소프트웨어 진화와 아키텍처 트레이드 오프 (Software Evolution and Architecture Trade-Off)

소프트웨어 아키텍처는 인생처럼 불완전한 정보와 시간 압박 속에서 수많은 상황과 제약에 따른 트레이드 오프 결정을 내리는 과정입니다. 완벽한 소프트웨어 아키텍처를 찾으려는 팀은 실망할 가능성이 높지만, 완벽하지 않더라도 다른 대안이 없다면, 어쩔수 없는 트레이드 오프 결정을 내려야 할 때가 많습니다. 예를 들어, 진화할 수 없고 유지 보수가 어려운 취약하고 비용이 많이 드는 시스템이 그렇습니다. 또한 여러 이해관계자들의 다양한 니즈를 충족시켜야 한다는 점에서도 트레이드 오프 결정이 필요한 경우가 많습니다. 특히, 소프트웨어 아키텍처 결정 시점에 수많은 품질 속성 요구사항이 존재하지만, 모든 품질 속성 요구사항을 만족시킨다는 것은 현실적으로 불가능하기 때문에 역시 트레이드 오프가 필요합니다. 그외에도 트레이드 오프 결정이 필요한 상황은 매우 다양할 것입니다.

 

통상 아키텍처는 원칙과 표준을 바탕으로 구축되지만, 앞에서 언급한 다양한 트레이드 오프 결정 상황에 직면하게 되고, 그에 따른 타협이 일어나게 되는데, 이는 아키텍처 팀을 실망시키기도 하기 때문에, 우리는 이러한 팀의 불만을 최소화하는데 중점을 두어야 할 것입니다. 즉, 완벽한 아키텍처는 없지만, "충분히 좋은" 아키텍처는 존재한다는 것입니다. 물론 "충분히 좋은"의 의미를 다시 한번 되돌아 볼 필요는 있습니다. 왜냐하면 현재의 "충분히 좋은" 아키텍처는 지금은 맞지만, 일정시간 시간이 흐르면, 이것은 다시 변화하여 "충분하지 않은"으로 변화할 수 있기 때문입니다.

 

소프트웨어 진화 (Software Evolution)

소프트웨어 진화는 소프트웨어 시스템이 시간이 지남에 따라 변화하는 요구 사항과 환경에 적응하고 개선되는 과정을 의미합니다. 소프트웨어 진화는 초기 개발 단계부터 운영 중인 시스템의 유지보수, 성능 향상, 기능 추가 등을 포함한 모든 변화를 포함합니다. 소프트웨어 진화는 자연스럽게 발생하는 과정이며, 이를 통해 소프트웨어는 지속적으로 사용자 요구에 부응하고, 기술적 변화에 따라갔으며, 시스템의 수명을 연장할 수 있습니다. 소프트웨어 진화를 유발시키는 요인을 살펴보면 다음과 같으며, 소프트웨어 개발 전과정에 걸쳐 다양한 이해관계자의 니즈를 반영해야 한다는 목표를 갖게 됩니다.

1. 기능적 변화

• 소프트웨어에 새로운 기능 추가
• 기존 기능 개선 및 확장
• 사용자 피드백에 따른 기능 수정

2. 비기능적 변화

• 소프트웨어 성능 최적화
• 보안 강화
• 확장성 및 가용성 개선

3. 환경적 변화

• 새로운 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼 도입
• 클라우드 환경으로의 이전
• 법적 및 규제 요구 사항 반영

4. 유지보수

• 버그 수정
• 기술 부채 관리
• 시스템 안정성 향상

 

아키텍처 트레이드 오프 (Architecture Trade-Off)

앞에서 소프트웨어 진화를 유발하는 요인을 간략시 살펴 보았는데, 이러한 소프트웨어 진화는 소프트웨어 개발의 자연스러운 과정으로, 변화하는 요구사항과 환경에 적응하고, 지속적으로 개선해 나가는 것을 의미합니다. 즉, 사용자 요구를 만족시키고, 기술적 발전에 따라가며, 시스템의 수명을 연장해야 하기 때문에 소프트웨어 진화를 위해서는 반드시 다양한 트레이드오프를 고려하며 시작됩니다.

 

시스템의 요구 사항, 기술적 제약, 비즈니스 목표 등의 다양한 요소를 바탕으로 최적의 아키텍처를 선택하는 과정에서 트레이드오프는 필연적입니다.

 

1. 초기 아키텍처 설계

초기 아키텍처 설계 단계에서는 시스템의 핵심 요구 사항과 제약 조건을 파악하여 가장 적합한 아키텍처 스타일을 선택해야 합니다. 이 단계에서 고려해야 할 주요 트레이드오프는 다음과 같습니다.

