Design Methodology#
Design Methodology 는 " 무엇을 " 만드는지를 " 어떻게 " 구현 가능한 설계 산출물로 구체화하는 체계다. 프로세스 (분석→아키텍처→세부 설계), 표기 (UML·DFD 등), 원칙 (SOLID·단계적 세분화), 지원 도구 (CASE, CI/CD) 로 구성된다. 구조적·객체지향·도메인·모델 구동형 등 다양한 유형이 있으며, 각 방법론은 목표 품질, 팀 규모, 도메인 복잡도, 변경 빈도에 따라 선택·혼합된다. 올바른 선택과 지속적 피드백이 생산성과 유지보수성을 크게 좌우한다.
핵심 개념#
설계 방법론 (Design Methodology) 은 문제 해결을 위한 체계적인 절차와 원칙, 도구의 집합이다. 이는 단순히 도구나 기법이 아니라, 문제 정의, 해결책 탐색, 평가, 반복을 포함하는 일련의 프로세스와 철학을 의미한다.
주요 관점은 사용자 중심 (User-centric), 반복 (Iterative), 협업 (Collaborative), 실험 (Experimental) 이다.
소프트웨어 아키텍처 (Software Architecture)
- 시스템의 구조적 특성과 구성 요소 간의 관계를 정의
- 비기능적 요구사항 (성능, 확장성, 보안) 을 만족시키는 청사진 역할
설계 원칙 (Design Principles)
- SOLID 원칙: 단일 책임, 개방 - 폐쇄, 리스코프 치환, 인터페이스 분리, 의존성 역전
- 관심사 분리 (Separation of Concerns): 시스템을 독립적인 모듈로 분해
- 추상화 (Abstraction): 복잡성을 숨기고 핵심 개념에 집중
아키텍처 패턴 (Architectural Patterns)
- 레이어드 아키텍처, 마이크로서비스, 이벤트 드리븐 아키텍처
- 각 패턴은 특정 문제 도메인에 최적화된 구조적 해결책 제공
구분 | 개념 | 현업 연관성 |
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절차 중심 (Structured Design) | 위에서 아래로 Stepwise Refinement·DFD 중심 설계. 요구 변환 가시성 높음. | 레거시 개선·공공 SI |
객체지향 (OOD) | 추상화·캡슐화·상속·다형성 네 가지 기둥. | 클래스 설계·패턴 적용 |
도메인 주도 (DDD) | Bounded Context·Aggregate Root 로 복잡도 분리. | 마이크로서비스 경계 |
모델 주도 (MDA/AMDD) | PIM→PSM 자동 변환, 애자일 변형은 Just-Enough Model. | 플랫폼 간 이식성·코드 생성 |
패턴·원칙 | SOLID, GRASP, 12-Factor 등 | 코드 리뷰·리팩터링 기준 |
실무 구현 관점: 설계 산출물은 코드리뷰 체크리스트, 테스트 시나리오, CI 파이프라인 품질 게이트와 바로 연결되어야 한다.
설계 방법론은 20 세기 중반 산업화와 대량생산의 영향으로 등장했으며, 1962 년 런던에서 열린 컨퍼런스에서 체계적·직관적 방법론이 논의되며 발전했다. 이후 다양한 분야 (산업, 건축, 소프트웨어 등) 에서 적용되며 진화해왔다.
다음과 같이 발전해왔다:
세대 | 시기 | 방법론 중심 사고 | 특징·접근법 | 대표 기법 / 표기법 |
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1 세대 | 1970 년대 | 구조적 방법론 | • 기능 중심 하향식 (Top-Down) 설계• 복잡한 문제를 모듈·절차로 분해 | • DFD(Data Flow Diagram)• 구조적 프로그래밍 (Structured Programming)• HIPO, Warnier-Orr 등 |
2 세대 | 1980 년대 | 정보공학 (IE) | • 데이터 중심 전사적 (Enterprise-wide) 분석• 비즈니스 데이터 우선 설계 (논리→물리) | • ERD(Entity-Relationship Diagram)• 데이터 사전 (Data Dictionary)• IDEF1X, IE 툴셋 |
3 세대 | 1990 년대 | 객체지향 방법론 | • 현실 세계 객체·속성·행위 모델링• 재사용·캡슐화·다형성 강조 | • UML(Unified Modeling Language) 표준화• OMT(Rumbaugh), Booch, OOSE(Jacobson) 통합 |
4 세대 | 2000 년대 이후 | 애자일·현대적 방법론 | • 반복적·진화적 개발, 지속적 피드백• 팀 자율성·고객 가치 극대화 | • Agile(Scrum, XP, Kanban)• 마이크로서비스 아키텍처• DDD(Domain-Driven Design)• 클린 아키텍처 & 솔리드 (SOLID) 원칙 |
목적 및 필요성#
문제를 체계적으로 정의하고, 효과적인 해결책을 도출하며, 위험과 비용을 줄이고, 사용자 요구를 충족시키기 위해 필요하다.
