최근 논문 읽기와 관련한 포스트를 연달아 번역했다. 모두 papers we love에서 언급된 포스트인데 논문을 어떻게 읽기 시작하면 좋을지 고민하는 사람에게 좋은 지침이 될 것 같아 번역해 공유했다.

내가 논문을 심각하게 읽어본 적이 있나 생각해보면 대학 3학기 경험 중 과제를 준비하며 관련 논문을 뒤적인 것이 전부였다. 주제가 지금도 생각나는데 초등학교 재학생수 변화 추이와 배후지역의 인구밀도 변화에 관한 내용이였다. 지금 생각해보면 좀 더 적극적으로 조언도 받고 논문도 부지런히 읽었어야 했다. 학과 교수님도 논술에 대비해 학회지를 읽을 것을 권했는데(지금은 모르겠는데 임용고사에 논술이 있었다.) 그리고 학과 사무실 앞 책상에 놓여있는 책을 대충 훑어봤던 기억만 난다. 어떻게 읽어야 하는가에 관한 번역하면서, 만약 이런 글을 당시에 읽었다면 더 적극적으로 (아마도 재미있게) 공부할 수 있지 않았을까 싶었다. 단순히 학부생이라서 흥미가 없었던 점보다는 무엇을 어떻게 읽어야 하는지 가이드도 전혀 없었던 그 막막함이 더 컸던 것 같다.

논문은 정제된 아이디어를 구조화된 양식으로 적어놓은 결과물이다. 논문을 읽는 일을 전업으로 삼는 경우가 아니더라도 논문을 읽는 과정에서 새로운 기술을 습득하는 것은 물론, 체계적으로 아이디어를 정리하는 방법, 더 나아가 생각을 논리 정연한 형태로 결과를 도출하는 방법을 체득할 수 있다. 한 두 편 상황에 맞게 읽는 것 외에도 습관으로 만들어두고 각 연구를 따라가다 보면 지금 현장에서의 업무와는 연관없어 보이더라도 많은 학습점이 존재한다.

만약 마땅하게 읽을 논문을 찾기 어렵다고 생각이 든다면 배우고 싶은 클래스의 실라버스를 웹에서 검색하거나, Coursera나 eDx와 같은 MOOC 수업에서 관심있는 클래스에 참여하면 수많은 참고문헌을 손쉽게 찾을 수 있을 것이다. 대학에 소속되어 있다면 대학에서 가입되어 있는 색인 서비스를 이용해 논문 읽기를 할 수 있고, 소속되어 있지 않더라도 논문 읽기를 시작할 수 있는 좋은 서비스가 웹 곳곳에 산재해 있다. 앞서 언급한 papers we love도 그 중 하나에 해당한다. papers we love에는 CS 논문을 읽고, 공유하고, 배우는 커뮤니티로 리포지터리에 다양한 페이퍼가 포함되어 있다. 이 리포지터리에 등록된 논문 외에도 논문을 찾을 수 있는 여러 페이지 목록을 참고하도록 하자.

학생이나 연구원으로 학교나 교육, 연구기관에 소속되어 있는 상황이 아니라면 논문을 읽는 것은 더 어려운 일이지만 자신의 영역에서 자기 자신에게 도전할 수 있는 좋은 시작점이다. 다음 논문 읽기와 관련해서 번역한 글이 그 시작에 도움이 되었으면 좋겠다. 게

더 읽을 거리

논문 읽기와 관련한 번역 및 포스트를 더 읽고 싶다면 다음 링크를 참고하자.

전공 종사자는 물론 비전공으로 이 분야에 일하게 된 사람이라면 논문을 읽어야 하는가에 대한 고민을 해봤을 것이다. 이 포스트는 Michael Robert BernsteinShould I read papers?를 번역한 글이다. 짧은 글이지만 논문을 읽어야 하는가에 대한 고민을 하고 있다면 조금이나마 자극이 되지 않을까 싶어 번역했다.


제가 논문을 읽어야 하나요?

한 줄 요약: 네.

논문, 논문, 논문. 근래 들어 논문은 아주 많은 주목을 받고 있다. 트위터, 세계 모든 밋업에서, 깃헙 리포지터리에서, 그리고 엄청 많은 사람들이 논문을 읽는 것에 관해 얘기하고 있다. 이 논문에 대한 모든 대화에서 사람들은 이 질문을 빼놓지 않는다.

"제가 논문을 읽어야 하나요?"

내 생각엔 그래야 한다. 난 공식적으로 좀 자주 얘기하는 편이고 다양한 이유로 계속 주장하는데, 논문을 읽는 것은 어떤 분야든 상관없이 모든 사람에게 좋은 생각이기 때문이다.

"제가 논문을 읽어야 하나요?"

이 세 단어에, "해야" 한다는 가장 도전적인 일일 것이다. 그러니까 논문을 "읽어야" 하냐니 무슨 의미인가? 혹시 내가 그렇게 말한 사람인가? 정말 내가 당신의 행동을 독재하길 원하는 것처럼 보이나?

아니다. 난 정말 그런 뜻이 아니다. 논문을 읽고 싶지 않다면 읽지 마라. 안 읽어도 괜찮다. 하지만 당신이 해야 한다고 생각하는 이유는 다음과 같다.

여기서 읽어야라는 표현은 건강한 음식을 먹어야 한다, 가능한 한 깨끗한 공기를 마셔야한다 같은 느낌으로 사용한 것이다. 자기 일에서 동기를 가져야 한다면, 그 분야를 매일 조금씩이나마 이해하고 자신을 향상하기 위해서 무엇이든 해야 한다고 생각한다. 나는 그런 의미에서 사용했다.

"제가 논문을 읽어야 하나요?"

여기에서 "제가"는 누구를 의미하는가? 현재 내 환경에서는 컴퓨터와 어떻게든 연관을 맺고 있는 사람들이지만, 먼저 소프트웨어 개발자를 지칭하고자 한다.

나는 운 좋게도 컴퓨터로 뭔가 만드는 방법을 알려주는 멋진 사람들과 함께 공부할 수 있었고 그 사람들이 어떻게 일하는지 알아야 할 필요가 있었다. 컴퓨터가 제공하는 예술적, 창의적 도구를 현재 상태 그대로 받아들이지 않고서, 속을 살피고, 모방하고, 그리고 자기 자신만의 도구를 만들었다.

만약 자신이 컴퓨터 앞에 매일 앉아 자신 또는 다른 사람들을 위해 무언가를 만드는 사람 중 하나라면, 당신은 "제가"에 해당한다.

"제가 논문을 읽어야 하나요?"

기가 막힌 인류 언어의 탄력성 덕분에 여기서 "읽다"의 문맥은 아주 큰 의미를 지닌다. 읽다가 하나의 의미만 갖는가? 만약 하나의 의미만 있다면 다음처럼 얘기해야 한다:

"만약 처음부터 끝까지 모든 내용을 파고들었다면 그건 무언가를 읽은 것이다."

하지만 "제가 논문을 읽어야 하나요?"에서 "읽다"의 의미는 아주 멋지게 좁은 정의로 사용되었다. 논문을 읽는 것은 논문과 가장 표면적으로 소통하는 방법이다:

  • 인용된 연구를 훑어본다.
  • 저자의 이름을 구글에서 검색하고 무슨 일을 했는지 확인한다.
  • 초록에 있는 내용을 살펴보고 그 분야의 지식을 얻는다.

논문을 "읽는" 것은 논문과 어떻게 관계하는가에 해당한다. 물론 장기간에 걸쳐 읽을 수 있다. 자리 펴고 앉아 "읽기 좋은 글이군" 하며 오랜 시간을 써 읽을 수도 있다. 하지만 빠르게 읽고서 그 글에 읽을 가치가 있다면, 그때 가서 다시 읽고 또 읽으면 된다.

다시 말해서, "너무 멍청하게" 논문을 읽을 필요는 없다. 누구든, 어떤 논문이든 원하는 시간에 읽을 수 있다. 겁내지 말고 용기를 가져라. 무언가를 배우게 될 것이다.

대신 "논문을 읽는 것은 블로그 글이나 소설을 읽는 것과 다르다"는 점을 기억하고 당신은 혼자가 아니라는 점을 잊지 말자.

질문이 "제가 논문을 읽어야 하나요?"지만 정말 혼자인 경우는 드물다. 어딘가에는 분명 당신과 비슷한 길로 가는 사람이 존재한다. 단지 그 사람을 아는 것 뿐만 아니라 거의 서로 만날 수도 있다.

"제가 논문을 읽어야 할까요?"

드디어 이 부분에 도달했다. (이 부분이 맨 처음 나왔어야 했나?) 무엇이 "논문"인가? 논문은 양식에 맞춰 작성해서 구체화한 개념이다. 논문은 작을 수 있다. 하지만 그 크기에 비해 엄청난 내용일 수도 있다.

이 논문은 누군가 찾은 아이디어 일 수도 있고, 인생 내내 연구한 결과거나, 또는 그사이 어떤 것이든 될 수 있다.

앞서 읽는 것에 대한 정의와 같이 유연하게 접근하면 논문에 대해 어떻게 생각해야 하는지 알 수 있다. 논문을 작성했다고 그 작성한 사람 또는 사람들이 당신보다 "똑똑할" 필요는 없다. 그들은 분명 우리와 다른 경험을 갖고 살고 있을 것이다. 그들이 어디서 오고 무엇을 하려고 하는지 누가 알겠는가?

결론

"제가 논문을 읽어야 하나요?"에 대한 내 답은 완전히 yes다. 내 진짜 의미로는, 부담스러울 정도로 읽어야 한다.

자기 자신에게 도전하라.

상상할 수 있는 것보다 훨씬 많은 부분이 표면 아래 숨어있다.

이 글을 작성할 수 있게 도와준 Zeeshan Lakhani, Tom Santero, James Golick, Alex Kahn, Ken Keiter에게 감사의 말을 전한다.

Jennifer Raff블로그는 최근에야 알게 되었는데 자기 연구 분야에 대해 공유하는 포스트가 인상적인 내용이 많았다. 또한, 연구 분야 외에도 비전문가를 위해 논문을 읽고 분석하는 방법을 제시하면서 실제로 그 과정을 보여주는 포스트도 인상 깊었다. 이 포스트는 Jennifer의 How to read and understand a scientific paper: a guide for non-scientists를 번역한 글이다. 글에서 언급했듯 모든 내용을 동의하지 않을지도 모르지만 논문을 읽어본 경험이 없다면 좋은 지침이 되리라 생각한다. 그리고 앞서 번역한 글과는 또 다른 접근 방식을 채택하고 있다. 모든 일이 그렇듯 한가지 방법만 있는 것이 아니므로 자기 상황에 맞는 방법을 전략적으로 참고하면 좋겠다.


지난주 포스트(예방 접종에 대한 진실: 당신의 의사가 구글 대학보다 더 많이 알고 있습니다)가 열띤 토론에 불을 지폈고, 댓글을 작성한 몇명은 이 글로 인해 자신이 작성한 논문에 대한 오류가 입증되기 때문에 나(그리고 다른 독자)를 설득하려 했다. 그 댓글을 읽고 자기 생각을 덧붙이라고 권장하기 전에, 토론을 해볼 만 한 더 큰 이슈에 초점을 맞춰보고 싶다. 무엇이 과학적 권위를 구성하는가?

이 이슈는 단순하게 즐거운 학술적 문제에 그치지 않는다. 과학이 잘못된 방향으로 가는 것은 실제로 매우 중대한 문제다. 예를 들면, "독소"에 대한 두려움과 기도로(또는 식이요법, 운동, 그리고 "청결") 질병의 감염을 예방할 수 있다는 생각으로 커뮤니티가 아이들에게 예방 접종을 하지 않았을 때, 문제는 폭발적으로 나타나게 된다.

