프로젝트로 완성하는 대용량 트래픽 4대 아키텍처 초격차: MSA, EDA, CDC, CQRS

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AI 시대 개발 언어, 기술 스택,새로운 기술을 배우는 것보다

대용량 트래픽을 처리하기 위해서 가장 중요한 것은?
이제는 [ 아키텍처 ] 입니다! 대용량 트래픽을 처리하기 위해서
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이제 대용량 트래픽으로 겁먹지 마세요

실무의 프로세스에 따라 대용량 트래픽을 프로젝트로 ‘직접’ 경험할거니깐요! 실무의 프로세스에 따라
대용량 트래픽을 프로젝트로
‘직접’ 경험할거니깐요!

패스트캠퍼스만의 ‘실전’ 대용량 트래픽 아키텍처 설계 강의에서 학습하는 것?

Point 01
대용량 트래픽이 발생한 이후 겪게 되는 실무 ‘흐름’에 따라
각 단계별 ‘4가지 실전 프로젝트’로 완벽하게 이해합니다 Point 01
대용량 트래픽이 발생한 이후
겪게 되는 실무 ‘흐름’에 따라
각 단계별 ‘4가지 실전 프로젝트’로
완벽하게 이해합니다

Project 1 MSA 아키텍처
주문·결제 기능을 분리해 트래픽 전파를 차단하는 MSA 기반 서비스 분리 아키텍처

| 핵심 목표

문제 없어보이는 ‘모놀로식 구조’로 시작하여 주문 트래픽 증가로 특정 기능의 부하가 전체 서비스로 확산되는 문제를 경험한 후,
주문·결제 기능을 분리한 ‘MSA 구조’로 전환하며 아키텍처 전환의 시점과 이유를 설명하는 능력을 키워봅시다.

| 핵심 프로세스

트래픽 문제
API 호출량을 분석하고 특정 기능(예: 주문/결제/재고)의 병목을 파악합니다.

아키텍처 선택 및 설계
트래픽이 퍼지지 않도록, 서비스 단위 분리(주문/결제)를 설계합니다.

전환 과정
MSA로 전환하며 API Gateway + 서비스간 통신 구조를 변경하고 Redis 기반 비동기 처리로 병목을 제거합니다.

전환 결과
성능 비교 및 아키텍처 리뷰를 통해 주문 트래픽이 폭증해도, 결제 서비스는 영향을 받지 않는 것을 확인합니다.

Project 2 이벤트 기반 비동기 아키텍처 (EDA)

트래픽 폭주·외부 지연 상황에서도 가용성을 지키는 이벤트 기반 비동기 아키텍처 (EDA)

| 핵심 목표

서비스로 들어오는 요청과 서비스에서 나가는 요청을 분리하여 생각하고, 원하는 만큼만 요청을 받고 원하는 만큼만 기다림으로써
트래픽 폭주 상황에서 가용성을 지키는 안전한 서비스를 만들어 봅시다.

| 핵심 프로세스

트래픽 문제
서비스로 들어오는 요청도 과다하고, 서비스가 의존하는 서비스의 응답이 지연되는 상황입니다.

아키텍처 선택 및 설계
서비스 관점에서 Inbound, Outbound 작업 판별하여 각 작업의 처리를 설계를 합니다.

전환 과정
서비스 관점에서 Inbound, Outbound 작업 판별하여 각 작업의 처리를 설계를 합니다.

전환 결과
원하는 만큼만 요청을 수용하고,  원하는 만큼만 기다리고, 원하는 동작만 수행합니다.

Project 3 고성능 조회 아키텍처(CQRS + Cache + Search)

주문–결제–재고 시스템 간 데이터 정합성을 보장하는 CQRS 기반 고성능 조회 아키텍처

| 핵심 목표

Event Sourcing 개념을 이해하고 Command, Event 기반의 통신과정에 대한 친밀도를 높입니다.
또한 한 요청을 여러 서비스가 처리할 경우에 대한 트랜잭션 관리를 경험합니다.

| 핵심 프로세스

트래픽 문제
한 요청을 처리하기 위해 여러 서비스가 협력하지만 로컬 트랜잭션으로 보장하지 못하는 상황입니다.

아키텍처 선택 및 설계
Event Sourcing 기반의 서비스 간 통신 방법을 정의하고 트랜잭션을 설계합니다.