- 복잡성 관리: 대규모 시스템의 복잡성을 체계적으로 관리하고 구조화
- 품질 향상: 유지보수성, 확장성, 재사용성을 높이는 고품질 소프트웨어 개발
- 의사소통 개선: 개발팀 간의 공통 언어와 표준 제공
- 위험 감소: 설계 단계에서의 문제 발견을 통한 개발 위험 최소화
주요 기능 및 역할#
- 구조 정의: 시스템의 전체적인 구조와 컴포넌트 배치 결정
- 인터페이스 설계: 모듈 간의 상호작용 방식 정의
- 품질 속성 보장: 성능, 보안, 확장성 등 비기능적 요구사항 충족
- 기술 의사결정 가이드: 기술 스택 선택과 구현 방향 제시
- 비선형적·반복적: 단계별로 되돌아가며 반복
- 사용자 중심: 사용자 경험과 요구를 최우선
- 협업: 다양한 역할의 참여
- 실험적: 빠른 프로토타입과 테스트
핵심 원칙#
- 사용자 중심성 및 공감 (Empathy)
- 협업 (Collaboration)
- 아이디어 도출 (Ideation)
- 실험 및 반복 (Experimentation & Iteration)
- **실행 중심 (Action-oriented)
단계별 산출물은 점진적 세분화 후 검증 루프를 통해 다시 분석 단계로 피드백된다.
flowchart TD
R[Requirements] --> A[Analysis Model]
A --> AD[Architectural Design]
AD --> DD[Detailed Design]
DD --> I[Implementation]
I --> T[Verification]
T --> |feedback| A
주요 원리#
graph LR
A[의존성 역전] --> B[관심사 분리]
B --> C[단일 책임]
C --> D[개방-폐쇄]
D --> E[인터페이스 분리]
E --> A
subgraph "설계 원칙"
F[SOLID]
G[DRY]
H[KISS]
I[YAGNI]
end
의존성 역전 원칙 (Dependency Inversion Principle)
- 고수준 모듈은 저수준 모듈에 의존하지 않고 추상화에 의존
- 구체적인 구현보다는 인터페이스에 의존
관심사 분리 (Separation of Concerns)
- 각 모듈은 하나의 관심사만 처리
- 변경의 영향 범위를 제한하여 유지보수성 향상
작동 원리#
설계 방법론의 작동 원리는 다음과 같다:
sequenceDiagram
participant C as Client
participant P as Presentation
participant A as Application
participant D as Domain
participant I as Infrastructure
C->>P: 요청
P->>A: 커맨드/쿼리
A->>D: 비즈니스 로직 실행
D->>I: 데이터 저장/조회
I-->>D: 결과 반환
D-->>A: 도메인 객체
A-->>P: DTO 변환
P-->>C: 응답
- 요청 수신: 프레젠테이션 계층에서 사용자 요청 수신
- 커맨드/쿼리 처리: 애플리케이션 계층에서 비즈니스 워크플로우 실행
- 도메인 로직 실행: 도메인 계층에서 핵심 비즈니스 규칙 적용
- 데이터 처리: 인프라 계층에서 영속화 및 외부 서비스 연동
- 응답 반환: 결과를 적절한 형태로 변환하여 클라이언트에 반환
구조 및 아키텍처#
설계 방법론은 단계별로 구성되며, 각 단계는 독립적이면서도 상호 연관되어 있다.
구성요소:
- 문제 정의 (Problem Definition): 사용자 요구 및 문제 파악
- 아이디어 도출 (Ideation): 다양한 해결책 탐색
- 프로토타입 (Prototyping): 실험적 해결책 구현
- 테스트 및 평가 (Testing & Evaluation): 사용자 피드백 및 개선
- 협업 및 시각화 (Collaboration & Visualization): 이해관계자 참여 및 시각적 도구 활용 [4][1][5]
필수 구성요소:
선택 구성요소:
graph LR
A[문제 정의] --> B[아이디어 도출]
B --> C[프로토타입]
C --> D[테스트 및 평가]
D -->|피드백| A
주요 방법론 간 비교 개요#
비교축 | Structured | Object-Oriented | Domain-Driven | Model-Driven | Aspect-Oriented | Service-Oriented |
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추상화 단위 | 기능 (DFD) | 객체·클래스 | 도메인 모델 | 메타 - 모델 | 횡단 관심사 | 서비스 계약 |
산출물 | 구조 차트 | UML Class/Seq | Context Map | PIM/PSM | Aspect Spec | WSDL/OpenAPI |