"회의적으로 접근하라. 하지만 증거를 찾는다면, 증거를 수용해라." – Michael Specter

충분한 증거를 구성하는 것은 무엇인가? 이 질문에 대해서는 모두 다른 답을 갖고 있다는 것은 명백하다. 하지만 과학적 주제에 대해 제대로 된 교육을 받은 의견이 형태를 갖추기 위해서는, 해당 영역에서 진행되는 현재 연구와 친숙해질 필요가 있다. 그러기 위해서 "주요 연구 논문(primary research article)" (종종 "문헌" 이라 불리는) 을 읽어야 한다. 이전에 과학 논문을 읽어봤다면 난해하고 허풍스런 문체와 익숙지 않은 용어에 좌절한 경험이 있을 것이다. 나도 같은 경험에 대한 기억이 있다. 연구 논문을 읽고 이해하는 것은 모든 박사와 과학자가 학부 시절에 습득하는 기술이다. 어떤 기술이든 인내와 연습으로 얻을 수 있는 것처럼 당신도 이 기술을 배울 수 있다.

나는 사람들이 더 많이 과학적으로 문헌에 기반을 둔 의견을 낼 수 있도록 돕고 싶다. 그래서 비전문가라도 어떻게 과학적 연구 논문을 읽고 이해하는데 어떻게 접근해야 하는지에 대해 안내하기 위해 이 글을 작성했다. 이 글은 과학이나 의학에 배경이 전혀 없는 사람에게 적합하다. 또한 독자가 논문에 대한 기초적인 이해와 그 연구가 제대로 된 연구인지 아닌지에 대한 결정을 내릴 수 있는 것으로 가정하는 것을 기본으로 한다.

여기서 이야기하는데 인용하고자 하는 과학 논문은 주요 연구 논문이다. 이 논문은 특정 질문(또는 질문들)에 대한 새로운 연구로, 상호 비평(peer-reviewed)을 받은 보고서에 해당한다. 또 다른 유용한 형태의 출간문은 **비평 논문(review article)**이다. 비평 논문 또한 교차 평가를 받았고 새로운 정보를 제시하기보다는 여러 주요연구문헌의 결과를 요약해 어떤 합의와 논쟁, 결론 없는 질문이 이 분야에 있는지 요약한다. (여기서 이 내용에 대해 더 많이 작성하진 않지만 비평 논문을 읽을 때는 주의해야 한다. 이런 논문은 출간 당시의 상황을 기준으로 하기 때문이다. 2003년에 출간되어 2001년에 연구된 연구를 비평한 내용을 2013년에 읽는다면 아주 유용하지는 않을 것이다. 대부분의 연구는 비평 논문이 발표된 그해에 이미 그 연구 내용을 대부분 변경한다.)

시작하기 전에: 몇 가지 일반적인 조언

과학적 논문을 읽는 것은 과학에 대한 블로그나 신문기사를 읽는 것과는 완전히 다른 과정이다. 단순히 다른 순서로 정리된 섹션을 읽는 것뿐만 아니라 읽으며 필기하고, 여러 번 반복해서 읽고, 더 자세한 내용을 보기 위해 다른 논문도 아마 살펴봐야 할 것이다. 처음에는 논문 하나 읽는데도 시간이 오래 걸린다. 인내심을 가져라. 경험이 늘어날 때마다 이 과정은 더욱 빨라진다.

대다수의 주요 연구 논문은 초록(Abstract), 서론(Introduction), 절차, 결과, 그리고 결론/해석/토론으로 구성된다. 이 순서는 어느 저널에서 출간하느냐에 따라 달라진다. 어떤 저널에서는 연구에 대한 중요 내용이 포함된 추가 파일을 요구한다. (온라인 정보 부록 Supplementary Online Information 이라 부른다.) 만약 이런 저널에 온라인으로 출간할 때는 논문에 포함되어야 한다. (이 파일을 건너뛰지 않도록 주의해야 한다.)

논문 읽기를 시작하기 전에 저자와 협회를 기록한다. 협회에 따라 제출자를 잘 존중하기도 하지만 (e.g. University of Texas) 어떤 협회는 법적으로는 연구 협회지만 실제로는 의제 중심인 경우도 있다. (e.g. Discovery Institute) 팁: "Discovery Institute"를 구글에서 검색해보면 여기에서 나온 논문이 진화론과 관련해 과학적 권위를 갖기 어렵다는 사실을 알 수 있다.

또한, 저널이 어디에서 출간되었는지도 기록한다. 좋은 평판의 (생물의학) 저널은 Pubmed와 같은 곳에 색인이 있다. 물론 생물의학 저널이 아니라면 Pubmed에 없다. 더 넓은 과학 영역에서의 저널 색인은 Web of Science에서 확인할 수 있다. 불확실한 저널은 주의한다.

읽는 동안, 이해할 수 없는 __모든 단어__를 적고 확인해봐야 한다. (그렇다, 모든 단어다. 이게 완전 고통스럽다는 것은 잘 알고 있다. 하지만 어휘를 이해하지 못하면 이 논문을 이해할 수 없다. 과학에서 쓰이는 어휘는 극단적으로 정확한 의미를 담고 있다.)

주요 연구 논문을 읽는 단계별 방법

초록이 아닌 서론부터 읽기 시작한다

초록은 밀도 높은 첫 단락으로 논문에서 가장 앞에 위치한다. 많은 비과학자가 논문에서 이 부분을 먼저 읽고 과학적인 논의를 시작한다고 하는 경우가 종종 있다. (최악의 관례다. 절대 하지 말아야 한다.) 나는 읽기 위한 논문을 고를 때, 제목과 초록의 조합에 기초해 내 흥미와 연관성이 있어 보이는 논문을 고른다. 하지만 깊게 읽기 위해 조합된 여러 논문 묶음이라면, 나는 항상 초록을 가장 __마지막__에 읽는다. 이런 방식을 사용하는 이유는 초록이 전체 논문의 내용을 간결하게 요약한 것으로 이것을 먼저 읽는 것으로 연구 결과에 대한 저자의 해석을 무의식중에 택하게 되는 경우가 발생할지도 모른다는 우려 때문이다.

큰 질문을 확인한다

"이 논문은 무엇에 대한 것인가" 식의 질문이 아니라 "이 전체 영역에서 해결하려고 하는 문제는 무엇인가"에 대해 질문해야 한다.

이 질문은 왜 이 연구가 수행되는가 하는 점에 초점을 맞출 수 있다. 주제에 대한 연구에 어떤 동기부여가 있었는지 그 증거를 자세히 확인한다.

다섯 문장 또는 그보다 적게 논문의 배경에 대해 요약한다

여기 도움이 될 만한 질문이 있다:

이 분야에서 큰 질문에 답변하기 이전까지 완료된 연구는 무엇인가? 그 연구에서의 제약은 무엇인가? 저자에 따르면 다음 완료되어야 할 연구는 무엇인가?

이 다섯 가지 질문에 대한 것은 좀 제멋대로인 경향이 있지만, 연구의 맥락에 대해 생각하게 하고 간결하게 접근할 수 있도록 강제성을 준다. 연구를 이해하기 위해 왜 이 연구가 완료되었는지에 대해 설명할 수 있어야 한다.

세부적인 질문을 확인한다

저자가 이 연구를 통해 정확히 답변하고자 하는 것은 무엇인가? 이 질문엔 여러 답이 있을 수도 있고 단 하나의 답이 있을 수도 있다. 그 질문을 적어본다. 만약 그 연구를 한번 또는 그 이상 점검해서 비어있는 가설(귀무가설)이 있는지 확인한다.

_비어있는 가설_이 어떤 의미인지 확신이 없다면 이 글을 읽어본다. 내가 앞서 작성한 포스트에서 언급한 글(이런 글)을 읽고 어떤 부분이 비어있는 가설인지 확인한다. 물론 모든 논문에 대해서 비어있는 가설을 확인할 필요는 없다는 사실을 기억하자.

접근 방식을 확인한다

저자가 세부적인 질문들에 대해 어떻게 답변하려고 하는가?

이제 절차(methods)를 읽는다. 각각의 실험에 대한 다이어그램을 그리고 저자가 정확히 무엇을 했는지 표현한다.

내 뜻은 말 그대로 그림을 그려야 한다. 그 연구에 대해 완전히 이해할 수 있을 만큼 세부적인 내용을 포함한다. 다음 그림은 내가 오늘 읽은 논문의 절차를 그림으로 그린 것이다. (Battaglia et al. 2013: “The first peopling of South America: New evidence from Y-chromosome haplogroup Q”) 이 그림은 물론 당신이 필요로 하는 것보다 훨씬 적은 내용을 담고 있는데 이 논문은 내 분야에 해당하고 나도 이런 절차를 항상 사용하기 때문이다. 하지만 만약 이 내용을 읽다가 "네트워크를 통해 감소-미디안 절차로 데이터를 처리한다"가 무슨 의미인지 모른다면 찾아봐야 한다.

이 연구의 세부적인 내용에서 반복적으로 사용되는 절차에 대해 이해할 필요는 없다. 그 일은 논문 리뷰어가 해야 하는 일이다. 하지만 기초적인 절차에 대해 다른 사람에게 설명할 정도가 되지 않는다면 결과를 읽을 준비가 되지 않은 것이다.

결과를 읽는다. 각각의 연구, 수치 그리고 표에서 나타나는 결과를 하나 또는 그 이상의 문단으로 요약한다. 아직 그 결과가 어떤 의미가 있는지 정하지 않아도 된다. 그 결과가 무엇인지에 대해서만 작성한다.

일반적으로 좋은 논문이라면 가장 결과의 중요한 부분은 수치와 표에 요약되어 있다는 점을 찾을 수 있을 것이다. 이 부분을 유의해서 보자. 몇 결과를 확인하기 위해서 온라인 정보 부록을 확인해야 할 수도 있다.

만약 이 논문에서 사용된 통계적 질의에 대해 이해할 수 있는 충분한 배경지식이 없다면 이 부분이 어려워질 수 있다. 이 포스트에서 통계에 대해 가르칠 수 없지만 다음 글(1, 2, 3)에서 기초적인 부분을 배울 수 있을 것이다. 이 내용에 대해 친숙해질 것을 강력하게 권한다.

결과에서 주의깊게 봐야 할 부분

  • "유효한 significant"나 "유효하지 않은 non-significant" 같은 표현은 언제든 사용할 수 있다. 이 단어는 명확한 통계적 의미를 담고 있다. 이 내용은 이 글을 참고한다.

  • 그래프가 있다면 거기에 오차 막대가 포함되어 있는가? 특정 분야 연구에서는 자신감 결여로 큰 차이가 발생하는데 주요한 적신호로 볼 수 있다.

  • 표본 규모. 이 연구의 대상이 10명인가, 10,000명인가? (연구 목적에 따라 10명 규모의 표본도 충분할 수 있지만, 대다수의 연구는 많을수록 좋다.)

결과를 활용해 세부적인 질문에 답할 수 있는가? 결과의 의미가 무엇이라고 생각하는가?

이 부분에 대해 생각하기 전까지 다음으로 넘어가지 말아야 한다. 저자의 해석에 따라 자기 생각을 바꿀 생각이라면 괜찮다. 이런 분석에 관해 초보자라면 이 고민 없이 넘어갈 것이다. 하지만 다른 사람의 견해를 읽기 전에 자기 자신의 해석을 형성하는 것은 정말 좋은 습관이다.

