Software Engineering
소프트웨어 공학은 설계 원칙과 프로세스 모델을 기반으로 안정적이고 유지보수 가능한 시스템을 만드는 분야이다. 요구사항 정의 단계에서부터, 구조 설계 (아키텍처), 구현, 검증 (테스트), 배포, 유지보수까지 전 과정을 체계화한다. SOLID, SoC, DRY 등의 설계 원칙과 애자일, DevOps, CI/CD, Secure‑by‑Design 등의 방법론을 통해 품질 및 효율을 높인다. 실무에서는 조직규모, 도메인, 기술스택에 따라 프로젝트 특성에 맞는 전략이 요구된다.
핵심 개념
| 분류 | 개념 | 정확한 유형 | 설명 및 근거 |
|---|---|---|---|
| 기초 개념 | 소프트웨어 생명주기 (SDLC) | 모델 / 프로세스 | 계획 → 폐기의 전 과정 (Waterfall, Agile 등은 모델) |
| 요구사항 엔지니어링 | 활동 (Activity) | 요구사항 분석, 명세, 검증, 관리 과정 | |
| 소프트웨어 아키텍처 | 개념 / 설계 산출물 | 시스템 구조의 상위 수준 표현 | |
| 품질 보증 (Quality Assurance) | 프로세스 / 활동 | 품질 보장을 위한 테스트 및 검토 활동 | |
| 심화 개념 | 모듈화 (Modularity) | 설계 기법 / 원리 | 기능을 독립 모듈로 분리 |
| 추상화 (Abstraction) | 설계 원리 (Design Principle) | 복잡성 관리 기법 | |
| 캡슐화 (Encapsulation) | 객체지향 설계 원칙 | 정보 은닉을 통한 안정성 확보 | |
| 의존성 관리 | 설계 기법 / 원리 | 모듈 간 결합도 최소화 | |
| 설계 원칙 | SOLID | 객체지향 설계 원칙 (OOP Principles) | 5 가지 핵심 원칙 (Robert C. Martin) |
| SoC (Separation of Concerns) | 설계 원리 (Architectural Principle) | 관심사 분리를 통한 유지보수성 향상 | |
| KISS | 설계 원리 (Heuristic Design Principle) | 단순한 설계 지향 | |
| DRY | 설계 원리 (Heuristic Design Principle) | 중복 최소화 | |
| Secure-by-Design | 보안 설계 전략 | 설계 단계에서 보안 내재화 | |
| 생명주기 모델 | Waterfall | 생명주기 모델 (프로세스) | 단계별 순차적 개발, 각 단계가 명확히 구분 [5]. |
| Agile | 생명주기 모델/방법론 | 반복적, 점진적, 협업 강조, 변화에 유연 [5]. | |
| DevOps | 생명주기 모델/방법론 | 개발과 운영 통합, 자동화 및 협업 강조 [5]. | |
| Spiral | 생명주기 모델 (프로세스) | 위험 분석과 반복적 개발 결합 [5]. | |
| 프로세스 모델 | DevOps | 문화 + 자동화 프로세스 | 개발과 운영의 통합 접근 방식 |
| 품질 속성 | ISO/IEC 25010 | 품질 속성 모델 (Quality Model) | 기능성, 신뢰성, 보안성 등 8 대 속성 |
| 아키텍처 스타일 | 계층형 (Layered) | 아키텍처 스타일 (Architecture Style) | 표현 구조에 기반한 통신 방식 정의 |
| 이벤트 기반 (Event-driven) | 아키텍처 스타일 (Architecture Style) | 비동기 이벤트 흐름 중심 구조 | |
| 마이크로서비스 (Microservices) | 아키텍처 스타일 (Architecture Style) | 독립 배포 가능한 서비스 단위 구성 | |
| 아키텍처 패턴 | 클린 아키텍처 (Clean Architecture) | 아키텍처 패턴 (Architecture Pattern) | 의존성 역전 및 계층 분리 명확 |
| 도구 및 자동화 | Git, CI/CD, 테스트 자동화, ASE | 도구 / 자동화 기술 | 개발 및 품질 보증 자동화 지원 도구 |
| 협업 방법론 | 애자일 (Scrum, Kanban) | 협업 방법론 / 개발 방법론 | 반복적 개발과 빠른 피드백 중심 방식 |
| DevOps | 협업 문화 / 프로세스 통합 프레임워크 | 자동화 기반의 개발–운영 연계 | |
| 플랫폼 엔지니어링 | 운영 전략 / 엔지니어링 접근법 | 개발자 생산성 향상을 위한 내부 플랫폼 운영 | |