장점 | 가시적 데이터 흐름 | 재사용·유지보수 | 복잡도 격리 | 코드 생성·이식성 | 모듈화 수준↑ | 이질 통합 용이 |
단점 | 확장성 제한 | 과도한 계층화 | 학습 곡선 | 도구 의존 | 디버깅 난해 | 오버헤드 |
권장 도메인 | 레거시 SI | 일반 애플리케이션 | 복잡 B2B | 임베디드·IoT | 로깅·보안 | 엔터프라이즈 통합 |
구현 기법#
카테고리 | 구현 기법 | 핵심 활동·도구 | 주요 목적 / 창출 가치 | 대표 실무 예시 |
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아이데이션 & 도메인 탐색 | 브레인스토밍 | HMW(How-Might-We) 질문, 자유로운 아이디어 메모 | 문제 정의 초기 단계에서 폭넓은 해결책 후보 발굴 | 신규 결제 플로우 기능 아이디어 세션 |
| Event Storming | 도메인 이벤트 포스트잇, 색상별 스티커, 대형 보드 | 복잡한 비즈니스 흐름 시각화·지식 동기화 | 주문→결제→배송 프로세스 전사 워크숍 |
사용자 조사 & 분석 | User Research | 인터뷰·설문·현지 관찰, 사용성 테스트 | 사용자 요구·문제·컨텍스트 정밀 파악 | MVP 출시 전 원격 인터뷰 & A/B 테스트 |
프로토타이핑 & 모델 실험 | Rapid Prototyping | 저·중·고충실도 UI, 클릭형·코드형 프로토타입 | 가설 검증과 반복 개선 속도 극대화 | Figma + ProtoPie 로 결제 UX 6 시간 사이클 검증 |
| DSL & 코드 생성 | PIM(Model)→Template→Generator | 반복 코드 제거·일관성 확보 | IoT 펌웨어 자동 생성 파이프라인 |
| Prompt-to-Design AI | 자연어→와이어프레임 AI | 초기 UI 스케치 리드타임 단축 | AI 로 모바일 MVP 초안 생성 (디자인 -Ops 흐름) |
시각화 & 모델 표현 | Visualization | Mermaid, Draw.io, Lucidchart, PlantUML | 구조·흐름을 명확히 하여 의사소통 가속 | C4 Model 컨텍스트→컴포넌트 다이어그램 |
협업 & 운영 | Collaboration Tools | Miro (무한보드), Figma (multiplayer), Jira·Trello 이슈 | 분산 팀의 실시간 협업‧피드백 | 디자인 스프린트·리모트 워크숍 |
| Pair Design (Driver/Navigator) | 역할 교대, 실시간 리뷰 | 지식 전파·품질 향상·공동 소유 | IaC 모듈 설계 세션 |
| Design Ops 파이프라인 | 자동 Mock→Usability-test→통계 | 디자인 -to-Dev 리드타임·일관성 향상 | 전자상거래 A/B 실험 자동화 플로우 |
품질 확보 & 거버넌스 | TDD 기반 설계 | 단위 테스트→실패→코드→리팩터 | 인터페이스 안정화·모듈화 | 결제 API 스펙 Lock-in |
| Design Review Checklist | SOLID, 보안, 성능, 로그 지침 | 반복 가능한 품질 게이트 | PR 라벨 자동 체크리스트 |
| ADR (Architecture Decision Record) | 의사결정 템플릿 - 마크다운, 번호 체계 | 설계 근거 추적·지식 전파 | 모놀리스→MSA 전환 결정 로그 |
항목 | 효과 | 핵심 원인·메커니즘 |
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사용자 중심성 | 실제 사용자 니즈·맥락을 반영한 솔루션 도출 → 제품 품질·경험 향상 | Empathize·Define 단계에서 공감·관찰을 중시하는 휴먼 - 센터드 프로세스 |
위험 감소 | 프로토타입·테스트를 통한 조기 검증 → 실패 확률·규모 축소 | 반복적 실험과 피드백 루프가 문제를 초기 발견·완화 |
협업 & 의사소통 개선 | 도메인 전문가·개발자 간 공동 언어 형성 → 팀 간 지식 격차 해소 | Ubiquitous Language, 시각화 - 기반 워크숍 등 협업 기법 |
표준화 · 일관성 | 공통 표기·절차로 산출물 품질 균일화, 온보딩 속도↑ | 모델·노테이션 규칙 (예: UML, DSL) 과 반복 가능한 프로세스 |
가시성 · 투명성 | 초기 단계에서 아키텍처·리스크가 드러나 의사결정 신속 | 시각 모델·프로토타입이 구조·흐름을 명확히 표현 |
유지보수성 | 모듈 경계·계층 분리가 변경·버그 수정 비용↓ | 관심사 분리 (SoC)·계약 기반 설계 |
확장성 | 독립적 모듈 추가·스케일 아웃 용이 → 성장 대응 | Loose Coupling, 명확한 컨텍스트·계층화 |
