리노베이션 프로젝트를 시작하는 경우, 기업은 미래 지향적인 메시지 포맷을 정의하는 것이 합리적일 것이다. 그러나 이런 경우에도 레거시 시스템과 인터페이스해야 하는 경우, 이미 서비스 중인 외부 기관과 통신해야 하는 경우, 해당 시스템의 메시지 포맷을 준수해야 할 필요가 있다. 그러므로 기업 통합의 입장에서 다양한 메시지 포맷의 지원은 필수불가결한 요소이다.
메시징 매퍼의 구현
원론적인 내용은 실무에서 그다지 중요하지 않을지라도 원론에 대한 이해를 바탕으로 실무를 적용해야 합리적인 실무를 구성할 수 있다. 이런 점 때문에 앞서 메시징 매퍼에 대해 원론적인 문제를 잠시 언급했다. 이제 실무적으로 접근해 보자. 이제 개발자들이나 솔루션 아키텍트들에게 도움이 될만한 프로그램에 대해서 설명할 것이다.
실제적인 접근을 위해 실무에서 사용 중인 고정 길이 메시지에 대한 메시징 매퍼를 구현해 보려고 한다. 이 글의 메시징 매퍼는 금융보안연구원에서 발행한 "OTP 전문 기술규격 v1.2"에서 사용되는 메시지들 중 256 바이트 고정 길이의 "OTP 인증 업무 전문"을 도메인 객체로 매핑해 볼 것이다. "OTP 인증 업무 전문"의 메시지 구조는 다음과 같다.
| 구분 | NO | DATA 항목 | TYPE | 길이 | SET | 비고 | |
| 요구 | 응답 | ||||||
|
공 통
정보부 |
0 | 전문길이 | N | 4 | ○ | * | 0252 |
| 1 | 트랜잭션코드 | AN | 6 | ○ | * | ||
| 2 | 전문종별코드 | N | 4 | ○ | ○ | ||
| 3 | 거래구분코드 | N | 6 | ○ | * | ||
| 4 | 테스트구분 | AN | 1 | ○ | * | ||
| 5 | 송수신코드 | AN | 1 | ○ | ○ | ||
| 6 | 미통지존재여부 | N | 1 | - | ○ | ||
| 7 | 응답코드 | AN | 4 | - | ○ | ||
| 8 | 요구기관코드 | AN | 5 | ○ | * | ||
| 9 | 기준일자 | N | 8 | ○ | * | ||
| 10 | 전문일련번호 | N | 8 | ○ | * | ||
| 11 | 업무일련번호 | N | 8 | △ | * | ||
| 12 | 응답기관코드 | AN | 5 | ○ | * | ||
| 13 | 전문전송일자 | N | 8 | ○ | * | ||
| 14 | 전문전송시간 | N | 6 | ○ | * | ||
| 15 | 세션정보 | N | 5 | △ | * | ||
| 16 | 센터예비필드 | AN | 15 | △ | * | ||
| 17 | 기관예비필드 | AN | 20 | △ | * | ||
| 업무
공통부 |
18 | OTP인증벤더코드 | AN | 3 | ○ | * | |
| 19 | 사용자식별코드 | AN | 40 | △ | * | ||
| 20 | OTP일련번호 | AN | 12 | ○ | * | ||
| 업무
개별부 |
21 | OTP 응답값 | AN | 8 | ○ | - | |
| 22 | 타기관 사고회복 여부 | N | 1 | - | ○ | ||
| 23 | 오류횟수 | N | 2 | - | ○ | ||
| 24 | Offset | AN | 16 | - | - | ||
| 25 | 마지막인증성공일자 | N | 8 | - | - | ||
| 26 | 마지막인증성공시간 | N | 6 | - | - | ||
| 27 | 마지막제출OTP응답값 | AN | 8 | - | - | ||
| 28 | 예약 | AN | 37 | - | - | ||
참고) A: 영문자 (Alphabetic Characters), N: 숫자 (Numeric Characters)
이 글의 메시징 매퍼는 Apache Camel, Spring, BeanIO, Apache Commons Lang 등의 프레임워크와 라이브러리를 사용한다. 그리고 처리 흐름과는 상관없지만 camel-stream를 이용하여 라우팅 중의 메시지를 표준 출력으로 출력한다. 이 프레임워크와 라이브러리들을 위해 다음 Maven 의존이 필요하다.
