Principles#
System Architecture 와 Software Architecture 의 Principles 는 시스템 및 소프트웨어의 구조, 구성 요소, 상호작용, 품질 속성, 설계 패턴 등을 정의하는 핵심 지침이다. 이 원칙들은 시스템의 일관성, 확장성, 유지보수성, 보안성, 성능 등 다양한 품질 목표를 달성하기 위해 도입되며, 복잡한 시스템의 설계, 구현, 운영 전반에서 전략적 의사결정의 기준점이 된다. 실무에서는 다양한 아키텍처 스타일, 설계 원칙, 품질 속성, 구현 기법 등을 조합해 적용한다.
핵심 개념#
- 시스템 아키텍처 (System Architecture): 시스템의 구조, 구성 요소, 컴포넌트 간의 관계, 동작 방식, 상호작용, 진화 원칙 등을 정의하는 개념적 모델. 하드웨어, 소프트웨어, 네트워크, 데이터 흐름 등 전체적인 시스템의 청사진을 제공한다.
- 소프트웨어 아키텍처 (Software Architecture): 소프트웨어 시스템의 구조, 모듈, 컴포넌트, 인터페이스, 통신 방식, 품질 속성 (확장성, 유지보수성, 보안성 등) 을 정의하는 설계 원칙. 아키텍처 스타일 (계층형, 마이크로서비스, 이벤트 기반 등) 과 설계 패턴을 활용한다.
- 아키텍처 원칙 (Principles): 시스템/소프트웨어 설계와 구현, 운영 전반에 적용되는 고수준의 지침. 일관성, 확장성, 유지보수성, 보안성, 성능, 표준화, 재사용성 등 다양한 품질 목표를 달성하기 위한 기준이 된다.
- IT 시스템이 복잡해지고, 다양한 기술과 요구사항이 혼재함에 따라 일관된 설계와 품질 확보를 위한 아키텍처 원칙의 중요성이 대두되었다.
- 비즈니스 목표와 기술적 실행 간의 간극 해소, 변화 대응력 확보, 품질 속성 보장을 위해 도입되었다.
목적 및 필요성#
주요 목적:
- 코드의 유지보수성 향상
- 시스템의 확장성 확보
- 테스트 가능성 증대
- 개발 생산성 향상
- 기술적 부채 (Technical Debt) 감소
필요성:
- 복잡한 시스템의 관리
- 팀 개발 시 일관된 구조 제공
- 변경에 대한 유연성 확보
- 일관성, 확장성, 유지보수성, 보안성, 성능 등 품질 속성 (Quality Attributes) 달성
주요 기능 및 역할#
- 시스템/소프트웨어 구조와 컴포넌트 정의
- 품질 속성 (확장성, 보안성 등) 확보
- 설계, 구현, 운영의 일관성 보장
- 위험 관리 및 예외 상황 정의
- 고수준의 지침, 다양한 환경에 유연하게 적용 가능
- 비즈니스와 기술의 연결고리 역할
- 문서화와 명확한 정의가 중요
핵심 원칙#
시스템/소프트웨어의 구조와 컴포넌트, 인터페이스, 데이터 흐름, 의존성, 품질 속성 등을 명확히 정의한다.
각 원칙은 설계, 구현, 운영 전반에 걸쳐 일관된 의사결정과 품질 확보를 유도한다.