| 품질 속성 | 기능성 (Functionality) | 품질 속성 | 요구사항에 맞는 기능 제공 |
| 신뢰성 (Reliability) | 품질 속성 | 오류 없이 안정적으로 동작 | |
| 사용성 (Usability) | 품질 속성 | 사용자가 쉽게 사용할 수 있음 | |
| 유지보수성 (Maintainability) | 품질 속성 | 변경, 수정, 확장이 용이함 | |
| 효율성 (Efficiency) | 품질 속성 | 자원 활용 및 성능 최적화 | |
| 보안 (Security) | 품질 속성/설계 원칙 | 외부 위협으로부터 안전하게 보호 | |
| 이식성 (Portability) | 품질 속성 | 다양한 환경에서 실행 가능 |
배경
- 초기 소프트웨어 개발:
1960 년대 이전까지는 소프트웨어 개발이 비체계적이고, 예산 초과, 일정 지연, 품질 저하 등 문제가 많았음. - 소프트웨어 위기:
1960~70 년대, 소프트웨어의 복잡성 증가로 인해 소프트웨어 위기 (Software Crisis) 가 발생. - 소프트웨어 공학 등장:
1968 년 NATO 소프트웨어 공학 회의에서 ’ 소프트웨어 공학 ’ 개념이 공식화됨. - 현대:
SDLC, Agile, DevOps 등 다양한 방법론과 도구가 발전하며 효율적이고 신뢰성 높은 소프트웨어 개발이 가능해짐.
소프트웨어 위기 (Software Crisis) 란 1960 년대 후반부터 본격적으로 대두된 용어로, 소프트웨어 개발 및 유지보수 과정에서 발생하는 일련의 심각한 관리상 문제를 의미한다. 이는 컴퓨터 하드웨어의 성능이 빠르게 발전하고, 소프트웨어의 규모와 복잡성이 급격히 증가함에 따라 기존의 개발 방법론과 도구들이 부적합해지면서 나타난 현상이다.
소프트웨어 위기의 대표적인 증상은 다음과 같다: - 프로젝트 일정 및 예산 초과: 개발이 예정보다 오래 걸리고, 비용이 증가함. - 소프트웨어 품질 저하: 버그와 결함이 많아지고, 사용자 요구를 충족시키지 못함. - 유지보수의 어려움: 설계가 변경에 유연하지 못해 유지보수 비용이 증가함. - 프로젝트 관리의 어려움: 코드 관리와 프로젝트 통제가 힘들어짐. - 소프트웨어의 미전달: 최종적으로 소프트웨어가 고객에게 전달되지 못하는 경우도 발생
오늘날에는 ‘모던 소프트웨어 위기 (Modern Software Crisis)’ 혹은 ‘소프트웨어 난제 (Software Complexity Problem)’ 이라는 형태로 지속되고 있다.
- 마이크로서비스의 복잡성
- 빌드/배포 파이프라인의 관리 부담
- 데이터 중심 시스템의 신뢰성 확보 등
목적 및 필요성
주요 목적:
| 목적 | 설명 |
|---|---|
| 고품질 소프트웨어 개발 | 신뢰성, 확장성, 유지보수성, 보안성을 갖춘 소프트웨어를 체계적으로 개발 |
| 개발 효율성 향상 | 시간, 비용, 인력 등 자원을 최소화하면서 최적의 결과를 도출 |
| 프로젝트 리스크 최소화 | 일정 지연, 기능 누락, 품질 저하 등의 실패 요소를 사전에 예방 |
| 지속 가능한 유지보수 | 변경과 확장이 용이한 구조를 설계하여 장기적인 유지보수 비용 절감 |
| 기술 변화 대응 | 클라우드, AI, DevOps 등 신기술의 빠른 도입 및 대응 가능성 확보 |
필요성:
| 필요성 | 설명 |
|---|---|
| 소프트웨어 복잡도의 급격한 증가 | 시스템 규모와 상호작용이 증가함에 따라 비공학적 접근으로는 한계 발생 |
| 요구사항의 다양성과 변화 속도 | 시장/고객의 니즈가 빠르게 변화함에 따라 유연하고 반복 가능한 개발 방식 요구 |
| 대규모 협업과 통합 필요 | 분산 개발, 글로벌 팀 협업 환경에서 일관된 프로세스와 도구 체계가 필수 |
| 품질과 신뢰성에 대한 사회적 요구 | 금융, 의료, 교통 등 생명과 직결된 분야에서의 품질 기준 강화 |
| 비용 및 일정 통제의 중요성 증가 | 개발 실패에 따른 비용 손실 및 출시 지연이 경쟁력에 직접적인 영향 |
주요 기능 및 역할
- 요구사항 분석:
사용자 요구사항을 체계적으로 수집, 분석, 명세화. - 시스템 설계:
소프트웨어 아키텍처, 모듈, 인터페이스 설계. - 구현:
설계를 바탕으로 코드 작성 및 통합. - 테스트:
기능, 성능, 보안 등 다양한 테스트 수행. - 배포:
소프트웨어를 실제 환경에 배포. - 유지보수:
버그 수정, 기능 추가, 성능 개선 등 지속적 관리.