결론/토론/해석 섹션을 읽는다.

결론에 대해 저자는 어떻게 __생각__하는가? 저자의 주장에 동의하는가? 저자의 해석에 대해 어떤 __대안__이 있는가? 저자의 그 연구에서 확인할 수 있는 약점이 없는가? 저자가 놓친 부분은 없는가? (절대 틀릴 일 없다고 가정하지 않는다!) 다음 단계에 대해 어떤 제안을 하는가? 그 제안에 대해 동의하는가?

이제 처음으로 돌아가서 초록을 읽는다.

저자가 논문으로 얘기하는 부분과 초록이 일치하는가? 논문을 읽고 생각한 해석과 초록이 일치하는가?

마지막 단계: (이 단계를 등한시하지 말 것) 다른 연구자가 이 논문에 대해 어떻게 이야기 하는가?

(자칭이든 타칭이든) 이 분야에서 전문가는 누구인가? 그 전문가가 이 연구에 대해서 비평할 때 이런 식으로 생각해본 적이 없다고 하는가 아니면 전반적으로 지지하는가?

개인적으로 추천하는 방법은 구글을 활용하는 것이다. 하지만 이 과정은 마지막에 해야 한다. 그래서 다른 사람들이 어떻게 생각할지 비판적으로 생각하고 미리 준비할 수 있게 된다.

그리고 이 단계는 어떤 분야의 논문을 읽는가에 따라 다른 부분이다. 나에게는 아주 중요하다! 인용된 문헌을 확인해서 저자가 어떤 논문을 인용했는지 확인한다. 이 과정은 이 분야에서 중요한 논문을 알 수 있게 된다. 그리고 내 글이 인용되었는지 확인할 수 있... 이건 농담이다. 이 과정으로 유용한 아이디어, 기술의 원천을 찾는 데 도움이 된다.

이제 더 큰 일에 도전할 수 있게 되었다. 다음 주에는 쟁점이 많은 논문을 읽을 때 위 방법을 활용해보자. 어떤 식으로 읽고 싶은가? 지난주에 게시한 논문을 함께 읽고 비평해보는 것도 좋을 것 같다. 만약 예제를 보고 싶으면 예제: 어떻게 예방접종 안전에 대한 연구를 읽는가를 확인한다.


감사하게도 논문을 어떻게 비평적으로 읽고 분석하는가에 대한 방법을 José Bonner, Bill Saxton 교수님께 배울 수 있었다. 이 방법을 배울 기회가 있던 것은 영광이었다.

추가하고 싶은 조언, 전혀 다르지만, 더 낫다고 생각하는 방법이 있거나, 추가적인 질문, 다른 유용한 자료가 있다면 댓글을 남겨주기 바란다.

이 포스트는 CC BY 라이센스로 작성된 thoughtbot의 guides 중 Code review를 번역한 글이다. 짧은 만큼 상식적인 느낌도 많이 드는데 숙지하고 평소 습관으로 만들 수 있으면 좋겠다.

코드 리뷰

코드를 리뷰하고 내 코드를 리뷰 받는 방법에 대한 가이드.

모두에게 해당

  • 대다수 프로그래밍에서 내려진 결정은 각각의 견해에 따른다는 사실을 받아들인다. 어느 쪽이 더 좋은지 장단점을 의논하고 빠르게 결정을 내린다.
  • 질문한다. 대신 답을 강요하지 않는다. (“이 :user_id라는 네이밍에 대해 어떻게 생각하나요?”)
  • 명확하게 해달라고 묻는다. (“제가 이해하지 못했어요. 다시 설명해줄 수 있어요?”)
  • 코드의 소유권에 대해 특정하는 것을 피한다. (“내가 작성한”, “내 코드가 아닌”, “당신이 작성한”)
  • 개인적인 특징은 언급하는 것으로 보일 수 있는 단어를 피한다. (“바보”, “멍청한”). 모든 사람이 매력적이고 똑똑하며 선의가 있는 것으로 여겨야 한다.
  • 명시적으로 한다. 사람들은 온라인에서 당신의 속내를 항상 쉽게 이해할 수 있는 것은 아니란 점을 유념한다.
  • 겸손해야 한다. (“확신하기 어렵다. 한번 살펴보겠다.”)
  • 과장하지 않는다. (“항상”, “절대”, “끊임없이”, “아무것도”)
  • 빈정대지 않는다.
  • 실제처럼 행동해야 한다. 당신에게 해당하지 않는 이모지, 움짤 gif 또는 유머를 사용하더라도 그 사람들을 비꼬아서는 안된다. 만약 그들이 그런 행동을 한다면 침착하게 대응한다.
  • “이해할 수 없다” 또는 “대안:” 식의 코멘트를 너무 많이 사용한다면 대화가 필요하다. 오프라인에서 대화한 내용을 요약해 후속 코멘트로 남긴다.

내 코드를 리뷰 받을 때

  • 리뷰어의 추천에 감사해야 한다. (“리뷰 고맙다. 그렇게 변경하도록 하겠다.”)
  • 개인적인 부분으로 받아들이지 않는다. 리뷰의 대상은 코드지 당신이 아니다.
  • 왜 코드가 존재하는지 설명한다. (“이 부분을 이렇게 짠 이유는 이런 이유 때문이다. 내가 클래스/파일/메소드/함수명을 이렇게 바꾸면 더 명확해질 수 있을까?”)
  • 변경점과 개선점을 꺼내 미래의 티켓/스토리로 둔다.
  • 티켓/스토리에 코드 리뷰를 링크한다. (“리뷰를 위한 준비가 되었음: https://github.com/organization/project/pull/1”)
  • 초기 피드백을 받을 때는 독립적인 커밋으로 만들어 브랜치로 푸시한다. 브런치가 머지되기 전까지 커밋을 뭉쳐버리지 않는다. 리뷰어는 초기 피드백에 기반을 둬 작성한 각각의 업데이트를 읽는 것이 가능해야 한다.
  • 리뷰어의 관점에서 이해하도록 노력한다.
  • 모든 코멘트에 응답하도록 노력한다.
  • 지속적인 통합(TDDium, TravisCI 등)이 브랜치에서 모든 테스트가 통과되기 전까지 브랜치로 머지하지 않고 기다린다.
  • 코드를 머지하는 일은 프로젝트에 영향을 준다. 그러므로 자신의 코드에 확신이 있을 때 머지한다.

코드를 리뷰할 때

왜 이 코드가 필요한지 이해한다. (버그, 사용자 경험, 리팩토링.) 그러고 나서:

  • 어느 아이디어가 강점이라 생각되는지, 혹은 그 반대인지 소통한다.
  • 문제를 해결할 때까지 코드를 단순화하는 것으로 방향을 찾아라.
  • 논의가 철학적이거나 학문적으로 흐를 때는 그 주제를 금요일 오후 기술 토의처럼 오프라인으로 가져와서 논의한다. 그 후 코드 작성자가 대안적인 구현으로 최종 결정을 내리도록 한다.
  • 대안적인 구현을 제공할 때는 작성자가 이미 그 구현을 고려했을 것으로 가정한다. (“custom validator를 여기서 사용하는 것에 대해 어떻게 생각하나요?”)
  • 작성자의 관점을 이해하도록 노력한다.
  • :thumbsup: 또는 “머지 준비됨 Ready to merge”와 같은 코멘트와 함께 풀 리퀘스트를 수락한다.

코멘트 스타일

리뷰어는 스타일 가이드라인에 따라 코멘트를 남긴다. 예시는 다음과 같다:

[스타일](https://github.com/thoughtbot/guides/blob/master/style/README.md):

> 연관 라우팅을 이름 알파벳 순으로 정렬.

응답할 때는 다음과 같은 스타일로 코멘트를 작성한다:

앗, 좋은 지적이네요. 감사합니다. Fixed in a4994ec.

만약 이 가이드라인에 동의하지 않는다면 토론하기 전에 가이드 리포지터리에 이슈를 먼저 만들길 바란다. 합당하다면 가이드라인에 덧붙여질 것이다.


지난 읽을 거리

nodejs로 개발을 한다면 Express, Koa, Hapi 중 하나는 꼭 접하게 된다. 내 경우는 Express를 맨 처음 접해서 가장 익숙하지만 generator를 지원하는 koa에 대한 이야기도 들어봤고 hapi도 최근 react나 angular와 함께 사용하는 얘기를 자주 들을 수 있었다.

어떤 차이가 있는지 검색하다가 간단하게 정리된 Jonathan Glock의 글 Node.js Framework Comparison: Express vs. Koa vs. Hapi을 접하게 되었고 장단점 부분만 간단하게 번역했다. 원문에는 비교 코드도 포함되어 있어서 코드를 보고 싶다면 원문을 살펴보길 권한다.

Thank you Airpair for giving me the opportunity to translate this article. If you want to check the original, please visit Node.js Framework Comparison: Express vs. Koa vs. Hapi page.

각 프레임워크의 장단점

Express

Node.js 프레임워크 중 커뮤니티가 가장 크다. 거의 5년 가량 개발되어 가장 성숙했고 StrongLoop에 의해 관리되고 있다. 서버를 쉽게 실행/운영할 수 있다. 내장된 라우터로 코드를 쉽게 재사용 가능하다.

수작업으로 해줘야 하는 부분이 많다. 내장된 에러 핸들링이 없어서 미들웨어를 잃어버릴 수 있다. 한 문제를 해결하기 위해 여러 방법으로 접근할 수 있다. Express는 스스로를 완고하다고 표현하는데 이 부분은 양날의 검이며 초보인 경우에는 단점으로 작용한다. 다른 프레임워크에 비해 메모리를 많이 차지한다.

Koa

메모리를 덜먹고 표현력이 좋다. 다른 프레임워크에 비해 미들웨어 작성이 쉽다. 기본적으로 뼈대 프레임워크라서 제공되는 미들웨어와 함께 사용해야만 하는 Express와 Hapi와 달리, 개발자가 필요한 미들웨어만 구성해 사용할 수 있다. ES6를 도입하고 있어 ES6 제너레이터를 사용할 수 있다.

여전히 불안정하고 많은 양의 개발이 진행중이다. ES6를 사용하기 위해 최신 버전의 node.js를 사용해야 한다. (주, 이 문제는 지금도 해당하는지 모르겠음.) 미들웨어를 직접 작성할 수 있는게 장점일 수 있지만 단점일 수도 있다. 예제서 살펴본 라우터는 훨씬 다양한 옵션을 다뤄야 한다.

Hapi

코드보다 설정을 더 많이 해야 해서 정말 좋은 프레임워크인지 말이 많다. 견고함과 재사용성을 요구하는 큰 규모 팀에서는 흔하게 사용한다. 월마트랩에서 만들고 이름있는 회사에서 많이 쓰고 있어서 검증되었다고 보는 편이다. 좋은 프레임워크로 계속 성장할 것으로 보인다.

Hapi는 크고 복잡한 어플리케이션에 특성화 되어 있다. 보일러플레이트로 작성해야 할 코드가 많아서 작은 웹앱에서는 쓰기 불편하고, 예제 및 hapi로 작성된 오픈소스 앱도 적다. 이 프레임워크를 선택하면 서드파티 미들웨어에 기대는 쪽보다 개발자가 직접 작성해야 할 부분이 더 많을 것이다.


위 프레임워크 중 Express만 경험해봐서 각각 예제 코드가 살펴보는데 도움되었다. Koa는 tj가 노드를 떠난다는 글 쓴 이후로 시들할줄 알았는데 (그 핑계로 Koa를 딱히 살펴보지 않았는데) 여전히 잘 관리되고 있었다. 다양한 라이브러리가 매일같이 쏟아져 나와 봐야할 것도 많긴 하지만 잘 정착하는 프레임워크도 늘어나고 있어 커뮤니티가 잘 성숙하고 있다는 인상을 준다.

