기술 부채와 '작별': 매끄러운 개발을 위한 애자일 솔루션

기술 부채는 소프트웨어 개발에서 시간이 더 걸리지만 더 나은 접근 방식 대신 지금 당장 빠르거나 쉬운 해결책을 선택하여 향후 더 많은 비용이 들게 되는 상황을 설명하는 콘셉트입니다. 

개발자가 코드 품질보다 속도를 우선할 때 향후 리팩터링 또는 개선이 필요한 차선책이 만들어집니다. 이렇게 하면 팀의 업무가 두 배로 늘어나 예산, 리소스 및 프로젝트 타임라인이 소모됩니다. 

친숙하거나 구성 가능해야 하는 값을 하드코딩하기 때문에 더 이상 사용되지 않는 라이브러리를 사용하는 경우를 예로 들 수 있습니다. 지금은 이것이 효율적일지도 모르지만 나중에 다음과 같이 비용이 많이 드는 재작업으로 이어질 수 있습니다.

• 관련 기능이 변경될 때마다 깨지기 쉬운 코드를 다시 작성합니다.

• 사용자 또는 데이터가 증가하면서 확장하도록 설계되지 않은 모듈을 리팩터링합니다.

• 더 이상 보안 업데이트를 받지 않는 오래된 종속성을 교체합니다.

• 기능을 독립적으로 빌드하고 배포할 수 있도록 긴밀하게 연결된 컴포넌트를 풀어줍니다.

기존 소프트웨어 개발 프로그램은 기능 개발, 알파, 베타 및 GM(골든 마스터)으로 이루어진 단계별 개발 접근 방식을 따르는 경우가 많습니다.

각 소프트웨어 릴리스는 새로운 기능을 만드는 단계로 시작되며, 이상적인 상황의 경우 마지막 릴리스의 남아 있는 이슈는 해결됩니다.

• 알파: 각 기능이 구현되어 테스트할 준비가 된 상태입니다. 

• 베타: 충분히 많은 버그가 수정되어 고객 피드백을 받을 수 있는 상태가 되면 시작됩니다. 팀은 베타 단계에 도달하는 데 필요한 만큼 충분한 양의 버그를 수정하기 위해 바쁘게 일하지만 새로운 버그가 나타나 기술 부채가 발생합니다. 버그 하나를 수정하면 두 개가 더 나타나는 고질적인 두더지 잡기 게임과 같습니다. 

• 미해결 버그 없음: 보통 알려진 이슈를 수정하고 나머지 이슈를 다음 릴리스로 연기하면 이 상태를 달성하게 됩니다. 

버그 수정을 미루면 기술 부채가 누적되고 눈덩이처럼 불어날 수 있습니다. 백로그가 커질수록 해결하기가 더 어려워집니다. 개발 속도가 느려지고 타임라인에 뒤처지고 고객은 해결되지 않은 결함으로 불편을 겪게 됩니다. 기술 부채가 통제 불능 상태가 되지 않도록 애자일 방식을 채택하면 보다 지속 가능한 접근 방식을 제공할 수 있습니다.

기술 부채를 이해한다는 것은 모든 부채가 똑같이 생기는 것은 아니라는 것을 인식한다는 의미입니다. 기술 부채의 주요 범주는 다음과 같습니다. 

• 의도적인 부채: 팀이 마감 날짜를 맞추거나 기능을 더 빨리 출시하기 위해 의도적으로 지름길을 택하는 경우를 말합니다. 개발자가 자신이 미래의 업무를 만들고 있다는 것을 이해하면서도 완벽함보다 속도를 선택하는 것은 의식적인 결정입니다. 

• 실수로 인한 부채: 의도치 않게 코드 품질 저하가 발생할 수 있습니다. 개발자가 요구 사항을 잘못 해석하거나 팀이 특정 기술에 대한 경험이 부족할 수 있습니다. 이 유형의 기술 부채는 전략적 선택보다는 실수에서 비롯됩니다. 