• 유연성 vs. 복잡성: 초기 아키텍처가 유연할수록 향후 변경에 쉽게 대응할 수 있지만, 그만큼 초기 설계와 구현이 복잡해질 수 있습니다. 반면, 단순한 아키텍처는 초기 구현이 쉽지만 변경에 어려움을 겪을 수 있습니다.
• 비용 vs. 성능: 초기 시스템에서 성능을 최대한 끌어올리기 위해 고성능 하드웨어나 최적화된 소프트웨어를 사용하는 것은 비용이 많이 들 수 있습니다. 반면, 비용을 절감하려다 성능 저하를 초래할 수 있습니다.
• 기술 선택: 특정 기술 스택을 선택하는 것도 트레이드오프를 수반합니다. 예를 들어, 새로운 프로그래밍 언어나 프레임워크를 도입하면 높은 학습 곡선이 있지만, 장기적으로는 더 나은 성능과 생산성을 제공할 수 있습니다.
• 조직 및 업무 특성: 여러 이해관계자가 얽혀 있는 시스템의 경우, 각 이해관계자들의 다양한 기능 수행에 따라 트레이드오프가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 사용성을 개선하는 사용자와 유지보수 효율성을 고려하는 개발자간의 충돌로 인해 아키텍처 스타일 선택이 쉽지 않은 경우가 있기도 합니다.  

2. 시스템 확장

시스템이 성장함에 따라 아키텍처는 새로운 요구 사항과 변화하는 환경에 적응해야 합니다. 이 과정에서 다양한 트레이드오프가 발생합니다.

• 스케일링: 시스템 사용자가 증가함에 따라 수평적 확장(예: 서버 추가)과 수직적 확장(예: 서버 업그레이드) 중 어떤 방법을 선택할지 결정해야 합니다. 수평적 확장은 유연하지만 관리가 복잡해질 수 있으며, 수직적 확장은 관리가 간편하지만 확장의 한계가 있습니다.
• 모놀리식 vs. 마이크로서비스: 초기에는 모놀리식 아키텍처가 관리와 배포가 쉬울 수 있습니다. 그러나 시스템이 확장됨에 따라 마이크로서비스 아키텍처로 전환하면 개별 서비스의 독립적 확장과 배포가 가능해집니다. 하지만 이 역시 서비스 간 통신 오버헤드와 복잡한 관리 문제를 야기할 수 있습니다.

3. 성능 최적화

시스템 성능을 최적화하는 과정에서도 트레이드오프가 필요합니다.

• 캐싱 vs. 일관성: 데이터 접근 속도를 높이기 위해 캐싱을 사용할 수 있습니다. 그러나 캐싱은 데이터 일관성 문제를 야기할 수 있으며, 캐시 갱신 비용이 발생할 수 있습니다.
• 데이터베이스 선택: 관계형 데이터베이스(RDBMS)는 데이터 무결성과 일관성을 보장하지만, NoSQL 데이터베이스는 대규모 데이터 처리에 더 적합할 수 있습니다. 각각의 선택은 성능, 확장성, 관리 용이성 등의 트레이드오프를 수반합니다.

4. 유지보수와 기술 부채 관리

아키텍처 진화 과정에서 발생하는 기술 부채를 관리하는 것도 중요한 트레이드오프입니다.

• 기능 추가 vs. 코드 품질: 새로운 기능을 빠르게 추가하려면 코드 품질이 희생될 수 있습니다. 이는 장기적으로 유지보수 비용을 증가시킵니다.
• 리팩토링 vs. 새로운 기능 개발: 코드 리팩토링을 통해 기술 부채를 줄이는 것은 중요한 작업이지만, 이는 새로운 기능 개발을 지연시킬 수 있습니다. 비즈니스 요구 사항에 따라 어느 쪽을 우선시할지 결정해야 합니다.

 

결론

현재에 충분히 좋은 결정

트레이드 오프 결정은 항상 현재 상황에 충분히 좋은 정도면 됩니다. 그러나 시스템이 성공하면 초기 결정이 더 이상 유효하지 않을 수 있습니다. 팀은 지속적으로 피드백을 받고, 필요에 따라 결정을 수정해야 합니다. 이는 관리자와의 소통이 중요한 이유입니다. 관리자는 초기 결정이 최종 결정이 아님을 이해해야 하며, 팀은 이를 명확히 설명할 수 있어야 합니다.

트레이드오프 결정 능력 향상

트레이드오프 결정 능력을 향상시키기 위해서는 다양한 대안을 생성하고, 저비용 실험을 통해 빠르게 평가하는 능력이 필요합니다. 실패를 두려워하지 않고, 피드백을 받아 지속적으로 개선하는 것이 중요합니다. 경험을 통해 배우는 것이 가장 중요하며, 이는 다양한 프로젝트와 상황에서 얻을 수 있습니다.

 

완벽한 아키텍처는 존재하지 않으며, 트레이드오프 결정은 필수적입니다. 이러한 트레이드오프 결정은 경험과 피드백을 통해 지속적으로 개선될 수 있습니다. 팀은 불완전한 정보와 시간 압박 속에서도 최선의 결정을 내리고, 이를 바탕으로 시스템을 구축하고 피드백을 받아야 합니다. 이를 통해 사용자에게 만족스러운 시스템을 제공할 수 있습니다.