IOSM: 자동화할 수 있는 알고리즘 엔지니어링 방법론
Source: Dev.to
소개
대부분의 엔지니어링 팀은 인재가 부족해서 실패하는 것이 아니라, 개선이 혼란스럽게 진행되기 때문에 실패합니다:
- 끝이 보이지 않는 리팩터링
- 기준선 없이 진행되는 “성능 작업”
- 결합도를 높이는 “모듈화”
- 비즈니스 가치에 도달하지 못하는 끝없는 다듬기
그래서 저는 IOSM — 알고리즘 기반 방법론(분위기가 아니라 선언문이 아님)을 만들었습니다. 이는 시스템 개선을 실행 가능한 규율로 전환합니다: 설정, 게이트, 메트릭, 그리고 CI/CD에서 구동할 수 있는 건강 지수. :contentReference[oaicite:0]{index=0}
IOSM은 다음을 의미합니다
Improve → Optimize → Shrink → Modularize
핵심 아이디어는 그 단순함에 있습니다:
의견보다 메트릭. 모든 단계는 게이트를 통해 검증됩니다. :contentReference[oaicite:1]{index=1}
비전
영웅적인 리팩터링 대신 예측 가능한 진화.
IOSM은 개선 과정의 혼란을 없애고, 변경 비용을 줄이며, 예측 가능성을 높이고, 엔지니어링을 비즈니스 가치와 정렬시키도록 설계되었습니다. :contentReference[oaicite:2]{index=2}
목표 결과는 명확하고, 빠르고, 단순하며, 확장 가능한 시스템입니다. :contentReference[oaicite:3]{index=3}
그것은 슬로건이 아니라 강제된 규칙입니다.
공리 (알고리즘 뒤의 “왜”)
IOSM은 몇 가지 절대 타협할 수 없는 원칙 위에 세워집니다:
- 명확성은 속도의 전제조건 (불명확한 아키텍처는 속도를 죽인다)
- 효율성 = 성능 × 복원력
- 단순성은 위험과 비용을 감소시킨다
- 모듈성은 진화의 엔진
- 변경 비용은 우선순위 결정을 이끈다
- 피드백 폐쇄: 개선은 비즈니스 + 사용자 피드백으로 검증되어야 함 :contentReference[oaicite:4]{index=4}
프로세스가 이와 충돌한다면, IOSM은 당신을 다시 이 원칙으로 끌어당깁니다.
“코드‑형식 설정”으로서의 IOSM
대부분의 방법론이 놓치는 부분: IOSM을 코드로 인코딩할 수 있다는 점입니다.
최소한의 iosm.yaml은 시스템에 대한 “좋음” 을 정의합니다:
# iosm.yaml
gates:
improve:
semanticClarity: true
logicalConsistency: true
duplicationLimit: 5
optimize:
latencyTargetMs: 100
errorBudgetPct: 99.9
chaosTesting: true
shrink:
apiSurfaceReductionPct: 20
onboardingTimeSec: 30
modularize:
changeSurfaceLimit: 10
contractPass: true
weights:
improve: 0.25
optimize: 0.25
shrink: 0.25
modularize: 0.25- 복합 IOSM‑Index 를 위한 가중치 :contentReference[oaicite:5]{index=5}
이것이 전환점입니다: “우리는 정리해야 한다”는 말 대신 빌드를 실패하게 하는 품질 게이트를 갖게 됩니다.
핵심: 체크리스트가 아닌 오케스트레이터
IOSM은 명시적으로 사이클 오케스트레이터로 정의됩니다:
- 백로그 아이템을 끌어오기
경제적 의사결정에 따라 우선순위 지정 - 순서대로 단계 실행
게이트를 통과해야만 진행 - 메트릭을 수집하고 IOSM‑Index 계산
- 계속 진행할지 중단할지 결정 :contentReference[oaicite:6]{index=6}
“게이트를 통과해야만 진행” 규칙이 바로 규율이 생기는 지점입니다.
네 단계 (실제로 무엇을 하는가)
1) Improve — 시스템을 이해하기 쉬운 상태로 만들기
불명확한 시스템은 겉보기에 빠르게 보이지만 나중에 큰 고통을 줍니다. Improve 단계에는 다음이 포함됩니다:
- 용어집 만들기
- 명명 규칙 강제
- 중복 제거
- 불변 조건 정의 및 어설션 삽입 :contentReference[oaicite:7]{index=7}
Gate‑I 는 “이제 이 시스템에 대해 논리적으로 생각할 수 있다”는 체크포인트입니다.