• 비트 로트: 좋은 코드도 시간이 지나면 문제가 될 수 있습니다. 시스템이 발전하고 종속성이 변경되고 새로운 기능이 추가되면서 이전에는 효과적이었던 코드가 오래되거나 새로운 컴포넌트와 호환되지 않을 수 있습니다.

팀은 여러 이유로 기술 부채를 쌓게 되며 부채가 쌓이고 있다는 사실을 깨닫지 못하는 경우가 많습니다. 기술 부채의 일반적인 원인은 다음과 같습니다. 

• 빠듯한 마감 날짜: 제품 관리 팀이 더 빠른 제공을 요구하면 지름길을 택하게 됩니다. 빠른 수정이 적절한 솔루션을 대체하면서 시간이 지남에 따라 부채가 늘어납니다. 

• 테스트 부족: 테스트를 건너뛰면 처음에는 시간을 절약할 수 있지만 버그가 빠져나가면 지속적인 유지 관리 부담이 생겨 향후 개발 속도가 느려집니다. 

• 원활하지 않은 커뮤니케이션: 애자일 프로젝트 관리 관행이 제대로 이루어지지 않으면 개발자는 요구 사항을 오해하거나 추측하여 다시 작업하게 됩니다. 

• 기술 격차: 익숙하지 않은 기술을 사용하는 팀은 최적이 아닌 솔루션을 만드는 경우가 많으며, 이 솔루션은 전문성이 쌓이면 개선이 필요합니다. 

• 진화하는 요구 사항: 제품 전략이 변화하면서 한때 의미가 있었던 코드가 더 이상 현재의 비전과 일치하지 않아 사실상 기술 부채가 될 수 있습니다.

기술 부채의 가장 어려운 부분은 실제 문제를 일으키기 전까지는 보이지 않는 경우가 많다는 것입니다. 그때쯤이면 이미 뒤처지게 됩니다. 다행히도 심각한 문제가 되기 전에 이것을 식별할 수 있는 간단한 방법이 있습니다.

다음은 기술 부채를 조기에 식별하는 가장 효과적인 방법입니다. 

• 코드 검토: 정기적인 동료 검토를 진행하면 지름길을 택했거나 복잡성이 관리 가능한 수준을 넘어선 부분이 드러나는 경우가 많습니다. 

• 복잡성 메트릭: 코드 복잡성을 측정하는 도구는 주의가 필요한 문제 섹션을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 높은 순환 복잡도 또는 깊은 중첩 구조는 리팩터링이 필요한 영역이라는 신호일 때가 많습니다. 

• 개발자 피드백: 매일 코드 작업을 하는 팀원은 메트릭이 놓칠 수 있는 패턴 및 문제점을 찾아낼 수 있습니다. 이들의 인사이트는 개발 프로세스를 지연시키는 마찰 지점을 식별하는 데 매우 중요합니다. 

• 성능 모니터링: 응답 시간이 느리거나 리소스 사용량이 급증하면 주의가 필요한 근본적인 기술 문제가 나타날 수 있습니다. 

버그가 반복되거나 예상치 못한 지연이 발생하는 것도 진행률을 늦추는 숨겨진 부채의 신호이기도 합니다. 같은 유형의 문제가 계속 나타나거나 단순한 변경이 예상보다 오래 걸리는 경우는 일반적으로 기술 부채가 팀의 속도에 영향을 주고 있다는 신호입니다.

빠듯한 마감 날짜 속에서 급히 처리한 수정 사항, 변화하는 요구 사항 또는 오래된 시스템 때문에 기술 부채는 쌓이기 마련입니다. 또한 레거시 코드로 작업했다면 기술 부채를 어느 정도 이어받았을 가능성이 큽니다. 

하지만 다음 팁을 활용하면 기존의 기술 부채를 관리하고 팀이 새로운 기능 개발과 같은 재미있는 작업에 집중하도록 도와줍니다. 

