이춘식 기술사의 이벤트 기반 모델

이벤트 기반 모델의 트렌드 변천사

2018년

2017년

2016년

이벤트 기반 모델Event-Driven

메시 앱 및 서비스 아키텍처MASA

메시 앱과 서비스 아키텍처Mesh app and service Architecture


이벤트 기반 모델 관련 전체 비즈니스 지도



이춘식 기술사

전 LG CNS 기술연구부문 데이터 아키텍처로, 현재는 데이터베이스 전문 컨설팅 회사 씨에스리CSLEE의 대표다. 모델링과 데이터베이스 분야의 실무 전문가로 데이터 아키텍처, 데이터 모델링, DB 튜닝, 데이터 라이프 사이클 전반에 대한 컨설팅을 하고 있다.



다이너마이트는 사람의 인위적인 조작으로, 지뢰는 사람의 개입이 없는 외부 압력에 의해 폭발한다. 전자인 다이너마이트는 사람(Souce)이 직접 조건을 부여해 폭발시킨다면, 후자인 지뢰는 사람이 폭발 조건을 저장하고(이벤트) 그 조건이 충족되면 폭발한다.

대부분의 프로그램은 이처럼 사용자의 조작, 즉 이벤트에 의해 동작한다. 프로그램 관점에서 설명하면 이벤트 소스(Source)와 이벤트 반응(Response)이 상호 연결되어 동작한다고 할 수 있다. 대부분의 프로그램과 시스템은 이러한 방식을 따르고 있다. 이벤트 소스와 이벤트 반응이 독립적으로 구성되어 있고 요청에 따라 처리하는 것이다.

하지만 4차 산업 시대에 다양한 서비스는 다른 식의 처리를 요구하고 있다. 이를 테면, 집에 아무도 없어도 어떤 조건을 만족하면 프로그램이 실행되는 것이다.


● 잠거둔 창문이 강제적으로 열리면 스마트폰에서 경보가 울린다.

● 스마트 시티 도로 옆 가로등에 장착된 센서가 교통사고를 인식지하고 사진과 관련 정보를 자동으로 전송한다.
● 집안 온도나 사람의 위치에 따라 에어콘의 바람 세기, 풍향 등을 자동으로 조정한다.


1. 이벤트 기반 모델

최근에는 사람이 이벤트를 발생시키는 것이 아니라, 상태 조건에 따라 동작하는 서비스가 늘어나고 있다. 이처럼 조건에 따라 작동하는 것을 이벤트 기반 모델Event-Driven Model, EDM이라고 한다.


이벤트 기반 모델


기존 전통적인 프로그램 동작 방식을 강결합 모델Tightly Coupled이라고 하고, 이벤트 기반 모델을 약결합 모델이라고 한다. 강결합과 약결합을 나누는 기준은 이벤트 처리를 직접하느냐, 분리된 제3의 무언가가 담당하느냐다. 이벤트 기반 모델은 이벤트 발생 권한이 소스Source보다는 대상Sink에 있고 상태 조건에 따라 판단되고 실행된다.

이벤트 기반 모델이 약결합Loosely Coupled인 것은 이벤트를 유발하는 사람이 실시간Real Time으로 직접Direct 결과를 유발하는 것이 아니라, 간접Indirect 이벤트 조건에 따라 결과를 유발하기 때문이다.

이벤트 기반 모델은 차선과 앞차와의 거리 등에 따라 자동으로 주행하는 자율주행자동차, 날씨와 햇빛에 따라 자동으로 켜지고 꺼지는 가로등, 미세먼지에 따라 자동으로 청소하고 공기를 정화하는 로봇청소기와 공기청정기에 적합해 최근 주목받고 있다.

사물인터넷Internet of Things, IoT이 상황에 따라 데이터를 수집, 처리, 동작하는 데 이벤트 기반 모델이 핵심 역할을 하고 있다. 인공지능도 예외는 아니다. ‘인지 + 판단 + 제어’로 데이터를 기반으로 판단하고 제어하는 데 이벤트 기반 모델이 더욱 중요해지고 있다.

이벤트의 사전적 의미는 ‘사건’이다. 이벤트 기반 모델은 사건이 일어날 수 있는 상황을 추상화해 모델로 표현한 것인데,. 이벤트 기반 모델에서는 사건이 일어나는 조건에 해당하는 상태State를 별도의 처리 방식으로 분리하는 게 핵심이다.

