
기술 조직의 경우 더욱 중요한 고려사항이 있다. 소프트웨어 개발도 어렵지만 오랜 기간 동안 정기적으로 기능 향상과 업그레이드를 배포하기는 더욱 어렵다. 데브옵스 CI/CD와 IAC(Infrastructure as Code, 코드형 인프라)에서는 자동화가 안정적이고 반복 가능한 애플리케이션 배포 방법을 제공하므로 한 가지 중요한 문제가 부분적으로 해결된다. 개발 팀은 여기에 지속적 테스트를 더함으로써 코드 변경이 기존 기능에 영향을 미치지 않도록 할 수 있다.
그러나 애플리케이션이 나오고 시간이 지나면 최초 개발자는 다른 프로젝트, 때로는 다른 회사로 자리를 옮긴다. 팀에 합류한 신규 개발자가 코드를 안정적, 효율적으로 변경하려면 먼저 소프트웨어의 아키텍처를 배우고 코드를 이해해야 한다.
게다가 애플리케이션을 만드는 개발자는 많은 경우 새로운 애플리케이션을 개발하기를 원한다. 자신이 개발한 애플리케이션에 계속 붙어있는 것이 편안하고 안전하게 느껴질 수 있지만, 코드에 묶이는 것은 스스로의 경력, 또는 조직 관점에서 건강한 습관이 아니다.
새롭고 흥미로운 소프트웨어 개발 이니셔티브로 옮겨가는 최선의 방법은 다른 개발자가 손쉽게 지원할 수 있는 아키텍처, 애플리케이션, 코드를 만드는 것이다. 애자일 팀과 개발자는 지속적인 소프트웨어 개발을 지탱하는 코딩 원칙을 수립하고 시행해야 한다.
1. 불필요한 일을 하지 말 것
코딩의 제 1원칙 : 코딩할 필요가 없는 것을 코딩하지 말라!- 요구사항에 대해 질문을 하는 것이 좋다. 어떤 기능이 왜 중요한가? 누구에게 이익이 되는가? 더 구체적으로, 문제를 해결하기 위한 코딩 이외의 방법이 있는지 살펴보라. 아무런 솔루션도 없는 편이 최선의 솔루션인 경우도 있다.
- 조직의 누군가가 이미 비슷한 솔루션을 코딩했는가? 조금 보강하면 되는 마이크로서비스 또는 약간의 업그레이드가 필요한 소프트웨어 라이브러리를 사용할 수 있다면 사용하라. 새로운 것을 코딩하기 전에 조직의 코드 베이스를 잘 살펴봐야 한다.
- 최소 요구사항을 충족하는 경제적인 SaaS 툴 또는 오픈소스 옵션을 포함한 서드파티 솔루션이 있는가?
- 깃허브와 같은 공개 코딩 저장소에 조직의 규정 준수 요구사항을 충족하는 코드 예제나 스니펫이 있는지 확인했는가?
2. 로우코드 개발 옵션 고려
꼭 솔루션을 코딩해야 한다면 로우코드 플랫폼을 통해 자바, 닷넷, PHP, 자바스크립트와 같은 개발 언어로 코딩하는 경우에 비해 더 효율적으로 필요한 기능을 개발할 수 있는지 확인해야 한다.카스피오(Caspio), 퀵 베이스(Quick Base), 애피안(Appian), 아웃시스템즈(OutSystems), 밴틱(Vantiq)과 같은 로우코드 플랫폼은 아주 적은 코드로, 때로는 아예 코딩 없이 애플리케이션을 개발할 수 있는 툴을 제공한다. 각 플랫폼은 서로 다른 영역에 특화돼 있으므로 각자 특정 종류의 애플리케이션에 적합하다. 예를 들어 카스피오는 웹사이트에 양식이나 워크플로우를 손쉽게 내장할 수 있게 해준다. 퀵 베이스는 강력한 워크플로우 및 자동화 기능을 제공하며 밴틱의 이벤트 기반 아키텍처는 IoT 및 기타 실시간 데이터 애플리케이션에 적합하다.
코딩이 필요할 때도 있지만 개발자라면 하나 이상의 로우코드 개발 옵션에 대해 능숙해야 하며, 적절한 사용 사례에서는 이러한 옵션을 고려해야 한다.
