모든 것을 포괄하는 여섯 가지 패턴
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완전한 어휘
당신이 작성하는 모든 데이터 변환은 여섯 가지 패턴 중 하나에 해당합니다:
| Pattern | Description |
|---|---|
| Leaf | 하나의 작업. 하위 단계 없음. 원자적. |
| Sequencer | 이것을 하고, 그 다음 저것을 한다. 출력이 입력이 된다. |
| Fork‑Join | 이들을 함께 실행한 뒤 결합한다. 독립적인 작업을 병합. |
| Condition | 어느 경로를 택할까? 값에 따라 라우팅한다. |
| Iteration | 같은 작업을 여러 번. 컬렉션을 변환한다. |
| Aspects | 감싸기. 재시도, 타임아웃, 로깅 등을 작업 주변에 추가한다. |
그게 전부입니다. 여섯 패턴. 이것들은 모든 것을 포괄합니다—“대부분의 경우”도, “일반적인 시나리오”도 아닙니다. 당신이 앞으로 작성할 모든 요청 처리 로직은 이 여섯 패턴 중 하나이거나, 이들의 조합입니다.
이것들은 누군가 만든 디자인 패턴이 아니라, 데이터 흐름의 근본적인 방식입니다:
- 값을 변환한다 – Leaf
- 의존적인 변환을 연결한다 – Sequencer
- 독립적인 변환을 결합한다 – Fork‑Join
- 변환 중 하나를 선택한다 – Condition
- 다수의 값에 변환을 적용한다 – Iteration
- 변환을 강화한다 – Aspects
일곱 번째 옵션은 없습니다. 데이터는 변환하거나, 연결하거나, 결합하거나, 분기하거나, 반복하거나, 감싸집니다. 이것이 가능한 모든 경우의 완전한 집합입니다.
왜 여섯 가지 패턴을 배우면 모든 것을 알 수 있는가
특정 프레임워크가 포괄적이기 때문이 아니라, 현실이 제한되어 있기 때문입니다.
동일한 여섯 가지 패턴이 모든 비즈니스 프로세스를 설명하는 방법
도메인에서 어떤 워크플로우든 생각해 보세요:
| 패턴 | 비즈니스‑프로세스 예시 |
|---|---|
| Leaf | “이메일 형식 검증” – 하나의 원자적 체크 |
| Sequencer | “먼저 신원을 확인하고, 그 다음 권한을 검사하고, 마지막으로 접근을 허용” – 종속적인 체인 |
| Fork‑Join | “사용자 프로필, 계좌 잔액, 최근 거래 내역을 가져와서 대시보드를 구성” – 독립적인 데이터 수집 |
| Condition | “프리미엄 사용자이면 할인을 적용하고, 그렇지 않으면 일반 가격 적용” – 라우팅 |
| Iteration | “장바구니의 각 항목에 대해 세금을 계산” – 컬렉션 처리 |
| Aspects | “모든 결제 시도를 기록” – 횡단 관심사 |
비즈니스 프로세스와 코드 패턴은 동일한 어휘를 사용합니다. 이는 우연이 아니라, 두 경우 모두 정보가 흐르고 변환되는 방식을 설명하기 때문입니다. 비즈니스 로직은 데이터 변환이며, 우리는 그저 다른 단어를 사용할 뿐입니다.
정밀도 향상
| 모호한 표현 | 정확한 패턴 기반 표현 |
|---|---|
| “사용자의 데이터를 가져와서 보여준다” | Fork‑Join: 프로필, 선호도, 히스토리를 병렬로 가져와서 대시보드 뷰로 결합 |
개발자가 “이 작업들을 병렬로 실행할 수 있나요?” 라고 물으면 실제로는 “이 단계들이 서로의 결과에 의존하고 있나요?” 라는 의미입니다.
비즈니스 측에서 “먼저 검증하고, 그 다음 처리하고, 마지막에 알림을 보낸다” 라고 하면 — 그것은 Sequencer이며, 코드로 바로 변환할 수 있습니다.
| 비즈니스 문구 | 패턴 | 전형적인 코드 구조 |
|---|---|---|
| “~인지 확인한다” | Leaf | 단일 검증 |
| “먼저 … 그 다음 … 그 다음 …” | Sequencer | .flatMap() 체인 |
| “X와 Y와 Z를 가져와서 …” | Fork‑Join | Promise.all() |
| “If … otherwise …” | Condition | 삼항 연산자 / switch |
| “각 …마다” | Iteration | .map() / 루프 |
| “항상 로그 / 재시도 / 타임아웃 …” | Aspects | 래퍼 함수 |
번역 계층도 없고, 임피던스 불일치도 없습니다. 동일한 여섯 가지 개념, 다른 어휘만 있을 뿐입니다.