전환 과정
Event Sourcing 으로 각 서비스를 구축하고 Messaging 기반 통신을 기반으로 Saga Pattern 과 CQRS 를 적용합니다.

전환 결과
특정 서비스의 예외로 인해 이미 완료 처리된 다른 서비스의 보상 트랜잭션 적용 완료를 확인합니다.

Project 4 CDC 기반 데이터 동기화 아키텍처

CDC 기반 실시간 동기화와 집계 테이블을 활용한 최적화 아키텍처

| 핵심 목표

조회 트래픽 증가로 성능이 급격히 저하되는 문제를, CDC 기반 실시간 동기화와 조회 전용 집계 구조로 분리해 해결하는 기준을 익혀봅니다.

| 핵심 프로세스

트래픽 문제
많은 트래픽과 더불어 쌓여가는 데이터로 인해 점점 서비스가 느려지는 상황입니다.

아키텍처 선택 및 설계
현재 구조의 문제점을 분석하여 대용량의 데이터가 쌓여갈 경우의 처리 방법을 설계합니다.

전환 과정
Polling 으로 구현한 Outbox Pattern 을 Debezium 을 활용해 CDC 로 해결하고,계산이 오래걸리거나 자주 사용되는 데이터를 ETL 하고 필요한 경우 캐싱합니다.

전환 결과
CDC 를 통해 데이터의 정합성이 맞아가는 과정을 확인합니다.

대용량 트래픽이 발생했을 때,
아키텍처 선택을 감이 아닌 근거로 말할 수 있는 역량을 키워봅시다! 대용량 트래픽이 발생했을 때,
아키텍처 선택을 감이 아닌
근거로 말할 수 있는 역량을 키워봅시다!

실무에서 사용되는 기술 스택을 사용해 프로젝트를 진행합니다.

Point 02

네카라쿠배 및 IT 대기업 기술 면접 단골 질문
대용량 트래픽 & 아키텍처 핵심 포인트 완벽정리

| 대용량 트래픽을 이해하기 위한 시작점 ‘병목 유형’ 파악하기

트래픽 증가 시 발생하는 병목 유형 정리 읽기 / 쓰기 / 락 경합 / 캐시 부재 / 외부 API 지연

* KEY POINT : 대용량 트래픽으로 인해 발생하는 병목 유형에 따라 해결 방향이 달라집니다.

| 대용량 트래픽이 일어나는 모든 병목 유형

트래픽 증가는 결국 시스템 내비 비용을 폭증

• 병목의 정의(읽기, 쓰기, 락 경합, 캐시 부재, 메시지 처리 지연)
• 데이터 베이스 개념
• 동시성 처리능력
• 커넥션 풀
• 인덱스 가치 : 범위 줄이는 이유
• 필수 지표 묶음

| 병목 유형을 알고나면, 어떻게 대응해야 할까?

병목 유형을 기준으로 트래픽 문제를 분류할 수 있습니다

• 단순 트래픽 증가 문제
• 특정 지점 부하 집중 문제
• 구조적 병목으로 인한 문제

이 구분을 통해 현재 상황에 필요한 대응또한 달라집니다.

• 증설로 완화 가능한 문제
• 구조 변경이 필요한 문제

| 대용량 트래픽을 해결하기 위한 아키텍처 설계시 고려해야할 필수 3가지 성질

* KEY POINT : 대용량 트래픽 환경에서 아키텍처는 이 3가지 성질 중 무엇을 우선할지에 대한 선택의 결과입니다.

▶︎ 트래픽이 몰려도, 서비스는 응답해야 한다
• 장애·과부하 상황에서 중단을 막는 구조를 다룸
• 일부 실패가 전체 장애로 번지지 않도록 설계
• 서비스 분리·실패 격리 관점에서 프로젝트 해석

▶︎ 실패하더라도, 데이터는 틀리지 않아야 한다
• 실패가 발생해도 데이터가 틀리지 않는 구조를 다룸
• 중복·누락·순서 문제를 어떻게 제어하는지 분석
• 이벤트·메시지 기반 흐름을 신뢰성 관점에서 해석

▶︎ 요청이 많아져도, 응답은 느려지지 않아야 한다
• 성능 문제를 튜닝이 아닌 구조 문제로 접근
• 병목을 분산·해소하는 설계 방식 다룸
• 트래픽 증가 시 응답 지연이 왜 발생하는지 분석

장애·실패·성능 저하 상황에서

‘아키텍처 설계를 판단하는 기준’이 무엇인지 알고, 이 기준에 따라 프로젝트를 진행합니다!