각 프레임워크 웹사이트

이 글은 Peter G. Klein가 작성한 How to Read an Academic Article을 번역한 포스트로, 학술 논문을 어떻게 읽어야 하는가에 대한 전략을 제시하고 있다. 내용에서 언급되는 것처럼 당연한 이야기를 적은 목록이라고 느껴질 수 있지만, 학술 논문을 읽는 것 이외에도 정보를 수용하고 생산하는 데 있어 좋은 관점을 갖고 있어 번역하게 되었다.


이번 가을에 학부 1학년 학생을 대상으로 "기관 및 조직의 경제학"을 가르치고 있다. 이 강의에서 읽어야 하는 목록은 대다수의 학부 코스, 그리고 1학년 대상의 미시경제학이나, 계량경제학 등에 비해서 좀 많은 편이다. 학생들에게 단순하게 열정적인 독자뿐 아니라 능률적인 독자가 돼야 할 필요가 있다고 설명한다. 그래야 학술적 기사에서 최소한의 노력을 통해 최대한의 정보를 얻을 수 있기 때문이다. 다시 말해 훑어보기(skim)의 예술을 배울 필요가 있다.

지금까지 학생들에게 훑어보는 것에 관해 설명했을 때, 대부분 어떻게 훑어봐야 하는지 모르겠다고 반응했다. 그래서 몇 년 전에 그 방법에 대해 작은 안내지 "어떻게 학술 논문을 읽어야 하는가"를 작성해 몇가지 팁과 방법을 적었다. 이 안내지는 거만하게 내 방식에 대해 알려주고자 하는 의미가 아니란 점을 강조하고 싶다. 그리고 이 안내지의 내용이 너무 당연한 이야기라고 느껴진다면 무시해도 문제 없다. 대다수 학생은 이 안내지로 도움을 받았다며 고마움을 표현했다. 그래서 이 안내지를 아래 첨부했다. 내용을 향상하기 위한 댓글이나 추천은 언제나 환영한다.

어떻게 학술 논문을 읽어야 하는가

  1. 경고: 모든 경우에 통하는 한가지 방법은 없다!
  2. Klein의 기본적인 훑어보기, 탐색하기, 처리하기...
    1. 초록(abstract)을 읽는다. (만약 있다면)
    2. 서론(introduction)을 읽는다.
    3. 결론(conclusion)을 읽는다.
    4. 중간 내용을 훑어본다. 섹션의 주제, 표, 수치 등 - 논문의 스타일, 흐름을 따라가 느낄 수 있도록.
      1. 이 논문은 방법론적인가, 개념적인가, 이론적인가(구술에 기반을 뒀나, 수학적인 방법에 기반을 뒀나), 실증적인가, 또는 그 외의 접근 방법인가.
      2. 이 논문은 설문조사에 기초하는가, 새 이론적 기여에 기초하는가, 기존에 존재하던 이론이나 기술에 대한 실증적 타당성을 확인했나, 비평인가, 또는 그 외의 방법인가.
    5. 다시 처음으로 돌아가 등식, 대부분 표와 수치를 건너뛰고 모든 내용을 빠르게 읽는다.
    6. 다시 처음으로 돌아가 전체 내용을 주의 깊게 읽는다. 가장 중요하게 보이는 섹션 또는 영역에 집중해 읽는다.
  3. 이 논문에서 저자가 하려는 일에 관해 주장의 근거를 이해했다면 그 내용을 비평하라.
    1. 만약 논거가 타당하다면 물어봐라. 그 내용이 내부적으로 일치하는가? 주장과 그에 대한 근거가 타당한가? (이 방법은 경험을 키우는 데 도움이 된다.)
    2. 이전에 읽은 같은 주제 또는 비슷한 주제의 논문과 비교하라. (만약 이 논문이 이 영역에서 첫 번째로 읽은 논문이라면, 비슷한 논문을 더 찾아 훑어 본다. 서론과 결론이 열쇠다.) 비교하고 대조해본다. 논거에 일관성이 있는가, 모순되는 내용이 있는가, 직교하는(orthogonal) 부분이 있는가?
    3. Google 학술 검색, Social Sciences Citation Index, 각 출판사 웹 페이지, 학술기사를 찾을 수 있는 곳에서 읽은 학술 논문에서 인용된 자료를 찾는다. 그 자료에서는 어떻게 언급되었는지 살펴본다. 블로그나 그룹 등에서 언급된 내용도 살펴본다.
    4. 인용된 자료를 확인한다. Journal of Economic Literature에서 진행한 설문 자료, 핸드북, 백과사전 또는 이와 유사한 출처의 자료 등을 확인하고 논문에서의 주제와 얼마만큼 해당 영역에서 접점을 가졌는지 검증한다.

원문: Microservice Trade-Offs By martin FowlerMartin Fowler (July 1, 2015)


많은 개발팀이 모노리스(monolithic) 아키텍처에 비해 마이크로서비스 아키텍처 스타일이 낫다는 점을 발견했다. 몇몇 팀에서는 오히려 생산성 저하를 만드는 부담이 된다는 점도 찾을 수 있었다. 다른 아키텍처 스타일처럼 마이크로 서비스도 비용과 이점을 동시에 갖고 있다. 상황에 맞게 선택할 수 있도록 다음 내용을 이해할 필요가 있다.

마이크로서비스가 제공하는 이득

마이크로서비스에서 발생하는 비용

  • 분산 Distribution: 원격 호출은 느리기 때문에 분산 시스템 개발을 더 어렵게 한다. 느린 속도에는 항상 실패의 위험성이 도사린다.
  • 최후 정합성 Eventual Consistency: 분산된 시스템에서는 강한 정합성을 유지하기 지극히 어렵다. 즉, 모두가 최후 정합성을 관리해야 한다.
  • 운영 복잡성 Operational Complexity: 재배포(redeployed)가 정기적으로 이뤄지는 많은 서비스를 운영하기 위해서는 성숙한 운영팀이 필요하다.

명확한 모듈 경계 Strong Module Boundaries

마이크로서비스의 가장 큰 이득은 명확한 모듈 경계를 갖는다는 점이다. 특이하게도 정말 중요한 이점 중 하나다. 왜 특이하냐면 이론적으로 모노리스(monolith)에 비해 마이크로서비스가 더 명확한 모듈 경계를 갖을 이유가 없기 때문이다.

그렇다면 모듈 경계가 명확하다는 것은 무슨 의미일까? 소프트웨어를 모듈로 분리해 서로 잘라두는 것(decoupled)이 좋다는 점에 모두 동의할 것이다. 모듈형 시스템으로 운영된다면 시스템의 한 부분을 변경할 필요가 있을 때, 그 작은 부분을 쉽게 찾을 수 있고, 변경해야 할 작은 범위에 대해서만 이해하면 되기 때문이다. 모듈로 구성된 좋은 구조는 어떤 프로그램이든 유용하다. 게다가 이 구조는 소프트웨어의 규모가 양적으로 팽창할 때 그 중요도가 기하급수적으로 증가한다. 특히 개발하는 팀이 양적으로 증가할 때 더욱 중요하다.

마이크로서비스를 옹호하기 위해 Conways 법칙에 대해 짧게 언급하면, “소프트웨어의 시스템 구조는 조직의 의사소통 구조를 답습하게 된다”고 한다. 대규모팀, 특히 다른 지역을 기반으로 한 여러 팀을 운영하는 경우에는, 단일 팀으로 운영하는 것에 비해 팀 간 소통 빈도가 낮아지며 더 공적인 형태로 소통을 하게 된다. 이런 소통 구조를 고려해 소프트웨어의 구조를 구축하는 것은 매우 중요하다. 마이크로서비스는 각각의 팀이 독립적인 단위로 의사소통을 할 수 있는 패턴을 구축하는 것이 가능하게 만든다.

앞서 말한 것처럼, 모노리스 시스템이 좋은 모듈형 구조를 갖지 못할 이유가 하나도 없다. 하지만 사람들 대부분이 모노리스에서 좋은 모듈형 구조를 갖고 있는 경우를 본 경험은 흔치 않다.1 실제로 볼 수 있는 가장 일반적인 아키텍처 패턴은 대형 진흙 덩어리 Big Ball of Mud다. 이 패턴은 모노리스의 일반적인 운명과도 같다. 팀이 이 문제로 어려움을 겪으면 마이크로서비스로 전환하는 원동력이 되기도 한다. 모듈을 분리(decoupling)하는 것으로 각각의 모듈이 서로 참조하는 관계에서 모듈 간의 벽이 생긴다. 이런 벽을 쉽게 우회할 수 있다는 점이 모노리스 시스템의 문제점이다. 각각의 기능을 사용하기 위해서 전략적으로 유용한 지름길을 만들어서 빠르게 사용할 수 있다. 하지만 이 방식으로는 모듈화된 구조를 망치고 팀의 생산성을 쓰레기로 만든다. 모듈을 분리된 서비스로 두는 것은 경계를 더 단단하게 만들고, 나쁜 코드를 작성하는 것을 더욱 어렵게 제한한다.

마이크로서비스의 연결 방식에서 중요한 부분은 영속적인 데이터(persistent data)다. 마이크로서비스의 주요 특징 중 하나는 탈중앙적 데이터 관리 Decentralized Data Management다. 각각의 서비스가 각자의 데이터베이스를 갖고 있기 때문에, 필요한 데이터를 얻기 위해서는 해당 서비스의 API를 통해야만 가져올 수 있다. 이 방식은 대형 시스템에서 주요 소스가 지저분하게 연결되어 있을 때 흔하게 볼 수 있는 통합 데이터베이스를 제거하는데 도움된다.

모노리스에서도 강한 모듈 경계를 만드는 것은 충분히 가능한 일이란 점도 중요하지만 그러기엔 소양이 필요하다. 같은 접근으로 대형 진흙 마이크로서비스 덩어리를 만들 수 있다. 물론 마이크로서비스에서 잘못된 방식으로 만들기 위해서는 모노리스보다 더 많은 노력을 필요로 하지만 말이다. 이런 관점에서 볼 때, 마이크로서비스를 사용하면 더 나은 모듈화를 얻게 될 가능성이 높아진다. 팀이 갖고 있는 소양에 대해 자신 있다면 마이크로서비스의 이점을 모노리스에서도 충분히 구현할 수 있을 것이다. 하지만 소양을 유지하기 어려울 정도로 팀이 급격하게 성장하고 있다면, 그만큼 모듈 경계를 유지하는 것은 더욱 중요한 일이 된다.

모노리스에서 제대로 된 경계를 갖지 못하게 되었을 때, 모듈의 분리는 장점이 아닌 핸디캡으로 변하게 된다. 도메인을 잘 이해해야 하는 이유로 모노리스 우선 Monolith First 전략이 필요한 것과 같은 맥락이며 이미 도메인을 잘 이해하고 있다면 마이크로서비스로 더 빠르게 전향하지 않았는가에 대한 스트레스만 있을 뿐이다.

이 아이디어에 대해서 더 얘기해야 할 부분이 있다. 시스템이 잘 모듈화되어 관리된다는 점은 시간이 흐른 뒤에 알 수 있다. 그래서 마이크로서비스가 더 개선된 모듈화를 제공한다는 사실을 알기 위해서는 적어도 몇년이 흘러야 제대로 평가할 수 있다. 게다가 이 아키텍처를 빠르게 적용한 경우에는 더 재능있는 팀일 경우가 높기 때문에, 모듈화의 장점이 있는 마이크로서비스를 평균적인 팀이 적용하기까지 더 많은 시간이 필요할지도 모른다. 그렇게 평균적인 팀이 마이크로서비스를 적용해 평균적인 소프트웨어 작성에 사용한 다음에야 이 시스템이 모노리스 아키텍처와 비교해서 더 나은 모듈화를 제공하는지 그 결과를 비교할 수 있게 된다. 이게 실질적인 평가에 있어 까다로운 점이다.