특징
- 체계적 접근:
SDLC, Agile 등 체계적 개발 방법론 적용. - 모듈화 및 추상화:
소프트웨어를 모듈 단위로 분리, 복잡성 관리. - 품질 관리:
테스트, 코드 리뷰, 지속적 통합 등으로 품질 보장. - 협업:
다양한 역할 (기획, 개발, 테스트, 운영) 간 협업 강화. - 변화 대응:
요구사항, 기술 변화에 유연하게 대응.
핵심 원칙
- 모듈화 (Modularity):
소프트웨어를 작은 단위로 분리하여 개발, 유지보수 용이. - 추상화 (Abstraction):
복잡한 내부 구현을 숨기고, 필요한 기능만 노출. - 캡슐화 (Encapsulation):
데이터와 기능을 하나의 단위로 묶어 보호. - 결합도 (Coupling) 와 응집력 (Cohesion):
모듈 간 의존성은 낮추고, 모듈 내 응집력은 높임. - 단일 책임 원칙 (SRP):
하나의 모듈/클래스는 하나의 책임만 가짐. - 개방 - 폐쇄 원칙 (OCP):
확장에는 열려 있고, 변경에는 닫혀 있음.
주요 원리와 작동 원리
소프트웨어 개발 생명주기 (SDLC):
- 요구사항 분석 → 설계 → 구현 → 테스트 → 배포 → 유지보수.
반복적·점진적 개발: - Agile, DevOps 등으로 반복적, 점진적 개발 및 배포.
피드백 루프: - 지속적 테스트, 통합, 배포로 품질 및 효율성 향상.
graph TD
A[요구사항 분석] --> B[설계]
B --> C[구현]
C --> D[테스트]
D --> E[배포]
E --> F[유지보수]
F --> A
소프트웨어 공학의 아키텍처 구성
| 구성 요소 | 기능 및 역할 |
|---|---|
| 요구사항 분석 | 사용자 요구사항 수집, 분석, 명세화 |
| 시스템 설계 | 아키텍처, 모듈, 인터페이스 설계 |
| 구현 | 코드 작성, 통합 |
| 테스트 | 기능, 성능, 보안 테스트 |
| 배포 | 실제 환경에 소프트웨어 배포 |
| 유지보수 | 버그 수정, 기능 추가, 성능 개선 |
| 프로젝트 관리 | 일정, 자원, 위험 관리 |
| 품질 관리 | 코드 리뷰, 지속적 통합, 자동화 테스트 |
| 문서화 | 설계 문서, 사용자 매뉴얼 등 |
graph TD
A[요구사항 분석] --> B[시스템 설계]
B --> C[구현]
C --> D[테스트]
D --> E[배포]
E --> F[유지보수]
F --> A
C --> G[프로젝트 관리]
C --> H[품질 관리]
C --> I[문서화]
실무 적용 예시
| 카테고리/업계 | 적용 분야/사례 | 사용 기술/방법론 | 주요 특징/설명 |
|---|---|---|---|
| 핀테크/금융 | 온라인 뱅킹 시스템 | 마이크로서비스, 클라우드, AI, DevOps | 고가용성, 보안, 실시간 처리, 자동화, COBOL→영어 변환 AI 도구 (예: Morgan Stanley DevGen.AI) |
| 알고리즘 트레이딩 시스템 | 고성능 데이터 처리, 실시간 분석 | 초고속 거래, 리스크 관리, 자동화 | |
| 대형 은행 DevOps 플랫폼 | CI/CD, 가버넌스, 커스텀 플랫폼 | 지속적 통합/배포, 개발 - 운영 협업, 표준화 | |
| 전자상거래 | 쇼핑몰 플랫폼 | 웹 서비스, 모바일 앱, 클라우드 | 확장성, 사용자 경험, 성능, 맞춤형 추천, 실시간 재고 관리 |
| 의료/헬스케어 | 전자의료기록 (EHR) 시스템 | 클라우드, 데이터베이스, IoT | 규정 준수, 데이터 보안, 상호 운용성, 원격진료 (텔레메디신), 헬스 모니터링 |
| 헬스케어 핀테크 | 디지털 결제, 인슈어테크 | 환자 맞춤 결제, 건강지갑, 자동 청구, 보험 연동 | |
| 교육 | 학습관리시스템 (LMS) | 웹 기반, 모바일, 데이터 분석 | 사용자 친화성, 콘텐츠 관리, 학습 분석, 맞춤형 교육 |
| 게임 | 온라인 게임 플랫폼 | 실시간 시스템, 클라우드, 분산처리 | 저지연, 확장성, 동시 접속 처리, 대규모 트래픽 관리 |
| 공공/인프라 | 교통정보 시스템 | IoT, 실시간 데이터 처리, 데이터베이스 | 버스/지하철 위치 추적, 실시간 정보 제공, 혼잡도 분석 |
| 공공 데이터 중계 시스템 | 공개 SW, 클라우드, API | 데이터 통합, 관리 효율화, 실시간 정보 공유 | |
| 제조/산업 | 스마트팜/스마트공장 | IoT, 빅데이터, AI | 원격 모니터링, 자동화, 데이터 기반 의사결정, 효율적 자원 관리 |