graph TB
subgraph "SOLID 원칙"
SRP["S - 단일 책임 원칙<br/>(Single Responsibility)"]
OCP["O - 개방-폐쇄 원칙<br/>(Open/Closed)"]
LSP["L - 리스코프 치환 원칙<br/>(Liskov Substitution)"]
ISP["I - 인터페이스 분리 원칙<br/>(Interface Segregation)"]
DIP["D - 의존성 역전 원칙<br/>(Dependency Inversion)"]
end
subgraph "핵심 원칙"
SOC["관심사의 분리<br/>(Separation of Concerns)"]
LC["느슨한 결합<br/>(Loose Coupling)"]
HC["높은 응집도<br/>(High Cohesion)"]
ABS["추상화<br/>(Abstraction)"]
end
subgraph "품질 속성"
MAIN["유지보수성<br/>(Maintainability)"]
SCALE["확장성<br/>(Scalability)"]
TEST["테스트가능성<br/>(Testability)"]
FLEX["유연성<br/>(Flexibility)"]
end
SRP --> SOC
OCP --> FLEX
LSP --> ABS
ISP --> LC
DIP --> ABS
SOC --> MAIN
LC --> SCALE
HC --> TEST
ABS --> FLEX
기본 설계 원칙#
원칙 | 주 대상 | 설명 | 목적 및 효과 | 실무 적용 예시 |
---|
관심사의 분리 (Separation of Concerns, SoC) | 시스템 전체 | 서로 다른 기능이나 책임 (예: UI, 비즈니스 로직, 데이터 접근 등) 을 명확히 나누어 각기 다른 모듈에서 처리하도록 설계 | 코드의 이해도 향상, 변경 영향 최소화, 테스트 용이 | MVC (Model-View-Controller), 서비스 계층과 리포지토리 계층 분리 |
느슨한 결합 (Loose Coupling) | 컴포넌트 간 관계 | 컴포넌트 간의 의존성을 최소화하여 각 구성 요소가 서로 독립적으로 변경되거나 대체 가능하도록 설계 | 변경에 강한 유연한 구조, 단위 테스트 및 배포 용이 | 의존성 주입 (Dependency Injection), 메시지 큐 사용 (ex. RabbitMQ, Kafka) |
높은 응집도 (High Cohesion) | 클래스/모듈 내부 | 하나의 모듈 또는 클래스가 관련 있는 기능만을 갖고 있어 명확한 목적을 수행하도록 설계 | 유지보수성 및 재사용성 향상, 코드 이해도 증가 | 하나의 도메인 모델에 관련 기능만 포함시키기 (ex. OrderService 는 주문 관련 로직만 포함) |
추상화 (Abstraction) | 인터페이스/기능 계층 | 복잡한 내부 구현은 감추고, 필수적이고 핵심적인 인터페이스만 노출하여 사용자가 쉽게 이해하고 사용할 수 있도록 설계 | 복잡성 감소, 구현 변경의 유연성, 다형성 활용 가능 | 인터페이스/추상 클래스 정의, API 게이트웨이로 마이크로서비스 추상화 |
SOLID 원칙#
원칙 | 정의 | 목표 |
---|
단일 책임 원칙 (SRP) | 각 모듈이나 클래스는 하나의 책임만을 가져야 합니다. | 변경의 이유를 하나로 제한하여 유지보수를 용이하게 합니다. |
개방 - 폐쇄 원칙 (OCP) | 소프트웨어 구성 요소는 확장에는 열려 있어야 하고, 수정에는 닫혀 있어야 합니다. | 기존 코드를 변경하지 않고 새로운 기능을 추가할 수 있도록 합니다. |
리스코프 치환 원칙 (LSP) | 서브타입은 언제나 자신의 기반 타입으로 대체할 수 있어야 합니다. | 상속 구조에서의 일관성과 예측 가능한 동작을 보장합니다. |
인터페이스 분리 원칙 (ISP) | 클라이언트는 자신이 사용하지 않는 인터페이스에 의존하지 않아야 합니다. | 불필요한 의존성을 줄이고, 모듈화를 촉진합니다. |
의존성 역전 원칙 (DIP) | 고수준 모듈은 저수준 모듈에 의존해서는 안 되며, 둘 다 추상화에 의존해야 합니다. | 모듈 간의 결합도를 낮추고, 유연한 구조를 제공합니다. |
의존성 역전 원칙 (Dependency Inversion Principle, DIP)#
DIP 는 고수준 모듈이 저수준 모듈에 의존하지 않고, 둘 다 추상화 (인터페이스 또는 추상 클래스) 에 의존하도록 설계하라는 원칙이다.
즉, " 정책 결정 " 을 하는 고수준 모듈이 " 구현 세부사항 " 을 가지는 저수준 모듈에 직접 의존하지 않도록 하여 모듈 간 결합도를 낮추고 유연성을 확보한다.