2) Optimize — 빠르고 복원력 있게 만들되 기준선이 있어야 함
기준선 없이 최적화하는 것은 고전적인 자기 착각이므로 IOSM은 다음을 포함합니다:
- 프로파일링 → 병목 식별
- 목표 최적화 수행
- 복원력 패턴 적용
- 카오스 테스트 + 벤치마크 :contentReference[oaicite:8]{index=8}
이는 사후 분석에서도 살아남을 수 있는 성능 작업입니다.
3) Shrink — 표면적 (버그와 비용이 존재하는 영역) 감소
Shrink 단계는 유지하고 싶지 않은 것을 제거하는 작업입니다:
- 중복된 API 찾기
- 제거/병합
- 사용되지 않는 의존성 삭제
- 온보딩 시간 측정 :contentReference[oaicite:9]{index=9}
이 단계에서 “복잡도 예산”이 실제로 구현됩니다.
4) Modularize — 변경이 제한되도록 재구성
마지막으로 모듈성을 확보합니다:
- 의존성 그래프 구축
- 그래프 분할
- 파티션별 리팩터링
- 계약 및 계약 테스트 정의 :contentReference[oaicite:10]{index=10}
모듈성은 “모듈을 더 만든다”는 것이 아니라 결합도 감소 + 응집도 증가 + 변경 표면 축소를 의미합니다.
피트니스 함수: 아키텍처를 테스트 가능하게 만들기
IOSM은 피트니스 함수를 장려합니다 — 다음과 같은 속성을 강제하는 자동 어설션:
- 번들 크기 제한
- 레이어링 규칙 (예: UI → 데이터 흐름 금지)
- 안정적인 인터페이스 (파괴적 변경 금지) :contentReference[oaicite:11]{index=11}
이것이 “아키텍처”가 PDF 문서가 아니라 실행 가능한 표준이 되는 방법입니다.
IOSM이 잡아내도록 설계된 안티패턴
다음 중 하나라도 익숙하다면, IOSM은 바로 당신을 위해 만들어졌습니다:
- 단계 선택적 실행 (단계를 건너뛰면 무결성이 깨짐)
- 기준선 없는 최적화
- 모듈성을 위한 모듈성
- 끝없는 Improve 사이클
- 계약을 깨는 Shrink
- 개발자 경험(DX)을 희생하는 마이크로 최적화 :contentReference[oaicite:12]{index=12}
바다를 끓이지 않고 IOSM 도입하기
도입 로드맵:
- 0–2 주: Gate‑I / Gate‑S
- 30–60 일: Gate‑O / Gate‑M
- 90 일: IOSM‑Index ≥ 0.98 로 안정화 :contentReference[oaicite:13]{index=13}
또한 계층적으로 확장됩니다: 모듈, 서비스, 전체 포트폴리오에 사이클을 실행하고 시스템 간 IOSM‑Index 를 벤치마크합니다. :contentReference[oaicite:14]{index=14}
핵심 요점
IOSM은 “더 나은 리팩터링 방법”이 아닙니다.
이는 개선을 재현 가능한 알고리즘 으로 전환하는 방법입니다: 설정되고, 게이트가 있으며, 측정 가능하고, 자동화 가능 — 그래서 시스템이 영웅적인 작업에 의존하지 않고 예측 가능하게 진화합니다. :contentReference[oaicite:15]{index=15}
플랫폼, 대규모 애플리케이션, 혹은 수년간의 변화를 견뎌야 하는 어떤 시스템을 구축한다면, 이것이 제가 기본적으로 갖고 싶었던 규율입니다.
토론 / 협업을 원한다면
CI/CD에서 아키텍처를 강제하려고 시도한 팀들의 피드백을 듣고 싶습니다:
- 먼저 추가하고 싶은 게이트는?
- 신뢰하는 메트릭은?
- 조직이 어디서 막히나요: Improve, Optimize, Shrink, 아니면 Modularize?
(원한다면, 전형적인 백엔드 서비스 / 모노레포용 구체적인 “시작 템플릿” iosm.yaml 과 예시 피트니스 함수도 공유할 수 있습니다.)
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