안녕하세요 예의 바른 코드를 고민하고 배움을 나누는것이 즐거운 개발자 이덕수 입니다.

저는 온프레미스로 구동되는 인공지능 파이썬 프로젝트에서 성능 개선을 주도하며 서비스의 안정성을 개선 시켜 과제로 부터 제품으로 까지 의 과정을 경험한 적 이 있습니다.

엔지니어링 문제들은 어떤 것들이 있었는가?

시작은 호기심 이었습니다.

사내의 유일한 캐쉬카우 제품에 왜 매일매일 이슈가 발생하고 동료들이 이 제품을 맡기 꺼려했는가 에 대한 순수한 호기심 이었습니다.

제품을 분석한 결과 다음과 같은 문제점 들을 도출 했습니다.

깊은 기술 부채와 거대한 레거시 코드 존재
- 과제로 부터 시작되어 어영부영 제품화가 된 이 제품은 누적된 기술부채와 관리되지 않고 있는 거대한 레거시 코드들이 존재 했습니다
강하게 결합된 거대한 코드
- 코드가 모듈화되지 않고 강하게 결합되어 있어 새로운 기능 개발이나 이슈 수정이 어려웠습니다.
복잡하고 읽기 힘든 Raw Query
- 데이터베이스 접근이 Raw Query로 이루어져 있었고 과거 이슈 대응이 제대로 되지 않아 제대로 동작하지 않는 코드 들이 존재 했습니다
낮은 유지보수성
- 코드의 가독성이 낮고 구두로 이슈가 전달되는등 문서화가 부족하여 신규 인력의 유도가 어려웠습니다.
형상 관리 미흡
- 코드가 파일 형식으로 관리되고 있어 형상 관리가 제대로 이루어지지 않았습니다.
다양한 배포 버전과 데이터베이스
- 배포 버전마다 다른 다섯 가지 데이터베이스를 사용하여 일관성이 부족했습니다.
- 또한 배포 버전 끼리 소스코드가 호환되지 않아 해결된 이슈가 지속적으로 재 발생 했습니다.
잦은 이슈 발생
- 위의 문제들로 인해 서비스의 신뢰도가 떨어지고 잦은 이슈가 발생했습니다.

위와 같은 이슈를 방치한다면 시장에서의 제품 존속성과 경쟁력이 낮아질것이며 또한 차후에 신규 인력의 유도 및 경쟁력 개선, 유지보수의 용이성을 위해 전반적인 개선을 진행 했습니다.

해당 문제들을 어떻게 풀어갔는가?

저는 항상 걸으면서 고민거리들을 해결 하곤 했습니다 그것이 근무시간 이든 아니든 그것은 중요하지 않았습니다.

중요한것은 해결해야할 문제가 존재하고 해결하기 위해 돈을 받고 고용된 프로라면 이를 해결 해야 한다고 생각 했습니다.

그렇게 고민을 하던중 저는 우선 개선을 진행하기 위한 계획을 세우기로 결정 했습니다.

파편화 되어있는 정보를 취합 한다.
- 기존의 구두로 공유 되고 있던 정보를 취합하고 문서들을 모아 새롭게 문서화 진행 했습니다.
제품에 대한 전체적인 설계도를 작성하였습니다.
- 제품의 전체적인 정보를 담은 설계도가 없었기에 제품을 하나 하나 분석해가며 아키텍처를 도식화 하였습니다.
전체적인 설계도를 주변에 공유해 검토받고 이를 기반으로 점진적으로 코드 개선을 진행해 나갔습니다.
- 전체적인 설계도를 보며 기존의 모듈들을 분석하고 구조를 분리해 재설계를 했습니다.
- 코드 리뷰와 리팩토링을 통해 사용되지 않는 코드들을 정리 했습니다
- 파편화 되어있는 데이터 베이스를 새롭게 재작성해 통합 했습니다.
- 형상관리툴을 도입해 코드 형상 관리를 체계화 하고 통합 버전을 개발해 코드 일관성을 유지 했습니다.
가독성과 유지 보수성, 안정성을 향상 시킨뒤에는 팀원들과 공유해 참여를 유도 했습니다.
- 더 많은 인원은 더 많은 토론과 아이디어 더 좋은 개선점을 찾아 낼 수 있으리라 생각했습니다.
인원이 모인후에는 지속적으로 발생하던 이슈인 성능 적인 부분을 개선 하고자 했습니다.
- 기존의 인공지능 모듈에서 처리하던 영상 출력을 별도의 프로세스로 분리해 GIL의 영향을 제거 했습니다.
- 이후 여러가지 가설을 도입해 가며 성능을 측정하고 수치화 하여 개선 하였습니다.
- 세운 가설은 다음과 같습니다.
  - Redis를 도입하고 Pub/Sub등의 기능을 통해 IPC 를 구현 하였으나
    제품이 제공되던 Window에서는 공식적으로 지원하지 않아 제거
  - 프로세스간 IPC 를 큐로 구현 하였지만 Lock으로 인한 제한이 생겨 제거
  - RestAPI 통신을 통해 IPC를 구현 하였지만 성능에 트레이드 오프가 생겨 제거
  - C로 구현된 Python의 RawArray를 사용하여 IPC 구현
- 이러한 가설과 검증을 지속적으로 반복하며 성능을 개선 하였고 사내 시연과 외부 시연때 만족스러운 결과를
  얻을수 있었습니다.
기존에 납품되어 납품처 마다 존재하는 이슈를 해결하기 위해 직접 출장을 나가 문제를 해결 했습니다.
- 개별로 공유되던 이슈를 관리 할 수 있는 이슈 페이지를 생성해 기록을 요청 했습니다.
- 출장을 진행해 직접 문제를 수정하고 이를 제품에 반영하여 이슈를 점진적으로 줄여 나갔습니다.
- 피드백을 수집하고 이를 공유함으로써 어떻게 평가되고 사용되는지 더 깊이 이해 할 수 있었습니다.
이러한 과정을 통해 서비스 품질을 높이고 경쟁력을 확보 할 수 있었습니다.

이러한 성공적인 프로젝트 수행을 바탕으로 현재 담당 프로젝트의 개발 PL를 맡고 있습니다.

향후 빠른 신규 서비스 개발과 역활의 명확한 분리를 위해

필요하다면 기존에 개발된 모듈을 재사용 하고자 인공지능 모듈의 라이브러리 화를 진행하고 있습니다.

프로젝트를 진행하며

팀원들과 함께 항상 최고는 아니더라도 최선의 선택을 하고자 노력 했으며 이를 기록하고 수치화해 정량적인 지표로 성과를 측정하고 피드백을 진행해 팀의 전체적인 개발 능력을 끌어 올렸습니다.

이러한 경험을 통해 저는 높은 책임감과 기술적 역량을 바탕으로 서비스 성능을 최적화하고, 비즈니스 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 능력을 기르게 되었습니다. 저는 이러한 경험과 역량을 발휘하여 더욱 가치 있는 그리고 더욱 강한 비즈니스 임팩트를 이끌어 내는 서비스를 개발해보고자 합니다.

감사합니다.