사전적으로 상태State란 사물ㆍ현상이 놓여 있는 모양이나 형편이다. 이를 다시 비즈니스 관점으로 해석하면, 현재 상태도 의미가 있지만 상태 변화 이후 즉, 바뀐 상태를 인지하고 여기서 가치를 이끌어내는 것이라고 할 수 있다.

상태란 특성은 한 시점에 하나의 값만을 가지고 있다. 변화 이후에는 이전 값이 수정돼 없어진다. 이러한 특성을 이용해 디지털 환경에서는 상태 전이도나, 상태 패턴State Pattern 등 상태 값을 이용해 업무 흐름을 모델링하거나, 테스트 케이스를 도출하고, 프로그램 소스의 패턴으로 활용하는 데 이벤트 기반 모델을 활용하고 있다.


이벤트 개념


이벤트는 상태 변화의 시작점 또는 끝난 순간을 의미한다. 즉, 상탯값의 변화를 촉진하는 상황은 사람의 이동 중의 변화, 상품의 변화, 주문 발생, 인구 변화, 온도 변화, 시간 변화 등 사람이 살아가는 환경에서 다양하게 발생된다.

기존 시스템은 변화 이후 발생된 데이터를 사람이나 자동화된 시스템으로 수집하고 처리했다면, 이벤트 기반 모델은 변화 순간을 즉시 감지하고 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 인공지능AI 등의 기술로 그 순간의 비즈니스 활용 가치를 극대화한다.


2. 이벤트 기반 모델의 비즈니스적인 가치와 원인

가트너는 “기업은 디지털 비즈니스 전략의 일환으로 이벤트 사고를 받아들여야 한다. 2020년까지 전자상거래의 실시간 상황 인식은 디지털 비즈니스 솔루션의 필수적인 특성이 될 것이며, 새로운 비즈니스 생태계의 80%는 이벤트 처리를 위한 지원이 필요할 것이다.”라고 얘기한다. 새로운 비즈니스 생태계의 80%가 이벤트 처리가 필요하다는 말은, 이벤트 기반 처리를 하지 않는 서비스는 시장에서 경쟁력을 잃을 것이라는 경고라고 할 수 있다.


2.1 가트너에서 이야기하는 이벤트 기반 모델의 해석

가트너의 2018년 10대 전망에 등장한 이벤트 기반 모델은 이전에 없던 새로운 개념은 아니다. 시작은 2015년으로 거슬러 올라간다. 그때 가트너는 서비스 기반 아키텍처Service Oriented Architecture, SOA에 이벤트 특성을 가미한 이벤트 기반 아키텍처Event Driven Architecture, EDA를 제시한 바 있다. EDA는 프로그램 소스 안의 모듈이 이벤트에 의해 다른 모듈을 호출하는 식이었다.


EDA의 개념


이벤트 기반 아키텍처는 당시 아주 획기적인 개념이었으나 SOAService Oriented Architecture라는 키워드에 가려져 크게 주목받지 못했다. 이벤트 기반 아키텍처 연구도 비즈니스 관점보다는 프로그래밍 체계를 구성하는 관점에서 연구될 뿐이었다.

2005년 처음 제시된 이벤트 기반 아키텍처가 13년이 지난 올해 이벤트 기반 모델로 다시 제시된 이유는 사물인터넷, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 등의 기술 발전에 의해 비즈니스 가치 창출이 이제는 가능해졌기 때문이다.

특히 IoT는 이제 가정의 디바이스부터 항공, 철도, 항만, 자동차, 공장, 통신, 전자상거래까지 다양한 분야로 확산되고 있다. IoT의 가장 핵심적인 특징은 기존의 일방향성이 강한 센싱 정보(시그널 이벤트)와 다르게 양방형이 가능한 데이터(인터넷 프로토콜을 기반으로 한 센싱 데이터)로 변화되는 상태를 수집하고, 수집된 정보를 바탕으로 센서단에 명령을 내린다.

언제 어디서든 컴퓨터 장비의 위치와 서비스 종류에 상관없이 이용 가능한 클라우드 컴퓨팅 서비스의 확산과 전통적인 컴퓨터 장비에서 쏟아지는 데이터뿐 아니라 새로운 디바이스에서 쏟아지는 데이터에 대한 실시간 분석 요구가 가져온 빅데이터 분석 기술의 발전도 이벤트 기반 모델의 확산을 견인하고 있다.


