Earned Complexity: 규율 있는 증거 기반 프레임워크

Source: Dev.to

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Abstract

현대 소프트웨어 엔지니어링 조직은 기술 역량이나 혁신이 부족해서가 아니라, 정당화·이해·관리·운용될 수 있는 속도보다 더 빠르게 복잡성이 누적되는 시스템적 문제에 점점 더 직면하고 있다. 이 현상은 종종 기술적 야망, 미래 대비, 혹은 확장성 계획이라고 잘못 불리지만, 시스템 신뢰성 저하, 전달 속도 감소, 조직 번아웃, 그리고 지속 불가능한 유지보수 비용의 근본 원인으로 반복적으로 지목되어 왔다.

본 논문은 Earned Complexity라는 증거 기반 의사결정 프레임워크를 정형화한다. 이 프레임워크는 소프트웨어 팀이 언제 아키텍처적·시스템적 복잡성이 정당화되는지, 그리고 그 복잡성을 어떻게 제한·모니터링·시간 경과에 따라 재검토해야 하는지를 명시한다. 프레임워크는 Choose Boring Technology, You Are Not Google, “코드는 쓰는 것보다 읽히는 것이 더 많다”는 격언 등 잘 정립된 엔지니어링 문헌의 원칙과 신뢰성 엔지니어링, 시스템 사고, 조직 심리학의 운영 인사이트를 종합한다.

복잡성을 획득하고 지속적으로 대가를 치러야 하는 희소 자원으로 재구성함으로써, 본 연구는 기술적 의사결정을 장기 조직 성과와 맞추는 실용적이고 반복 가능한 규율을 제시한다. 목표는 단순히 미니멀리즘을 추구하는 것이 아니라, 규율 있는 절제(disipline)를 통해 지속 가능한 최고 수준의 실행력을 유지하는 것이다.

소프트웨어 시스템은 무작위로 고장 나는 것이 아니다. 관리되지 않은 복잡성과 연관된 잘 알려진 패턴—연쇄 고장, 부서지기 쉬운 추상화, 불투명한 동작, 과도한 운영 오버헤드—에 따라 예측 가능하게 고장난다. 수십 년에 걸친 산업 경험에도 불구하고, 많은 팀이 여전히 같은 실수를 반복한다. 고급 아키텍처를 시기상조로 도입하고, 정교함을 전문성의 동의어로 착각한다.

소프트웨어 엔지니어링에서 복잡성 연구는 새로운 것이 아니다. 브룩스의 No Silver Bullet은 본질적 복잡성은 제거될 수 없으며, 관리만 가능하다고 초기에 제시했다¹. 그러나 현대 개발 관행—클라우드 인프라, 분산 시스템, 급변하는 프레임워크—은 복잡성을 도입하는 데 필요한 활성화 에너지를 크게 낮추는 동시에, 이를 운영하는 비용을 크게 높였다. 이러한 비대칭은 팀이 복잡성을 제거하기보다 더 쉽게 추가할 수 있는 환경을 만들었다.

따라서 본 연구의 동기는 실용적이다: 소프트웨어 팀이 필수 복잡성과 선택적 복잡성을 체계적으로 구분하고, 후자를 어떻게 관리하여 장기적인 해를 방지할 수 있는가?

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기본적인 통찰

1. 지루한 기술을 선택하라 – Dan McKinley의 에세이는 핵심 통찰을 제시한다: 대부분의 비즈니스 문제는 새로운 솔루션을 필요로 하지 않으며, 새로움은 그 이점에 비해 위험을 과도하게 증가시킨다. McKinley는 성숙한 조직이 최첨단 도구를 도입함으로써 성공하는 것이 아니라, 잘 이해되고 널리 지원되며 운영적으로 예측 가능한 기술을 선택함으로써 성공한다고 주장한다.

   “If the problem you are solving is not unique, your solution should probably not be either.”
   — McKinley, Choose Boring Technology

   이 작업은 제어가 공학적 성숙도의 근본적인 형태이며, 최대한의 정교함이 아니라는 아이디어를 확립한다.

2. 당신은 구글이 아니다 – 여러 번의 반복과 강연을 통해 대중화된 이 에세이는, 조직이 해당 규모, 인력, 운영 성숙도를 갖추지 못한 상태에서 초대형 기술 기업의 아키텍처를 모방하려는 널리 퍼진 경향을 비판한다.

   “Premature scaling is just another form of premature optimization.”
   — Brad Field, You Are Not Google

   핵심 기여는 규모 비례성 개념이다: 아키텍처 결정은 실제 제약에 의해 정당화되어야 하며, 바람직한 목표에 의해 정당화되어서는 안 된다. 이는 Earned Complexity 프레임워크의 Evidence Gate에 직접적인 영향을 준다.

3. 코드는 작성되는 것보다 더 많이 읽힌다 – 비공식적으로 자주 인용되지만, 유지보수가 소프트웨어 전체 수명 주기 비용의 대부분을 차지한다는 실증 연구가 이를 뒷받침한다². 읽기 쉽고 예측 가능한 코드는 온보딩 시간, 오류율, 사고 발생 시 복구 시간을 줄인다. 반대로 영리하거나 불투명한 구현은 인지 부하를 증가시키고 조직의 대응 속도를 늦춘다. 이 원칙은 프레임워크가 인지 비용을 일차적인 고려사항으로 두는 데 영향을 준다.