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패턴을 사용해 격차 찾기
비즈니스 프로세스를 이러한 패턴으로 모델링하면 누락된 부분이 명확해집니다.
| Pattern | Typical gap questions |
|---|---|
| Leaf / Validation | 이 요청이 유효하다는 것을 어떻게 알 수 있나요? 도메인에서 이메일/전화번호/금액을 유효하게 만드는 기준은 무엇인가요? |
| Sequencer | 단계 1에서 무엇을 받아야 단계 2를 수행할 수 있나요? 단계 2가 실패하면 단계 3을 진행할 수 있나요? |
| Fork‑Join | 이 작업들은 서로 의존관계가 있나요? 프로필을 가져오는 동시에 주문도 가져올 수 있나요? 하나는 성공하고 다른 하나는 실패하면 어떻게 해야 하나요? |
| Condition | 어떤 조건에 따라 경로를 선택하나요? 경로들이 상호 배타적인가요? 기본 경로가 있나요? |
| Iteration | 모든 항목을 처리할까요, 아니면 첫 번째 실패 시 중단할까요? 순서가 중요한가요? 항목들을 독립적으로(병렬로) 처리할 수 있나요? |
| Aspects | 실패 시 재시도해야 하나요? 몇 번이나? 타임아웃이 있나요? 어떤 로그/측정이 필요하나요? |
필요한 답변이 정의되지 않은 경우, 질문을 던집니다. 패턴은 자동으로 올바른 질문을 생성합니다.
Forward Flow
- 비즈니스가 프로세스를 설명합니다.
- 당신은 패턴을 식별합니다.
- 코드를 구현합니다.
Backward Flow (종종 과소평가됨)
- 설명에서 패턴을 발견합니다.
- 누락된 부분을 인지합니다.
- 명확히 하는 질문을 합니다.
- 비즈니스가 프로세스를 다듬습니다.
- 구현이 더 깔끔하고 견고해집니다.
패턴으로 사고하는 개발자는 프로세스 컨설턴트가 됩니다: 단순히 지시받은 것을 구현하는 것이 아니라, 암묵적인 가정을 명시함으로써 개선합니다.
“먼저 A, 그 다음 B, 그 다음 C라고 했죠. 그런데 B는 A의 출력을 사용하지 않아요. A와 B를 동시에 진행할 수 있나요? 그럼 더 빠를 겁니다.”
“요청을 검증하라고 했는데, 정확히 무엇을 검증하나요? 이메일 형식? 이메일 존재 여부? 사용자가 활성 상태인가요? 각각은 별도의 체크입니다.”
“오류를 처리하라고 했는데, 어떤 오류인가요? 네트워크 타임아웃? 잘못된 데이터? 사용자를 찾을 수 없음? 각각 다른 처리 방식이 필요할 수 있습니다.”
패턴은 정확성을 강제합니다. 모호한 요구사항도 여섯 개 상자 중 하나에 배치해야 구체화됩니다.
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개발자와 비즈니스가 이 어휘를 공유할 때
- 요구사항 논의가 기술 설계 세션으로 전환됩니다.
- 격차는 대화 중에 드러나며, 구현 중에 나타나지 않습니다.
- 코드 구조가 비즈니스 프로세스를 그대로 반영합니다 (왜냐하면 둘은 같은 것이기 때문입니다).
- 비즈니스 로직의 변경은 코드의 변경 요청으로 직접 연결됩니다.
TL;DR
- 근본적인 데이터‑플로우 패턴은 여섯 가지뿐입니다: Leaf, Sequencer, Fork‑Join, Condition, Iteration, Aspects.
- 당신이 작성하는 모든 코드나 설명하는 모든 비즈니스 워크플로는 이 중 하나(또는 그 조합)에 해당합니다.
- 이 여섯 가지 패턴을 학습하고 활용하면 개발자와 이해관계자 간에 완전한 공유 언어가 형성되고, 모호성이 사라지며, 설계와 구현 모두가 훨씬 더 정확해집니다.
프로세스 맵을 직접 코드 변경으로
- 새로운 팀원들이 비즈니스와 코드를 더 빠르게 이해합니다.
- 여섯 가지 패턴. 완전한 커버리지. 공유 언어. 격차 감지가 내장되어 있습니다.
이것이 패턴 기반 사고가 단순한 코딩 기법이 아닌 이유입니다. 암묵적인 것을 명시적으로, 모호한 것을 정확하게 만드는 커뮤니케이션 프레임워크입니다.
아이러니하게도? 올바른 질문을 하는 데 한 시간을 소비합니다. 코딩은 30 초면 됩니다. 결국 “코딩 기술”은 대부분 코딩하지 않는 것에 관한 것입니다.
부분 Java Backend Coding Technology – 예측 가능하고 테스트 가능한 백엔드 코드를 작성하기 위한 방법론.
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