지금 이 순간 얘기할 수 있는 증거는 내 지인 중 이 스타일을 적용하고 있는 사람에게서 들은 이야기가 전부다. 그 사람들의 판단으로는 마이크로서비스에서 모듈을 관리하는 것이 훨씬 편하다고 이야기한다.

특히 이 케이스 스터디는 흥미롭다. 이 팀은 마이크로서비스의 혜택 Microservice Premium을 얻을 만큼 복잡하지 않은 시스템이라 생각하고서 잘못된 선택을 했다. 그 프로젝트에 문제가 생겼고 문제를 해결하기 위해 더 많은 사람이 투입되었다. 이런 시점에서는 마이크로서비스 아키텍처는 아주 유용하다. 이 아키텍처에서는 급격하게 증가하는 개발자를 흡수할 수 있고 전형적인 모노리스에 비해 더 큰 팀의 숫자를 감당할 수 있기 때문이다. 그 결과로 모노리스에서 기대되는 생산성보다 더 큰 효과를 얻을 수 있고 팀이 목적을 달성할 수 있게 된다. 이 프로젝트에서 내린 잘못된 선택으로, 모노리스 아키텍처에서 목표를 달성하기 위해 더 많은 시간을 사용하고 그로 인해 더 큰 소프트웨어 비용을 지출하게 되었다. 마이크로서비스 아키텍처가 이미 편안하게 지원하고 있는 부분인데 말이다.

분산 Distribution

마이크로서비스는 모듈화를 향상하기 위해 분산 시스템을 사용한다. 하지만 분산 시스템은 바로 분산되어 있다는 사실 자체가 주된 단점이다. 분산이라는 카드를 꺼내면 모든 호스트의 복잡성이 증대된다. 마이크로서비스 커뮤니티가 분산된 객체를 사용하며 발생하는 비용에 대해 순진하게 대응할 수 있을 것이라고는 생각하지 않지만 이 복잡성은 여전히 존재한다.

먼저 성능 문제가 있다. 요즘 세상에서 프로세스 내 함수 호출에 성능 문제가 있다는 점은 말도 안되는 일이겠지만 여전히 원격 호출은 느리다. 서비스가 6개의 원격 서비스를 호출하고, 그 서비스 각각 또 다른 6개의 원격 서비스를 호출한다고 가정하면 응답 시간이 증가해 끔찍하게 지연되는 특성이 있다.

물론 이 문제를 완화할 방법이 있다. 먼저 호출을 좀 더 덩어리로 만들어서 호출하는 횟수를 줄일 수 있다. 이 방식으로 이뤄지는 연산은 프로그래밍 모델을 복잡하게 만들기 때문에 내부 서비스 간의 소통을 어떻게 관리해야 할 지 고려해야 한다. 이 방식을 활용하더라도 각각 공용으로 필요한 서비스에 대해서 적어도 한 번 이상은 호출해야만 한다.

두번째는 비동기성(asynchrony)을 사용하는 것이다. 6번의 비동기 호출이 병렬로 실행되면 지연 시간은 가장 느린 호출 하나의 길이 만큼만 걸린다. 이 방식을 사용하면 성능은 엄청 향상되지만 또 다른 인지 비용이 발생한다. 비동기 프로그래밍은 어렵다. 올바르게 하는 것도 어렵고 디버그 하는 것은 훨씬 어렵다. 하지만 대부분 마이크로서비스 이야기에서는 납득할 만한 성능을 위해서 비동기를 필요로 했다는 점을 들을 수 있었다.

속도 다음으로 오는 점이 신뢰성(reliability)이다. 프로세스 내 함수를 호출하면 동작하는 것을 기대하지만 원격 호출은 언제든 실패할 수 있다. 대다수의 마이크로서비스에서 가장 실패하기 쉬운 부분이다. 똑똑한 개발자는 이 사실을 알고 실패를 위한 디자인 Design for failure을 한다. 이러한 전략은 비동기를 활용할 때도 필요하며 실패를 다루는 것과 문제가 생긴 결과에 대한 회복에도 도움이 된다. 하지만 이 방식이 모든 문제를 보정하진 못하며, 모든 원격 호출 중 발생할 수 있는 실패를 해결하기 위해서 별도의 복잡한 문제를 해결해야만 한다.

이 문제는 단지 분산 컴퓨팅에 대한 착오 Fallacies of Distributed Computing에서 언급된 문제 중 두가지 일 뿐이다.

이 문제에 대한 몇가지 주의점이 있다. 먼저 모노리스의 규모가 커졌을 때도 동일한 문제가 발생한다. 규모가 커진 모노리스는 정말로 독립적(self-contained)인데, 대개 각각 다른 시스템이며, 종종 레거시 시스템과 함께 동작하기도 한다. 이 모노리스 시스템 간에서 네트워크를 통해 이뤄지는 상호작용에서도 앞에서 이야기한, 마이크로서비스에서 발생하는 문제가 동일하게 나타난다. 이러한 점으로 인해 많은 사람들이 빠르게 마이크로서비스로 넘어가 원격 시스템으로 구축하는 것으로 상호작용을 처리하려 하는 이유다. 또한 이 문제는 경험이 해결할 수 있는 영역이며, 마이크로서비스에서는 분산 문제에 대해 쉽게 접근할 수 있어 기술력이 뛰어난 팀으로 해결하는데 용이하다.

하지만 분산은 항상 비용이 따른다. 난 여전히 분산이라는 카드를 사용하는데 꺼리는 편이다. 많은 사람들이 앞서 언급한 문제를 과소평가하고서 너무 쉽게 분산으로 넘어가고 있는 것은 아닌가 생각한다.

최후 정합성 Eventual Consistency

웹사이트는 작은 인내심을 필요로 한다. 무언가 업데이트 한 후 스크린을 새로고침 하면 업데이트된 내용이 포함되어 있지 않다. 1~2분 지난 후 새로고침을 누르면 나타난다.

이런 부분은 분명 사용성에 있어 짜증나는 문제다. 이런 문제는 거의 대부분 최후 정합성의 위험에서 나타난다. 업데이트는 적색 노드에서 처리하는데 새로고침으로 보낸 요청은 녹색 노드에서 처리된다. 녹색 노드가 적색 노드에서 업데이트 되었다는 사실을 받기 전까지는 페이지에서 새로고침을 눌러도 업데이트 되지 않은 화면을 봐야만 한다. 언젠가 일치되긴 하겠지만 업데이트 되지 않은 화면을 본 사람은 여전히 어딘가 잘못된 것은 아닌가 고민하게 된다.

이런 불일치의 문제는 충분히 짜증나는 일이지만 단순히 짜증나는 일에 그치는 것이 아니라 심각한 문제가 될 수 있다. 비지니스 로직에서 불일치된 정보로 의사를 결정하게 될 가능성이 있고 이런 일이 발생했을 때에는 문제를 분석하는 것이 지극히 어렵다. 대개 불일치된 정보로 인해 발생한 문제를 조사하는 것은 불일치된 화면을 닫아버린 이후에 시작되기 때문이다.

마이크로서비스는 탈중앙적인 데이터 관리라는 칭찬 받을 만한 구조를 갖고 있기 때문에 이 최후 정합성 문제에 대해 소개할 수 있는 것이다. 모노리스에서는 단일 트렌잭션에서 여러가지 업데이트를 갱신할 수 있다. 마이크로서비스에서 여러 리소스를 동시에 갱신해야 할 일이 있을 때 나타나는 분산된 트랜잭션은 눈살을 찌푸리게 한다. (좋은 이유에서 말이다.) 그래서 개발자는 정합성 문제에 대해 주의하고, 코드가 잘못된 결과를 만들기 전에 동기화 해야 할 부분은 없는지 감지하는 부분을 처리해야 한다.

모노리스 세계에서도 이런 문제에 자유롭지 않다. 시스템이 성장할 때, 성능을 향상하기 위해 데이터를 캐싱해야 할 때가 있다. 검증되지 않은 캐시(cache invalidation) 문제는 또 다른 어려운 문제다. 대부분의 어플리케이션은 동작 시간이 긴 데이터베이스 트랜잭션을 피하기 위한 오프라인 잠금이 필요하다. 외부 시스템은 트랜젝션 매니저 없이 데이터를 갱신할 수 없다. 비지니스 프로세스에서는 종종 생각보다 더 관용적일 때가 있는데 그게 더 상품 가치가 있기 때문이다. (비지니스 프로세스는 본능적으로 CAP 정리를 이해한다.)

모노리스, 특히 규모가 작은 경우에는, 그 외 분산 이슈에서도 불일치 문제에 대해 완벽하게 피할 수 있는 것은 아니지만 그래도 덜 고통스러운 편이다.

독립적 배포 Independent Deployment

모듈 경계와 분산 시스템의 복잡도 사이에서 균형을 잡는 일은 내 인생의 커리어 내내 따라다녔다. 하지만 지난 몇 년 사이 최종 제품으로 출시하는 역할이 눈에 띄게 달라졌다. 20세기의 제품 출시는 정말 고통스럽고 드문 이벤트였다. 그 일에는 소프트웨어 조각을 쓸모있게 만들기 위해 밤낮 주말 교대도 수반되었다. 하지만 최근엔 기술력 강한 팀이 빈번한 주기로 제품을 출시하고, 많은 조직이 지속적인 배포 Continuous Delivery를 활용해 하루에도 여러번 배포를 수행한다.

이 전환은 소프트웨어 산업에 깊은 영향을 줬으며 그 변화는 마이크로서비스 운동과 밀접한 영향을 갖고 있다. 대형 모노리스 시스템에서는 작은 변경에도 전체를 다시 배포해야 했고 배포 과정 중 개발 전체에 문제가 생길지도 모르는 상황이 바로 발단이 되어 마이크로서비스에 대한 논의가 시작되었다. 서비스는 컴포넌트라는 접근으로, 각각의 서비스를 독립적으로 배포 가능하다는 것이 마이크로서비스의 주요 원칙이다. 그래서 변경사항이 있다면 그 작은 서비스에 대해서만 테스트하고 배포하면 된다. 반영한 서비스에 문제가 있다고 하더라도 전체 시스템을 고장내지 않는다. 그 결과로 실패에 대한 설계가 당연해졌고, 컴포넌트가 실패하게 되더라도 동작하고 있는 시스템의 다른 부분을 멈추게 해서는 안되며, 최소한 우아하게 처리되는 형태를 보여야 한다.

이 관계는 왕복차선과도 같다. 많은 수의 마이크로서비스는 빈번한 배포를 요구하며 그 배포를 위한 여건을 함께 수행하는 것이 필수적이다. 마이크로서비스의 전제 조건으로 급진적인 어플리케이션 배포와 급진적인 인프라스트럭쳐 지원이 요구되는 이유다. 최소한 기본적으로 지속적인 배포(continuous delivery)는 해야 할 것이다.

마이크로서비스는 포스트 데브옵스 혁명을 이끄는 최초의 아키텍처다. — Neal Ford

지속적인 배포의 가장 큰 이득은 아이디어가 소프트웨어로 전환되는 사이에 발생하는 시간 주기를 줄여준다는 점이다. 조직은 시장의 변화에 대해 빠르게 대응할 수 있고 새 기능을 경쟁자보다 더 빠르게 소개할 수 있다.

