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Message Broker 제거를 통한 Database 기반 Durable Workflow 구현
Gravtory: durable Python workflows without a message broker
AI 요약
Context
Celery나 Temporal 같은 기존 Workflow 라이브러리의 Redis 또는 전용 서버 의존성으로 인한 인프라 복잡도 증가. 추가적인 미들웨어 관리 비용과 운영 부담이 발생하는 구조적 한계 존재.
Technical Solution
- 별도 Message Broker 없이 기존 Database를 상태 저장소로 활용하는 아키텍처 설계
- Checkpoint 기반의 상태 관리 시스템 구축을 통한 프로세스 중단 시 자동 복구 메커니즘 구현
- Saga 패턴 적용으로 분산 트랜잭션 환경 내 데이터 일관성 유지
- 데이터베이스의 원자적 업데이트를 활용한 작업 상태 전이 및 Durable Workflow 보장
- 외부 서버 의존성 제거를 통한 인프라 단순화 및 배포 파이프라인 효율화
실천 포인트
1. 워크플로우 상태 관리를 위한 별도 인프라 도입 전 기존 DB 활용 가능성 검토
2. 장애 복구 시나리오 설계를 위한 단계별 Checkpoint 지점 정의
3. 분산 환경 내 데이터 정합성 확보를 위한 Saga 패턴 적용 여부 판단