재사용성 | 추상화된 컴포넌트·패턴을 다양한 도메인에 적용 → 개발 속도↑ | DRY 원칙·패턴 카탈로그 활용 |
테스트 용이성 | 의존성 분리·명세 기반 설계로 단위·통합 테스트 작성 쉽다 | 계약 주도 개발·모킹이 가능한 인터페이스 |
비용 절감 | 조기 오류 탐지·재작업 감소로 총 개발 비용↓ | 프로토타이핑·자동화 파이프라인 |
품질 향상 | 형식 모델·검증 단계가 결함률↓·신뢰성↑ | 정형 분석·모델 검증 도구 |
생산성 향상 | 모델→코드 자동생성·패턴 재사용으로 개발 주기 단축 | Model-Driven Engineering, 템플릿·스캐폴딩 |
단점과 문제점 그리고 해결방안#
항목 | 설명 | 대표 해결책 |
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초기 복잡성·비용 상승 | 모델·아키텍처를 먼저 구축하느라 초기 인력·시간·도구 비용이 크다 | 점진 도입 + 프로토타이핑 → 필수 영역부터 작은 모델을 만들고 빠르게 검증 |
학습 곡선·전문성 요구 | 모델링 언어·툴 숙련이 필요해 온보딩이 느리다 | 체계적 교육·멘토링 + 사내 예제 레퍼런스 제공 |
과도한 문서화·형식주의 | 산출물 양이 폭증해 개발 속도를 늦춘다 | Lean/Agile Modelling 으로 " 필요한 만큼만 " 문서 작성 |
설계 - 코드 불일치 위험 | 모델 변경이 코드에 반영되지 않으면 혼선·버그 유발 | Round-trip Tool·CI 동기화 검사 |
Time-to-Market 지연 | BDUF(빅 - 업프런트 디자인) 단계가 길어 출시가 늦다 | Iterative/Inkremental 설계 주기 |
경직성 (변경 부담) | 초기에 고착된 구조가 요구 변경에 불리 | 모듈화 + DDD Bounded Context 재구성 |
협업 오버헤드 | 이해관계자·워크숍·회의 증가로 커뮤니케이션 비용 상승 | 역할 분담 매트릭스 + 워크숍 가이드 |
도구/Vendor Lock-in | 특정 모델링 툴·포맷 의존 → 이식성·수명 주기 제한 | 오픈 표준 (XMI 등) 채택, 데이터 내보내기 프로세스 확보 |
모델 테스트·디버깅 어려움 | 모델 수준의 시뮬레이션·디버깅 기능이 부족 | 모델 시뮬레이터 + 전용 테스트 하네스 |
과도한 엔지니어링 | 단순 문제에 복잡한 패턴·레이어를 남용 | 문제 규모 기반 " 경량 적용 " 원칙 (YAGNI 체크리스트) |
문제점#
항목 | 원인 | 영향 | 탐지·진단 | 예방 | 해결 |
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아키텍처 부패 | 설계 원칙 무시·비일관적 수정 | 코드 품질·확장성 저하 | 정적 분석·아키텍처 적합성 점수 | 가이드라인·ADR 준수 | 단계적 리팩터링·아키텍처 검토 |
Big Up-Front Design 실패 | 요구 예측 불일치 | 대규모 재설계·지연 | 리드타임·변경 요청 폭주 | 이터레이티브 마일스톤 | AMDD, 스파이크 설계 |
의존성 순환 | 잘못된 모듈 경계 | 결합도↑·테스트 난이도↑ | 의존성 그래프·사이클 탐지 | 계층 규칙·DI | 인터페이스 도입·모듈 분리 |
모델·코드 불일치 | 동기화 프로세스 부재 | 구현 오류·오해 | 자동 스캐너·리뷰 | Round-trip Tool | 코드 생성·리버스 엔지니어링 |
도메인 경계 설정 난해 | 중간 레벨 가이드 부족 | 모놀리식 구조로 퇴화 | 서비스 크기·변경 이력 | 컨텍스트 맵핑·Event Storming | 리모듈화·컨텍스트 재설계 |
요구 불명확 | 사용자 조사 부족 | 잘못된 기능·재작업 | 인터뷰·페르소나 누락 지표 | UX 리서치·공감 단계 강화 | 사용자 피드백 루프, 프로토타이핑 |
협업 미흡·사일로 | 역할·커뮤니케이션 부재 | 혁신 저하·대기 시간↑ | 미팅·PR 통계 | 협업 문화·공통 언어 | 워크숍·도구 (Slack, Miro) 도입 |
테스트 부실 | 모델 테스트 지원 부족 | 버그 유입·품질↓ | 커버리지·결함 밀도 | Test-First Modelling | 모델 시뮬레이션·TDD |
툴 체인 분절·성숙도 부족 | MDE 툴 병렬·미성숙 | 생산성↓·이식성↓ | 통합 실패 로그 | 툴 평가·표준 API | 오픈소스·플러그인 통합 |
협업 오버헤드로 인한 번아웃 | 과도한 동시 협업 요구 | 개인 생산성·사기 저하 | 라운드트립 미팅 시간 | 업무 캘린더 제한·Async 의사소통 | 업무 몰입 시간 확보·페어링 최소화 |
도전 과제#
카테고리 | 도전 과제 | 주요 원인 | 영향 | 핵심 지표 / 위험 신호 | 대응 전략·기법 |