| 시스템 통합/개발 | 오픈소스 기반 플랫폼 | Jenkins, Gerrit, CI/CD | 오픈 이노베이션, 지속적 통합, 품질 관리 (예: Sony Mobile) |
| QA/자동화 | 정적 분석/테스트 자동화 | ASE(자동화 소프트웨어 엔지니어링) 도구 | 코드 품질 분석, 테스트 자동화, CI 통합, 난이도 분석 (예: 태국 SSME) |
| 임베디드 | 임베디드 시스템 개발 | Waterfall, 품질 관리 | 신뢰성, 안정성, 엄격한 품질 관리, 하드웨어 연동 |
| 모바일/앱 | 모바일 앱 개발 | Agile, CI/CD, 모바일 프레임워크 | 빠른 반복, 사용자 피드백 반영, 지속적 통합/배포 |
실무에서 효과적으로 적용하기 위한 고려사항 및 주의할 점
| 카테고리 | 고려사항 | 설명 | 권장사항 |
|---|---|---|---|
| 1. 팀 구성 및 문화 | 역할 정의 | 개발자, QA, 아키텍트, PO 등 역할의 명확한 구분과 책임 부여 | 크로스 펑셔널 (Cross-functional) 팀 구성, 역할 정기 점검 |
| 팀 역량 및 기술 내재화 | Agile, DevOps, MSA, 클라우드 등 실무 기술의 숙련도 확보 | 사내 교육, 멘토링, 파일럿 프로젝트 (PoC) 운영 | |
| 협업 문화 | 기능 간 협업, 피드백 주기, 의사결정 체계 수립 | 스크럼, 스탠드업 미팅, 회고 (Retrospective) 정례화 | |
| 2. 프로세스 관리 | 요구사항 관리 | 요구사항 정의, 변경 추적, 스펙 정합성 확보 | 백로그 관리, 사용자 스토리 기반 개발, 요구사항 추적 도구 사용 |
| 의사소통 체계 | 개발–기획–운영 간 정보 공유 및 의사 결정 명확화 | 컨플루언스, Jira, 협업 회의체 운영 | |
| 문서화 | 설계, 구현, 테스트, 배포 등 산출물 문서화 및 유지 | 표준화된 템플릿, 자동화된 문서화 도구 (Swagger 등) 사용 | |
| 3. 기술 및 도구 | 기술 스택 적합성 검토 | 프로젝트 특성에 적합한 프레임워크/언어/도구 선정 | 기술 검증 (PoC), 성능 테스트 기반 의사결정 |
| 자동화 수준 | CI/CD, 테스트, 품질 분석 자동화를 통한 생산성 및 일관성 확보 | GitHub Actions, Jenkins, SonarQube, Selenium 도입 | |
| 플랫폼 일관성 | 개발, 테스트, 운영 환경 간 환경 차이 최소화 | 플랫폼 엔지니어링팀 구축, 내부 개발자 포털 운영 | |
| 4. 품질 관리 | 테스트 전략 | 단위, 통합, 인수 테스트 포함 전주기 품질 확보 | TDD/BDD 적용, 테스트 커버리지 측정, 테스트 자동화 |
| 코드 품질 | 일관된 스타일과 리팩토링 가이드라인 유지 | 코드 리뷰, 린터 (linter), 정적 분석 도구 (SonarQube) 활용 | |
| 품질 메트릭 | 성능, 안정성, 복잡도 등 정량적 지표 수집 및 개선 | 품질 지표 대시보드 운영, 품질 기준 SLA 설정 | |
| 5. 보안 및 규정 준수 | 보안 설계 | 초기 요구사항부터 보안을 고려한 설계 및 구현 | Secure-by-Design, DevSecOps 파이프라인 구축 |
| 공급망 보안 | 오픈소스 및 외부 의존성의 취약점 관리 | SCA(Software Composition Analysis), 취약점 스캐너 활용 | |
| 개인정보 및 법규 준수 | GDPR, HIPAA 등 관련 규제 준수 관리 | 데이터 분리 설계, 익명화, 로그 정책 설정 | |
| 6. 운영 및 유지보수 | 배포 전략 | 안정적이고 반복 가능한 배포 체계 운영 | 블루/그린 배포, Canary Release, 롤백 시나리오 구축 |
| 모니터링 및 로깅 | 장애 예방 및 분석을 위한 상태 모니터링과 로그 수집 체계 | Prometheus, Grafana, ELK, Sentry 등 활용 | |
| 유지보수성 확보 | 코드와 인프라의 가시성 및 관리 용이성 확보 | 모듈화, IaC(Infrastructure as Code), 문서 자동화 |
최적화하기 위한 고려사항 및 주의할 점
아래는 소프트웨어 시스템을 최적화하기 위한 고려사항 및 주의할 점을 중복 없이 정리하고, 실무 중심의 ** 카테고리별 (성능, 확장성, 운영, 자동화, 품질, 보안, 비용)** 로 재구성한 표입니다. 각 항목은 실제 프로젝트 최적화 시 핵심이 되는 요소들을 반영해 실용적으로 구성했습니다.