3. 테스트 자동화
요구사항을 충족하는 코드를 쓰는 것 외에 개발자가 해야 하는 가장 중요한 일 중 하나는 코드 테스트다. 성숙 단계에 이른 테스트 기반 개발 방법과 자동화된 테스트 툴을 사용할 수 있다. 개발 팀은 애자일 추정의 일부로 단위, 회귀, 성능, 보안 테스트를 포함해야 한다.이러한 테스트는 빌드와 릴리스를 확인하기 위한 테스트 외에 코드의 지원 편의성을 더 높이는 데도 도움이 된다. 테스트는 문서이며, 코드가 어떻게 작동해야 하는지에 관한 계약을 수립한다. 신규 개발자가 팀에 합류해서 의도하지 않게 잘못 코드를 변경하는 경우 지속적 테스트가 빌드를 중단시키고 개발자에게 유의미한 피드백을 제공해 신속히 문제를 해결하도록 한다.
4. 모든 구성 매개변수를 표면화할 것
어떠한 경우에도 시스템 수준 설정, 사용자 이름과 비밀번호, 또는 기타 구성 정보를 하드 코딩하는 일은 없어야 한다. 개발자가 프로토타입을 개발하면서 사용한 편법이 프로덕션 환경까지 이어지는 경우가 종종 있다. 오늘날의 아키텍처에서는 이와 같은 일이 일어나서는 안 된다. 하드 코딩은 기술 부채가 아니라 심각한 결과로 이어질 수 있는 게으르고 무책임한 코딩 습관이다. 사고가 발생해 엔드포인트 또는 액세스 인증 정보가 노출되어 코드에 접근할 수 있게 되면 하드 코딩이 보안 취약점이 된다.한 걸음 더 나아가서, 레거시 코드로 작업할 때는 하드 코딩된 구성과 매개변수는 타협할 수 없는 최우선 기술 부채로 다뤄야 한다.
5. 명명 규칙 준수와 주석으로 코드 가독성 확보
필자는 예전에 천재적이지만 영어를 잘 모르고 입력 습관이 좋지 않은 개발자와 함께 일한 적이 있다. 이 개발자는 a, b, c와 같은 이름으로 객체를 인스턴스화하고 zz, yy, xx와 같은 이름의 로컬 변수를 만들었다. 릴리스하기 전에 이런 부분을 정리해야 했지만 실제로 정리한 경우는 거의 없었다.굳이 페어(pair) 또는 몹(mob) 프로그래밍을 실천하지 않더라도 개발자라면 이것이 매우 나쁜 습관임을 잘 알 것이다.
팀은 구글의 자바스크립트 스타일 가이드, 자바 스타일 가이드와 같은 명명 규칙을 채택하고 최소한 모듈 수준에서, 이상적으로는 클래스 수준에서 코드에 주석을 달아야 한다. 코드에 구조 및 가독성 요소에 대한 리팩터링이 필요할 때 개발자에게 피드백을 제공하는 정적 코드 분석 툴을 사용하는 방법도 고려해야 한다.
6. 버전 제어에 자주 코드 체크인하기
매일 또는 그 이상 자주 코드를 버전 제어에 체크인하지 않는다면 충돌 및 기타 장애물이 발생해 팀에 영향을 미칠 수 있다. 작은 실수 하나로 인해 애자일 팀이 스프린트 약속을 지키지 못하거나 종속성을 해결하기 위한 부가적인 작업을 해야 할 수 있다.팀은 프로덕션 준비가 되지 않은 코드의 체크인에 대한 협약을 마련해야 한다. 일반적으로 사용되는 방법으로는 기능 플래그, 깃 분기 등이 있다.
7. 코딩 영웅심과 복잡성 피하기
필자가 아는 대부분의 개발자는 코딩 문제 해결을 좋아하고, 그 결과 전문 소프트웨어 엔지니어가 됐다. 코딩은 예술이자 과학, 공예이며 뛰어난 개발자는 더 많은 생각이 필요한 코딩 과업과 우아한 구현을 추구한다. 다만 까다로운 비즈니스 및 기술 과제 해결과 다음 개발자들에게 이해하기 어렵고 유지보수하기 복잡한 코드를 남겨주는 코딩 영웅심 사이에는 모호한 선이 있다.오랜 코딩 경력을 가진 사람이라면 펄 원 라이너(one-liner) 또는 C++의 중첩 템플릿의 편리함을 기억할 것이다. 이러한 방법을 사용할 만한 이유가 충분한 경우도 있지만, 새로운 개발자들이 이와 같은 기법을 이해하지 못한다면 코드를 변경하기는 더욱 어렵게 된다. 우아하진 않더라도 단순한 코딩 방법이 더 나을 때도 있다.