메시징 매퍼의 소스는 camel.example.beanio 패키지 아래 있다. Eclipse 환경에서 프로그램을 컴파일하고 실행할 수 있도록 프로그램 소스를 Eclipse 프로젝트로 GitHub에 올려 놓았다. 아래 참고 사이트의 프로그램 소스를 참고하기 바란다. Maven을 설치했다면, Eclipse 환경에서 프로그램 소스를 열지 않고도, 다음과 같이 명령창에서 Maven을 이용하여 컴파일과 실행이 가능하다.
먼저 메시징 매퍼를 호출하는 클라이언트 프로그램을 보자. 아래 클라이언트 프로그램은 Apache Camel을 이용하여 서버의 서비스를 호출한다. 이 과정의 내부에서 메시징 매퍼가 동작한다.
클라이언트 클래스는 main 메소드에서 Camel 프레임워크가 제공하는 Main 객체를 생성하고, 발신(생산자) 객체인 ProducerTemplate을 획득한 후, 요청 도메인 객체를 생성하고, 요청 도메인 객체에 필요한 값을 지정한 후, ProducerTemplate 객체를 이용하여 요청 도메인 객체를 서비스 서버를 호출하고, 응답 도메인 객체를 반환 받는다. 이 클라이언트 클래스는 일반적인 POJO 구조의 클래스로 도메인 객체만 인식하고 메시징 매퍼나 메시지 인프라는 전혀 인식하지 않는다. 즉 코드에 메시지나 서비스 서버에 대한 API들이 전혀 등장하지 않는다.
이 클라이언트의 실행 결과는 다음과 같다.
요청 도메인 객체, 요청 메시지, 응답 메시지, 응답 도메인 객체의 정보가 표준 출력으로 출력된다. 중간에 문자열로 표시된 두 메시지가 요청 메시지와 응답 메시지이다. 이 출력에서 요청 메시지는 메시징 매퍼가 요청 객체를 마샬링(매핑)한 결과이고, 응답 메시지는 메시징 매퍼가 응답 객체를 마샬링(매핑)한 결과이다.
메시징 매퍼의 구현보다 메시징 매퍼의 클라이언트와 실행 결과를 먼저 설명하는 이유는, 필자가 구현하는 메시징 매퍼와 프로그램 구조를 따르면 클라이언트는 메시지나 메시징 인프라에 대해 전혀 인식하지 않아도 된다는 점을 강조하기 위해서이다. 즉 클라터이언트 도메인 계층과 메시지 매핑을 포함한 메시징 인프라 계층은 완전히 느슨한 결합(loose coupling) 구조를 가지게 된다.
실행 결과를 확인했으므로 이제 메시징 매퍼의 구현에 대해 구체적으로 살펴보자. 메시징 매퍼를 구현하기위해 BeanIO 프레임워크를 사용한다. BeanIO 프레임워크는 자바 Bean을 Flate 구조의 스트림으로 변환하는 프레임워크이다. 이 프레임워크는 Apache License를 따른다. 이 프레임워크와 기능이 유사한 Smooks 프레임워크가 있는데, 이 프레임워크는 GNU 라이선스이다. 그러므로 BeanIO가 Smooks보다 라이선스의 활용 면에서 더 자유롭다. 그리고 메시징 매퍼 패턴의 입장에서 BeanIO가 Smooks보다 좀더 현대적인 구조의 매핑 정의 구조를 가지고 있다. 그리고 Apache Camel에서도 BeanIO에 대한 언급이 더 많다. 아마도 라이선스 문제 때문에 GNU 라이선스 기반인 Smooks를 Camel 프로젝트에 포함하여 언급하기 힘든 면도 있을 것이다. 그리고 재미있는 사실은 이 두 프레임워크 모두 자신들 스스로도 메시징 매퍼의 구현체이라는 것을 정확인 인지하고 있지 못하다는 점이다. 물론 이 두 프레임워크는 메시징 매퍼로서 뿐만 아니라 파일 스트림, 문자열, CVS, XML, EDI 등 다양한 외부 데이터에 대한 매핑도 지원한다. 그러므로 패턴이란 문제 상황에 대한 일관되고 반복적인 해결책인 점을 생각해 본다면 이들 프레임워크들의 구현 방법이 거꾸로 패턴으로 인식된 것으로도 볼 수 있을 것이다.
BeanIO는 메시지와 도메인 객체 사이의 매핑 정의에 XML 파일을 이용한다. 위 "OTP 인증 업무 전문"을 BeanIO의 매핑 정의로 표현하면 다음과 같이 표현된다.