✅ 소프트웨어 시스템 최적화를 위한 고려사항 및 권장사항
| 카테고리 | 최적화 요소 | 설명 | 권장사항 |
|---|---|---|---|
| 1. 성능 (Performance) | 응답 시간, 처리 속도 | 사용자 요청에 대한 빠른 응답 및 병렬 처리 최적화 | 프로파일링 도구 활용, 캐싱 전략, 비동기 처리 |
| 데이터 접근 최적화 | 데이터베이스 쿼리 및 인덱스 활용의 효율성 확보 | 쿼리 튜닝, 인덱스 설계, NoSQL 도입 검토 | |
| 네트워크 효율 | API 호출, 데이터 전송의 경량화 및 레이턴시 감소 | 페이징, 압축, GraphQL 도입 | |
| 2. 확장성 (Scalability) | 수평/수직 확장 | 증가하는 부하에 대응하기 위한 인프라 확장 구조 | 로드 밸런싱, 오토스케일링, 클라우드 네이티브 설계 |
| 서비스 분할 | 기능 단위의 분리 및 독립 배포 가능성 확보 | 마이크로서비스 아키텍처, 도메인 중심 설계 (DDD) | |
| 3. 운영 및 모니터링 (Observability) | 시스템 상태 관찰성 | 시스템 내부 상태의 실시간 가시화 및 문제 진단 | APM (Application Performance Monitoring), 로그 수집 |
| 피드백 루프 | 장애 및 성능 이슈 발생 시 실시간 대응 | 알림 시스템 구축, 슬랙/이메일 연동 | |
| 4. 자동화 (Automation) | 빌드/배포 자동화 | 반복적인 작업을 자동화하여 인적 오류 및 시간 소모 최소화 | CI/CD 파이프라인 구성 (Jenkins, GitHub Actions 등) |
| 테스트 자동화 | 빠르고 일관된 품질 확보를 위한 테스트 프로세스 자동화 | TDD, Selenium, Jest, TestCafe | |
| 캐시 및 의존성 재사용 | 빌드/테스트 성능 향상을 위한 결과 재사용 | Docker Layer Cache, incremental build | |
| 5. 품질 및 유지보수성 (Maintainability) | 코드 구조 및 가독성 | 명확하고 일관된 코드 구조는 장기 유지보수에 필수 | 코드 리뷰, 린터, 정적 분석 도구 활용 |
| 기술 부채 관리 | 과거 코드의 누적 문제를 사전에 인식하고 개선 | 리팩토링 주기화, TODO 추적, 기술 부채 회고 | |
| 6. 보안 (Security) | 입력 검증 및 데이터 보호 | 외부 공격에 대한 방어 및 민감 정보 보호 | 입력 유효성 검사, 암호화, OWASP Top 10 대응 |
| 공급망 보안 | 오픈소스와 외부 패키지로부터의 보안 리스크 관리 | SCA(Software Composition Analysis), 취약점 스캐너 적용 | |
| 7. 비용 최적화 (Cost Optimization) | 리소스 효율성 | 불필요한 자원 낭비를 방지하고 운영 비용 절감 | 클라우드 사용량 모니터링, 서버리스 구조 검토 |
| 라이선스 및 도구 선택 | 사용 도구의 라이선스 비용, 유지관리 비용 고려 | 오픈소스 우선 정책, 비용/성능 비교 평가 |
- 성능과 확장성은 사용자의 경험과 시스템의 유연성을 동시에 좌우하는 핵심 요소
- 운영 효율성과 관찰성은 시스템 안정성 유지의 기반
- 자동화는 생산성과 품질을 동시에 향상시키는 지름길
- 보안과 비용 최적화는 지속가능한 시스템 운영의 필수 조건
주목할 내용
| 카테고리 | 항목/주제 | 설명/특징 |
|---|---|---|
| 플랫폼 엔지니어링 | 내부 개발 포털 | 자가 프로비저닝, 일관된 CI/CD 가이드, 개발 환경 표준화 및 자동화 제공 |
| 자동화/품질 관리 | ASE 도구 활용 | 정적 분석, 품질 메트릭, 이상 탐지 등 실무 데이터 기반 품질 개선 및 자동화 |
| AI/최신 기술 | AI 코드 분석 및 리팩토링 자동화 | AI 기반 코드 분석, 리팩토링 자동화, 개발 생산성 및 품질 향상 (Morgan Stanley 사례 등) |
| 개발 생명주기 | SDLC | 요구사항, 설계, 구현, 테스트, 배포, 유지보수 등 소프트웨어 개발 생명주기 관리 |
| 개발 방법론 | Agile/DevOps | 반복적, 점진적 개발, 빠른 변화 대응, 협업 강화, 개발 - 운영 통합 |
| 설계/아키텍처 | 모듈화/추상화/캡슐화 | 모듈, 추상화, 캡슐화를 통한 복잡성 관리, 유지보수성 향상 |
