커리큘럼

• Week 1-1

  대규모 시스템으로 확장하기 위한 CQRS 패턴의 핵심 원리와 설계 방법을 이해합니다.

  CQRS, 명령/질의 분리, 모놀리식 시스템 분할

  • 모놀리식의 한계와 CQRS 등장 배경

  • Command와 Query 책임 분리의 핵심 원칙

  • 실제 사례로 보는 CQRS 활용

  • CQRS 패턴의 트레이드오프와 도입 전략

  • 코드 실습: 모놀리식에서 Command 모델 분리하기

  아하모먼트

  현업에서 트래픽 문제를 실제로 해결하는 도구임을 깨닫는 순간

• Week 1-2

  이벤트 기반 아키텍처와 Command 모델과 Query 모델 간의 효율적인 데이터 동기화 방법을 학습합니다.

  Event Driven Architecture, Kafka, CDC, 비동기 처리

  • Command와 Query 모델 간 데이터 동기화의 필요성

  • 이벤트 기반 아키텍처의 핵심 개념과 장점

  • 메시지 큐 시스템 비교 및 Kafka 활용법

  • CDC를 활용한 데이터 변경 감지 및 이벤트 발행

  • 코드 실습: Command 모델에 이벤트 발행 기능 구현하기

  아하모먼트

  복잡했던 데이터 동기화 문제가 이벤트 스트림으로 해결되는 순간

• Week 2-1

  사용자 요구사항과 조회 패턴에 최적화된 Query 모델을 설계하고, 효율적인 조회 시스템을 구축합니다.

  다중 데이터 스토어 전략, MongoDB, Elasticsearch, Valkey, 읽기 최적화 데이터 모델링(데이터 projection)

  • Query 모델을 위한 최적의 데이터 저장소 선택 기준

  • 효율적인 Query 모델 설계 원칙과 데이터 모델링 기법

  • 실시간성과 일관성 사이의 균형 맞추기

  • 코드 실습: 다중 Query 모델 구현

  아하모먼트

  CQRS의 진정한 가치를 이해하는 순간

• Week 2-2

  성능 최적화 전략, 장애 대응 방법을 배우고, 실무와 이직에 효과적으로 활용하는 방법을 학습합니다.

  CQRS 캐싱 전략, 데이터 일관성 관리, 장애 대응, 이직/면접 전략

  • CQRS 시스템의 성능 최적화를 위한 캐싱 전략

  • Command/Query 모델 간 데이터 불일치 해결 방법

  • 대표적인 CQRS 장애 케이스 및 극복 방법

  • CQRS 시스템에서 모니터링해야 할 핵심 요소

  • 기존 시스템에 CQRS 패턴 적용하기 위한 가이드

  • CQRS 패턴을 포트폴리오에 효과적으로 반영하기

  • 면접에서 자주 나오는 CQRS 관련 질문과 답변

  아하모먼트

  CQRS가 실제 대규모 시스템 운영과 개발자 커리어 성장을 위한 전략적 도구임을 깨닫는 순간