지난해 다양한 소프트웨어 아키텍팅 강의를 진행해 왔습니다. 아키텍처 설계 및 평가 기법, 그리고 부하테스트/ 성능 최적화에 대한 강의가 주를 이루었습니다. 아키텍처 설계 프로세스는 말그대로 진행은 하면 되지만, 결국 많은 설계 기법을 알지 못하면 좋은 설계를 하지 못하는 상황이 빈번하게 발생했습니다. 2022년에 다음과 같은 강좌 들을 진행했습니다. 강의를 하다보면서, 아직 많은 교재들이 디자인패턴에 지식이 머물러있고, 몇몇 […]
일전에 약속을 드렸던 것처럼 Fault Tolerance 패턴 자료를 공유드립니다. 고 가용성이라는 것이 서버쪽에서는 동일한 요소를 두개 주는 이중화라는 기법으로 확보가 가능하지만, 자동차나 프론트엔드, 모바일쪽에서는 이중화 전략을 쓰기에는 한계가 많습니다. 소프트웨어 아키텍처 설계 과정을 준비하면서 만든 자료입니다. 저 역시 많은 선배님들의 지식을 가지고 성장했던 것처럼, 이 자료가 많은 동료와 후배분 들에게 미약하나마 도움이 되었으며 합니다. pdf로 […]
제가 패턴학회에 이사회 맴버로 있고, 저에게 가르침과 영향을 많이 주신 두분이 계십니다. 한 분은 유연하면서도, 지혜로운 삶을 사는 자세를 가르쳐 주신 Linda Rising 이시고, 또 한분은 AT&T에서 네트워크 스위치 개발을 시작으로, 오랫동안 Fault Tolerant 패턴을 정리해 주신 Robert S. Hanmer 님입니다. Bob Hanmer 님은 요즘 외부 활동을 잠시 쉬고 계시지만 이 분의 여러가지 노력들을 아래와 […]
소프트웨어 아키텍트의 길은 멀고 험난합니다. 그 와중에 조금이나마 아키텍트를 꿈꾸거나, 진입하시는 분들을 위한 과정을 진행하고 있습니다. 이미 다양한 대기업에서 강의를 했습니다. 수업의 커리큘럼은 다음과 같습니다. 관심있는 기업 교육자 담당자 분들은 연락을 주시면 됩니다. 시간당 25만원이 아니면 강의를 하지 않습니다. 시간당 20만원의 요청이 제법있는데, 안 하기로 했습니다. 다만 수도권이 아닌 지방이라면 지식 공유를 위해 훨씬 저렴하게 […]
PLoP이 드디어 20주년을 맞이 했습니다.
20주년 행사인 만큼, 초기 패턴을 이끌었던 맴버들이 대거 참석한다는 것이고, 가장 먼저 PLoP 이 열렸던 성지인 Allerton Park에서 열립니다. 책에서 본 그곳에서 책에서나 보는 대가들과 만난다니 기쁘네요.
- Ralph Johnson
- Ward Cunningham
- Rebecca Wirfs_Brock
- Joseph Yoder
- Richard Gabriel
- Joshua Kerivsky
패턴 저자 : 손영수, 오혜성, 양현철, 정승수
아키텍쳐 시각화 패턴 I 회에서는 아키텍처 시각화 패턴의 전체적인 구조와 구성되는 패턴들의 종류들을 간단히 소개하고, 아키텍처 시각화를 하기 전에 소프트웨어 시스템을 분석하기 위한 기본 요소들인 Domain Level Classifier Pattern과 Class Dependency Classifier Pattern에 대해서 살펴보았다. 2회에서는 시간에는 소프트웨어 시스템의 아키텍처적인 분석에 기본이 되는 다양한 Metric 분석과 관련된 패턴에 대해서 설명하고자 한다
Base Metric Extractor Pattern의 정의
소프트웨어 시스템의 아키텍처를 분석하기 위하여 의존성만을 이용하게 되면 분석의 시야가 좁아 보다 다양한 측면에서의 분석이 힘들어진다. 그리고 의존성만을 시각화한 Chart로는 상호 참조와 같은 아키텍처적인 문제만을 바로 확인할 수 있고 그 외의 소스 코드의 크기나 복잡성 등과 관련된 문제들은 확인할 수 있는 방법이 존재 하지 않는다. 의존성 분석만으로는 파악할 수 있는 아키텍처적인 문제들의 한계가 존재한다. 그렇기 때문에 이를 보완할 수 있는 다른 분석 방법들이 필요하다. 또한 이를 보완할 분석 방법도 매우 직관적이고 명시적으로 분석할 수 있어야 하며, 매우 빠른 시간에 아키텍처를 파악할 수 있어야 한다.