많은 사람들이 마이크로서비스가 지속적인 배포를 사용하기 위한 이유라고 생각하지만 실제로는 어떤 환경에서든, 심지어 대형 모노리스더라도 지속적인 배포는 필수적이다. Facebook과 Etsy는 잘 알려진 케이스다. 마이크로서비스 아키텍처를 사용하고 있는 많은 경우에도 독립적 배포 중에 실패가 발생하는데 이 경우 다수의 서비스를 배포하는 상황에서 주의깊게 조율하는 것이 필요하다.2 많은 사람들은 마이크로서비스에서의 지속적인 배포가 훨씬 쉽다는 이유를 이야기하지만 내 생각에 그 부분은 부수적이며 모듈화에 대한 실질적 중요성에 더 주목하고 있다. 물론 모듈화에 집중하면 배포 속도에 강한 면모를 보인다는 자연스러운 연관성이 있다.

운영 복잡성 Operational Complexity

독립적인 단위로 재빠르게 배포가 가능하다는 점은 개발에 있어 큰 축복이지만 어플리케이션 6개를 운영하던 상황에서 수백개의 작은 마이크로서비스를 관리하게 되었다는 점은 부담이 될 수 밖에 없다. 대다수의 조직은 빠르게 바뀌는 도구의 사용은 금지해야 하는가 등의 문제를 어떻게 다뤄야 하는지 방법을 찾아야 한다.

운영 복잡성은 지속적인 배포의 중요성을 강화한다. 지속적인 배포가 모노리스에서는 대부분 노력하면 얻을 수 있는 정도에 가치있는 기술이란 점에 반해 진지한 마이크로서비스의 설정이라면 필수적인 기술로 변모했다. 자동화와 지속적인 배포 없이 여러 뭉치의 서비스를 운영하는 방법은 존재하지 않는다. 서비스를 관리하고 모니터링할 필요가 생기더라도 운영 복잡성은 증가한다. 마이크로서비스가 뒤섞이기 시작하면 모노리스 어플리케이션이 제공하는 성숙함을 다시 필요로 하게 될 것이다.

마이크로서비스에 찬성하는 사람은 서비스가 작아질수록 이해하기 쉽다고 이야기한다. 하지만 서비스의 상호 연결성이 산재해 있고, 그 복잡도가 제대로 제거되지 않은 상태는 위험하다. 가까이 있는 서비스 사이의 행동은 디버깅하기 어려워지는 등 컴포넌트 간 잘못된 상호 연결로 인해 운영 복잡성이 증가하게 된다. 서비스 경계에 대한 좋은 선택은 이 문제를 해소하는 편이지만 경계가 잘못 설정되어 있으면 더 나쁜 상황에 빠진다.

운영 복잡성을 다루기 위해서는 새로운 기술과 도구를 사용하는 것과 동시에 기술적으로 뛰어나야 한다. 툴을 사용하는 것은 여전히 서툴면서도 내 본능은 더 나은 도구를 사용할 수 있고, 낮은 장대를 넘는 것으로 충분하다고 생각하지만 마이크로서비스 환경은 그렇게 쉽지 않다.

발전된 기술과 도구 사용에 대한 요구가 운영 복잡도를 해소하는데 가장 어려운 부분이 아니다. 이 모든 문제를 효과적으로 해결하는 방법은 개발팀과 운영팀, 그리고 모두가 소프트웨어 배부에 참여하는 데브옵스 문화를 도입하는 것이다. 문화를 바꾸는 것은 특히 크고 오래된 조직일수록 어려운 일이다. 기술의 향상이나 문화의 변화를 만들 수 없다면 모노리스 어플리케이션은 방해가 되는 정도겠지만, 마이크로서비스 어플리케이션에서는 치명적일 것이다.

기술 다양성 Technology Diversity

각각의 마이크로서비스가 독립적으로 배포 가능한 단위가 된 이후로 기술 선택에 있어 자유롭게 고려할 수 있게 되었다. 마이크로서비스는 다른 언어, 다른 라이브러리, 다른 데이터 저장소를 사용해 작성할 수 있다. 이런 특징으로 팀은 작업에 대해 적절한 도구를 선택할 수 있게 되고, 특정 문제에 대해 더 적합한 언어와 라이브러리를 선택할 수 있게 된다.

기술 다양성에 대한 토론은 작업이 요구하는 일에 가장 적절한 도구를 선택할 수 있다는 사실이 주로 다뤄지지만 마이크로서비스의 가장 큰 이점은 버전 관리라는 더 평범한 문제에 있다. 모노리스에서는 라이브러리에 대해 단 하나의 버전만 사용할 수 있어 업그레이드로 인한 문제가 발생하는 경우가 간혹 있다. 새로운 기능을 사용하기 위해 시스템의 업그레이드가 필요한데 그 업그레이드가 시스템의 다른 부분을 망가뜨릴 수 있어 업그레이드를 못할 수 있다. 라이브러리 버전관리 문제는 코드의 규모가 커지면 커질수록 기하급수적으로 어려워진다.

물론 개발 조직이 압도당할 정도로 지나친 기술 다양성을 갖는 일은 위험하다. 내가 아는 대다수의 조직은 제한적인 기술 내에서 사용할 것을 권장하고 있다. 서비스를 쉽게 만들 수 있도록 돕는 모니터링과 같은 일반적인 도구를 제공하는 등 제약을 통해 서비스를 일반적인 환경에서의 작은 포트폴리오에서 유지할 수 있도록 지원한다.

실험적인 작업을 지원하는 가치를 저평가하지 말아야 한다. 모노리스 시스템에서는 초기에 결정한 언어와 프레임워크에 대해 되돌리기 어렵다. 10년이 흐르면 이런 결정이 팀을 이상한 기술에 묶어놓는 결과를 만들지도 모른다. 마이크로서비스는 팀이 새로운 도구로 실험하는데 적합하고 시스템을 점진적으로 한 서비스씩 변환해가면 그 때마다 최상의 기술을 적절하게 활용할 수 있을 것이다.

부차적인 요소

여기까지 트레이드오프의 주요 요소를 살펴봤다. 덜 중요하다고 생각하는 몇가지 더 있다.

마이크로서비스 지지자는 종종 서비스가 스케일하기 편하다고 이야기한다. 하나의 서비스가 많은 부담을 받을 때, 전체 어플리케이션을 확장하는 것보다 그 서비스에 대해서만 확장하면 된다는 것이다. 내 경험에 따르면 실제로 어플리케이션 전체를 복사하는 쿠키 자르기 확장에 비해 선택적 확장이 훨씬 효과적이였다.

마이크로서비스는 민감한 데이터를 분리할 수 있고 데이터에 대해 더 주의깊은 보안을 적용할 수 있다. 게다가 마이크로서비스 사이에서 발생하는 모든 트래픽은 안전하며 마이크로서비스 접근 방식은 동작을 멈추는 익스플로잇을 만들기 어렵다. 보안 문제의 중요성이 증대됨에 따라 이런 마이크로서비스의 특징을 주요 고려 대상으로 보는 경우도 늘고 있다. 마이크로서비스가 아니더라도 모노리스 시스템에서 민감한 데이터를 다루기 위해 별도의 서비스로 분리하는 것은 특별한 일이 아니다.

마이크로서비스에 대한 비평 중에서는 모노리스 환경에 비해 테스트가 어렵다는 점도 있다. 분산 시스템의 복잡성으로 인해 이는 실제로 어렵긴 하지만 마이크로서비스에서의 테스팅을 위한 좋은 접근 방식이 있다. 여기서 모노리스와 마이크로서비스에서의 테스트 차이점을 비교하는 것은 두번째 순위로 봐야 하는 부분이고, 테스트를 수행하는 것에 대해 진지하게 생각하도록 단련하는 것이 가장 중요하다.

마이크로서비스 리소스 가이드
마이크로서비스에 대한 추가적인 정보는 마이크로서비스 리소스 가이드를 살펴보자. 어떻게, 언제, 어떻게, 누가 사용해야 하는지에 관한 최고의 정보를 모은 책이다.

정리

아키텍처 스타일에 작성한 어떤 글이든 일반적인 조언의 한계를 갖고 있다. 그래서 이런 글에서는 결정을 대신 내려주진 않지만 다양한 요소에 대해 고려해볼 수있는 시각을 제공한다. 각각의 비용과 이점은 각각의 시스템에서 다른 무게를 갖고, 이점과 비용이 뒤바뀔 수도 있다. (강한 모듈 경계는 더 복잡한 시스템에서 좋지만 간단한 시스템에서는 불리한 조건이 될 수도 있다.) 어떤 결정이든 상황에 따라 달라진다. 각 요인으로 인한 문제를 어떻게 평가할 것인지, 자신만의 특정 맥락에서 어떤 영향을 주는지 말이다. 게다가, 마이크로서비스 아키텍처에 대한 경험은 상대적으로 제한적이다. 아키텍처에 관한 결정을 제대로 내렸는지 알기 위해서는 시스템이 충분히 성숙하고 나서야 가능하고 개발을 시작하고 몇년은 작업하고 나서야 배우게 된다. 오랜 기간 사용한 마이크로서비스 아키텍처에 대해서는 아직 많이 들어보지 못했다.

모노리스와 마이크로서비스는 단순한 양자택일의 문제가 아니다. 둘 다 흐릿한 정의인데, 그 의미는 많은 시스템이 흐릿한 경계로 두고 거짓말을 하고 있다는 뜻이다. 어떤 시스템은 이 두 카테고리 중 어디에도 맞지 않을 수도 있다. 내 자신을 포함한 대다수 사람들이 모노리스에 비해 마이크로서비스를 강조하는데 더 일반적인 상황에 적합하기 때문에 강조하는 것은 맞지만 세상 모든 시스템이 이 두가지 경우에 편안할 정도로 딱 맞을 수는 없다는 사실을 기억해야 한다. 모노리스와 마이크로서비스는 아키텍처 우주에서 두 지역이다. 이 두 아키텍처의 이름이 가치있는 이유는 유용함에 대해 논의하기에 흥미있는 특징을 갖고 있고 아키텍처 우주에서 부분으로 떼어내 사용하는데 큰 불편함이 없기 때문이다.

광범위하게 동의를 받고 있는, 한가지 결론으로 내릴 수 있는 일반적인 부분은 마이크로서비스 프리미엄이 있다는 점이다. 마이크로서비스는 더 복잡한 시스템을 만들기 위해 필요한 생산성을 비용으로 지불한다. 만약 시스템의 복잡도를 모노리스 아키텍처에서 감당할 수 있다면 마이크로서비스를 사용하지 않아야 한다.

하지만 마이크로서비스에 대한 대화에서 그냥 흘려 잊으면 안되는, 소프트웨어 프로젝트의 흥망을 결정하는 중요한 문제가 있다. 팀 구성원의 질이나 각자가 어떻게 협동할 것인가, 도메인 전문가가 커뮤니케이션 학위를 갖고 있는가와 같은 요소는 마이크로서비스 사용 여부에 비해 더 큰 영향이 있다. 순수하게 기술적 레벨에서 보면, 깔끔한 코드, 좋은 테스팅에 집중하는 것이 더 중요하고 진화하는 아키텍처에 대해 주목해야 한다.


더 읽을 거리

Sam Newman은 마이스로서비스의 장점 목록을 자신의 책 1장에서 다뤘다. (마이크로서비스 시스템을 구축하기 위한 세부 사항에서는 필수적인 자료다.)