비즈니스 관점에서의 이벤트 기반 모델

이제 비즈니스에서도 변화의 물결이 일고 있다. 비즈니스 서비스 관점에서 실시간 기업을 지향하는 RTEReal Time Enterprise가 대두되며 이벤트 기반 모델이 비즈니스에 활용되고 있다. 비즈니스 플로우를 파악하고 서비스에 활용하는 BPM, BAM, Real-time BI가 모두 이벤트 기반 모델을 사용한다. 이벤트 기반 모델이 가장 많이 활용되는 것은 CEPComplex Event Processing다. 이는 데이터를 가져오는 조건으로써 이벤트 기반 모델을 사용한 빅데이터 수집 기술이자 서비스다.

네트워크의 맨 끝단에서 데이터를 수집하고 분석하는 엣지 컴퓨팅은 데이터 수집의 끝단에서 데이터를 처리한다. 데이터 성격에 따라 실시간 분석을 하기도, 대량의 데이터를 집약적으로 처리해 데이터 처리 효율을 높이는 람다 아키텍처도 이벤트 기반 모델을 활용한다.

새로운 비즈니스 생태계의 80%가 이벤트 기반 모델을 사용할 시스템이 활용될 것이라고 가트너의 예견은 이미 시작됐다.


3. 이벤트 기반 모델 기술

이벤트 기반 모델 기술은 비즈니스 서비스, 응용 시스템 구성, 빅데이터 처리 총 세 영역으로 분류할 수 있다. 영역별 핵심 가치는 이렇다.


비즈니스 서비스 : 기업과 서비스의 실시간성
● 응용 시스템 구성 : 유연한 서비스 조합과 빠른 시스템 구축
● 빅데이터 처리 : 이벤트 기반의 스트림 단위로 데이터 처리


이벤트 기반 모델의 3 분류


3.1 비즈니스 서비스에서의 이벤트 기반 모델과 기술적 특징

기업의 의사결정을 빠르게 하는 RTEReal Time Enterprise는 정보 시스템 구축으로 달성해야 할 궁극의 목표다. 이벤트 기반 모델은 사람의 개입을 최소화하고 시스템이 자율적으로 판단하는, 즉 상태에 따른 처리다. 따라서 사람의 불확실성을 벗어나 실시간으로 처리가 가능하다.

BPMBusiness Process Management과 BAMBusiness Activity Management은 진행되는 프로세스의 가시성을 확보하고 각 지점마다 달성한 성과Performance를 가시적으로 보여준다. 이 시스템을 이벤트 기반으로 구성하면 단순 조건뿐 아니라 복잡한 상태에서도 시스템 상태를 실시간으로 확인하고 의사를 결정할 수 있다.

Real Time BIBusiness Intelligence는 대규모 데이터를 빠른 시간 안에 분석해 의사 결정을 돕는 시스템이다. 기존 BI에 이벤트 관련 규칙을 부여해 데이터 수집단에서 데이터를 분석하면 더 빠르게 의사를 결정할 수 있다.


BPM, BAM, CPM에 이벤트 기반 모델 적용



이벤트 기반 모델의 기술적 특징

① 가시성
② 빠른 응답
③ 상시 응답



3.2 시스템 구성에서의 이벤트 기반 모델과 기술적 특징

SOAService Oriented Architecture는 약결합으로 시스템을 구성하는 개념이다. 일각에서는 이벤트 기반 모델을 SOA의 다른 유형으로 이야기하기도 한다. 그러나 SOA는 1:1, 즉 하나의 소스와 하나의 싱크가 매칭되거나 1:M으로 작동되어 하나의 요청에 대상이 되는 싱크를 지정해 작동한다. SOA의 최대 강점은 유연하게 서비스를 구성할 수 있다는 점이다.

이벤트 기반 모델은 SOA와 달리 M:N의 체계다. 엄격하게 얘기하면 ‘M:이벤트 규칙:N’으로 정의할 수 있다. 중간에 이벤트를 처리하는 계층이 포함된 구조로, 소스에서 직접 연결하는 방식이 아니라 중간의 이벤트 규칙에게 위탁하는 방식이다.

최근에 등장한 인공지능 기반 소프트웨어의 대부분은 이러한 이벤트 기반 모델을 사용한다고 할 수 있다.