애자일 소프트웨어 개발에서 민첩함 높이기
스크럼 및 애자일 개발에 포함된 의식(약속, 스탠드업, 스프린트 리뷰, 회고 등)은 팀의 협업과 성공적인 구현을 촉진하는 방법으로서 검증됐다. 그러나 장기적으로 민첩성을 확보하려면 개발자는 책임감을 갖고 자신이 개발하는 코드에 대한 장기적인 지원과 확장 가능성을 염두에 둔 코딩 방법을 채택해야 한다.개발 팀은 현재 사용 중인 코딩 방법을 비판적인 시각으로 검토해야 한다. 지금 당장의 데모와 릴리스만으로는 충분하지 않다. 다른 개발자가 애플리케이션과 코드를 손쉽게 유지보수할 수 있도록 하는 것도 그에 못지않게 중요하다. editor@itworld.co.kr
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Intel
인텔이 12가지 가속기로 데이터센터에 확장성과 유연성을 추가하는 방법
ⓒ Getty Images Bank 사파이어 래피즈(Sapphire Rapids)라는 코드명으로 알려진 인텔의 4세대 제온 스케일러블 프로세서가 최근 출시됐다. 이 칩은 12가지 가속기로 주목받고 있지만 기능적인 흥미를 넘어 인텔이 급격하게 변화하는 데이터센터, 서버, 클라우드 시장에 대응하는 방법이 반영되어 있다는 점에 주목할 필요가 있다. 프로세서의 근본적인 역할은 연산에 있다. 프로세서는 여전히 연산을 빠르게 많이 할 수 있으면 좋다. 하지만 처리해야 하는 데이터의 종류와 특성이 다양해지면서 데이터를 다루는 방법도 진화했다. 그리고 이는 실질적인 성능의 향상으로 이어진다. 나승주 인텔 데이터센터 담당 상무는 4세대 제온 스케일러블 프로세서가 새로운 데이터센터 환경을 반영한다고 설명한다. ⓒ Intel “단순히 작동속도와 코어의 개수를 늘리는 것만이 최고의 가치를 주는 것은 아닙니다. 폭발적으로 증가하는 데이터센터 수요와 복잡한 데이터 처리에 대한 필요성을 풀어내기 위한 방법은 단순히 트랜지스터 수에만 의존할 일이 아니라 완전히 새로운 방법을 찾을 필요가 있습니다.” 인텔코리아 나승주 데이터센터 담당 상무는 데이터센터 환경이 달라지는 만큼 프로세서 구조도 새로 그려져야 한다고 설명한다. 그 관점에서 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 이전과 다른 두 가지 전환점을 갖는다. 한 가지는 연산의 양적 증가, 다른 하나는 데이터 처리의 효율성이다. “모놀리식 아키텍처로는 소켓당 절대적 성능을 높이는 데에 한계가 있습니다. 이를 극복하기 위한 노력이 여전히 이어지고 있지만 단위 칩을 더 작게 만들고 효과적으로 연결하는 방법으로 성능 손실을 최소화하고 단일 칩에 준하는 처리 능력을 제공할 수 있습니다.” 최대 4개의 칩릿을 묶는 구조로 같은 공간 안에 더 많은 코어를 넣을 수 있다. ⓒ Intel 인텔은 사파이어 래피즈를 통해 ‘칩릿(Chiplet)’ 구조를 녹였다. 한정된 공간 안에 더 많은 코어를 넣는 것은 반도체 업계의 숙제였다. 제온 스케일러블 프로세서는 4개의 칩릿을 이어 붙여 최대 60개 코어를 쓴다. 칩릿 구조는 생산이 훨씬 쉬워지고 필요에 따라서 단일 칩부터 2개, 4개 등 필요한 만큼 이어 붙여 다양한 설계의 자유도를 제공하기도 한다. 핵심 기술은 칩과 칩 사이를 손실없이 연결하는 데에 있다. “중요한 것은 인터페이스와 패키징 기술입니다. 사실 이 칩릿 구조는 인텔만의 고민은 아닙니다. 반도체 업계, 그리고 더 나아가 산업 전체의 숙제이기 때문에 이를 공론화해서 업계가 함께 답을 찾아가는 중입니다.” 