1. 기술 부채에 대한 명확한 정의 세우기

개발자와 제품 관리자는 어떤 것이 기술적 부채로 간주되는지에 대해 동의하지 않을 때도 있습니다. 그래서 여기에서 확실히 정리해 드리겠습니다.

개발 팀에서는 아키텍처 작업을 기술 부채로 간주하려는 유혹에 빠질 수 있습니다. 변경 사항의 특성(예: 지름길을 "실제" 솔루션으로 대체하는 것 아니면 모놀리식 코드 베이스를 마이크로서비스로 분할하는 것)에 따라 기술 부채가 맞을 수도 있고 아닐 수도 있습니다.

반면, 제품 관리 팀에서는 버그나 느린 성능을 해결하는 것보다 새로운 기능을 만드는 것이 더 시급하다고 생각하는 경우가 많습니다. 

어느 한 쪽도 지치지 않도록 기술 부채, 코드 베이스의 이상적인 아키텍처 변경 사항 및 새로운 기능 간의 차이점을 모두가 이해해야 합니다. 백로그 우선 순위를 정하고 코드 베이스를 발전시키는 데는 개발 팀 및 제품 관리 팀 간의 명확한 커뮤니케이션도 똑같이 중요합니다. 

2. 테스트를 워크플로에 통합

초기 개발 주기에 테스트를 통합하여 문제를 조기에 발견하고 해결할 수 있도록 하세요. 완료에 대한 명확한 정의를 설정하는 것부터 시작하고 테스트를 미루지 마세요. 

'완료'를 단순히 기능이 완성된 것이 아니라 테스트를 거쳐 릴리스할 준비가 된 것으로 정의합니다. 즉, 원래 사용자 스토리에 별도의 테스트 작업을 추가하는 것입니다. 테스트가 원래 스토리 또는 버그 수정의 일부로서 이루어지지 않으면 원래 스토리 또는 버그 수정은 완료된 것이 아닙니다. 

별도의 테스트 작업은 연기되기 너무 쉬우며 이는 기술 부채를 유발할 뿐입니다.

3. 자동화로 버그 제거

누군가 소프트웨어에서 버그를 발견하면 시간을 들여 이것을 입증하는 자동화된 테스트를 추가하세요. 버그가 수정되면 테스트를 다시 실행하여 통과하는지 확인하세요. 

이는 애자일 개발에서 품질을 유지하기 위한 유서 깊은 방법론인 테스트 중심 개발의 핵심 요소입니다.

기술 부채를 관리하는 방법에 대한 팀의 철학(그리고 팀의 이해 관계자의 철학)을 바꾸기란 쉽지 않습니다. 시장에 더 빨리 출시하려고 개발 시간을 단축하는 경우가 있습니다. 이것을 염두에 두고 기술 부채를 관리하는 데 대한 몇 가지 작업 항목을 요약해 보겠습니다.

• 제품 소유자에게 기술 부채의 실제 비용 관련 정보 제공: 기존의 기술 부채를 해결해야 하는 향후 스토리에 대해 스토리 포인트 값이 정확한지 확인하세요.

• 아키텍처 모듈화: 애플리케이션의 새 컴포넌트 또는 라이브러리의 기술 부채에 대해 확고한 입장을 취하세요. 이 새로운 구성 요소에서 애질리티가 가시화되기 시작하면 팀은 자연스럽게 이 관행을 코드의 다른 부분으로도 확장하고 싶어 할 것입니다.

• 자동화된 테스트 작성: 버그를 방지하는 데 자동화된 테스트 및 지속적 통합보다 효과적인 것은 없습니다. 새 버그가 발견되면 새 테스트를 작성하여 재현한 다음 이슈를 수정하세요. 이 버그가 다시 나타나면 자동화된 테스트가 고객보다 먼저 버그를 발견할 것입니다.

기술 부채의 개념은 몇 가지 간단한 예를 통해 설명할 수 있습니다.

구성 시스템을 사용하는 대신 데이터베이스 연결을 하드코딩한 팀을 생각해 보세요. 이렇게 하면 처음에는 시간이 절약되지만 다른 환경에 배포할 때 문제가 발생합니다. 