| 아키텍처 패턴 | 모노리식, 마이크로서비스 | 시스템 구조 선택, 확장성, 유지보수성, 서비스 분리 및 통합 |
| 최신 기술 | 컨테이너화 (Docker, Kubernetes) | 컨테이너 기반 애플리케이션 배포 및 관리, 확장성 및 이식성 강화 |
| 서버리스 (AWS Lambda 등) | 서버리스 컴퓨팅을 통한 비용 절감, 확장성, 관리 효율화 | |
| 최신 방법론 | GitOps | Git 리포지토리를 통한 인프라 및 애플리케이션 관리, 선언적 배포 자동화 |
| 혼돈 엔지니어링 | 의도적 장애 주입을 통한 시스템 복원력 테스트 및 신뢰성 확보 | |
| 아키텍처 패턴 | 이벤트 드리븐 | 이벤트 기반 느슨한 결합 아키텍처, 확장성 및 유연성 강화 |
| CQRS 패턴 | 명령과 조회 책임 분리 패턴, 성능 및 확장성 향상 | |
| 품질 관리 | 시프트 레프트 | 개발 초기 단계에서 품질 및 보안 테스트, 결함 조기 발견 및 수정 |
| 관찰가능성 (Observability) | 메트릭, 로그, 트레이스 등 시스템 모니터링 및 문제 진단 능력 강화 | |
| 보안 | DevSecOps | 개발 과정에 보안을 통합, 보안 테스트 및 취약점 관리 자동화 |
| 제로 트러스트 (Zero Trust) | " 신뢰하지 않고 검증 " 하는 보안 모델, 내부/외부 위협에 대한 방어 강화 |
추가 학습 및 조사할 내용
| 카테고리 | 학습 주제 | 설명 |
|---|---|---|
| 1. 고급 소프트웨어 아키텍처 | 분산 시스템 설계, CAP 정리, Saga 패턴, CQRS | 대규모 시스템의 일관성, 가용성, 분산 트랜잭션 문제를 다루는 핵심 개념과 패턴 |
| 이벤트 기반 아키텍처, 서비스 메시 | 고성능, 비동기 시스템 구현을 위한 메시징 기반 설계 기법 | |
| API Gateway, BFF, 클린 아키텍처 | 사용자 단말 최적화, 서비스 추상화, 계층화 설계 전략 | |
| 2. 클라우드 네이티브 개발 | 컨테이너 오케스트레이션 (Kubernetes, Helm) | 확장성과 이식성을 고려한 클라우드 환경의 앱 운영 |
| 서버리스 컴퓨팅 (Serverless) | 인프라 관리 최소화 및 비용 최적화를 위한 아키텍처 접근법 | |
| 서비스 메시 (Istio, Linkerd) | 마이크로서비스 통신/보안/트래픽 관리용 인프라 구성 | |
| 3. DevOps 및 플랫폼 엔지니어링 | CI/CD 자동화, GitOps | 소프트웨어 배포의 안정성과 일관성 확보 |
| 내부 플랫폼 (PaaS) 및 셀프서비스 포털 | 대규모 조직 내 개발 생산성 향상을 위한 플랫폼 전략 | |
| 관찰성 (Observability), OpenTelemetry | 시스템 상태를 가시화하고 장애를 실시간으로 추적할 수 있는 모니터링 체계 | |
| 4. 보안 공학 (Secure Engineering) | 공급망 보안 (SCA, SBOM) | 오픈소스 및 제 3 자 컴포넌트의 취약점 탐지 및 추적 |
| Secure-by-Design, DevSecOps | 보안을 소프트웨어 개발 전반에 통합하는 접근법 | |
| 위협 모델링, 침투 테스트 | 설계 단계의 보안 설계 및 운영 전 보안 검증 프로세스 | |
| 5. 데이터 엔지니어링 및 분석 | 데이터 파이프라인 (Airflow, Kafka, Spark) | 실시간 또는 대용량 데이터 처리 환경 설계 및 운영 전략 |
| 데이터 품질 및 신뢰성 확보 | 데이터 테스트, 스키마 검증, lineage 관리 등 | |
| 메타데이터 및 데이터 거버넌스 | 대규모 분석 환경에서 데이터의 관리와 통제 필요성 | |
| 6. AI/ML 기반 소프트웨어 개발 | MLOps (모델 CI/CD, Feature Store) | 머신러닝 모델의 안정적 배포와 운영 |
| A/B 테스팅, 모델 평가 및 해석 가능성 | 사용자 경험 개선 및 모델 신뢰도 확보를 위한 테스트 전략 | |
| 생성형 AI 기반 개발 (Copilot, GPT 등) | 코드 자동화, 테스트 생성, 리팩토링 등 소프트웨어 생산성 혁신 도구 활용 | |
| 7. 최신 개발 패러다임 및 트렌드 | Web3.0 (블록체인, 탈중앙화 앱) | 분산 ID, 스마트 컨트랙트 등 차세대 웹 기반 기술 |
