과격하게 레거시를 쇄신하는 3가지 방법과 실사례 물고 옴

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과격하게 레거시를 쇄신하는 3가지 방법과 실사례 물고 옴

(Dev + IT + )

한빛출판네트워크 11월 둘째 주 Dev

- # 이슈 픽 #Best 과격하게 레거시를 쇄신하는 세 가지 방법과 그 사례
- # 추천 픽 #꾸욱꾹이 다프는 왜 기존 아키텍처에서 데이터 메시로 전환하였을까?
- # 맛IT는 녀석들 #줍줍 돌아온 트럼프, 美 빅테크만 웃는다…글로벌 AI 시장 찬바람 예고
- # 데브잇냥 독자탐구생활 <소프트웨어 설계의 정석> by platanus 님
- # 데브잇냥 지식in 개발자가 자기 계발을 위해 해야 할 일은 어떤 것이 있을까요?

이슈 픽 #Best‍

과격하게 레거시를 쇄신하는 세 가지 방법과 그 사례

이런 말이 있어.

“어제 내가 작성한 코드는 레거시이다. 사용자가 한 명이라도 있는 시스템은 레거시이다. 그 한 명이 바로 당신이다. 레거시를 고칠 바엔 다시 만드는 게 더 빠르다.”

레거시 때문에 울고 웃는 많은 엔지니어를 위해 업력 20년이 넘은 회사의 레거시 개선 사례가 있어서 가져왔어. 그런데, 이게 일반적인 방법이라기보다는 조금 색다른 방법이라는데. 일테면 이런 거야.

차근히 개선해 나가는 방식은 오랜 시간이 걸리고, 안정성을 중시하다 레거시의 가장 핵심적인 부분은 교체하지 못하는 경우가 많다고 해. 그래서 보다 극단적인 방법을 사용하기도 하는데 그 방법이란 게 첫 번째, 인프라 단절하기! 두 번째는 코드 재작성하기!! 그리고 세 번째는 사양 경량화하기야. ‘단절’하고 ‘재작성’한다니 단어부터 머리가 아파지는데. 실제로 어떻게 적용하고 성공했는지, 궁금타면? 20년 업력 동안 쌓여 있던 레거시 문제를 해소한 보다 자세한 내용을 확인해볼까.

추천 픽 #꾸욱꾹이

다프는 왜 기존 아키텍처에서 데이터 메시로 전환하였을까?

여기 또, 빠르게 변하는 트렌드로 지속적인 변화를 수용해야 하는 회사가 있어. 이 회사는 데이터, 분석, 머신 인텔리젼스에 기반해 기존 아키텍처를 전환했다네?

일반적으로 데이터 기반 기업들은 데이터에서 가치를 쉽고 빠르게 창출하기 위해 저마다의 규칙에 따라 데이터를 관리하고 있어. 데이터 웨어하우스 같은 개념이 그래서 등장해. 근데 음악이나 동영상 파일 같은 비정형 데이터는 데이터 웨어하우스에서 사용하기 어려웠어. 이를 개선하기 위해 데이터 레이크가 활용되는데, 비정형 데이터를 다룰 수 있었던 덕분에 미드저니 같은 인공지능 활용도 용이해졌다고 해. 하지만 데이터 소스는 지속해서 늘고, 기업 규모도 커지면 다시금 문제에 봉착할 수밖에 없어.

이번에 데이터 아키텍터를 전환한 이 회사는 이런 문제점을 크게 2가지로 정리했어. 먼저 조직이 성장함에 따라 복잡성이 빠르게 증가한다, 그리고 대규모 데이터로부터 효율적으로 가치를 창출해야 한다는 게 바로 그거야. 이를 해결하기 위해 데이터 레이크의 다음 단계 개념인 데이터 메시를 적용했다고 해. 데이터 분석이 몰리는 병목 현상을 해결하기 위해, 왜 데이터 메시를 활용했는지 소개하고 있어. 사례가 궁금하다면 링크에서 확인할 수 있음.