또 다른 예는 마감 날짜를 맞추기 위해 적절한 오류 처리를 건너뛰는 것으로, 이 경우 시스템이 충돌에 취약해져 나중에 긴급 수정이 필요하게 될 수 있습니다. 

좋은 부채 관리에는 효율성이 약간 떨어지더라도 파악하고 유지하기 쉬운 간단한 알고리즘을 의도적으로 선택하는 것이 포함될 수 있습니다. 제대로 관리하지 않으면 근본 원인을 해결하지 않고 여러 개의 빠른 수정 프로그램을 서로 쌓아 두는 것처럼 보입니다. 

Jira를 사용하여 정기적인 기능 업무와 함께 기술 부채를 추적하고 우선 순위를 지정하고 해결할 수 있습니다. 기술 부채 항목에 대한 특정 이슈 유형을 만들고 정기적인 스프린트 계획 프로세스에 포함하세요. 

리소스 계획 기능을 사용하여 부채 감소를 위한 시간을 할당하고 리소스 관리 도구를 활용하여 프로세스를 추적하세요. 개발자뿐만 아니라 모든 이해 관계자가 기술 부채를 볼 수 있는 워크플로를 설정하세요. 

Rovo Dev를 사용하면 팀에서 AI를 사용하여 일상적인 코딩 작업을 자동화하고 리팩터링을 가속화하여 더욱 나아갈 수 있습니다. 여러 단계에 걸친 워크플로를 빌드하고 지식을 파악하며 대규모로 코드를 계획, 생성 및 검토할 수 있습니다. Rovo Dev는 기술 부채를 식별, 계획 및 해결하는 데 드는 수동 작업을 줄여 팀이 고품질 소프트웨어를 더 빠르게 제공할 수 있도록 도와줍니다.

이 투명성은 제품 관리자가 누적된 부채의 실제 비용을 이해하는 데 도움이 되며 유지 관리 작업에 소요되는 시간을 더 쉽게 정당화할 수 있도록 합니다. 

Jira 사용해 보기

스크럼에서 기술 부채란 무엇입니까?

스크럼에서 기술 부채는 코드 품질 및 시스템 상태를 유지하기 위해 수행해야 하는 업무를 나타냅니다. 스크럼 팀은 스프린트 백로그에 부채 항목을 포함하고 다른 업무와 동일한 우선 순위로 처리하여 문제를 해결합니다. 

어떻게 하면 기술 부채를 막을 수 있습니까?

기술 부채 방지는 적절한 계획, 정기적인 동료 검토 및 자동화된 테스트에서 시작됩니다. 단기적인 속도보다 장기적인 코드 품질을 중시하는 문화를 구축하면 팀이 처음부터 더 나은 아키텍처 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 

기술 부채는 항상 나쁩니까?

꼭 그럴 필요는 없습니다 팀이 정당한 비즈니스 이유로 완벽함보다 속도를 의식적으로 선택할 때 전략적 기술 부채는 허용될 수 있습니다. 핵심은 기술 부채가 의도치 않게 쌓이도록 두는 것이 아니라 의도적으로 관리하는 것입니다.

누가 기술 부채를 지불합니까?

모두가 기술 부채를 지불합니다. 엔지니어링 팀은 유지 관리에 더 많은 시간을 할애하고 제품 팀은 기능 제공 속도가 느려지고 고객은 더 많은 버그를 경험합니다. 엔지니어링 및 제품 이해 관계자 모두 부채를 효과적으로 관리하는 책임을 공유합니다. 

기술 부채는 어떻게 측정합니까?

Jira와 같은 도구를 사용하여 부채 항목을 추적하고 해결 시간을 측정하고 추세를 모니터링하세요. 정기적인 코드 감사, 복잡성 메트릭 및 개발자 설문 조사는 누적된 부채의 범위 및 영향을 정량화하는 데 도움이 될 수 있습니다.