Point 03

주니어 개발자라도 대용량 트래픽 처리가 겁나지 않도록!
‘꼭’ 알아야 하는 데이터베이스 CS 지식
7시간 추가 강의 을 제공합니다!

Check 1 DB 관련 필수 & 어려워하는 개념 풀이! Check 1
DB 관련 필수 & 어려워하는 개념 풀이!

Check 2 시각화한 자료와 함께 복잡한 개념도 쉽게! Check 2
시각화한 자료와 함께 복잡한 개념도 쉽게!

| 데이터 내부구조 - LSM tree

| 파티셔닝

| 복제 (replication)

Check 3 개념들이 실무에서 적용된 다양한 사례까지! Check 3
개념들이 실무에서 적용된 다양한 사례까지!

*본 파트는 [대용량 트래픽 처리를 위한 데이터베이스 첫 걸음: 100만 유저를 견디는 서버 구축 가이드]  
부록 파트 [부록1. 백엔드 개발자를 위한 데이터 베이스] 7시간과 동일한 내용입니다.

2026년 AI를 활용하지 않는 개발자는 뒤쳐질 수 밖에 없습니다. 2026년 AI를 활용하지 않는 개발자는
뒤쳐질 수 밖에 없습니다.

AI를 활용해 대용량 트래픽을 ‘더 똑똑하게’ 대응해봅시다! AI를 활용해 대용량 트래픽을
‘더 똑똑하게’ 대응해봅시다!

Point 04

이제 대용량 트래픽도 AI 시대!
‘AI 기반’ 트래픽 데이터 분석과 모니터링까지 운영 흐름 완성

트래픽이 많아질수록, 문제는 ‘코드’보다 ‘운영’에서 발생합니다.
Claude Code, Cursor AI 와 같은 AI를 활용해 대용량 트래픽 데이터 수집부터 탐지·알림·원인 분석까지 
AI 관점으로 재구성하고, 운영 흐름 전반을 효율적으로 다루는 방법을 다룹니다.

데이터 수집 단계
수집해야 할 핵심 메트릭과 AI 활용 지점 실시간 데이터 수집 파이프라인 설계

이상 탐지 준비 단계
AI 기반 이상 탐지와 패턴 인식 정상 패턴 학습 (Baseline Learning)

이상 징후 탐지 단계
이상 징후 자동 탐지 알고리즘 기존 병목 구간을 AI가 자동 감지

알림 · 운영 단계
False Positive 최소화 전략 인텔리전트 알림 (Alert Fatigue 해결)

Incident 대응 단계
자동 Incident 생성 및 우선순위 분류 실습: PagerDuty / Opsgenie 연동

원인 분석 단계
실제 장애 사례를 AI로 자동 진단 AI 기반 근본 원인 분석

판단 · 평가 단계
AI 추천 vs 엔지니어 판단 비교 아키텍처 전환 전후 효과를 AI로 측정

이제 AI와 함께 운영 흐름을 더 빠르고 정확하게 만들어봅시다!

혜택 01

실전 대응력 MAX!
대용량 트래픽 트러블 슈팅 가이드를 드립니다!

강사님의 현업에서의 경험을 바탕으로 어떤 상황에서 어떻게 대응하면 좋을지 정리했어요!
(제공일: 최종오픈일, 형태: PDF)

혜택 02
‘대용량 트래픽이 발생했을 때 어떤 것부터 확인해야하죠?’
강사님의 인사이트가 담긴 실무 체크리스트 혜택 02
‘대용량 트래픽이 발생했을 때
어떤 것부터 확인해야하죠?’
강사님의 인사이트가 담긴 실무 체크리스트

꼼꼼하게 놓치는 부분 없도록, 대용량 트래픽 발생한 시점부터 마무리까지 확인해야 할 체크리스트를 정리했어요!
(제공일: 최종오픈일, 형태: PDF)

BENEFIT

어디가서 돈 주고 사야 하는 혜택들을 전부 무료로 드립니다!