맛IT는 녀석들 #줍줍

재미난 소식과 알짜 정보들을 물어왔다냥 한빛출판네트워크

[뉴스] 돌아온 트럼프, 美 빅테크만 웃는다…글로벌 AI 시장 찬바람 예고
최근 가장 큰 이슈라면, 지난주 있었던 미국 대선을 빼놓을 수 없겠지. 트럼프가 다시 돌아왔어! 그동안 안전성, 윤리성을 고려한 범위 내에서 기술을 개발해야 한다는 바이든 정부와 달리 트럼프 전 대통령이자(!) 대통령 재선자는 규제 철폐를 예고하고 있어서 귀추가 주목돼. 미국 빅테크 기업에는 날개를, 그에 반해 다른 국가들은 AI 시장에서도 미국 우선주의의 영향을 받게 될지도 모르겠어.
[정보] 10분만에 AI 에이전트(agent) 이해하기
요즘 가장 뜨거운 키워드는 누가 뭐래도 AI, 인공지능이야. 그 AI 중에서도 할루시네이션, LLM, 프롬프트, 랭체인과 같은 단어들에 이어 이제는 ‘AI 에이전트’라는 단어가 떠오르고 있어. AI 에이전트는 특정 작업이나 목표를 수행하기 위해 자율적으로 작동하는 인공지능 시스템을 말해. AI들을 모아서 사용할 수 있달까? 명확하게 그림이 그려지지 않지? AI 에이전트에 대해 자세하고 쉽게 설명한 글이 있어서 살펴보면 이해가 쉬울 거야.
[정보] 생성형 AI로 QA 업무 수행하기 : 똑똑한 소프트웨어 테스트의 시작
여러 분야에 AI 활용이 늘고 있는데, QA 분야도 빼놓을 수 없어. 소프트웨어 결함부터 오동작 분석까지 QA 프로세스의 여러 단계에 효율을 높인 경험을 공유한 사례가 있어서 가져왔어. 구체적으로 요구사항 분석, 검증 전략 인사이트, 테스트 케이스 생성, 결함 분석에 AI를 활용한 내용이야. 프롬프트와 활용 예시로 잘 설명하고 있으니 QA 분야에 관심이 있다면 참고하는 것도 좋겠어!
[뉴스] AI 분야 주요 보안위협 TOP 10
보안에서도 AI로 인한 문제를 걱정하지 않을 수 없지. 다크웹을 통해 AI 공격 도구를 판매하기도 하고, 기업이나 기관 대상의 악의적 공격을 AI 도움을 받아 간편하게 할 수도 있다고 해. 프롬프트 인젝션 공격, 불안전한 출력 처리, 학습데이터 중독 등 10가지 AI 분야 보안 위협을 정리한 내용이 있어서 소개할게. 뭘 조심해야 할지 살펴봐 두는 것도 도움이 되겠어.
[정보] 주니어 서버 개발자가 서비스를 개발하며 마주쳤던 이슈와 해결 방안
동시성 이슈, 일명 따닥 이슈라고 들어봤지? 순간적으로 유저의 클릭이 여러 번 발생해서 호출이 중복으로 이뤄지는 상황을 말하는데, 특히 돈과 관련해 이런 이슈가 생기면 중복 지급인가?! 이런 동시성 이슈를 포함해서 DB 트랜잭션과 멱등성 이슈까지! 주니어 서버 개발자는 이러한 이슈들을 어떻게 해결했을까? 레디스 분산락, 트랜잭션 분리, 멱등성 보장 로직 추가로 대응!
[정보] 증권 UX 리서처가 투자의 비결을 알게 되기까지
여기, 주식 투자는 나와는 다른 세계 이야기라고 생각했던 사람이 있습니다. 모르고 시작하면 손해 보기 쉽고, 알고 하자니 어디서부터 시작해야 할지 막막했던 거죠. 그는 UX 리서처였습니다. 그리고 증권 서비스를 만드는 일을 했습니다. 예. 그래서 정리해 봤습니다. 투자를 몰랐던 그가 유저 리서치를 통해 도출한 서비스 개선기. 유저 리서치라고 하기엔 주식 투자 이야기 같기도?
[정보] 일본 최대 규모 음식 배달 서비스, 바닥부터 다시 짠다 – Recode 프로젝트
서비스 스펙은 동일하지만 코드 베이스와 아키텍처를 100% 교체한 경험을 공유할게. 여러 가지 리뉴얼 방식이 있겠지만, 여기서는 기존 코드를 새로운 코드 베이스로 교체했다고 해. 하루도 쉬지 않고 전진해야 하는 비즈니스 상황에, 여러 팀의 이해관계가 또 얽혀 있는데. 일단은 설득부터 시작. 그리고 갈아엎고(응?), 도입하고, 테스트하고, 릴리스까지. 그 과정은 링크에서 확인할 수 있음.