Benjamin Wootton의 포스트 마이크로서비스는 무료 점심이 아니다!에서는 마이크로서비스를 사용하는 경우에 발생할 수 있는 어려움에 대한 이야기를 찾아볼 수 있다.

Acknowledgements

Brian Mason, Chris Ford, Rebecca Parsons, Rob Miles, Scott Robinson, Stefan Tilkov, Steven Lowe, and Unmesh Joshi discussed drafts of this article with me.


번역에 도움 준 Sinclebear님 감사 말씀 전합니다.

  • 어떤 사람은 “모노리스”를 빈곤한 모듈화 구조를 가졌다는 말로, 공격적으로 듣는 경향이 있다. 마이크로서비스를 사용하는 대다수의 사람들은 모노리스를 단순히 단일 단위의 어플리케이션으로 만들었다는 의미로 사용한다. 마이크로서비스를 얘기하는 많은 사람들은 대부분의 모노리스가 큰 진흙 덩어리인 것처럼 얘기하지만 아무도 잘 구조화된 모노리스가 절대 불가능하다고 토의하는 경우는 보지 못한 것 같다. 
  • 서비스를 독립적으로 배포할 수 있는 능력은 마이크로서비스의 정의 중 일부다. 그래서 서비스끼리 조율해서 배포를 해야 하는 경우는 마이크로서비스 아키텍처라고 부르지 않는게 합당하다. 또한 많은 팀이 마이크로서비스 아키텍처를 사용하며 발생하는 문제는 서비스 배포를 조율하는 것이 주된 원인이다. 
  • 8월에도 다녀왔는데 앞 세션만 듣고 와서 후기를 따로 남기지 않았었다. 오늘은 처음으로 모든 세션을 들었는데 오늘은 3개 세션만 운영해서 일찍 끝났다.

    Viewport Trickery

    Bugherd 개발사인 Macropod의 Jessica 발표였다. Bugherd는 웹서비스에서 사용할 수 있는 간편한 point-and-click 버그 트래커인데 실제로 우리 회사에서도 자주 사용하고 클라이언트도 편하게 피드백을 줄 수 있어 요긴하게 쓰는 도구다. 모든 모바일 브라우저도 지원하는 것을 목표로 새 버전을 만들고 있는데 수많은 해상도를 위해 Viewport 대응을 어떻게 했는지에 대해 발표했다.

    Introduce to AWS Lambda

    Ben Teese의 발표로 AWS Lambda 서비스에 대해 소개했다. 이 서비스는 말 그대로 함수를 구동해준다. 함수에서 필요로 하는 인자를 넘겨주면 결과를 반환하거나 백그라운드 작업의 형태로 수행한다. 이 함수는 다양한 언어를 지원하고 있다. 언어를 고르고 함수의 Timeout, 사용 메모리를 지정해 lambda를 생성할 수 있다.

    AWS 서비스에서의 Event Sources를 통해 해당 함수를 호출하게 하거나 API Endpoint를 생성해서 RESTful API와 같이 사용할 수 있고, AWS에서 제공하는 API Gateway을 endpoint로 지정해 microservice와 같이 구축해 사용할 수 있다는 부분이 인상적였다. 로그도 AWS CloudWatch에서 확인 가능해 AWS에 익숙하고 백그라운드 작업이 필요하다면 큰 도움이 될 것 같다. 시연에서는 문장 합치기, S3 버킷에 이미지가 등록되면 자동으로 섬네일을 생성하는 백그라운드 작업, API를 API Gateway에 연결해 postman으로 호출하는 것을 보여줬다.

    시연에서 대부분 AWS의 대시보드를 이용해서 처리를 했는데 생각보다 깔끔하고 클릭 몇 번으로 쉽게 구축할 수 있어서 좋아보였다.

    아직 모든 지역에서 lambda를 지원하는게 아니라고 하며 같은 지역이 아니면 s3 버킷에 접근을 못하는 등 제약이 있다고 하니 필요하다면 잘 알아봐야겠다. 비용은 pay-per-run인데 메모리 사용량이나 timeout에 따라 비용도 달라질 것 같다.

    그리고 최근에 이런 서비스를 모아서 JAWS 프레임워크로 묶어 발표했다는데 잠깐 살펴보니 상당히 재밌다. 무려 타이틀이 The server-less Stack이다. 진짜 없는 것 같은 느낌은 나질 않는다. 😛 이름은 정말 잘 지었다.

    JAWS stack server-less serverless aws nodejs express dynamodb lambda

    Redux

    Sebastian Porto의 발표로 Redux 라이브러리를 전반적으로 소개했다. React 라이브러리 중 하나라고 막연하게 알고 갔는데 생각보다 많은 차이가 있었다.

    기존 Flux에서는 모두 singleton 형태로 작성되어 있어 매번 state를 다 흘려야만 최종적인 view를 만들 수 있는 상황이라 서버 구현이 특히 어려웠다고 한다. Redux는 dispatch와 state를 합쳐 store로 만들고, 상태를 직접 변환하는게 아니라 reducer로 함수의 형태로 그 변환 과정에 대해서만 저장하는 등 함수적인 아이디어를 많이 살펴볼 수 있었다. 그 외에도 action 사이 미들웨어가 구현되어 있는 부분이나 async action에 대한 처리, 핫 로딩 등 개발에 편리한 부분이 많아서 확실히 다른 라이브러리에 비해 편하게 느껴졌다.

    조만간 제대로 살펴봐야겠다는 생각을 했다. Redux 문서 한국어 번역도 한참 진행중이다.

    MongoDB를 개인 프로젝트에서 자주 사용하긴 하는데 항상 쓰던 방식대로만 사용하고 있어서 스키마를 제대로 구성하고 있는지 검색하다가 이 글을 찾게 되었다. MongoDB 블로그에 올라온 포스트인 6 Rules of Thumb for MongoDB Schema Design을 읽고 나서 SQL과 어떻게 다른 전략을 갖고 스키마를 구성해야 하는지 생각하는데 도움이 많이 되었다. 원글은 세 부분으로 나눠 게시되어 있어서 주제를 더 상세하게 다루고 있으므로 이 요약이 불충분하다면 해당 포스트를 확인하자.


    SQL에 경험이 있지만 MongoDB가 처음이라면, MongoDB에서 일대다(One-to-N, 왜 N인지는 보면 안다.) 관계를 어떻게 작성할지 자연스레 궁금증을 갖게 된다. 이 글의 주제는 객체 간의 관계를 다루는 방법에 대한 이야기다.

    기초

    다음 세 가지 방법으로 관계를 작성할 수 있다.

    • One to Few 하나 당 적은 수
    • One to Many 하나 당 여럿
    • One to Squillions 하나 당 무지 많은 수

    각각 방법은 장단점을 갖고 있어서 상황에 맞는 방법을 활용해야 하는데 One-to-N에서 N이 어느 정도 규모/농도 되는지 잘 판단해야 한다.

    One-to-Few

    // person
    {
      name: "Edward Kim",
      hometown: "Jeju",
      addresses: [
        { street: 'Samdoil-Dong', city: 'Jeju', cc: 'KOR' },
        { street: 'Albert Rd', city: 'South Melbourne', cc: 'AUS' }
      ]
    }
    

    하나 당 적은 수의 관계가 필요하다면 위 같은 방법을 쓸 수 있다. 쿼리 한 번에 모든 정보를 갖을 수 있다는 장점이 있지만, 내포된 엔티티만 독자적으로 불러올 수 없다는 단점도 있다.

    One-to-Many

    // 편의상 ObjectID는 2-byte로 작성, 실제는 12-byte
    // parts
    {
      _id: ObjectID('AAAA'),
      partno: '123-aff-456',
      name: 'Awesometel 100Ghz CPU',
      qty: 102,
      cost: 1.21,
      price: 3.99
    }
    
    // products
    {
      name: 'Weird Computer WC-3020',
      manufacturer: 'Haruair Eng.',
      catalog_number: 1234,
      parts: [
        ObjectID('AAAA'),
        ObjectID('DEFO'),
        ObjectID('EJFW')
      ]
    }
    

    부모가 되는 문서에 배열로 자식 문서의 ObjectID를 저장하는 방식으로 구현한다. 이 경우에는 DB 레벨이 아닌 애플리케이션 레벨 join으로 두 문서를 연결해 사용해야 한다.

    // category_number를 기준으로 product를 찾음
    > product = db.products.findOne({catalog_number: 1234});
    // product의 parts 배열에 담긴 모든 parts를 찾음
    > product_parts = db.parts.find({_id: { $in : product.parts } } ).toArray() ;
    

    각각의 문서를 독자적으로 다룰 수 있어 쉽게 추가, 갱신 및 삭제가 가능한 장점이 있지만 여러번 호출해야 하는 단점이 있다. join이 애플리케이션 레벨에서 처리되기 때문에 N-to-N도 쉽게 구현할 수 있다.

    One-to-Squillions

    이벤트 로그와 같이 엄청나게 많은 데이터가 필요한 경우, 단일 문서의 크기는 16MB를 넘지 못하는 제한이 있어서 앞서와 같은 방식으로 접근할 수 없다. 그래서 부모 참조(parent-referencing) 방식을 활용해야 한다.

    // host
    {
      _id : ObjectID('AAAB'),
      name : 'goofy.example.com',
      ipaddr : '127.66.66.66'
    }
    // logmsg
    {
      time : ISODate("2015-09-02T09:10:09.032Z"),
      message : 'cpu is on fire!',
      host: ObjectID('AAAB')       // Host 문서를 참조
    }
    

    다음과 같이 Join한다.

    // 부모 host 문서를 검색
    > host = db.hosts.findOne({ipaddr : '127.66.66.66'});  // 유일한 index로 가정
    // 최근 5000개의 로그를 부모 host의 ObjectID를 이용해 검색
    > last_5k_msg = db.logmsg.find({host: host._id}).sort({time : -1}).limit(5000).toArray()
    

    숙련

    앞서 살펴본 기초 방법과 함께, 양방향 참조와 비정규화를 활용해 더 세련된 스키마 디자인을 만들 수 있다.

    양방향 참조 Two-Way Referencing

    // person
    {
      _id: ObjectID("AAF1"),
      name: "Koala",
      tasks [ // task 문서 참조
        ObjectID("ADF9"), 
        ObjectID("AE02"),
        ObjectID("AE73") 
      ]
    }
    
    // tasks
    {
      _id: ObjectID("ADF9"), 
      description: "Practice Jiu-jitsu",
      due_date:  ISODate("2015-10-01"),
      owner: ObjectID("AAF1") // person 문서 참조
    }
    

    One to Many 관계에서 반대 문서를 찾을 수 있게 양쪽에 참조를 넣었다. Person에서도 task에서도 쉽게 다른 문서를 찾을 수 있는 장점이 있지만 문서를 삭제하는데 있어서는 쿼리를 두 번 보내야 하는 단점이 있다. 이 스키마 디자인에서는 단일로 atomic한 업데이트를 할 수 없다는 뜻이다. atomic 업데이트를 보장해야 한다면 이 패턴은 적합하지 않다.

    Many-to-One 관계 비정규화

    앞서 Many-to-One에서 필수적으로 2번 이상 쿼리를 해야 하는 형태를 벗어나기 위해, 다음과 같이 비정규화를 할 수 있다.