전통적 구조와의 차이:
항목 | 전통적 구조 | DIP 적용 구조 |
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의존 방향 | 고수준 모듈 → 저수준 모듈 | 고수준 모듈 → 추상화 ← 저수준 모듈 |
변경 시 영향 | 저수준 변경 → 고수준 영향 | 저수준 변경 → 고수준 영향 없음 |
유연성 | 낮음 | 높음 |
테스트 용이성 | 어려움 (모킹 어려움) | 쉬움 (인터페이스 기반 모킹 가능) |
전통적인 방식 (잘못된 예)#
graph TB
HL1["고수준 모듈<br/>(High-Level Module)"]
LL1["저수준 모듈<br/>(Low-Level Module)"]
HL1 --> LL1
- 고수준 모듈이 저수준 모듈에 직접 의존
- 데이터베이스 또는 파일시스템 구현이 바뀌면 비즈니스 로직에도 영향을 줌
의존성 역전 적용 후 (올바른 예)#
graph TB
HL2["고수준 모듈<br/>(High-Level Module)"]
INT["추상화/인터페이스<br/>(Abstraction/Interface)"]
LL2["저수준 모듈<br/>(Low-Level Module)"]
HL2 --> INT
LL2 --> INT
- 고수준 모듈과 저수준 모듈이 모두 추상화 (인터페이스) 에 의존
- 저수준 모듈의 구현이 바뀌더라도 고수준 모듈에는 영향 없음
- 인터페이스를 통한 결합도 감소 + 확장성 증가
실제 예시 (Use Case - Repository 패턴)#
graph TB
UC["사용 사례<br/>(Use Case)"]
REPO_INT["Repository 인터페이스<br/>(Repository Interface)"]
DB_REPO["데이터베이스 Repository<br/>(Database Repository)"]
UC --> REPO_INT
DB_REPO --> REPO_INT
UseCase
는 Repository 인터페이스
에만 의존- 실제 DB 처리는
Database Repository
가 담당 - 테스트 시에는
FakeRepository
, 운영 시에는 JPARepository
등으로 대체 가능
구현 기법#
구현 기법 | 정의/목적 | 실제 예시 (시스템, 시나리오) |
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설계 패턴 적용 | 반복적 문제 해결, 구조적 일관성 확보 | MVC, 마이크로서비스, 레이어드 아키텍처 |
계층화 구조 | 관심사 분리, 유지보수성/확장성 확보 | 3-Tier, N-Tier 아키텍처 |
의존성 주입 | 결합도 최소화, 테스트 용이성 | DI 프레임워크 (Spring 등) |
자동화 도구 활용 | 품질 확보, 반복 작업 최소화 | CI/CD, 코드 리뷰 도구 |
품질 속성 평가 | 아키텍처 품질 기준 충족 여부 평가 | ATAM, QAW 등 |
실무에서 효과적으로 적용하기 위한 고려사항 및 주의할 점#
구분 | 고려사항 | 주의할 점 | 권장사항 |
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설계 단계 | 요구사항 분석을 통한 적절한 패턴 선택 | 과도한 엔지니어링 방지 | 점진적 적용 (Incremental Application) |
구현 단계 | 인터페이스 우선 설계 | 구현에 매몰되지 않기 | TDD/BDD 접근법 활용 |
테스트 단계 | 계층별 독립 테스트 | 통합 테스트 소홀히 하지 않기 | 테스트 피라미드 구성 |
배포 단계 | 단계적 배포 전략 | 서비스 간 의존성 고려 | Blue-Green 배포 활용 |
운영 단계 | 모니터링 및 로깅 체계 | 성능 병목 지점 파악 | APM 도구 활용 |
유지보수 | 문서화 및 지식 공유 | 기술 부채 관리 | 정기적 아키텍처 리뷰 |
최적화하기 위한 고려사항 및 주의할 점#
항목 | 설명 | 권장사항 |
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확장성 설계 | 수평/수직 확장 고려 | 마이크로서비스, 클라우드 활용 |
장애 허용성 | 장애 발생 시 서비스 지속성 확보 | 메시지 큐, 이중화 |
표준화 | 표준 기술 및 프로토콜 채택 | REST, gRPC 등 사용 |
서비스 간 통신 지연 | 서비스가 직접 REST 호출 시 네트워크 지연 증가 | gRPC 또는 메시징 큐 기반 통신으로 비동기화 |