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기술적 복잡성 | 초대형 마이크로서비스 복잡성 관리 | 서비스 메시 수∙백 개, 분산 트랜잭션 | 장애 추적 난이도, MTTR↑ | 서비스 호출 그래프 밀도, 평균 Hop 수 | Istio/Linkerd 기반 서비스 메시, 분산 추적 (OpenTelemetry), 사가 패턴 |
| 레거시 시스템 현대화 | 기술 부채, 단일 배포 블로킹 | 신규 기능 ROI↓, 릴리즈 지연 | 코드 복잡도, 변경 영향 계층수 | Strangler Pattern, 이벤트 계층 도입, 단계적 API |
| 일관성 - 성능 트레이드오프 | CAP 제약, 글로벌 배포 | 데이터 불일치, 사용자 경험 편차 | 읽기/쓰기 지연, 재시도율 | CQRS + 이벤트 소싱, 지리 기반 샤딩, 보상 |
| AI-Assisted Design 품질 검증 | 생성 모델 편차·옵시던트 패턴 | 설계 오류 유입 | Design-Review escape rate, 오류 밀도 | AI-output Lint, 휴리스틱 검사 Gate, 인간 -AI |
프로세스 & 품질 | Design Debt 누적 | 반복 리팩터링 부재, 일정 압박 | 유지보수 비용↑, 변경 속도↓ | Design-Debt/LOC, Change-Proneness | Debt Register, 리스크 - 가중 우선순위, 스프린트 리 |
| 모델 - 코드 동기화 | DevOps 파이프라인에 모델 추적 없음 | 모델·코드 불일치, 배포 실패 | 모델 변경 - 검출률 | 모델 - 다이어그램 해시, CI 전 단계별 |
| 계약 검증·통합 품질 | API 경계 증가, 팀 분산 | 통합 결함, 회귀 버그 | Contract break 비율, 소비자 - 프로바이더 실패율 | PactFlow·HyperTest 등 계약 테스팅, ADR 기반 |
조직·문화 | Citizen Developer 거버넌스 | Low-Code 확산, 비개발자 설계 | 아키텍처 편차, 보안 리스크 | 편차 건수, 승인 대기율 | Guard-rails 템플릿, 승인 워크플 |
| 스킬 갭·학습 곡선 | 신기술 도입 속도 > 학습 속도 | 패턴 남용, 생산성↓ | 코드 리뷰 오류율, 교육 이수율 | 커뮤니티 오브 프랙티스, 단 |
| 팀 간 협업·컨텍스트 공유 | 도메인·용어 불일치 | 인터페이스 충돌, 리워크 | 의사소통 빈도, 컨텍스트 매핑 갱신율 | 이벤트 - 스토밍, C4 모델 공 |
환경·윤리 | Green Software & 탄소 발자국 | 과대 프로비저닝, 비효율 코드 | 운영 비용·환경 영향 | gCO₂/Request, PUE | Green Software Maturity Matrix, 탄소 예산 KPI 로드–에너지 맵 |
| 규제·보안 컴플라이언스 | 지역별 데이터·AI 규정 강화 | 제재 위험, 시장 제한 | 감사 이슈 수, 규제 이행율 | Privacy-by-Design, 보안 분석 |
실무에서 효과적으로 적용하기 위한 고려사항 및 주의할 점#
대분류 | 핵심 고려사항 | 주의 포인트 | 권장 실천 | 측정·검증 방법 |
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전략·조직 | 조직 성숙도 진단 | 방법론 과다‧형식주의 | 파일럿 → 점진 확산, 크로스 펑셔널팀 구성 | 변화 성공률, 팀 NPS |
| 이해관계자 정렬 | Top-down 지시형 문화 | Event Storming·C4 모델로 공동 언어 확립 | 합의 도출 속도, 의사소통 빈도 |
| 시민 - 개발자 거버넌스 | Low-Code 난입 → 아키 편차 | Guard-rails 템플릿·승인 워크플로 | 편차 건수, 승인 지연시간 |
프로세스·품질 | 모델↔코드 싱크 | 자동화 부재로 드리프트 | CI 에 Round-Trip Test 삽입 | 모델 변경 - 검출률 |
| Design Debt | 일정 압박으로 리팩터링 누락 | Debt Register·스프린트 리팩터링 슬롯 | Debt/LOC, Change-proneness |
| 계약 검증 | 컨슈머 - 프로바이더 불일치 | PactFlow 등 계약 테스트 | 계약 파괴율 |
| AI-Assisted Design 품질 | 프롬프트 편향·출력 편차 | AI-output Lint + 인간 리뷰 | Review escape rate |
기술·도구 | DevOps ↔ Design Ops 통합 | 툴 체계 분리 | CI/CD 파이프라인에 Design-Ops 단계 삽입 | 릴리스 리드타임, 디자인 - 코드 일치도 |
| 아키텍처 결정 추적 | 구두 결정 후 망각 | ADR 템플릿·버전 규칙 | ADR 작성률, 회귀 이슈 감소 |