네 가지 주요 비용 범주

특히, 이러한 비용은 시간이 지남에 따라 복합적으로 증가합니다. 추상화 레이어가 하나씩 추가될수록 향후 변경의 난이도가 비선형적으로 증가하는 경우가 많습니다.

시스템 공학 분야의 연구는 일관되게 시스템 복잡성이 증가하면 비례적인 제어와 전문성 투자가 없을 경우 신뢰성이 감소한다는 것을 보여줍니다³.

획득된 복잡성 법칙

복잡성은 측정 가능한 고통을 통해 획득되어야 하며, 제어 수단으로 비용을 지불해야 합니다.

이 법칙은 새로운 복잡성을 도입하기 위한 두 가지 필수 조건을 공식화합니다:

1. 정당성 조건 – 더 간단한 방법으로 해결할 수 없는, 입증 가능한 현재 문제가 존재합니다.
2. 거버넌스 조건 – 조직이 추가된 복잡성을 안전하게 운영하기 위해 필요한 메커니즘에 자금을 지원할 의지와 능력이 있습니다.

두 조건 중 하나라도 충족되지 않으면 복잡성을 도입해서는 안 됩니다.

팀은 어떤 아키텍처 확장을 진행하기 전에 이 조건들을 명확히 제시해야 합니다.

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참고 문헌

획득 복잡성 프레임워크

제안 진술 (단일 문장 규칙)

“우리는 Y를 해결하기 위해 X를 추가하고, Z로 측정하며, 롤백 R을 적용할 것을 제안합니다.”

• 이 제약은 명확성을 보장하고 모호성에 의한 범위 확대를 방지합니다.

허용 가능한 증거

• 반복되는 프로덕션 사고
• SLO 또는 오류‑예산 위반
• 정량화된 성능 한계
• 측정된 배포 병목
• 문서화된 규정 준수 요구사항

추측에 기반한 미래 요구는 명시적으로 제외됩니다.

요구되는 시연

1. 절차적 해결책을 시도했음
2. 국지적인 기술 최적화를 평가했음
3. 아키텍처 차원의 확대는 불가피함

이 단계는 단계적 대응을 강제합니다.

점수 모델

총 비용 점수: 0 – 20

총 혜택 점수: 0 – 20

필수 복잡성 산출물

• 관측성 (메트릭, 로그, 트레이스)
• 사용자 영향에 맞춘 알림 설정
• 롤백 및 킬‑스위치 메커니즘
• 명시된 소유자와 런북
• 실패‑모드 테스트
• 명시된 복잡성 예산

승인 조건

복잡성은 다음 조건을 모두 만족할 때만 승인될 수 있습니다:

1. 증거와 대안 검증을 통과하고, 그리고
2. 혜택 − 비용 ≥ +4, 또는
3. 규정 준수가 변경을 요구하고 제어가 자금 지원될 경우

그렇지 않으면 제안은 거부되거나 보류됩니다.

주관적인 논쟁을 구조화된 점수와 증거 검토로 대체합니다.
프레임워크를 사용해 불필요한 추상화를 초기에 도전합니다.
복잡성 감소를 사고 예방과 직접 연결합니다.

예시: 마이크로서비스 마이그레이션 결정

• 맥락: 배포 충돌을 겪고 있던 중규모 팀이 마이크로서비스로 전환을 고려함.
• 증거: 확장 제한이 없으며, 사고와의 연관성도 없음.
• 대안: 모듈형 모놀리스를 시도하지 않음.
• 비용: 높은 운영 및 인지 부하.

결정: 거부

결과: 아키텍처 차원의 확대 없이 경계 재구성을 통해 배포 속도가 향상됨.

지도 철학

최고 수준의 엔지니어링 성과는 최대 산출량이나 기술적 과시를 통해 이루어지는 것이 아니라, 예측 가능한 시스템, 차분한 운영, 그리고 규율 있는 의사결정에서 비롯됩니다.

획득 복잡성은 팀에게 이러한 결과를 보호할 수 있는 반복 가능한 메커니즘을 제공합니다.

• 복잡성은 본질적으로 좋지도 나쁘지도 않으며, 비용이 많이 듭니다.
• 희소한 조직 자원과 마찬가지로, 복잡성은 정당화되고, 관리되며, 재검토되어야 합니다.

획득 복잡성을 공식적인 규율로 채택함으로써, 소프트웨어 팀은 기술적 야망을 운영 현실과 일치시켜 지속 가능한 탁월성을 달성하고 불필요한 위험을 최소화할 수 있습니다.

추가 참고 문헌

1. Brooks, F. P. (1987). No Silver Bullet—Essence and Accidents of Software Engineering. IEEE Computer.
2. Lehman, M. M. (1980). Programs, Life Cycles, and Laws of Software Evolution. Proceedings of the IEEE.
3. Perrow, C. (1984). Normal Accidents: Living with High‑Risk Technologies. Basic Books.
4. IEEE Xplore: https://ieeexplore.ieee.org/document/1663532

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Earned Complexity 프레임워크 문서의 끝.

Footnotes

1. Brooks, F. P. (1987). No Silver Bullet – Essence and Accidents of Software Engineering. IEEE Computer. ↩

2. Mockus, A., Fielding, R. T., & Herbsleb, J. D. (2000). A Case Study of Open Source Software Development: The Apache Server. Proceedings of the 22nd International Conference on Software Engineering. ↩

3. Leveson, N. (2011). Engineering a Safer World: Systems Thinking Applied to Safety. MIT Press. ↩