자동화 | 배포, 테스트, 모니터링 자동화 | CI/CD, 모니터링 도구 활용 |
성능 최적화 | 효율적 알고리즘/데이터 구조, I/O 최적화 | 성능 분석 도구, 캐싱 |
오토스케일링 최적화 | 무분별한 확장으로 비용 증가 또는 오버프로비저닝 가능성 있음 | CPU/메모리 기반 HPA(Horizontal Pod Autoscaler) 와 예측 기반 스케일링 조합 |
캐싱 전략 | 빈번한 조회 작업은 DB 부하 증가 요인 | Redis 등 In-memory 캐시 적용 |
병목 지점 파악 | 트래픽 집중 구간의 병목 원인 파악이 어려울 수 있음 | APM(Application Performance Monitoring) 도구 활용 |
로깅 및 트레이싱 | 지나치게 상세한 로깅은 I/O 과다 발생 | 샘플링 로깅과 분산 추적 (Jaeger, OpenTelemetry) 병행 |
모니터링 | 성능 메트릭 수집 | 임계값 기반 알림 설정 |
주제와 관련하여 주목할 내용#
주제 | 항목 | 설명 |
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설계 전략 | 도메인 주도 설계 (DDD) | 비즈니스 도메인 중심으로 모듈 경계 설정 |
설계 원칙 | SOLID 원칙 | 유지보수성과 확장성을 위한 객체지향 설계 기본 원칙 |
아키텍처 문서화 | ADR (Architecture Decision Record) | 시스템 설계와 관련한 주요 결정을 문서화하는 방식 |
클라우드 설계 | 클라우드 네이티브 아키텍처 | 컨테이너, 오토스케일링, 무상태 설계 등을 기반으로 하는 설계 전략 |
통합 전략 | API Gateway + 메시지 브로커 | 동기/비동기 통신의 유연한 결합 구조 구현 |
품질 속성 | 확장성, 보안성 | 아키텍처 결정의 핵심 기준 |
자동화 | CI/CD | 품질 및 일관성 확보 |
표준화 | REST, OAuth2 | 기술/프로토콜 표준화 |
성능 최적화 | 병렬처리, 캐싱 | 시스템 효율성 및 확장성 확보 |
데이터 아키텍처 | 폴리글랏 퍼시스텐스 | 서비스별 최적화된 데이터베이스 선택 |
| 이벤트 소싱 | 상태 변경을 이벤트로 저장하는 패턴 |
| 데이터 레이크 아키텍처 | 대용량 데이터 처리를 위한 구조 |
보안 및 관측가능성 | Zero Trust 아키텍처 | 모든 접근을 검증하는 보안 모델 |
| 관측가능성 (Observability) | 로깅, 메트릭, 트레이싱 통합 모니터링 |
| 혼돈 공학 (Chaos Engineering) | 시스템 복원력 테스트 방법론 |
하위 주제로 분류한 추가 학습 내용#
카테고리 | 주제 | 설명 |
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아키텍처 패턴 심화 | Domain-Driven Design (DDD) | 복잡한 도메인을 모델링하는 설계 방법론 |
| Event Storming | 도메인 이해를 위한 협업 워크숍 기법 |
| Ports and Adapters 심화 | 헥사고날 아키텍처의 실제 구현 방법 |
마이크로서비스 고급 | 분산 데이터 관리 | Saga 패턴과 분산 트랜잭션 처리 |
| 서비스 분해 전략 | 모놀리스를 마이크로서비스로 분해하는 방법 |
| API 게이트웨이 패턴 | 마이크로서비스 진입점 관리 |
성능 및 확장성 | 캐싱 전략 | 다계층 캐싱과 일관성 관리 |
| 데이터베이스 샤딩 | 수평 분할을 통한 확장성 확보 |
| 로드 밸런싱 알고리즘 | 트래픽 분산 최적화 방법 |
운영 및 배포 | 컨테이너 오케스트레이션 | Docker 와 Kubernetes 활용 |
| CI/CD 파이프라인 | 지속적 통합과 배포 자동화 |
| 무중단 배포 전략 | Blue-Green, Canary 배포 기법 |
시스템 최적화 | 성능 분석 / 부하 테스트 / 캐시 구조 | 고성능 시스템 구축을 위한 필수 기술 |
운영 전략 | Observability / Chaos Engineering | 운영 환경에서의 안정성과 가시성 확보 전략 |
평가 기법 | ATAM, QAW | 아키텍처 품질 평가 방법 |
추가 학습 주제 및 관련 분야#
카테고리 | 주제 | 설명 |
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소프트웨어 공학 | 테스트 주도 개발 (TDD) | 테스트를 먼저 작성하는 개발 방법론 |