| 보안·규제 컴플라이언스 | 지역별 규정 누락 | SBOM, Privacy-by-Design, DevSecOps | 감사 이슈 수, 취약점 MTTR |
성능·운영 | 일관성 - 성능 트레이드오프 | CAP 제약 오판 | CQRS+ 이벤트 소싱, 지리 샤딩 | 읽기/쓰기 지연, 재시도율 |
| 대규모 마이크로서비스 | 호출 그래프 폭발 | 서비스 메시 + 분산 추적 (OpenTelemetry) | 평균 Hop 수, MTTR |
| DevOps-MLOps 통합 | 파이프라인 사일로 | 단일 Software Supply Chain 구축 | 모델 배포 성공률 |
지속가능성·ROI | 탄소 발자국·운용비 | 과대 프로비저닝 | Green KPI, 에너지 효율 워크로드 매핑 | gCO₂/Req, PUE |
| Design ROI 시각화 | 추상 지표 → 경영진 설득 난항 | CLV·Time-to-Value 등 비즈니스 지표 연결 | ROI 대시보드 업데이트 빈도 |
주제와 관련하여 주목할 내용#
구분 | 세부 주제 | 항목 | 핵심 설명 |
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설계 원칙 및 패턴 | 객체 지향 원칙 | SOLID, GRASP | 책임 분리와 재사용성 중심 객체 설계 원칙 |
| 도메인 기반 설계 | Bounded Context, Aggregate | 복잡한 도메인을 모듈화하여 설계 통제 |
| 분산 아키텍처 | Hexagonal, Event-Driven, Microservices | 시스템 경계를 명확히 하고, 비동기 확장성을 확보 |
| 데이터 설계 패턴 | CQRS, Event Sourcing | 읽기/쓰기 분리, 변경 내역 저장 등 고성능 및 추적성 확보 |
모델링 & 표현 | 시각화 표기법 | UML 2.x, C4 Model, Flowcharts | 설계 구조를 다이어그램으로 표현하여 의사소통 향상 |
| 모델링 도구 | PlantUML, Structurizr, Mermaid | 코드 기반 또는 선언형 아키텍처 표현 자동화 |
| 메타모델링 접근 | DSL, MDA, ArchiMate | 설계 언어를 도메인에 맞게 맞춤화 (Metamodel 기반) |
방법론 및 프로세스 | 개발 프로세스 | Agile, DevOps, CI/CD | 반복 주기·자동화를 통해 빠른 피드백 수용 |
| 설계 방법론 | Domain-Driven Design, Clean Architecture, Model-Driven Design | 비즈니스 중심/모델 중심/계층 중심의 설계 전략 제공 |
| 설계 운영 | DesignOps, ModelOps | 설계 품질과 일관성을 운영 수준으로 끌어올리는 체계 |
품질 보장 전략 | 테스트 전략 | TDD, 계약 기반 테스트, 시나리오 기반 검증 | 설계의 실현 가능성과 품질을 사전 검증 |
| 품질 피드백 | ADR, Review Checklist, Linting | 리뷰 기준과 기록을 통해 설계 결정을 체계화 |
자동화 및 AI 연계 | 설계 자동화 | 코드 - 모델 동기화, Round-trip Engineering | 설계서와 코드의 자동 일치화 관리 |
| AI 기반 설계 | Prompt-to-Design, Generative Design AI | 자연어 기반 설계 생성, 설계 시뮬레이션 |
실무 트렌드 | 사용자 중심 설계 | UX Mapping, 서비스 여정 (User Journey) | 사용자 흐름을 중심으로 설계를 유도 |
| 원격 협업 플랫폼 | Miro, Figma, Jira | 분산 설계 환경에서 실시간 협업 가능하게 함 |
| 친환경 설계 | Carbon-aware Design, Green Software Principles | 지속가능성과 탄소 발자국 최소화를 설계 단계에 통합 |
- 패턴 계층 분리: 단순 구현 패턴 (예: DI, Repository) vs 아키텍처 패턴 (Hexagonal, Event-Driven) vs 분석 패턴 (CQRS, Event Sourcing) 으로 명확히 분리하는 것이 혼선을 줄인다.
- 모델링의 진화: UML 중심에서 DSL 기반 도메인 전용 모델링으로, 코드와 모델의 Round-trip이 강조됨.
- AI 연계 설계는 최근 InfoQ/Thoughtworks 등에서 Design Methodology 진화의 핵심 요소로 등장 중이다. Prompt-to-Wireframe, AI-Assisted Use Case Generator 등이 대표적이다.
- DesignOps는 단순 툴 운영이 아닌, 설계 운영 관리 체계로 자리 잡고 있음. 테스트, 문서화, 검증 등을 포함한 설계 파이프라인 구축이 중요.
