당신의 Django 프로젝트에 서비스 계층이 정말 필요할까요?

웹 애플리케이션의 아키텍처는 유지보수성, 확장성 및 전반적인 성공에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. "반복하지 마세요(DRY)" 원칙과 "설정보다 규약"이 깊이 뿌리내린 Django 환경에서 개발자는 종종 비즈니스 로직을 효과적으로 구조화하는 방법에 대해 고민합니다. 많은 논쟁을 불러일으키는 반복적인 질문은 별도의 "서비스 계층"이 정말 필요한지에 대한 것입니다. 이 논의는 단순한 학술적인 것이 아닙니다. 단순성과 확장성 간의 균형이라는 핵심적인 과제를 다루며, Django 애플리케이션을 설계, 작성 및 테스트하는 방식에 실질적인 영향을 미칩니다. 이 글에서는 서비스 계층을 Django 프로젝트에 도입하는 것의 장단점을 평가하기 전에 기본 개념을 탐구하며 이 아키텍처 결정의 미묘한 차이를 깊이 파고들 것입니다.

핵심 개념 이해하기

논쟁에 들어가기 전에 논의의 기초가 될 주요 용어를 정의하는 것이 중요합니다.

Django의 MVT(Model-View-Template) 아키텍처: 이는 종종 MVC와 혼동되는 Django의 네이티브 아키텍처 패턴입니다.

모델(Models): 데이터 구조를 나타내고 데이터베이스 상호 작용을 위한 API를 제공합니다. 데이터 자체와 관련된 데이터 유효성 검사 및 비즈니스 로직(예: save() 메서드, 사용자 정의 관리자)을 포함합니다.
뷰(Views): 웹 요청을 수신하고, 모델(및 잠재적으로 다른 구성 요소)과 상호 작용하며, 데이터를 처리하고, 템플릿을 렌더링합니다. HTTP 요청의 기본 처리기 역할을 합니다.
템플릿(Templates): 사용자에게 데이터를 표시하는 역할을 합니다.

비즈니스 로직(Business Logic): 이는 애플리케이션의 핵심 작업을 결정하는 특정 규칙과 프로세스를 의미합니다. 예를 들어, 전자 상거래 플랫폼에서 "무게와 목적지에 따라 배송비를 계산하는 것" 또는 "결제 후 주문을 처리하는 것"은 비즈니스 로직의 예입니다.

서비스 계층(Service Layer): 일반적인 의미에서 서비스 계층(비즈니스 계층 또는 애플리케이션 계층이라고도 함)은 프레젠테이션 계층(Django Views)과 데이터 액세스 계층(Django Models) 사이에 있는 아키텍처 패턴입니다. 주요 목적은 여러 모델, 외부 서비스 또는 복잡한 워크플로를 포함할 수 있는 복잡한 비즈니스 로직을 캡슐화하고 조정하는 것입니다. 서비스는 종종 상태가 없으며 단일하고 잘 정의된 책임에 중점을 둡니다.

서비스 계층: 원칙, 구현 및 적용

서비스 계층의 기본 원칙은 관심사의 분리입니다. 복잡한 비즈니스 로직을 뷰와 모델에서 추출함으로써 더 깔끔하고, 더 테스트 가능하며, 더 유지보수하기 쉬운 코드를 달성하는 것을 목표로 합니다.

Django에서 비즈니스 로직은 일반적으로 어디에 있습니까?

전통적으로 더 간단한 Django 애플리케이션에서는 비즈니스 로직이 종종 몇 가지 위치에 있습니다.

모델(또는 모델 관리자): 단일 모델의 데이터 또는 수명 주기에 직접 관련된 로직에 이상적입니다.

# models.py
class Product(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=255)
    price = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2)
    is_published = models.BooleanField(default=False)

    def publish(self):
        if not self.is_published:
            self.is_published = True
            self.save()
            return True
        return False

# 뷰에서:
product = Product.objects.get(pk=1)
if product.publish():
    messages.success(request, "Product published!")

뷰: 여러 모델을 연결하거나 사용자 상호 작용을 조정하는 로직의 경우.

