피드로 돌아가기
Dev.toBackend
원문 읽기
AI 레이어 도입을 통한 Schema Drift 해결 및 Type Ownership 일원화
What adding an AI layer taught me about type ownership
AI 요약
Context
기존 Booking Microservices 위에 AI 기반 Trip Planning Assistant를 구축하며 발생한 Type 불일치 문제 분석. 개별 서비스가 독립적으로 정의한 Local Schema 간의 미세한 차이로 인해 AI 모델의 요청 생성 단계에서 진단하기 어려운 논리적 오류가 발생하는 구조적 한계 노출.
Technical Solution
- Fare Search Service의 Canonical Definition을 Shared Type으로 추출하여 AI Assistant 서비스에 직접 적용한 Single Source of Truth 구조 설계
- Local Schema 정의를 완전히 제거함으로써 API 진화 시 모든 Consumer가 자동 동기화되는 메커니즘 구현
- AI 모델의 추상화 레이어로 인해 희석되는 에러 피드백 루프를 보완하기 위해 타입 수준의 강한 일관성 확보
- 대화의 맥락 유지를 위해 Session-tracking Header를 Optional에서 Required로 변경하여 시스템 불변성(Invariant) 강제
- 서비스 진입점에서 Session Context 부재 시 요청을 즉시 거부하는 Validation Layer 구축을 통해 런타임 오류 방지
실천 포인트
1. AI 레이어 도입 전 전사적 Type Ownership 오디트를 수행하여 Schema Drift 가능성 제거
2. 서비스 간 통합 시 중복 정의된 Local Schema를 Shared Package로 통합하여 단일 진실 공급원 확보
3. 시스템의 핵심 동작에 필수적인 Invariant를 식별하고 이를 타입 시스템이나 검증 로직을 통해 강제 적용
4. AI 모델이 의사결정의 근거로 사용하는 데이터 스키마의 정확성을 최우선 순위로 관리