반드시 학습해야할 내용#
카테고리 | 주제 | 핵심 항목 | 설명 및 학습 포인트 |
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설계 원칙 | 객체지향 설계 원칙 | SOLID, GRASP, DRY, KISS, YAGNI | 설계 일관성, 책임 분리, 유지보수성을 위한 기초 원칙 |
설계 품질 개선 | 리팩토링 · 코드 스멜 | Long Method, Primitive Obsession 등 | 품질 저하를 탐지하고 개선하는 핵심 테크닉 |
설계 검증 | 정적 분석 도구 | SonarQube, Lint, ArchUnit | 설계 규칙 위반 자동 감지 및 구조 안정화 |
설계 패턴 | 디자인 패턴 (GoF) | 생성, 구조, 행위 패턴 | 반복 문제에 대한 검증된 설계 솔루션 집합 |
설계 방법론 | Domain-Driven Design | 전략적/전술적 설계, Bounded Context | 도메인 중심 시스템 구조화 방법론 |
| Model-Driven Design | PIM, DSL, Code Generation | 모델 중심 개발 접근으로 일관성 및 자동화 확보 |
| Service-Oriented Design | 서비스 식별, 계약 설계, 조합 전략 | 서비스 중심 시스템 설계 접근 |
| Design Thinking | Empathize → Test 5 단계 | 사용자 중심 사고 기반 반복적 설계 프로세스 |
| Double Diamond | Discover → Deliver 4 단계 | 문제와 해법의 반복적 확장·수렴 설계 접근 |
아키텍처 설계 | 클린 아키텍처 | 계층, 의존성 역전 | 프레임워크와 무관한 비즈니스 중심 설계 구조 |
| 헥사고날 아키텍처 | 포트와 어댑터 구조 | 유연한 외부 I/O 의존성 분리 설계 |
| Microservice Design | 서비스 분해, Bounded Context, API Gateway | 분산 시스템의 핵심 아키텍처 전략 |
데이터 설계 | 데이터 일관성 설계 | CAP 정리, 최종 일관성 | 분산 환경에서의 데이터 정합성 확보 방안 |
| CQRS, Event Sourcing | 명령/조회 분리, 이벤트 중심 상태 관리 | 확장성과 감사 가능성 확보를 위한 설계 패턴 |
도구 및 자동화 | 설계 도구 | UML, PlantUML, Structurizr | 설계 문서화 및 시각화 자동화 |
| 협업 도구 | Jira, Miro, Figma | 분산 팀 간 설계 협업과 시각 피드백 흐름 |
| 자동화 도구 | CI/CD, 설계 - 코드 동기화 | 테스트, 배포, 검증 자동화를 통한 설계 일관성 유지 |
운영 및 관리 | DesignOps | 설계의 운영 체계화 | 설계 품질, 일관성, 속도를 위한 관리 체계 도입 |
| Architecture Decision Records (ADR) | 아키텍처 의사결정 문서화 | 설계 근거 기록 및 의사소통의 표준화 |
사용자 중심 설계 | 서비스 디자인 | User Journey, UX 설계 | 사용자 흐름을 기반으로 한 전체 경험 중심 설계 |
AI 연계 설계 | Generative Design | Prompt-to-Wireframe, AI 설계 보조 | AI 기반 설계 생성 및 검증 자동화 흐름 |
용어 정리#
설계 방법론 (Design Methodology)#
용어 | 설명 |
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Design Thinking | 공감 → 정의 → 아이디어 → 프로토타입 → 테스트로 이어지는 사용자 중심의 반복적 설계 프로세스 |
Double Diamond | 발견–정의–개발–전달로 구성된 문제 탐색과 해결을 위한 4 단계 설계 프레임워크 |
Stepwise Refinement | 상위 수준의 추상화로부터 점진적으로 세부적인 설계로 분해하는 절차적 설계 기법 |
Prompt-to-Design | 텍스트 기반 프롬프트를 통해 UI, 화면, 레이아웃 등을 자동 생성하는 AI 기반 설계 방식 |
아키텍처 & 모델링#
용어 | 설명 |
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아키텍처 다이어그램 | 시스템의 구성 요소와 이들의 관계를 시각적으로 표현한 다이어그램 |
Aggregate (애그리게이트) | 도메인 객체들의 일관성 경계를 형성하는 집합 (DDD 개념) |
Bounded Context | 도메인 모델이 명확히 정의되고 일관되게 적용되는 경계 영역 (DDD 핵심 개념) |
ADR (Architecture Decision Record) | 아키텍처 및 주요 설계 결정의 배경과 선택 이유를 기록한 문서화 방식 |
PIM / PSM | MDA(Model-Driven Architecture) 에서 플랫폼 독립 모델과 플랫폼 특정 모델 |
소프트웨어 설계#
용어 | 설명 |
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프로토타입 | 기능이나 UI 를 실험하기 위해 만든 초기 설계물 또는 샘플 |
지속적 통합 (CI) | 코드 변경을 자주 통합하고 자동화된 빌드/테스트로 검증하는 방식 |