이때 소프트웨어 메트릭이라는 소프트웨어 시스템의 품질을 나타내는 지표를 이용하면 이 문제를 해결할 수 있다. 이 지표는 소프트웨어의 측정 기술을 기반으로 소프트웨어 생명 주기 동안에 소프트웨어의 특징 또는 특성을 객관적이고 과학적인 수치로 정량화한 지표이다. 또한, 다양한 문제점들을 정의하고, 관련된 기초 데이터를 수집하고, 문제점들을 객관적이고 과학적인 수치에 의해 분석하여 다양한 문제점들의 연관 관계 및 해결 방법을 탐색하며, 다양한 문제점들을 종합적으로 해결할 수 있는 문제 분석 프로세스 및 소프트웨어에 대한 지표이다.
이러한 지표들 중에서 품질 향상에 많은 도움을 줄 수 있는 소프트웨어 메트릭의 종류를 크게 4가지가 존재한다.
- 첫번째로 단순히 패키지, 클래스, 메소드, 필드의 갯수, 코드 라인 수를 나타내는 “Count Metric”,
- 두번째로 코드내의 순환복잡도, 무거움, 엉킴을 나타내는 “Complexity Metric”,
- 세번째로 코드 간의 의존성을 나타내는 “Robert C. Martin Metric”,
- 마지막으로 코드간의 상속을 수치로 나타내는 “Chidamber & Kemerer Metric”
이러한 메트릭을 통해 다음과 같은 이점을 얻을수 있다.
- 소프트웨어 시스템의 코드를 정량적으로 분석이 가능하다.
- 소프트웨어 시스템의 품질을 수치화 시키기 때문에 객관적인 분석이 가능하다.
- 소프트웨어 시스템의 문제를 직관적으로 파악할 수 있다.
- 소프트웨어 시스템을 다양한 시각으로 분석할 수 있게 된다.
패턴 저자 : 손영수, 오혜성, 양현철, 정승수
소프트웨어 시스템에 있어서 아키텍처는 소프트웨어의 개발이 진행 되면서 지속적으로 성장해 나가며, 고객의 다양한 요구 사항들을 수용할 수 있도록 변화에 대응할 수 있어야만 한다. 높은 품질을 가지는 소프트웨어 시스템을 개발하기 위해서는 계속 진화하는 소프트웨어 시스템의 아키텍처를 실시간으로 확인할 수 있어야 한다. 그러나 현재 알려진 기본적인 방법들로는 이러한 아키텍처 파악이 매우 힘든 것이 현실이다. 그래서 이번에는 소프트웨어 시스템의 아키텍처를 시각화 할 수 있는 다양한 방법들을 패턴으로서 이야기 하고자 한다.
소프트웨어 시스템의 아키텍처는 다양한 사람들이 참여하여 개발하게 되면 처음 의도와는 다른 방향으로 바뀌어질 가능성이 존재하며, 이에 따라서 원치 않았던 잠재적인 아키텍처의 문제들이 발생하거나 추후 확장 가능한 유연한 아키텍처에서 멀어지는 상황이 발생하게 된다. 이러한 상황을 방지하려면 개발을 진행하고 있는 소프트웨어 시스템의 아키텍처를 자주 살펴보고 문제가 발생될 수 있는 부분들을 개선해나가야만 한다.