| 행동 주도 개발 (BDD) | 비즈니스 요구사항 기반 개발 방법론 |
| 리팩토링 기법 | 기존 코드의 구조 개선 방법 |
DevOps | 인프라 as 코드 (IaC) | 인프라 구성의 코드화 및 자동화 |
| 모니터링 및 알림 | APM, 로그 분석, 메트릭 수집 |
| 장애 대응 체계 | 인시던트 관리 및 포스트모템 |
SRE | SLA, SLO, SLI 개념 및 설정 | 운영 안정성을 수치화하고 측정하는 전략 |
보안 아키텍처 | 인증/인가 구조 (OAuth2, OIDC) | 서비스 보안성을 위한 아키텍처 필수 개념 |
데이터 아키텍처 | 데이터 레이크, 데이터 허브 | 데이터 중심 시스템 설계 원칙과 유형 |
데이터 엔지니어링 | 스트림 처리 | 실시간 데이터 처리 아키텍처 |
| 데이터 파이프라인 | ETL/ELT 프로세스 설계 |
| 빅데이터 아키텍처 | 대용량 데이터 처리 시스템 |
클라우드 플랫폼 | AWS, GCP, Azure 설계 패턴 | 퍼블릭 클라우드 기반 아키텍처 최적화 전략 |
클라우드 컴퓨팅 | 클라우드 네이티브 패턴 | 클라우드 환경에 최적화된 설계 |
| 멀티 클라우드 전략 | 여러 클라우드 서비스 활용 방안 |
| 서버리스 컴퓨팅 | FaaS 와 BaaS 활용 전략 |
용어 정리#
용어 | 설명 |
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ATAM(Architecture Tradeoff Analysis Method) | 아키텍처 품질 평가 기법 |
ADR(Architecture Decision Record) | 아키텍처 결정 기록 문서 |
REST(Representational State Transfer) | 웹 API 설계 표준 |
메시지 버스 (Message Bus) | 비동기 메시지 전달 시스템 |
계층형 아키텍처 (Layered Architecture) | 관심사 분리를 위한 계층 구조 설계 방식 |
마이크로서비스 (Microservices) | 독립적으로 배포 가능한 서비스 단위 아키텍처 |
DDD (Domain-Driven Design) | 도메인 중심으로 소프트웨어 구조와 경계를 설계하는 방법 |
CQRS | 명령 (Command) 과 조회 (Query) 책임을 분리하는 설계 패턴 |
HPA | 쿠버네티스에서 CPU/메모리 사용률 기반으로 파드 수를 자동 조절하는 메커니즘 |
API 게이트웨이 (API Gateway) | 마이크로서비스 아키텍처에서 클라이언트와 서비스 간의 단일 진입점 역할을 하는 컴포넌트 |
어댑터 (Adapter) | 헥사고날 아키텍처에서 외부 세계와 애플리케이션 코어를 연결하는 구현체 |
애그리게이트 (Aggregate) | DDD 에서 데이터 변경의 단위가 되는 연관된 객체들의 집합 |
바운디드 컨텍스트 (Bounded Context) | DDD 에서 특정 도메인 모델이 적용되는 명시적 경계 |
사가 패턴 (Saga Pattern) | 분산 시스템에서 장기 실행 트랜잭션을 관리하는 패턴 |
이벤트 소싱 (Event Sourcing) | 애플리케이션 상태의 변경을 이벤트의 시퀀스로 저장하는 패턴 |
폴리글랏 퍼시스텐스 (Polyglot Persistence) | 서로 다른 데이터 스토리지 기술을 적재적소에 사용하는 접근법 |
서킷 브레이커 (Circuit Breaker) | 장애가 발생한 서비스 호출을 차단하여 시스템 안정성을 보장하는 패턴 |
백프레셔 (Backpressure) | 시스템 과부하 시 상위 계층에 처리 속도 조절을 요청하는 메커니즘 |
참고 및 출처#
Architecture Principles 아키텍처 원칙 (Architectural Principles) 은 소프트웨어 시스템 설계와 구현에 있어 기본이 되는 지침과 규칙들의 집합이다. 이러한 원칙들은 시스템의 품질, 유지보수성, 확장성, 성능 등을 향상시키기 위한 근본적인 접근 방식을 제공한다. 아키텍처 원칙은 소프트웨어 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 적용되며, 설계 결정에 일관성을 부여하고 개발팀이 공통된 방향성을 유지할 수 있도록 돕는다. 이는 단순한 코딩 규칙이나 패턴을 넘어서 시스템의 구조적 무결성을 보장하고, 비즈니스 요구사항과 기술적 제약 사이의 균형을 맞추는 데 기여한다.