시스템 구성에서의 이벤트 기반 모델의 기술적 특징

① 소스와 타겟의 M:N의 연결
② 약결합Loosely Coupled 구조
③ 중재자 서비스Event Repository



3.3 빅데이터 처리에서의 이벤트 기반 모델과 기술적 특징

빅데이터 처리의 문제는 대량의 데이터를 수집하는 데 드는 대규모 시스템 자원과 처리시간 지연 등이다. 빅데이터 처리에 이벤트 기반 모델을 적용한다는 것은 모든 데이터를 읽고 처리하는 것이 아니라 조건에 적합하고 상황에 따라 데이터를 읽어 빅데이터 처리 효율을 높이는 것이다.

CEPComplex Event Processing는 여러 이벤트 소스부터 실시간 발생하는 이벤트의 영향력과 관계를 분석해 의미 있는 데이터를 추출하고 대응하는 것을 의미한다.


오라클 스트림분석(출처 : 오라클)


오라클 스트림 분석은 웹 시스템, 모바일 시스템, 센서 시스템, 기계 등에서 생성되는 데이터를 오픈소스 메시지 큐인 카프카Kafka로 수집, 거의 실시간으로 처리한다. 이벤트를 판단하고 사전에 데이터가 처리되기 때문에 더욱 데이터를 효과적으로 처리할 수 있다.

엣지Edge/포크Fog 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅 환경에 모든 데이터를 적재하는 데에서 탈피해 데이터 수집단과 인근한 곳에서 데이터를 처리하는 컴퓨터 토폴로지Topology 아키텍처다. 센서단과 클라우드 사이의 대기 시간, 대역폭 문제 해결을 위해 고안됐다. 이를 효율적으로 처리하기 위해 대용량 스트리밍 프로세싱 언어인 CQLContinuous Query Language을 사용한다.



빅데이터 처리에서 이벤트 기반 모델의 기술적인 특징

① 데이터 필터로서 이벤트 활용
② 엣지 컴퓨팅
③ 실시간 처리에서 이벤트 프로세싱CQL



3.4 이벤트 기반 아키텍처의 개념도

다음은 이벤트 기반 아키텍처의 개념도다. 메타 데이터, 이벤트 프로세싱, 이벤트 투르 통합, 소스와 타겟 등 전체 구성을 한눈에 파악할 수 있다.


이벤트 기반 아키텍처(출처 : Elemental Links)


이 아키텍처는 이벤트 메타 데이터, 이벤트 프로세싱, 이벤트 도구, 이벤트 관리 도구, 엔터프라이즈 통합, 통합할 외부 자원으로 컴포넌트를 배치했다.


  • 이벤트 메타 데이터: 이벤트 메시지의 모습을 정의한 이벤트 규격, 이벤트를 처리하기 위한 규칙 등 이벤트 관련 메타 데이터다.

  • 이벤트 프로세싱: 이벤트 규격을 따르는 이벤트 메시지를 이벤트 처리 규칙에 따라 실제로 처리한다. 이벤트 메시지의 저장, 관리를 담당한다.

  • 이벤트 구축 도구: 이벤트 규격, 이벤트 처리 규칙 등의 정의를 돕는다.

  • 이벤트 관리 도구: 이벤트 처리 상태 모니터링,이벤트 흐름에 대한 모니터링 등 전체 시스템 관리 기능을 제공한다.

  • 엔터프라이즈 통합: 외부 서비스 호출, 이벤트 전송, 엔터프라이즈 정보 접근 등과 같이 이벤트 입/출력 혹은 이벤트 처리 시 외부 자원과의 연동을 담당한다. 기존 응용 환경에서 사용하고 있는 엔터프라이즈 통합 시스템Enterprise Integration Backbone을 이용해 연동한다.

  • 통합할 외부 자원: 다양한 이벤트를 발생하는 소스, 이벤트를 처리 등 엔터프라이즈 통합 시스템에 의해 EDA 플랫폼에 통합돼야 할 외부 자원이다.


이 개념도에서 기업 내부를 통합하기 위한 통합 백본이나 이벤트 프로세싱 엔진은 SOA 개념과 유사하지만, 전용Dedicated 방식이 아닌 조건에 따른 호출Indirect 방식으로 이벤트 기반 아키텍처를 수용하고 있다.