매핑 정의 파일에서 공통 정보부는 모든 메시지가 공통으로 포함하는 헤더 부분이므로 템플릿(template)으로 만들었다. 템플릿을 활용하면 메시지 헤더와 같은 공통 부분의 매핑 정의가 단순해진다. BeanIO 매핑 정의에서 각 필드는 필요에 따라 정렬 방식, 공백 채움 문자도 정의 할 수 있고, 데이터의 포맷도 정의할 수 있다. 메시지가 반복부를 가지는 경우를 표현하는 최소, 최대 발생 값을 지정할 수도 있다. 메시지는 record 태그를 이용하여 도메인 객체로 매핑한다. segment 엘리먼트를 이용하면 메시지의 일부도 도메인 객체로 매핑할 수 있다. Record와 segment 태그에 class 속성으로 도메인 객체의 클래스를 지정한다. 이 매핑을 그림을 표현하면 다음과 같이 표현된다.
위 그림에서 Msg0200200101 객체는 요청 도메인 객체이고, Msg0210200101 객체는 응답 도메인 객체다. 각 도메인 객체는 내부에 공통 정보부의 값을 포함하는 Header 객체, 업무 공통부 값을 포함하는 BodyCommon 객체, 업무 개별부를 포함하고 있는 Body200101 객체를 포함한다.
이제 도메인 객체의 구조에 대해 살펴보자. 도메인 객체 클래스인 Msg0200200101의 정의는 다음과 같다. (이곳에서는 클래스를 정의하는 방법에 대해서 설명하므로, 나머지 클래스들에 대해서는 참고 사이트의 프로그램 소스를 참고한다.)
Msg0200200101 클래스는 요청 객체 클래스로 요청 메시지의 세 개의 영역에 대응되는 멤버 객체들을 포함한다. 여기에서 주목할 점은 Msg0200200101 클래스의 일반적인 자바의 Bean 클래스 정의와 달리 마치 C 구조체 정의처럼 설정자(setter)와 획득자(getter)가 없이 public 멤버들만 포함한다는 점이다. 이와 같이 객체를 정의해도 자바의 리플렉션을 활용하는 BeanIO 프레임워크는 해당 멤버 객체의 설정과 획득을 자동으로 처리한다. (매뉴얼에는 설정자와 획득자를 지정하고 Bean 생성자도 포함하라고 언급되어 있지만 위와 같이 간략하게 클래스를 정의해도 잘 동작한다.) 그리고 또 하나 주목해야 할 부분은 객체를 문자열로 변환하는 toString 메소드이다. 이 메소드는 Apache Commons Lang 라이브러리를 이용하는데, 이 라이브러리의 ReflectionToStringBuilder 메소드는 자바 리플렉션을 이용하여 각 멤버들을 자동으로 문자열로 변경해 준다. 위 실행 결과에서 Request Object와 Response Object의 표준 출력 결과과 ReflectionToStringBuilder 메소드가 만든 출력의 결과이다. 이와 같은 방법으로 도메인 객체 클래스를 정의하면 도메인 객체 클래스 정의가 굉장히 수월해 진다. 게다가 C 구조체와 유사한 Bean(POJO) 구조의 도메인 객체를 사용함으로, 도메인 객체 구조로 많이 사용되는 맵(Map)이나 DOM보다 객체 당 메모리 사용도 절약되고 IDE의 자동 코드 오류 검증도 가능하게 되어 개발 생산성이 향상된다.
다음은 Msg0200200101 클래스의 멤버 변수 중 하나인 Header 객체의 클래스 정의이다.
Header 클래스도 특이한 멤버들을 포함하고 있다. 즉 한글 이름을 가진 멤버 객체들을 가지고 있다. 자바는 유니코드 기반의 언어이므로 이렇게 한글로 변수를 정의해도 정상적으로 동작한다. 그리고 이 클래스도 Msg0200200101 클래스와 마찬가지로 C 구조체와 유사한 Bean(POJO) 구조의 클래스이다. 이 한글 멤버 변수는 전문 규약에서 사용되는 메시지 필드의 한글명과 직접 대응된다. 이렇게 데이터의 저장이나 이동을 위한 도메인 객체의 멤버 변수를 한글로 지정하면, 프로그램의 가독성도 높아지고 영문 작명에 따른 불필요한 노력도 제거된다. 이 클래스에는 정수, 문자열, 날짜 등의 데이터 형의 멤버 변수들이 정의되는데, BeanIO의 mapping 정의에 따라 메시지 필드가 지정된 형식의 데이터 형의 멤버 객체로 변환되거나 관례(CoC: Convention over Configuration)에 따라 자동으로 메시지 필드가 멤버의 데이터 형으로 변환된다.