이러한 소프트웨어 시스템의 아키텍처를 파악하기 위한 방법들은 일반적으로 클래스 다이어그램을 분석하거나 소스 코드를 분석하여 파악하는 방법들이 존재한다. 그러나 이러한 방법들은 여러 단점들을 가지고 있는데 클래스 다이어그램을 기반으로 분석하는 방법의 경우 너무 넓은 시점에서 소프트웨어 시스템을 분석하기 때문에 정확한 아키텍처를 파악하기도 힘들며, 아키텍처적인 문제들을 해결하기에는 너무 적은 정보를 제공한다. 그리고 코드 기반 분석은 클래스 다이어그램 기반 분석과는 달리 너무 작은 시점에서 소프트웨어 시스템을 분석하기 때문에 아키텍처를 파악하는 것이 힘들고, 분석하는 것도 너무 많은 시간이 걸리게 된다. 이렇게 기존의 쉽게 접할 수 있는 방법들로는 소프트웨어 시스템의 아키텍처를 파악하기란 매우 어렵다고 할 수 있다.
그래서 여기에서는 소프트웨어 시스템의 아키텍처를 보다 간편하게 분석할 수 있도록 도와주는 아키텍처 시각화 기법들을 패턴으로써 정리하여, 해당 시각화들을 구현하기 위한 기본적인 방법들을 소개하고, 각각의 시각화 패턴을 활용한 분석들의 장점과 단점들을 소개할 것이다.
아키텍처 시각화 패턴을 위한 로드 맵
앞서 이야기 했던 아키텍처 분석 방법들은 소프트웨어 시스템을 너무 넓은 범위에서 보거나, 너무 좁은 범위에서만 보기 때문에 다양한 문제들이 발생 하였다. 그렇기 때문에 적절한 수준에서 소프트웨어 시스템을 바라보게 되면, 앞서 이야기했던 방법들에서는 찾을 수 없었던 문제점들을 바로 확인할 수 있게 된다. 이러한 적절한 수준으로 사용할 수 있는 분석 방법은 바로 소프트웨어 시스템의 다양한 Metric 정보(소프트웨어 시스템에 대한 아키텍처적인 수치 정보)와 구성요소(도메인)들의 의존성을 분석하는 것이다. 이 방법을 이용하게 되면 소프트웨어 시스템의 아키텍처에 대한 정보들과 여러 문제점들을 다양한 수치 정보로서 바로 파악할 수 있게 되며, 의존성 분석을 통해 얻은 정보로는 실제 소프트웨어 시스템의 아키텍처적인 의존성을 보여주기 때문에 아키텍처 분석이 더욱 용이해지고, 상호 참조와 같은 아키텍처적인 문제점을 찾기에 용이해진다.
하지만 이러한 Metric 정보와 소프트웨어 시스템의 도메인들의 의존성을 분석하기만 하여서는 직관적이고 명시적인 분석결과를 얻을 수 없으며, 전체적인 분석 또한 빠른 시간 안에 할 수 없다. 그렇기 때문에 이러한 문제들을 해결하기 위해서는 Metric 정보와 도메인들의 의존성을 분석 정보들을 단순히 제공하는 것이 아닌 정보들을 시각화하여 분석 하고자 하는 사람이 쉽게 이해할 수 있는 다양한 Chart를 활용하는 형태로 분석 결과를 제공 해야만 한다.
이러한 아키텍처 시각화 기법을 사용하게 되면 코드 분석이나 클래스 다이어그램 분석에 비하여, 초기 비용(시각화 환경 구성 등)이 많이 필요하지만, 소프트웨어 시스템의 아키텍처를 보다 빠르게 분석할 수 있게 되며 잠재적인 아키텍처적인 문제점들을 미리 예방할 수 있도록 도와주며, 더 나아가 아키텍처를 확장 가능한 아키텍처로 유지할 수 있도록 도와주어, 고객의 요구 사항에 쉽게 대응할 수 있도록 해주게 된다.
이러한 형태로 아키텍처 시각화를 구축하기 위해서는 다음과 같이 패턴들을 적용해야 한다.
- 가) Domain Level Classifier 패턴을 기반으로 소프트웨어 시스템의 도메인들을 분류한다.
- 나) Class Relationship Classifier 패턴을 기반으로 분류된 도메인들 간의 객체 지향적인 의존성들을 모두 분류한다.