4.비즈니스 현황

4.1 택시를 부르는 행위를 바꾼 우버 택시 사례

우버는 이용자의 요구에 따라 서비스를 제공하는 온디맨드 형식의 교통수단을 수백 개의 도시에 제공한다. 소비자에게 보이지 않는 우버의 백엔드 인프라는 쉬지 않고 일한다. 우버의 특성상 실시간으로 택시를 요청했을 때 바로바로 매칭될 수 있도록 실시간에 중점을 둔 시스템을 운영하고 있다. 차를 가지고 있는 운전자가 차를 타고자 하는 승객의 수요에 맞춰 정확하게 배치한다.

우버의 시스템은 운전자의 위치와 탑승객의 수요 변화를 예측하고 서비스에 반영한다. 모든 도시는 육각형의 작은 격자로 나눈다. 작은 지역마다 최근의 움직임recent activity을 표본으로 사용하고, 이전의 데이터historical activity를 분석한다. 우버 시스템이 수요-공급 불일치를 감지하면 근처의 운전자에게 움직해 수요 공급 불일치 문제를 끊임없이 해결한다.

우버의 오픈소스 스트리밍 분석 플랫폼인 아테나 엑스Athena X는 아파치의 ESPFlink Event Stream Processing 상에서 운영되고 있다.


이벤트 스트림 처리와 분석(출처: 우버 프리젠테이션)


우버 시스템에서 하루에 생성되는 데이터 수는 약 393억 건이다. 이는 일반적인 시스템으로는 감당할 수 없는 규모다.

우버 시스템은 대략 백만 개의 작은 지역을 Activity Event Stream으로 점검한다. 측정할 수 있는 시스템Scaled System은 이러한 이벤트를 감지하고 상황과 이벤트를 종합해 분석한다. 이벤트 기반의 데이터 분석으로 우버 운전자에게 가장 최적의 지시를 내리는 것이다.


4.2 집에서 고급스럽게 먹는 딜리버루 고급 다이닝인 사례

딜리버루는 레스토랑 음식을 온디맨드 방식으로 배송한다. 이 회사는 배달에 특화돼 있다. 배달 서비스를 제공하지 않는 고급 레스토랑과 배달 불가 지역에 사는 소비자에게 집중한다.

딜리버루는 영국에 센트럴 런던central london에서 시작됐다. 서비스 지역이 늘어남에 따라 딜리버루는 딜리버루 에디션Deliveroo Editions이라고 알려진 위성 부엌Satellite Kitchens을 개발했다.

위성 부엌은 소비자의 수요가 많은 곳에 배치된다. 이 시스템에 참여하는 레스토랑은 위성 부엌 사용을 서로 공유한다. 음식이 준비되면 가장 가까운 곳으로 보낸다.  딜리버루는 런던 지역에 6개의 위성 부엌을 가지고 있다.

딜리버루의 원래 목적은 배달 운전자의 공급과 음식 배달의 수요를 매칭하는 것이었다. 위성부엌이 생기면서 한 가지 문제가 생겼다. 균형 잡힌 영양소 배분과 부엌 공급, 부엌에서 일하는 직원 관리 등 업무 관리가 더 복잡해진 것이다. 딜리버루의 목표는 빠르고 정확한 음식 배달이다. 시간이 흐를수록 딜리버루 시스템은 수요 변화와 트렌드를 빠르게 읽어야 한다. 위성 부엌의 네트워크도 소비자 수요의 변화에 따라 유연하고 재빨라야 한다.


성공을 위한 이벤트처리 기반의 기술적인 구성(출처: 딜리버루 프리젠테이션)


서비스 목표를 충족하기 위해 딜리버루는 이벤트 기반의 대규모 아키텍처를 개발했다. 하나의 이벤트 버스가 모든 이벤트의 생명주기를 관리한다.

잠시 그림을 설명하면, 이벤트 콜렉터로도 알려진 이벤트 핸들러는 이벤트를 수신한다(receive). 규칙 엔진Rules engine은 이벤트를 분석하고 상황 정보를 추가해 이벤트 리스폰더Responder로 알려진 이벤트 핸들러에게 통보한다. 의사소통(이러한 과정을 뜻함)은 이벤트를 등록하고(publish) 구독해(subscribe) 관리된다.

모든 이벤트 핸들러와 리스폰더는 마이크로 서비스로 구축됐다. 작은 엔지니어링 팀이 이러한 1~4개의 마이크로 서비스를 관리한다.