나승주 상무는 기술 개방과 표준에 해결책이 있다고 말했다. UCIe(Universal Chiplet Interconnect Express) 컨소시엄을 통해 전 세계 반도체 관련 기업들이 경쟁을 내려놓고 답을 찾아가고 있다. UCIe는 단순히 코어와 코어를 연결하는 수준이 아니라 단일 패키지 안에서 GPU도, 컨트롤러도, 또 가속기도 성능 손실을 최소화하면서 이어붙일 수 있다. 성능의 확장 뿐 아니라 단순화된 칩들을 자유롭게 맞붙이는 설계의 자유도 얻게 된다. ⓒ Intel 이 모듈형 칩릿 구조를 적극적으로 활용하는 또 하나의 방법이 바로 12가지 가속기다. 데이터의 특성에 맞는 처리 방법은 점점 중요해지고 있다. 인텔은 오래 전부터 MMX(Multi Media eXtension)와 SSE(Streaming SIMD eXtensions)를 비롯해 AVX(Advanced Vector Extensions)와 최근에는 AMX (Advanced Matrix Extensions) 까지 데이터를 효과적으로 처리하는 기술을 발전시켜 왔다. 사파이어 래피즈의 가속기는 프로세서를 현대 데이터센터의 필요에 맞춰 최적화할 수 있는 방법이라는 것이 나승주 상무의 설명이다. “클라우드는 가상머신과 네트워크는 물론이고, 암호화와 인공지능 처리까지 더욱 복잡해지기 때문에 기업은 설계의 고민이 많습니다. 클라우드에서 GPU의 활용도가 높아지고 있는 것은 사실이지만 머신러닝의 학습과 추론 작업의 80%가 CPU에서 이뤄지고 있습니다. 프로세서가 이를 받아들일 필요가 있습니다.” AMX(Advanced Matrix Extensions)가 더해진 이유도 막대한 실시간 학습 데이터가 필요하지 않은 상황에서 범용적인 인공지능 학습이 CPU만으로 충분히 빠르게 이뤄질 수 있도록 하기 위해서다. AMX는 텐서플로와 파이토치 등 범용적인 머신러닝 프레임워크에 최적화되어 기존 환경을 그대로 가속한다. 12가지 가속기를 통해 데이터센터의 특성에 맞는 서버를 구성할 수 있다. ⓒ Intel 마찬가지로 데이터센터에서 큰 리소스를 차지하는 암호화 효율을 높여주는 QAT(QuickAssist Technology), 로드밸런싱을 맡는 DLB(Dynamic Load Balancer), 인메모리 분석 처리를 가속하는 IAA(In-Memory Analytics Accelerator), 데이터 스트리밍을 가속하는 DSA(Data Streaming Accelerator) 등 별도의 전용 가속 코어를 두고, 필요에 따라서 가속기를 선택할 수 있도록 했다. 그리고 이는 데이터센터의 자원 관리에 직접적으로 영향을 끼치게 된다. “가속기가 실제 현장에서 주는 가치는 특정 리소스를 빠르게 처리하는 것도 있지만 특정 처리에 대한 부담을 덜어 CPU가 본래 해야 할 연산에 집중하는 것입니다. 데이터센터에서 70개 코어를 할당해서 쓰던 암호화가 사파이어 래피즈의 QAT 가속기를 이용하면 11개 코어로 충분합니다. 나머지는 실제로 데이터센터가 처리해야 하는 인스턴스에 할당되면서 자원의 효율이 크게 높아집니다.” ⓒ Intel 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 구조의 변화와 가속기를 통해서 ‘스케일러블(Scalable)’이라는 이름이 어울리는 확장성을 갖게 됐다. 이는 곧 데이터센터의 최적화, 그리고 유연성과도 연결된다. 반도체는 시대의 흐름을 읽어야 하고, 인텔은 사파이어 래피즈를 통해 기술로 그 답을 제시하고 있다.
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