- 다) 분류된 도메인들과 객체 지향적인 의존성들을 정보들을 바탕으로 Base Metric Extractor 패턴을 활용하여 소프트웨어 시스템의 품질에 관한 Metric 정보들을 추출한다.
- 라) 구성된 Metric 정보와 의존성 정보들을 바탕으로 아키텍처 시각화(Dependency Chart 패턴, Size of Component Chart 패턴, Robert C Martin Chart 패턴, Pollution Chart 패턴)를 표현한다.
그림1. 소프트웨어 시각화를 위한 패턴언어
<그림 1>은 위에서 소개한 절차를 바탕으로 아키텍처 시각화 패턴을 구성하는 다양한 패턴들간의 관계들을 표현한 패턴 구성도(패턴 맵)이다. 앞으로 시각화 패턴을 구축하는 하위 패턴들부터 시작하여, 구체적인 아키텍처 시각화 방법들이 담긴 패턴들을 소개하는 일종의 하향식 접근을 통해 아키텍처 시각화 패턴에 대해서 이야기 하겠다. 추가적으로 여기에서는 설명을 보다 쉽게 하기 위해서 객체 지향 언어 중 Java을 기반으로 예제들을 설명하겠다.
NIPA 소프트웨어 공학센터의 지원으로, Android Application Block이라는 안드로이드 참조 아키텍쳐 모델을 만들었습니다 .
컨퍼런스를 통해서 먼저 소개하였고, 프리젠테이션을 통해서 안드로이드의 문제를 해결할때 필요한 여러 오픈소스들을 설명해 드렸습니다. (재미난 것은 외국에서도 Android Bootstrap이라는 형태로 기존 Android의 문제를 해결하기 위해 여러 오픈소스를 묶어 제공을 했고, 안드로이드 개발자에게는 꽤 인기가 좋은 것으로 알고 있습니다. )
이 버전보다 더욱 업데이트된 모바일 참조 아키텍처 (안드로이드) 를 발간 하였습니다. (링크를 통해 다운 받으시면 됩니다 – 소프트웨어 공학센터에 이메일 가입이 필요합니다)
안드로이드 어플리케이션 블록 아키텍처
기존의 안드로이드의 구조(젤리 빈 기준)는 진성주 군과 분석하여 정리해보았습니다 (이 링크를 클릭하시면 됩니다).
그리고 저희가 몇가지 오픈소스들을 더해서 아래와 같이 추가된 모델을 만들었습니다. 새로 추가된 오픈소스가 기존의 어떤 안드로이드 패키지와 연관이 있는지 색깔을 입혀 표현을 하였습니다.
조엘 온 소프트웨어에 나온 하나의 글이 돌아다니기에 생각을 적어봅니다. 정말 오랜만에 개인의 생각을 적어본 글이네요…
더 나은 코딩을 만들기 위한 12단계 라는 주제로 아래와 같은 지침을 제시하고 있습니다.
- Source Control(소스 컨트롤)을 사용하십니까?
- 한번에 빌드를 만들어낼 수 있습니까?
- daily build(일별 빌드)를 만드십니까?
- 버그 데이타베이스를 가지고 있습니까?
- 새로운 코드를 작성하기 전에 버그들을 잡습니까?
- up-to-date(최신) 스케줄을 가지고 있습니까?
- spec(설계서)를 가지고 있습니까?
- 프로그래머들이 조용한 작업환경을 가지고 있습니까?
- 돈이 허락하는 한도내의 최고의 툴들을 사용하고 있습니까?
- 테스터들을 고용하고 있습니까?
- 신입사원들은 면접때 코드를 직접 짜는 실기시험을 봅니까?
- hallway usability testing(무작위 사용성 테스팅)을 하십니까?
아실 분은 아시겠지만, 저랑 저희 스터디에 김지원 군이 PLoP을 이끄는 Hillside Group의 이사회 위원으로 2012년 부터 합류하게 되었습니다.
PLoP을 다닌지 5년만에 되었네요. 아시아 학회의 공동 의장이기도 하지만, 이로서 더 넓은 영향력을 얻게 되었습니다.
Architecture 101 