핵심 개념 아키텍처 원칙 (Architecture Principles) 은 시스템 또는 소프트웨어 아키텍처 설계와 구현, 운영에서 일관성 있고 예측 가능한 품질을 확보하기 위한 고수준의 지침이다. 이 원칙은 조직의 비즈니스 목표와 IT 전략, 기술적 요구사항을 효과적으로 연결한다. 아키텍처 원칙은 보통 명확한 목적, 근거, 기대 효과, 적용 범위, 예외 상황 등을 포함하여 정의된다. 대표적인 아키텍처 원칙에는 모듈화 (Modularity), 느슨한 결합 (Loose Coupling), 높은 응집도 (High Cohesion), 단일 책임 원칙 (Single Responsibility Principle), 확장성 (Scalability), 보안 (Security), 표준화 (Standardization), 재사용성 (Reusability) 등이 있다.
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소프트웨어 설계 원칙 (Design Principles) 소프트웨어 설계 원칙 (Design Principles) 은 소프트웨어 및 시스템 설계의 근간이 되는 원칙으로, 시스템의 구조와 품질을 결정하는 데 중요한 역할을 한다. 이러한 원칙들은 유지보수성, 확장성, 성능, 보안 등을 향상시키기 위해 설계 단계에서부터 고려되어야 하며, SOLID, DRY, KISS, YAGNI 등의 원칙들이 포함된다. 이러한 원칙들을 이해하고 적용함으로써 고품질의 소프트웨어를 개발할 수 있다.
핵심 개념 소프트웨어 설계 원칙은 소프트웨어 시스템을 설계할 때 따라야 하는 지침과 규칙의 집합으로, 시스템의 품질과 유지보수성을 향상시키는 데 목적이 있다.
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Component Principles 소프트웨어 아키텍처에서 컴포넌트 원칙은 시스템을 구성하는 모듈들의 설계와 상호작용을 정의하는 핵심 지침이다. 이 원칙들은 컴포넌트의 응집도와 결합도를 조절하여 시스템의 유지보수성, 확장성, 재사용성을 향상시키는 데 중점을 둔다.
소프트웨어 시스템을 독립적이고 재사용 가능한 컴포넌트 단위로 분리·설계함으로써 각 컴포넌트는 명확한 인터페이스와 단일 책임을 가지며, 캡슐화를 통해 내부 구현을 숨기고 외부와의 종속성을 최소화한다. 이를 통해 각 컴포넌트는 명확한 책임, 높은 응집도, 낮은 결합도를 갖추며, 독립적으로 개발, 테스트, 배포, 유지보수가 가능하다.
대표적으로 REP(재사용/릴리즈 동등성), CCP(공통 폐쇄), CRP(공통 재사용), ADP(비순환 의존성), SDP(안정적 의존성), SAP(안정적 추상화) 원칙이 있으며, 이들은 시스템의 확장성, 품질, 변경 용이성, 협업 효율성을 극대화한다.
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