| 엣지 컴퓨팅 (Edge Computing) | 네트워크 지연 감소 및 로컬 처리 중심 컴퓨팅 방식 | |
| 지속적 접근성 및 윤리적 소프트웨어 설계 | 사용성, 윤리, 지속 가능성 중심의 설계 가치 반영 |
용어 정리
| 카테고리 | 용어 | 설명 | |
|---|---|---|---|
| 기본 개념 | Software Engineering | 소프트웨어를 체계적으로 설계, 개발, 테스트, 유지보수하는 공학적 접근 | |
| SDLC (Software Development Life Cycle) | 소프트웨어 개발 생명주기 전 과정을 정의한 모델 | ||
| API (Application Programming Interface) | 시스템 간 기능 연동을 위한 인터페이스 정의 | ||
| Modularity | 시스템을 작은 독립 구성 요소 (모듈) 로 분리하는 설계 기법 | ||
| Abstraction | 불필요한 세부사항을 숨기고 핵심만 노출하는 개념화 기법 | ||
| Encapsulation | 데이터와 기능을 하나로 묶고 외부로부터 숨기는 정보 은닉 기법 | ||
| 개발 방법론 및 프로세스 | Agile | 반복적·점진적 개발 방식으로 변화에 유연하게 대응하는 방법론 | |
| DevOps | 개발과 운영을 통합하여 자동화, 협업, 지속 전달을 실현하는 문화 | ||
| CI/CD (Continuous Integration / Continuous Deployment) | 지속적 통합 및 지속적 배포 자동화를 통한 품질 및 배포 속도 개선 | ||
| TDD (Test-Driven Development) | 테스트를 먼저 작성하고 그에 맞는 코드를 구현하는 개발 기법 | ||
| BDD (Behavior-Driven Development) | 사용자 관점의 행위 기반 시나리오로 테스트 및 구현을 진행하는 기법 | ||
| 설계 원칙 및 아키텍처 | SOLID | 객체지향 설계의 5 가지 원칙으로 유지보수성과 확장성을 향상 | |
| SoC (Separation of Concerns) | 관심사를 분리하여 코드의 응집도 향상 및 결합도 감소 유도 | ||
| Secure-by-Design | 시스템 설계 단계에서부터 보안을 고려하는 접근 방식 | ||
| SOA (Service-Oriented Architecture) | 서비스를 독립적으로 구성하고 조합하여 기능을 제공하는 아키텍처 | ||
| SPA (Single Page Application) | 단일 HTML 페이지에서 동적으로 콘텐츠를 로딩하는 프론트엔드 아키텍처 | ||
| Microservices Architecture | 각 기능을 독립적인 서비스로 나누어 구축하는 아키텍처 스타일 | ||
| Internal PaaS | 내부 개발자를 위한 맞춤형 플랫폼 (Platform as a Service) | ||
| Platform Engineering | 개발 생산성과 거버넌스를 위한 내부 플랫폼 설계 및 운영 전략 | ||
| 운영/배포 전략 | Canary Deployment | 전체 릴리즈 전 일부 사용자에게 먼저 배포해 검증하는 방식 | |
| GitOps | Git 을 단일 진실 소스로 삼고 인프라를 코드로 운영하는 방식 | ||
| Observability | 시스템의 내부 상태를 외부에서 관찰 가능하게 하는 능력 | ||
| OpenTelemetry | 분산 시스템의 로그, 메트릭, 트레이스를 수집하는 표준 프레임워크 | ||
| 보안 및 규정 | OWASP | 웹 애플리케이션 보안 강화를 위한 글로벌 비영리 프로젝트 | |
| GDPR (General Data Protection Regulation) | 유럽연합의 개인정보 보호를 위한 법적 규정 | ||
| SCA (Software Composition Analysis) | 오픈소스 구성요소의 보안 취약점 및 라이선스 분석 | ||
| SBOM (Software Bill of Materials) | 소프트웨어 구성요소 목록으로 공급망 보안의 핵심 도구 | ||
| PII (Personally Identifiable Information) | 개인을 식별할 수 있는 정보 (이름, 주민등록번호 등) | ||
| 품질 및 서비스 | SLA (Service Level Agreement) | 서비스 제공자와 고객 간의 서비스 수준에 대한 계약 | |