Msg0200200101 객체는 서비스를 처리하는 Service0200200101 클래스에서 다음처럼 사용된다.
Service0200200101 클래스는 POJO 형식의 클래스로 Msg0200200101 객체를 입력 파라미터로 받아 서비스를 처리한 후 생성한 Msg0210200101 객체를 응답으로 반환한다. 위 예에서는 단순히 요청 객체를 응답 객체의 참조로 사용하면서 필요한 부분의 응답 값들을 지정했다. 그리고 이 과정에서 각 멤버 객체의 속성을 획득자(getter)없이 직접 참조했다. 이것이 가능한 이유는 도메인 객체로 사용되는 클래스들을 C 구조체와 비슷하게 public 멤버를 포함한 Bean(POJO) 클래스로 정의했기 때문이다. 그리고 이 서비스 클래스도 앞서 설명한 클라이언트 클래스처럼 메시지 구조에 대해서도 전혀 알지 못한다는 점을 주목해야 한다. 즉 서비스 클래스가 동작하는 도메인 계층과 메시지가 이동하는 메시징 인프라가 완전히 분리되어 있다. 도메인 계층과 메시징 인프라와 완전히 분리되면 도메인 계층의 객체들은 원격지의 서버나 클라이언트 없이도 Unit 테스트가 가능해진다. 이 경우 서비스 개발자는 서비스 클래스를 클라이언트 개발자는 클라이언트 클래스를 상대방의 개발 일정이나 진척 상황에 상관없이 각자 독립적으로 개발하면서 Unit 테스트까지 진행할 수 있게 된다. 그리고 두 개발자들 사이의 통합 테스트는 각자의 Unit 테스트가 완료된 후 진행하면 된다. 즉 도메인 객체만을 이용하는 POJO 형식의 클래스는 개발자들 사이의 결합도를 낮춤으로 동시에 병렬 개발을 가능하게 하고 Unit 테스트를 집중적으로 진행할 수 있게 함으로 개발 생산성을 높인다.
지금까지 메시지가 매핑 정의에 따라 도메인 객체로 변환되고 서비스 객체가 실행되는 과정을 설명하였다. 그런데 이런 매핑(변환)과 호출을 매개하는 프로그램은 어떻게 작성해야 하는가? 가장 직관적인 방법은 BeanIO 프레임워크에서 제공하는 API를 이용하는 것이다. 그런데 이 경우 입력과 출력 엔드포인트의 외부의 데이터 흐름에 매핑 로직을 추가해야 한다. 그리고 이 과정에서 메시징 매퍼 패턴을 따르는 구조를 만들어야 한다. 일 넘어 또 일인 것이다. 그러므로 이런 문제를 해결하기 위해 메시징 매퍼의 구현에 통합 프레임워크인 Apache Camel을 사용한다. Apache Camel을 이용하면 메시지나 도메인 객체의 매핑(변환)에 대한 처리 흐름과 서비스 호출을 DSL(Domain Specific Language)로 간단하게 만들 수 있다. 메시징 매퍼 프로그램의 Camel 라우팅 정의 DSL은 Spring Bean 정의 XML 기반의 DSL을 사용했다. 다음은 Camel의 라우팅 DSL을 포함하는 메시징 매퍼 프로그램의 Spring Bean 정의 XML이다.
이 정의 파일에서 라우팅 정의는 세 부분으로 구성된다. 첫째, toServer 라우팅 정의는 수신한 도메인 객체를 메시지로 마샬링(매핑)하여 서버(direct:server) 엔드포인트로 메시지를 전송한다. 둘째, Server 라우팅 정의는 수신한 메시지를 도메인 객체로 언마샬링(매핑)하고 도메인 객체를 처리하는 서비스를 호출한다. 처리된 결과 도메인 객체는 응답 메시지로 마샬링(매핑)되어 클라이언트(direct:client) 엔드포인트로 전송된다. 셋째, toClient 라우팅 정의는 수신한 응답 메시지를 응답 도메인 객체로 언마샬링(매핑)한다. 중간에 메시지는 stream 라우팅을 통해 표준 출력으로 출력된다. BeanIO의 매핑 정의는 Camel의 beanio 태그에서 참조되고, marshal과 unmarshal 태그를 통해 자동으로 호출된다. 서비스 클래스는 Bean(POJO) 클래스이므로 Spring Bean으로 정의되고, Camel은 이 서비스를 요청 도메인 객체를 파마미터로 포함하여 호출하고 그 반환 객체를 응답 메시지로 언마샬링한다.