01

No.1 자바 개발 환경

IntelliJ (유료) 버전 6개월 무료 사용 쿠폰

Jetbrains사의 IntelliJ IDE Ultimate은 개인용 기준,
연간 요금 $169.00, 월별 요금 $16.90에 판매되고 있습니다.
선착순으로 쿠폰 소진시까지 참여 가능하며,
강의장 내 공지사항을 통해 신청 후 차주 수요일에 발급됩니다.

02

프로젝트 즉시 구축 가능!
모든 실습 코드북 무료 제공!

수업과 동일한 환경으로 바로 개발 환경을 구축,
사용할 수 있는 소스코드를 제공해드립니다.

* 텍스트 자료 및 Github으로 제공됩니다.

03
프로젝트 진행 중 질문이 생긴다면?
언제든지 현직자와 소통 가능한 질의응답 게시판!
패스트캠퍼스 내부 커뮤니티를 활용하며 운영 기간은
26년 2월 27일부터 29년 1월 26일까지입니다.
* 강사님 답변까지 7일 이상의 기간이 소요될 수 있습니다.
* 강사님 답변은 강의와 관련된 질문에만 제공되며, 모든 질문에 필수가 아닙니다. 03
프로젝트 진행 중 질문이 생긴다면?
언제든지 현직자와 소통 가능한
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25년 2월 27일부터 29년 1월 26일까지입니다.
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강사님 소개

국내 대형 플랫폼에서 ‘대용량 트래픽 서비스’를 실제로 설계·운영해온 강사진!
현업에서 쓰는 기준과 사고방식을 그대로 전합니다.

메인. 대용량 트래픽을 위한 아키텍처 설계 강의 강사님

Alex

전) N사 백엔드 엔지니어
대용량 트래픽 서비스 설계·운영

안녕하세요 [Alex] 입니다.

안녕하세요.
플랫폼 서비스 환경에서 8년 이상 대용량 트래픽을 고려한 백엔드를 설계·운영해 온 백엔드 개발자 Alex입니다.
현재는 대규모 트래픽이 발생하는 결제, 쿠폰, 아이템 관리 시스템을 운영하며,

실서비스에서 발생하는 병목·장애·성능 이슈를 직접 해결해 왔습니다.

단순히 “기술을 사용하는 개발자”가 아니라, 왜 이 지점이 병목이 되는지, 어떤 선택이 장기적으로 안전한지를 설명할 수 있는 개발자를 지향하며, 그동안의 실무 경험을 바탕으로 트래픽과 아키텍처를 주제로 한 강의를 제작하게 되었습니다.

이 강의는 빠르게 정답을 알려주는 강의는 아닙니다.
대신, 실무에서 오래 써먹을 수 있는 기준과 시야를 남기는 강의입니다.
“이 구조는 위험하다 / 이건 아직 괜찮다”를 스스로 판단할 수 있게 될 것입니다.

끝까지 함께 고민해봅시다. 강의에서 뵙겠습니다!

개발자Y

전) K사 백엔드 엔지니어
대용량 트래픽 시스템 설계·운영

안녕하세요 [개발자Y] 입니다.

안녕하세요. 왜 WHY 에 대한 해답을 찾아나는 개발자 Y 입니다.
과정은 험난하지만 이해하고 나면 쉽게 정의되는 개념들을 쉽게 이해할 수 있게 설명하고자 고민하고 있습니다.

본 강의를 수강하시면서 Rate Limiter, Circuit Breaker, 비동기 처리, Outbox·Saga·CQRS·CDC 등 낯선 용어들이 보여서 어렵다고 생각하시겠지만 알고보면 어렵지 않습니다! 각 개념을 깊게 파고들면 들수록 심오하고 어려워지지만, 처음 익힐 떄 컨셉과 원리를 잘 파악한다면 길을 잃지않을 수 있습니다. 저와 함께 해당 개념들을 살펴보고 천천히 이해하고 체화해, 여러분들이 실무에서 즉시 활용하실 수 있도록 실전적인 강의를 구성하겠습니다.

특히 무조건적인 동기 기반 CRUD 개념에서 벗어나 서비스의 상황에 맞는 설계를 할 수 있는 선택지가 늘어나는만큼, 해당 서비스에 이런 기술들이 왜 필요한지 그리고 트레이드 오프에 대해 생각해볼 수 있길 바랍니다. 저와 함께 ‘왜’를 고민하며 개발 역량을 한 단계 더 성장시켜봅시다!