| SLI (Service Level Indicator) | SLA 의 달성 여부를 수치로 표현하는 핵심 지표 | ||
| SLO (Service Level Objective) | SLI 에 대한 목표 수치, SLA 의 구성 요소 |
참고 및 출처
- 10 Principles of Software Development (2024) - Snappify
- Top 10 Software Engineering Principles - Full Scale
- Basic Principles of Good Software Engineering approach - GeeksforGeeks
- Software Development Life Cycle (SDLC) - GeeksforGeeks
- What is SDLC? Software Development Life Cycle Explained - Atlassian
- What is SDLC? - Software Development Lifecycle Explained - AWS
- 5+ software architecture patterns you should know in 2025 - SayoneTech
- Microservices Pattern: Microservice Architecture pattern - microservices.io
- Design patterns for microservices - Azure Architecture Center
- An Introductory Guide to Software Engineering Basics and Concepts - OPIT
- Is a Software Engineering Degree Worth It? ROI, Jobs & Career - Gisma
- Key software engineer responsibilities (Plus skills) - Indeed UK
- Unit 1 4 Software Characteristics - Scribd
- Seven Basic Principles of Software Engineering - PDF
- Top 4 Powerful Principles of Software Engineering - Pangea.ai
- Architecture Diagram Basics & Best Practices - vFunction
- What are the most popular software implementation techniques? - Fireup
- Use Cases: What They Are and a List of Examples - Indeed
- 13 System design case studies every Software engineer should read - LinkedIn
- Program optimization - Wikipedia
- Difficulty of Software Engineering and Ways to Overcome Common Challenges - WGU
- Advantages and Disadvantages of Software Engineering in 2025 - Fynd Academy
- Software Engineering and its major concepts - LinkedIn
- 8 Software Architecture Diagrams (+ Templates) - MiroBlog
- 8 Steps for Successful Software Implementation - SoftwareMind
- Advantages and Disadvantages of SDLC - Ellow.io
- Core Software Engineering Concepts Every Developer Must Know - DEV
- Software Engineering - 5 Core Principles - Thought&Function
- 소프트웨어 공학개론 - Velog
- 소프트웨어 개발 방법론 - 네이버 블로그
- 나쁜 코드에서 나는 수상한 냄새 - Code Smells and … - Magae5basement
- 소프트웨어 개발 원칙들 모음 - Dev Lighthouse - 티스토리
- 소프트웨어 개발보안 가이드 - CISP (PDF)
- 정보처리기사 필기-소프트웨어공학 핵심문제 및 풀이 - 네이버 블로그