이 글에서 구현한 메시징 매퍼는 각 엔드포인트로를 direct 컴포넌트로 사용했는데, 클라이언트와 서버로 분리된 네트워크에서 사용하려면 direct 컴포넌트 대신 Camel의 Mina나 Netty 컴포넌트를 사용할 있다. 그리고 복수 개의 전문도 수용하지 않는 구조를 가지고 있다. 즉 인증 전문 하나에 대한 호출과 매핑과 서비스를 구현하였다. 복수 개의 전문을 서비스들과 매칭시키려면 메시지 디스패처(Message Dispatcher)가 필요하다. 이 글은 완전한 메시지 서비스 솔루션이 아닌 메시징 매퍼의 구현에 초점을 맞추었으므로 메시지 디스패처까지는 다루지 않는다. BeanIO의 매핑 정의를 수정한다면 고정 길이 전문으로의 매핑 뿐만 아니라 XML이나 CSV와 같은 메시지로도 쉽게 매핑할 수 있다. 즉 이상적인 상황이라면 도메인 계층의 프로그램 수정 없이 고정 길이 전문 서비스에 사용된 동일한 도메인 객체를 Web Service 서비스를 요청하는 곳에도 사용할 수 있게 된다.
맺음말
필자는 이 메시징 매퍼 프로그램을 통해 그동안 필자가 설계, 개발 등으로 경험했던 전문 서비스 프레임워크, 전문-HTTP 인터페이스 서버, 메시지 포워딩 프록시 서버, 비동기 서비스, 메시징 매퍼 등등이 가진 개발 생산성의 문제, 유지 보수의 문제, 불필요한 개발 및 운영 요소 등을 될 수 있으면 기업 통합 패턴을 통해 합리적으로 해결해보려고 시도해 보았다. 설명된 내용이 다소 부족하고 이해하기 어려울 지 모르겠으나, 메시징 매퍼를 통해 다음과 같은 것들을 시도하였다. 기업 통합 패턴의 관점에서 메시징 매퍼가 가져야 할 계층 분리와 은닉성에 대한 특징을 언급했고, 기업 통합 패턴 프레임워크를 이용해 메시지 매핑에 필요한 요소들의 손쉬운 결합을 보이려고 했고, 잘 정의된 매핑 프레임워크의 매핑 정의는 가독성을 높이고 개발 생산성 및 유지 보수성을 좋게 한다는 것을 보이려고 했고, C 구조체 스타일의 자바 클래스와 리플렉션의 장점을 설명하려고 했고, POJO 기반의 서비스 개발 모델은 불필요한 연동 테스트의 낭비를 제거할 수 있다는 것을 설명하려 했다. 메시지 통신이 포함된 애플리케이션의 개발은 시스템 프로그램의 영역과 비즈니스 영역의 프로그램이 모두 필요한 부분이고 개발 및 테스트가 상당히 까다로운 분야이다. 그러나 좋은 실행 예를 참조한다면 메시지 애플리케이션을 개발하는데 합리적인 기술을 선택하고 불필요한 시행착오를 줄여 개발 생산성과 유지보수 비용을 줄일 수 있을 것이다. 그리고 거창한 솔루션을 도입하는 것이 능사가 아님도 알아야 한다. 필요한 곳에 필요한 전문가가 필요한 기술을 적절히 활용하는 것이 기술 종속을 피하는 길이고 필요 이상의 비용도 절약하는 방법일 것이다.
메시징 패턴에 대한 이 글을 모티브로 자신들의 프로젝트에 맞는 메시징 매퍼 패턴을 적용하는 개발자나 아키텍트가 있다면 기쁠 것이고, 메시지 매핑과 통신 및 기업 통합에 대하여 필자의 도움이 필요한 곳이 있다면 필자의 자문을 받는 것도 메시지 애플리케이션 프로젝트에 도움이 될 것이라 믿는다.
참고 사이트