부록. 백엔드 개발자를 위한 데이터베이스 CS 지식 모음집 강사님

배정호

현) SK C&C (2009~)
SK 사내 SQL 강사
SK 사내 Blockchain 강사

안녕하세요 [배정호] 입니다.

4차 산업 시대에 데이터가 폭발적으로 증가했고, 기존의 RDBMS 영역과 합리적인 비용으로 대용량 데이터를 분석, 처리 할 수 있는 다양한 DBMS 가 출시되었습니다. 대부분의 프로젝트에서도 다양한 DBMS를 복합적으로 구성하여 적용하고 있습니다. 금번 강의에서는 백엔드 개발자들이 DBMS의 핵심을 쉽게 이해하고, 각각의 DBMS를 잘 활용할 수 있도록 알려드리겠습니다.

Q&A

어떤 분들이
이 강의를 수강하면 좋을까요?

본 강의는 최소 1년 이상의 Java/Spring 개발 경험이 있는 주니어 개발자
(혹은 그에 준하는 CS지식을 지닌 전공자)라면 수강하실 수 있습니다.

특히 아래와 같은 분들께 추천합니다.
• 서비스 트래픽이 늘어나면서 왜 성능 문제가 발생하는지 구조적으로 정리해보고 싶은 분
• 캐시, 인덱스, 락, 비동기 처리 같은 개념을 ‘아는 상태’에서 ‘언제 써야 하는지 판단하는 상태’로 만들고 싶은 분
• 실무에서 또는 개인 프로젝트에서 트래픽 증가에 따른 문제를 단계적으로 해결해보고 싶은 분
• 채용 공고에서 자주 등장하는 ‘대용량 트래픽 경험’을 실무, 이직, 취업·면접 등 다양한 상황에서 설명 가능한 형태로 정리하고 싶은 분

다른 대용량 트래픽 강의와
차별점이 무엇인가요?

이 강의는 기본적인 이론 학습 이후 프로젝트 중심으로
‘트래픽 문제 → 병목 유형 → 구조 선택’을 하나의 흐름을 연결하여 경험합니다.

먼저 트래픽이 늘어날 때, 어디서 문제가 시작되는지부터 구조적으로 정의할 줄 알게되고,
병목 유형에 따라 개념 → 실습 → 실제 서비스 구조까지 단계적으로 연결할 수 있습니다.
특히 트래픽 규모가 커질수록 시스템 구조, 즉 아키텍처가 어떻게 진화해야 하는지
전체 그림을 설계하고 변경하는 과정을 실습 중심으로 진행합니다.

이를 통해 타 강의들 처럼 ‘대용량 트래픽 기술 모음(Redis, Kafka 등)’이 아니라
‘트래픽 문제를 구조로 풀어내는 사고 방식’을 학습할 수 있습니다.

덧, 모든 과정은 차근차근 풀어서 설명드릴 예정이라 주니어 개발자도 충분히 따라 오실 수 있습니다.

실습은 어떤 환경에서 진행되나요?

파트 1,2 • Language: Java 17
• Framework: Spring Boot 3.x
• DB: MySQL
• Cache: Redis
파트 3,4,5
• JAVA : 25
• SpringBoot : 4.0.1
• MySQL : 8.4
• Redis : 7.4-alpine
• Kafka : cp-kafka:7.8.0
• Debezium : connect:3.0.0.Final

* 26년 1월 기준 정보
* 툴이나 프로그램 사용 환경과 버전 업데이트에 따라, 강의 내 화면(UI) 구성이나 기능이 실제 수강 시점과 다를 수 있습니다.
* 본 강의는 촬영 시점의 버전을 기준으로 학습 흐름과 개념 전달에 중점을 두었으며, 이후 버전 업데이트에 따른 내용 수정이나 추가는 제공되지 않습니다.
* 본 강의의 [부록1 | 백엔드 개발자를 위한 데이터 베이스] 7시간 강의는 [대용량 트래픽 처리를 위한 데이터베이스 첫 걸음: 100만 유저를 견디는 서버 구축 가이드] 의 일부와 동일한 내용입니다.

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