# views.py
def place_order(request):
    if request.method == 'POST':
        cart = Cart.objects.get(user=request.user)
        items = cart.items.all()
        total_amount = sum(item.product.price * item.quantity for item in items)
        
        # 이것은 비즈니스 로직입니다
        if total_amount < 100:
            shipping_cost = 10
        else:
            shipping_cost = 0
        
        order = Order.objects.create(user=request.user, total_amount=total_amount + shipping_cost)
        for item in items:
            OrderItem.objects.create(order=order, product=item.product, quantity=item.quantity)
        cart.items.clear()
        return redirect('order_success')
    # ...

서비스 계층 도입

뷰 또는 모델의 로직이 지나치게 복잡해지거나, 얽히거나, 여러 뷰(예: REST API와 기존 HTML 뷰)에서 재사용되어야 할 때 서비스 계층은 매력적인 옵션이 됩니다.

간단한 서비스 계층을 구현하는 방법은 다음과 같습니다.

services.py 모듈 생성: 앱 디렉터리 또는 전용 core 앱 내에 두는 것이 일반적인 관례입니다.

# myapp/services.py
from django.db import transaction
from .models import Cart, Order, OrderItem, Product
from decimal import Decimal

class OrderService:
    @staticmethod
    def calculate_shipping_cost(total_amount):
        if total_amount < Decimal('100.00'):
            return Decimal('10.00')
        return Decimal('0.00')

    @classmethod
    def place_order_from_cart(cls, user, cart):
        with transaction.atomic():
            items = cart.items.all()
            if not items.exists():
                raise ValueError("Cart is empty.")

            total_items_price = sum(item.product.price * item.quantity for item in items)
            shipping_cost = cls.calculate_shipping_cost(total_items_price)
            final_total_amount = total_items_price + shipping_cost

            order = Order.objects.create(
                user=user, 
                total_amount=final_total_amount, 
                shipping_cost=shipping_cost
            )
            for item in items:
                OrderItem.objects.create(
                    order=order, 
                    product=item.product, 
                    quantity=item.quantity,
                    price_at_order=item.product.price # 주문 시점의 가격 캡처
                )
            cart.items.clear() # 주문 후 장바구니 비우기
            return order

# myapp/views.py
from django.shortcuts import render, redirect
from django.contrib import messages
from .models import Cart
from .services import OrderService

def place_order_view(request):
    if request.method == 'POST':
        try:
            cart = Cart.objects.get(user=request.user)
            order = OrderService.place_order_from_cart(request.user, cart)
            messages.success(request, f"Order {order.id} placed successfully!")
            return redirect('order_success')
        except Cart.DoesNotExist:
            messages.error(request, "Your cart is empty or not found.")
            return redirect('cart_detail')
        except ValueError as e:
            messages.error(request, str(e))
            return redirect('cart_detail')
    return render(request, 'myapp/place_order.html')

서비스 계층의 적용 시나리오:

복잡한 워크플로: 단일 사용자 작업이 여러 모델, 외부 API 및 비즈니스 규칙을 포함하는 일련의 작업을 트리거할 때(예: 재고 업데이트, 결제 처리, 알림 이메일을 포함하는 주문 배치).
논리 재사용: 웹 뷰, REST API 엔드포인트 또는 관리 명령과 같은 다른 진입점에서 동일한 비즈니스 로직을 적용해야 하는 경우.
디커플링: 뷰가 요청/응답 처리에만 집중하도록 뷰를 간결하게 유지합니다. 뷰는 "어떻게"를 처리하는 서비스에 "무엇을 할지" 위임합니다.
쉬운 테스트: 서비스는 잘 정의된 인터페이스를 가진 일반 Python 객체이므로, HttpRequest 객체나 (의존성 주입 또는 Mock을 사용하여 올바르게 설계된 경우) 데이터베이스 상호 작용에 의존하는 뷰 또는 복잡한 모델 메서드보다 유닛 테스트하기가 훨씬 쉽습니다.
도메인 주도 설계(DDD): 더 크고 복잡한 시스템에서 DDD 원칙을 따를 때 서비스 계층은 도메인 로직을 조정하는 "애플리케이션 서비스" 개념과 잘 맞습니다.