지속적 배포 (CD) | 테스트 통과 후 변경사항을 자동으로 프로덕션 환경에 배포하는 방식 |
품질 및 유지보수#
용어 | 설명 |
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Design Debt | 설계 상의 누락, 임시방편으로 인해 발생하는 미래의 구조적 비용 |
기술 부채 (Technical Debt) | 단기 생산성 확보를 위해 발생한 구조적 문제로 미래에 큰 수정이 필요한 상황 |
코드 스멜 (Code Smell) | 잠재적 문제를 시사하는 코드의 부적절한 구조나 구현 방식 |
용어 | 설명 |
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Saga Pattern | 분산 시스템에서 트랜잭션을 여러 단계로 나누고 각 단계를 보상 방식으로 처리하는 패턴 |
Strangler Pattern | 기존 레거시 시스템을 점진적으로 새로운 시스템으로 전환하는 패턴 |
도메인 주도 설계 (DDD)#
용어 | 설명 |
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Aggregate Root | Aggregate 내부에서 일관성을 책임지는 루트 엔티티 |
Projection | 이벤트 소싱에서 읽기 전용 뷰 (Read Model) 를 생성하는 과정 |
Event Store | 이벤트 소싱 시스템에서 발생한 모든 도메인 이벤트를 저장하는 저장소 |
실무 도구 및 협업#
용어 | 설명 |
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협업 플랫폼 | Miro, Figma, Jira 등 팀 간 공동 작업과 설계 시각화를 지원하는 협업 도구 |
CI/CD 도구 | Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI 등 지속적 통합 및 배포 자동화를 위한 도구 체계 |
원칙 및 기초 이론#
용어 | 설명 |
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SOLID | 객체지향 설계의 5 대 원칙: SRP, OCP, LSP, ISP, DIP |
참고 및 출처#
동시공학 모델 (Concurrent Engineering Model) 소프트웨어 개발 프로세스를 최적화하고 효율성을 높이기 위한 접근 방식
특징 병렬 작업: 여러 개발 단계를 동시에 수행한다. 예를 들어, 설계와 구현, 테스트 등이 병렬적으로 진행된다. 팀 협업: 다양한 분야의 전문가들(영업, 마케팅, 설계, 구매, 생산, 품질관리 등)이 프로젝트 초기 단계부터 함께 참여한다. 조기 문제 해결: 제품 수명 주기 전체를 고려하여 초기 단계에서 잠재적 문제를 식별하고 해결한다. 통합된 환경: 모든 부문의 사람들이 함께 일할 수 있는 통합된 환경을 제공한다. 장점 시간과 비용 절감: 병렬 작업과 조기 문제 해결로 개발 시간과 비용을 줄일 수 있다 품질 향상: 다양한 전문가의 참여로 제품 품질이 향상된다 유연성: 변화하는 요구사항에 빠르게 대응할 수 있다 고객 만족도 증가: 고객의 요구사항을 초기 단계부터 반영할 수 있어 만족도가 높아진다 구현 요소 CAD/CAM 시스템: 설계와 생산 과정을 통합하는 데 중요한 역할 프로토타이핑: 초기 단계에서 제품의 프로토타입을 만들어 테스트 시뮬레이션: 제조 과정을 시뮬레이션하여 잠재적 문제를 예측 정보 공유 시스템: 팀 간의 효율적인 정보 공유를 위한 시스템을 구축 적합한 프로젝트 유형 복잡한 시스템 개발이나 빠르게 변화하는 시장 환경에서 효과적
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Domain-Driven Design DDD 는 에릭 에반스 (Eric Evans) 가 2003 년 제안한 방법론으로, Domain-Driven Design(DDD) 는 소프트웨어 개발에서 도메인 (비즈니스 영역) 의 복잡성을 효과적으로 해결하기 위해 도메인 모델링을 중심에 두는 접근법이다.
전략적 설계에서는 시스템을 Bounded Context, Subdomain, Context Map으로 구획화하며, 전술적 설계에서는 Entity, Value Object, Aggregate, Repository, Domain Event, Factory, Service 구조를 코드에 구현한다. 핵심은 도메인 전문가와 개발자가 유비쿼터스 언어를 통해 소통하며, 바운디드 컨텍스트별로 명확한 모델을 구축하고, 엔티티, 값 객체, 애그리게이트, 도메인 서비스, 도메인 이벤트 등 다양한 전술적 패턴을 적용하는 것이다.
DDD 는 복잡한 비즈니스 로직을 효과적으로 관리하고, 유지보수성과 확장성이 뛰어난 시스템을 구축하는 데 매우 유용하다.
현재 마이크로서비스 아키텍처, CQRS (Command Query Responsibility Segregation), 이벤트 소싱 (Event Sourcing) 과 함께 사용되어 현대적인 분산 시스템 구축에 핵심적으로 활용되고 있다.
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