    // products - before
    {
      name: 'Weird Computer WC-3020',
      manufacturer: 'Haruair Eng.',
      catalog_number: 1234,
      parts: [
        ObjectID('AAAA'),
        ObjectID('DEFO'),
        ObjectID('EJFW')
      ]
    }
    
    // products - after
    {
      name: 'Weird Computer WC-3020',
      manufacturer: 'Haruair Eng.',
      catalog_number: 1234,
      parts: [
        { id: ObjectID('AAAA'), name: 'Awesometel 100Ghz CPU' }, // 부품 이름 비정규화
        { id: ObjectID('DEFO'), name: 'AwesomeSize 100TB SSD' },
        { id: ObjectID('EJFW'), name: 'Magical Mouse' }
      ]
    }
    

    애플리케이션 레벨에서 다음과 같이 사용할 수 있다.

    // product 문서 찾기
    > product = db.products.findOne({catalog_number: 1234});  
    // ObjectID() 배열에서 map() 함수를 활용해 part id 배열을 만듬
    > part_ids = product.parts.map( function(doc) { return doc.id } );
    // 이 product에 연결된 모든 part를 불러옴
    > product_parts = db.parts.find({_id: { $in : part_ids } } ).toArray();
    

    비정규화로 매번 데이터를 불러오는 비용을 줄이는 장점이 있다. 하지만 part의 name을 갱신할 때는 모든 product의 문서에 포함된 이름도 변경해야 하는 단점이 있다. 그래서 비정규화는 업데이트가 적고, 읽는 비율이 높을 때 유리하다. 업데이트가 잦은 데이터에는 부적합하다.

    One-to-Many 관계 비정규화

    // parts - before
    {
      _id: ObjectID('AAAA'),
      partno: '123-aff-456',
      name: 'Awesometel 100Ghz CPU',
      qty: 102,
      cost: 1.21,
      price: 3.99
    }
    
    // parts - after
    {
      _id: ObjectID('AAAA'),
      partno: '123-aff-456',
      name: 'Awesometel 100Ghz CPU',
      product_name: 'Weird Computer WC-3020', // 상품 문서 비정규화
      product_catalog_number: 1234,           // 얘도 비정규화
      qty: 102,
      cost: 1.21,
      price: 3.99
    }
    

    앞과 반대로 비정규화를 하는 방법인데 이름 변경 시 Many-to-One에 비해 수정해야 하는 범위가 더 넓은 단점이 있다. 앞에서 처리한 비정규식과 같이 업데이트/읽기 비율을 고려해서 이 방식이 적절한 패턴일 때 도입해야 한다.

    One-to-Squillions 관계 비정규화

    Squillions를 비정규화한 결과는 다음과 같다.

    // logmsg - before
    {
      time : ISODate("2015-09-02T09:10:09.032Z"),
      message : 'cpu is on fire!',
      host: ObjectID('AAAB')
    }
    
    // logmsg - after
    {
      time : ISODate("2015-09-02T09:10:09.032Z"),
      message : 'cpu is on fire!',
      host: ObjectID('AAAB'),
      ipaddr : '127.66.66.66'
    }
    
    > last_5k_msg = db.logmsg.find({ipaddr : '127.66.66.66'}).sort({time : -1}).limit(5000).toArray()
    

    사실, 이 경우에는 둘을 합쳐도 된다.

    {
        time : ISODate("2015-09-02T09:10:09.032Z"),
        message : 'cpu is on fire!',
        ipaddr : '127.66.66.66',
        hostname : 'goofy.example.com'
    }
    

    코드에서는 이렇게 된다.

    // 모니터링 시스템에서 로그 메시지를 받음.
    logmsg = get_log_msg();
    log_message_here = logmsg.msg;
    log_ip = logmsg.ipaddr;
    
    // 현재 타임 스탬프를 얻음
    now = new Date();
    // 업데이트를 위한 host의 _id를 찾음
    host_doc = db.hosts.findOne({ ipaddr: log_ip },{ _id: 1 });  // 전체 문서를 반환하지 말 것
    host_id = host_doc._id;
    
    // 로그 메시지, 부모 참조, many의 비정규화된 데이터를 넣음
    db.logmsg.save({time : now, message : log_message_here, ipaddr : log_ip, host : host_id ) });
    // `one`에서 비정규화된 데이터를 push함
    db.hosts.update( {_id: host_id }, {
        $push : {
          logmsgs : {
            $each:  [ { time : now, message : log_message_here } ],
            $sort:  { time : 1 },  // 시간 순 정렬
            $slice: -1000          // 마지막 1000개만 뽑기
          }
        }
      });
    

    정리

    6가지 원칙

    장미빛 MongoDB를 위한 6가지 원칙은 다음과 같다.

    1. 피할 수 없는 이유가 없다면 문서에 포함할 것.
    2. 객체에 직접 접근할 필요가 있다면 문서에 포함하지 않아야 함.
    3. 배열이 지나치게 커져서는 안됨. 데이터가 크다면 one-to-many로, 더 크다면 one-to-squillions로. 배열의 밀도가 높아진다면 문서에 포함하지 않아야 함.
    4. 애플리케이션 레벨 join을 두려워 말 것. index를 잘 지정했다면 관계 데이터베이스의 join과 비교해도 큰 차이가 없음.
    5. 비정규화는 읽기/쓰기 비율을 고려할 것. 읽기를 위해 join을 하는 비용이 각각의 분산된 데이터를 찾아 갱신하는 비용보다 비싸다면 비정규화를 고려해야 함.
    6. MongoDB에서 어떻게 데이터를 모델링 할 것인가는 각각의 애플리케이션 데이터 접근 패턴에 달려있음. 어떻게 읽어서 보여주고, 어떻게 데이터를 갱신한 것인가.

    생산성과 유연성

    이 모든 내용의 요점은 MongoDB가 데이터베이스 스키마를 작성할 때 애플리케이션에서 필요로 하는 모든 요구를 만족할 수 있도록 기능을 제공하고 있다는 점이다. 애플리케이션에 필요로 하는 데이터를 필요한 구조에 맞게 불러올 수 있어 쉽게 활용할 수 있다.

    더 읽을 거리

    FP in Elm의 week 1-2 Intro to FRP in Elm 정리 포스트다.


    Introduction to FRP in Elm

    JS 이벤트 리스너 코드 예제를 보여주면서 IsDown같은 변수를 만들어 상태를 저장해야 하는 부분, 콜백으로 지정하는 복잡성 등에 얘기하며 FRP에서는 더 쉽게(?) 할 수 있다고 이야기.

    Signal이란

    “시그널은 시간에 따라 변동되는 값” 원시적 시그널은 Signal Bool을 반환.

    함수형 프로그래밍 블럭을 만들어서 시그널을 추상화하거나 합성할 수 있음.

    Signal.map : (a -> b) -> Signal a -> Signal b
    isUp = Signal.map (fun curValIsDown -> not curValIsDown) Mouse.isDown
    -- or,
    isUp = Signal.map not Mouse.isDown
    

    이제 Mouse.isDown 시그널이 업데이트 되면 자동으로 반영됨.

    Signal.map과 같이 함수를 각각에 맵핑하는 것은 다른 데이터에서도 많이 사용. List.map, String.map, Maybe.map, Dict.map, etc.

    HTML로 렌더링하기

    main에 정의하는 것으로 HTML을 렌더링 할 수 있음. Graphics.Element

    elm-repl을 사용할 수 없으므로 elm-make, 온라인 에디터를 활용, 또는 로컬 환경을 활용.

    Text.plainText는 최근 버전에서 삭제되서 구버전을 설치하거나 changelog를 참고해야 한다. 아래는 [Text](http://package.elm-lang.org/packages/elm-lang/core/2.1.0/Text) 를 참고했다.

    import Text exposing (fromString)
    import Graphics.Element (Element, leftAligned)
    
    plainText = leftAligned << fromString
    
    main : Element
    main = plainText "Hello World!"
    

    Text.fromStringStringText로 변환하고 Graphics.Element.leftAlignedTextElement로 변환해준다. 코드에서 필요한 함수를 import 한 것도 확인할 수 있다.

    실제로 mainSignalElement로 정의되어 있다. 위와 같이 다른 Element는 Signal.constant를 이용해 Signal로 변환된다.

    Signal.constant : a -> Signal a
    

    위 예제를 더 명시적으로 작성하면 다음과 같다.

    main : Signal Element
    main = Signal.constant(plainText "Hello World!")
    

    위 내용으로 작성한 예제.

    import Text exposing (fromString)
    import Graphics.Element exposing (Element, leftAligned)
    import Mouse
    import Signal
    
    plainText = leftAligned << fromString
    isUp = Signal.map not Mouse.isDown
    
    main : Signal Element
    main = Signal.map (\b -> plainText(toString b)) isUp
    

    import에 대해

    매번 쓸 때마다 앞 코드처럼 map하지 말고 다른 모듈로 만들어서 재활용하라는 이야기.

    함수 합성에 대해

    다음은 함수를 합성하는 여러 방법. 취향에 맞게 선택을 하라는데 가장 마지막 방식이 많이 쓰는 모양.

    (\b -> b |> toString |> plainText)
    (toString >> plainText)
    (\b -> plainText <| toString <| b)
    (plainText << toString)
    

    Folding From the Past

    클릭 횟수를 보여주는 페이지를 만들려고 함. 이런 signal은 내장되어 있지 않은데 다음과 같이 모조 유닛 ()으로 된 이벤트를 정의할 수 있음.

    Mouse.clicks : Signal ()
    

    기본 MVC 아키텍쳐

    -- Model
    type alias State = Int
    
    initState : State
    initState = 0
    

    alias는 새 타입 정의 없이 Int와 동일한 역할을 하는 State를 만들어줌. abbr 만들 때도 쓸 수 있고.

    -- View
    view : State -> Element
    view s = asText s
    -- 더 간결하게
    view = asText
    

    asTextTextasText에서 Graphics.Elementshow변경됨.

    컨트롤러는 시그널이 갱신되었을 때, 상태를 변형하거나 렌더링하는 함수를 시그널과 연결해주는 역할을 한다. 타입 a는 전체 값, 타입 b는 초기값, 마지막 타입 b는 최종 상태값이 된다.

    Signal.foldp : (a -> b -> b) -> b -> Signal a -> Signal b
    
    List.foldl : (a -> b -> b) -> b -> List a -> b
    List.foldr : (a -> b -> b) -> b -> List a -> b
    

    folding from the past 는 from the left라는 말이고 from the future는 from the right이 된다. 시그널은 folding from the past로 호출한다.

    step : a -> State -> State
    step _ i = i + 1
    
    main : Signal Element
    main =
      Signal.map view (Signal.foldp step initState Mouse.clicks)
    

    다른 예제는 여기.

    main = Signal.map VIEW (Signal.foldp UPDATE INIT_STATE BASE_SIGNAL)
    -- so,
    main = Signal.map view (Signal.foldp step initState (Time.every Time.second))
    

    잠깐만

    맨 처음 예로 든 JS와 달리 부수적인 부분은 다 컴파일러가 알아서 함.

    JavaScript로의 컴파일링

    원초적인 이벤트는 앞서 구현한 JS에서와 같이 다뤄짐. 하지만 elm이 Signal Graph로 처리해 순수 함수 형태로 정의된 Signal을 사용할 수 있게 함.

    각각의 기능이 순수한 함수 형태로 다른 함수에 영향을 주지 않아 전체를 컴파일 할 필요가 없어짐. 이런 접근 방식은 함수형 언어 컴파일러 최적화와 관련되어 중요한 개념 중 하나.

    2D 그래픽

    Graphics.Element, Graphics.Collage 공부할 것.

    읽을 거리

    필수

    • 라이브러리 Signal, Graphics.Element, Graphics.Collage

    Signal에 정의된 (<~)는 위에서 정의한 isUp을 간편하게 정의하는데 유용함.

    isUp = not <~ Mouse.isDown
    -- `Mouse.isDown` 시그널을 `not` 함수를 통해 전달
    

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