논쟁: 장점과 단점

서비스 계층에 대한 주장:

모듈성 및 관심사 분리 개선: 뷰는 HTTP 요청/응답만 담당합니다. 모델은 데이터 영속성 및 무결성에 집중합니다. 서비스는 복잡한 비즈니스 프로세스를 캡슐화합니다.
재사용성 증가: 비즈니스 로직은 중복 없이 다른 뷰, 백그라운드 작업 또는 API 엔드포인트에서 호출될 수 있습니다.
테스트 용이성 향상: 서비스는 HttpRequest 객체에 의존하지 않기 때문에 유닛 테스트하기가 더 쉽습니다(올바르게 설계된 경우).
코드 구성 명확화: 개발자는 특정 유형의 로직을 어디에서 찾아야 하는지 알 수 있습니다. 뷰는 HTTP, 모델은 데이터, 서비스는 비즈니스 워크플로를 담당합니다.
유지보수성 향상: 비즈니스 규칙의 변경은 코드베이스의 파급 효과를 줄이면서 서비스 내에서 격리됩니다.
확장성: 애플리케이션이 성장함에 따라 서비스는 새로운 기능을 추가하는 구조화된 방법을 제공하여 복잡성을 관리하는 데 도움이 됩니다.

서비스 계층에 대한 반대 주장(또는 필요하지 않은 경우):

복잡성 및 상용구 코드 증가: 간단한 CRUD 작업이나 비즈니스 로직이 최소한인 애플리케이션의 경우 서비스 계층을 도입하는 것은 불필요한 추상화 계층과 관리할 추가 파일을 추가하는 것처럼 과도한 작업으로 느껴질 수 있습니다.
과도한 엔지니어링: 모델 메서드나 뷰의 몇 줄로 충분한 간단한 애플리케이션의 모든 부분에 서비스 계층을 적용하는 것은 "아키텍처 우주 비행사" 증후군으로 이어질 수 있습니다.
학 습 곡선: 새 팀원은 핵심 비즈니스 문제를 넘어 아키텍처 계층을 이해하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
빈약한 도메인 모델의 가능성: 모든 로직이 서비스 계층으로 이동하면 모델이 단순한 데이터 저장소가 되어 동작 없이 객체가 데이터와 동작을 모두 캡슐화한다는 원칙을 위반할 수 있습니다.
간접 호출: 때로는 추가 함수 호출 계층이 디버거에서 실행 경로를 추적하는 것을 약간 더 어렵게 만들 수 있습니다.

결론

그렇다면 당신의 Django 프로젝트에 정말 서비스 계층이 필요할까요? 대답은 소프트웨어 아키텍처에서 종종 그렇듯이 "상황에 따라 다릅니다." 간단한 비즈니스 규칙을 가진 소규모에서 중규모 애플리케이션의 경우, 지능적인 모델 메서드와 간결한 뷰를 활용하는 기존 MVT 패턴이 종종 완벽하게 적합하며 충분한 분리를 제공합니다. 그러나 애플리케이션이 복잡해지고, 복잡한 워크플로를 만나고, 여러 인터페이스에서 논리를 재사용해야 하거나, 비즈니스 규칙의 엄격한 단위 테스트를 우선시해야 할 때 서비스 계층은 귀중한 도구가 됩니다. 이를 통해 깔끔하고 체계적이며 확장 가능한 코드 베이스를 유지하여 Django 애플리케이션이 진화함에 따라 강력하고 관리 가능하게 유지할 수 있습니다. 서비스 계층의 독단적인 채택이 아니라 신중한 적용이 성공적인 Django 프로젝트를 구축하는 열쇠입니다.

당신의 Django 프로젝트에 서비스 계층이 정말 필요할까요?