Next.js, GraphQL로 구현하는 BFF: 장점과 단점, 고려사항

현대 소프트웨어 아키텍처에서 마이크로서비스의 도입과 다양한 클라이언트 플랫폼의 등장으로 인해, 백엔드와 프론트엔드 간의 효율적인 통신이 더욱 중요해졌습니다. 이러한 맥락에서 BFF(Backend for Frontend) 패턴이 주목받고 있는데요. BFF는 Sam Newman이 처음 제안한 개념으로, 각 클라이언트 유형에 최적화된 백엔드 서비스를 제공하는 아키텍처 패턴입니다.

BFF의 가치는 클라이언트 최적화에 있습니다. 모바일 앱, 웹 애플리케이션, IoT 디바이스 등 각 클라이언트는 고유한 데이터 요구사항과 사용자 경험을 가지고 있습니다. BFF는 이러한 다양성을 효과적으로 다룰 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 모바일 앱은 제한된 네트워크 환경을 고려해 최소한의 데이터만을 요청할 수 있고, 웹 애플리케이션은 더 풍부한 데이터를 활용할 수 있습니다.

BFF의 또 다른 강점은 마이크로서비스 환경에서의 데이터 통합입니다. 여러 마이크로서비스에서 데이터를 가져와야 하는 경우, BFF는 이를 효율적으로 조합하여 클라이언트에 단일 응답으로 제공할 수 있습니다. 이는 소위 '워터폴' 패턴으로 알려진 순차적 API 호출 문제를 해결하는 데 큰 도움이 됩니다. BFF 레이어에서 병렬 호출, 캐싱, 데이터 프리페칭 등의 기법을 활용하여 성능을 최적화할 수 있습니다.

BFF의 효과적인 구현을 위해서는 다음과 같은 사항들을 고려해야 합니다:

1. 클라이언트별 최적화: 각 클라이언트의 특성과 요구사항을 정확히 파악하고 이에 맞는 API를 설계합니다.

2. 데이터 통합 및 변환: 여러 마이크로서비스의 데이터를 효율적으로 통합하고 클라이언트에 적합한 형태로 변환합니다.

3. 성능 최적화: 병렬 처리, 캐싱 등을 통해 응답 시간을 최소화합니다.

   
   

BFF 구현에는 주로 Next.js의 API 라우트나 GraphQL이 활용되며, 각각의 접근 방식은 고유한 장점을 제공합니다.

• Next.js의 API 라우트

  • 서버리스 함수와 유사한 방식으로 작동하여, 간결하고 직관적인 구현 경험을 제공합니다.

  • 프론트엔드 개발 워크플로우와의 원활한 통합, 빠른 프로토타이핑, 그리고 상대적으로 간편한 관리를 가능케 합니다.

• GraphQL

  • 클라이언트의 데이터 요청을 정밀하게 제어할 수 있게 해주어, BFF의 목표인 클라이언트 최적화에 부합합니다.

  • 오버페칭 문제를 해결하고 강력한 타입 시스템을 통해 개발 안정성을 높일수 있습니다.

그러나 BFF 패턴의 도입은 신중한 고려가 필요합니다. 클라이언트 간 요구사항의 유사성이 높은 경우, BFF는 오히려 불필요한 복잡성을 야기할 수 있습니다. 또한 프론트엔드 팀에서 추가적인 서버를 관리해야 한다는 점은 상당한 부담이 될 수 있는데요. 서버 운영, 모니터링, 그리고 추가적인 인프라 비용은 팀의 역량과 리소스를 분산시킬 수 있습니다.

따라서 BFF 도입 결정은 프로젝트의 규모, 복잡성, 팀의 기술적 역량, 그리고 조직 구조를 종합적으로 고려하여 이루어져야 합니다. BFF가 제공하는 이점과 그에 따르는 비용 및 복잡성 사이의 균형을 평가해야 합니다.

결론적으로, BFF는 효율적인 아키텍처 이지만 만능 해결책은 아닙니다. 각 프로젝트의 고유한 요구사항과 제약 조건을 면밀히 분석하고, BFF 도입이 가져올 수 있는 장단점을 평가한 후에 도입 여부를 결정해야 합니다. 그렇지만 적절히 적용된다면, BFF는 복잡한 클라이언트-서버 상호작용을 효과적으로 관리하고, 궁극적으로 더 나은 사용자 경험을 제공하는 데 기여할 수 있습니다.

https://samnewman.io/patterns/architectural/bff/