2025년에 Overengineering을 멈춰라
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왜 당신의 “전문가” 아키텍처가 스타트업을 망치는가
전문성 역설
대부분의 개발자는 기술력이 부족해서 실패하는 것이 아니라, 사물을 단순하게 유지하는 규율이 부족해서 실패한다. 초보 개발자라도 프로젝트는 살아남아 반복될 수 있다. 하지만 과도한 오버엔지니어링에 빠지면 프로젝트는 망한다.
업계는 복잡함 = 전문성이라는 위험한 착각에 빠졌다. 기억하라: 단순함은 언제나 화려함보다 낫다.
스토리 함정: 첫날부터 마이크로서비스
가장 명확히 보이는 사례가 “라훌” 함정이다—조기 확장의 전형적인 경우. 내 친구 라훌은 학습 관리 시스템(LMS)을 만들고 싶어했다. 고객이 기술 스택만 들어도 줄을 설 정도의 dahsu(강력/인상적인) 아키텍처를 원했지만, 기본을 무시했다.
플랜 A – 오버엔지니어링 재난
- 마이크로서비스 아키텍처를 즉시 선택했다.
- 인증, 영상 처리, 알림, 게임화, 웹사이트 빌더 각각을 별도 서비스로 구축했다.
- 사용자 한 명도 없는데 알림을 분리하기 위해 Kafka까지 도입했다.
플랜 B – 실용적인 현실
- 단일 백엔드 서버와 하나의 데이터베이스.
- 캐시가 절실히 필요하다면 Redis를 추가할 수 있지만, 이는 전술적인 필요에 한정한다.
플랜 A를 선택함으로써 라훌은 인프라 오버헤드의 함정에 빠졌다. 그는 LMS가 실제로 필요로 하는 기능을 만드는 대신, 서비스 간 통신 디버깅과 배포 설정에 90 %의 시간을 소비했다.
“시작 단계의 99 % 프로젝트에서는 플랜 B—단순 서버와 데이터베이스—만으로 충분하다.”
오버엔지니어링의 세 가지 심리
똑똑한 엔지니어가 왜 일관되게 자신의 프로젝트를 파괴할까? 이는 기술적 결정이 아니라 심리적 결정이다.
- 광란 사고방식 – 최신 도구를 모두 써야 ‘고급’이라는 무의식적 욕구.
- 스케일링 공포 – “내일 프로젝트가 거대해지면 어떡하지?” 라는 생각에 제품을 10명에게 검증하기도 전에 백만 사용자를 위해 설계한다.
- 빅테크 트렌드 – “구글이 마이크로서비스를 쓰니 나도 그래야 해.” 구글은 수만 명의 엔지니어와 전혀 다른 제약조건을 가지고 있다는 사실을 잊는다.
복잡성의 숨은 비용
추가하는 모든 구성 요소는 부채다. 하나 대신 17개의 움직이는 부품이 있다면, 실패 지점도 17개가 된다. 이는 두 가지 종류의 부채를 만든다:
- 기술·운영 부채 – 분산 시스템은 디버깅이 어렵고 배포가 느리다. 각 서비스마다 별도 설정, CI/CD 파이프라인, 모니터링이 필요하다.
- 인적 부채 – 과도하게 복잡한 시스템은 주니어·중급 개발자를 “멍청하다”는 느낌에 빠뜨리고 마비시킨다. 온보딩이 악몽이 되고, 오직 “아키텍트”만이 시스템을 탐색할 수 있다.
수학은 간단하다: 단순함은 인지 부하를 감소시킨다.
실제 “빅테크” 성장 단계
대기업의 실제 스케일링은 논리적인 진화 과정을 따른다. 하루아침에 깊은 물에 뛰어드는 것이 아니다:
- 모놀리식 – 단일 레포와 하나의 데이터베이스로 시작한다. 코드는 깔끔한 폴더 구조(
/controllers,/models,/routes,/utils)로 조직한다. 이렇게 하면 배포가 단순하고 정신 모델이 명확해진다. - 모듈형 모놀리식 – 프로젝트가 성장함에 따라 같은 레포 안에 모듈(예: Auth, Courses)을 분리한다. 데이터 관점을 나누기 위해 여러 스키마를 사용할 수 있지만, 인프라 과다 확장을 피하기 위해 동일 데이터베이스 서버에 유지한다. 여전히 단일 배포.
- 마이크로서비스 – 최종 단계이며, 대부분 트래픽 때문이 아니다. 팀 규모가 커져 단일 레포 관리가 불가능해지고, 빌드 시스템 충돌·코드 병합 교착 상태가 발생할 때 전환한다. 이때 비로소 개별 배포, 다른 언어, 별도 데이터베이스 소유권을 도입한다.
실용적인 팁
- 설명 가능성: 화이트보드에 60 초 안에 아키텍처를 설명할 수 없으면 너무 복잡한 것이다. 논리가 부정할 수 없을 정도로 단순해질 때까지 축소한다.
- 2026년을 위한 세 가지 규칙
- 핵심 기능에 집중 – 비즈니스 가치를 직접 제공하지 않는 요소는 나중에 추가한다.
- 측정 가능한 지표 – 새로운 서비스나 도구를 도입하기 전에 명확한 성능·비용 지표를 정의한다.
- 점진적 확장 – 실제 트래픽·팀 규모가 한계에 도달했을 때만 마이크로서비스 전환을 검토한다.
**:
- Start with a single repo – One backend, one database. Period.
- Add only one tool at a time – Don’t dump Redis, Kafka, and MQs into a project all at once. Introduce them only when a specific, unresolvable bottleneck appears.
- Optimize only after things break – Don’t solve for hypothetical scale. Fix performance issues when they actually manifest in your metrics.
Conclusion: The Mark of Great Engineering
Complexity is a choice, not a sign of talent. As an architect, your job is to provide value to the user, not to manage a fleet of services that shouldn’t exist yet. The best engineers are those who can take a messy, complex problem and produce a solution that looks boringly simple.
“Great engineering is not about making things complicated; it’s about making complicated things look simple.”
현재 프로젝트를 살펴보세요. 오늘 새로운 입사자에게 문서를 건네준다면, 그들은 점심때까지 첫 번째 기능을 배포할 수 있을까요, 아니면 여러분의 “전문가” 아키텍처가 주는 인지 부하에 압도되어 움직일 수 없을까요?