4.3 커넥티트 홈의 센트리카 사례

센트리카는 에너지와 서비스 제공사다. 센트리카는 일반 거주지와 회사에 에너지를 공급한다. AlertMe의 한 보고서에 따르면 센트리카는 2015년부터 스마트 온도조절장치나 자동차 충전소vehicle charging point 같은 사물인터넷 기기를 커넥티드 홈 소비자에게 제공하고 있다. 센트리카는 소비자 서비스를 개선하고 강화된 안전을 제공하며 에너지 소비를 줄이는 기기로부터 이벤트를 모아 분석하는 시스템을 개발했다.


센트리카 커넥티트 홈의 스마트 센서


센트리카 커넥티드 홈의 센서는 다양한 이벤트를 생성한다. 센트리카는 스마트 센서가 이벤트를 만들고 그 이벤트가 더 개선되고 모아져 소비자나 센트리카에게 보내는 체계를 이미 구축했다고 한다.


4.4 모바일 뱅킹으로 전통적인 은행을 위협한 몬조 사례

영국의 인터넷 은행 ‘몬조Monzo’는 국제 은행 규정에 부합하는 클라우드 기반의 모바일 우선mobile-first 은행이 가능함을 증명했다. 2017년 4월 몬조 은행은 영국으로부터 완전한 은행 면허를 발급받았다.

몬조 은행은 2015년 2월에 설립됐다. 이 은행은 모바일과 클라우드에 전념했다. 핵심 뱅킹 애플리케이션은 아마존 웹 서비스AWS에 호스트를 두고 있다. 클라우드로 시스템을 구성한 것은 용량 증감에 탄력적으로 대응하기 위해서다. 인프라 가용성과 장애허용 능력, 시스템 유지 모두가 AWS에 의해 관리된다.

몬조의 애플리케이션은 도커Docker와 쿠버네티스kubernetes 같은 컨테이너 툴을 사용하며, 가상 서버 기반의 마이크로 서비스로 운영된다. 마이크로 서비스 아키텍처MSA는 독립적으로 측정하고 비동기적으로 소통하는 이벤트 기반 아키텍처 구조다.

몬조 은행은 고객 만족을 높이기 위해 머신러닝을 이용한다. 모든 고객과의 상호작용은 ‘event time series’로 알려진 액션action의 연속적인 형태sequence로 저장된다. 몬조는 이 시리즈의 패턴을 분석해 일반 고객에 대한 공급의 흐름flow을 능률화하거나 간소화streamline하고 고객 요구를 예상하며 예상 가능한 해결책을 제공하고 있다.  몬조는 이벤트 기반 아키텍처로 애플리케이션의 경쟁력을 확보한 주요 사례라 할 수 있다.


5. 전망

시장조사기관 가트너는 “문화와 리더십 변화 없이 기술만으로 이벤트 기반 모델의 모든 가치를 전달할 수는 없다”며 “디지털 비즈니스는 IT 리더, 설계자, 아키텍트의 이벤트 기반 모델 사고가 필요하다.”라고 말한다. IT만으로는 이벤트 기반 모델의 가치를 비즈니스 가치로 연결하는 데 한계가 있다. 프로그래밍 언어를 통해 개발하는 전문 개발자만이 아니라 그외의 프로젝트의 핵심 이해관계자 모두 이벤트 기반 모델을 이해하고 추진해야 한다고 가트너는 말한다.

최근의 비즈니스 흐름은 사람의 개입을 최소화하고 자율성에 의해 판단하는 추세다. 그 판단에 따라 2차, 3차 다른 유형의 행동이 일어나며 발전하는 것이다. 이러한 환경 변화에 따라 소프트웨어 구성도 자율성과 실시간성, 상시성을 제공할 수 있는 모델이 필수가 되고 있다. 이러한 시대에 소프트웨어 아키텍처를 구성함에 있어서 이벤트를 적극적으로 활용해 시스템이 비즈니스 가치 향상에 기여하고 더 유연한 소프트웨어 구성이 가능하도록 더 노력해야 할 것이다.


6. 참고문헌

Top 10 Strategic Technology Trends for 2018, David W. Cearley | Brian Burke | Samantha Searle | Mike J. Walker, 03 October 2017

② 이벤트 기반 서비스 기술 동향Trend of Event-Driven Service Technology , 2006, ETRI, 이미영, 김명준

이벤트 기반 아키텍처 스타일, 2018, Microsoft

DAITAN WHITE PAPER  White paper