소개

대부분의 팀은 리팩터링이 중요하다는 데 동의합니다. 하지만 좀 더 어려운 질문에는 쉽게 답하지 못합니다.

“우리 코드베이스에서 지금 이 순간 리팩터링이 가장 위험한 곳은 어디고, 그 위험도는 어느 정도인가?”

우리는 다양한 도구와 대시보드, CI 파이프라인을 가지고 있습니다. 커버리지 리포트, 린트 경고, 복잡도 메트릭 등 수많은 신호가 존재하지만, 대부분 여러 화면과 특수한 리포트에 흩어져 있습니다. 그 결과, 위험은 추상적이고 눈에 보이지 않는 상태로 남습니다. 리팩터링은 종종 반사적으로, 혹은 압박 속에서 진행되고, 하나가 실패하면 예기치 못한 폭풍을 맞은 것처럼 느껴집니다.

**아날로그 리팩터링 기상대(Analog Refactor Weather Station)**는 이 위험을 말 그대로 눈에 보이게 만드는 개념입니다. 팀 책상 위에 올려두는 시각화 장치로, 리팩터링 위험을 팀 전체가 한눈에 볼 수 있는 “날씨 예보”로 바꿉니다. 코드의 위험 프로파일이 변할 때마다, 맑음에서 폭풍으로 바뀌는 작은 상시 구동 장치를 떠올려 보세요.

이 글에서는 이런 기상대를 어떻게 설계할지, 어떤 메트릭을 입력으로 쓸지, 그리고 이를 활용해 리팩터링을 어떻게 더 안전하고 계획적이며 설득 가능하게 만들 수 있을지 살펴봅니다.

보이지 않는 위험에서 데스크톱 날씨까지

핵심 아이디어는 다음과 같습니다. 코드 변경을 예측 가능한 기상 시스템처럼 다루자.

“리팩터링 할까 말까”라는 이분법이 아니라, 다음과 같은 관점으로 생각합니다.

• 코드 안에서 고기압(핫스팟) 지역은 어디인가?
• 폭풍이 형성되는 곳(위험한 메트릭 조합)은 어디인가?
• 공기가 맑은 곳(안전하고 테스트가 잘 된 모듈)은 어디인가?

기상대는 이를 구체적인 아티팩트로 바꿉니다.

• 팀 책상 위에 놓는 작은 피지컬 디바이스(또는 항상 켜져 있는 화면)
• 맑음, 흐림, 폭풍, 심각 수준 같은 단순하고 직관적인 인디케이터
• CI/CD와 코드 분석 도구에 직접 연결된 상태

위험을 주변 환경의 일부이자 시각적인 요소로 만들면, 다음과 같은 대화를 자연스럽게 이끌어냅니다.

• “오늘 왜 폭풍 단계지?”
• “마지막 두 번의 머지에서 뭐가 바뀐 거야?”
• “릴리즈 전에 이걸 풀어낼 수 있도록 마이크로 리팩터링을 몇 개 계획해 볼까?”

예보 모델: 핵심이 되는 메트릭들

아날로그 표면 뒤에는 정량적인 위험 모델이 있습니다. 처음부터 복잡하게 갈 필요는 없고, 점진적으로 발전시키면 됩니다. 실용적인 1차 버전은 다음 네 가지 핵심 메트릭을 조합해 볼 수 있습니다.

1. 코드 복잡도(Code Complexity)

   • 사이클로매틱 복잡도, 중첩 깊이, 함수/클래스 크기
   • 복잡도가 높을수록 리팩터링 시 깨질 수 있는 경로가 많아집니다.

2. 변경 빈도(Code Churn)

   • 파일이나 모듈이 얼마나 자주 변경되는지
   • 높은 변경 빈도 + 높은 복잡도 = 전형적인 버그 핫스팟

3. 테스트 커버리지 & 테스트 품질

   • 모듈별 라인/브랜치 커버리지
   • 회귀 테스트, 통합 테스트, property-based 테스트 등 존재 여부
   • 커버리지가 낮을수록, 모든 변경의 위험이 배가됩니다.

4. 의존성 밀도(Dependency Density)

   • 이 코드에 의존하는 상/하위 모듈 수
   • 결합도가 높을수록 리팩터링 실패 시 영향 범위가 넓어집니다.

이 메트릭들을 모듈 또는 컴포넌트 단위의 리팩터링 위험 점수로 정규화할 수 있습니다. 그리고 기상대는 이를 소화하기 쉬운 예보로 집계합니다.

• 맑음(Clear): 낮은 복잡도, 낮은 변경 빈도, 충분한 커버리지, 적당한 의존성
• 구름낌(Cloudy): 중간 수준의 위험; 리팩터링은 계획적으로 하면 충분히 관리 가능
• 폭풍(Stormy): 높은 위험; 리팩터링 시 철저한 분리와 추가 테스트 필요
• 심각(Severe): 높은 복잡도 + 높은 변경 빈도 + 낮은 커버리지 + 의존성까지 높게 겹친 구역

이제 “날씨”는 더 이상 촉이나 감이 아닙니다. 근거 있는 위험 정보가 한눈에 읽히는 형태로 바뀝니다.

리팩터링을 코드 미화가 아닌 ‘위험 관리’로 보기

많은 조직에서 리팩터링은 아직도 “있으면 좋은 정리 작업” 정도로 취급되며, “진짜 일”과 경쟁하는 것으로 보입니다. 기상대는 안전 필수 산업이나 금융 분야에서 쓰이는 정식 위험 관리 프레임워크와 리팩터링을 연결시켜, 이런 관점을 뒤집습니다.

대표적인 위험 관리 루프를 떠올려 봅시다.

1. 위험 구역 식별(Identify)

   • 메트릭을 사용해 리팩터링 시 장애가 발생할 가능성이 높은 핫스팟을 찾습니다.

2. 가능성과 영향도 평가(Assess)

   • 가능성: 복잡도, 변경 빈도, 커버리지 공백
   • 영향도: 의존성 밀도, 비즈니스 상의 중요도

3. 완화 전략 선택(Choose mitigations)

   • 빅뱅 리라이트 대신 마이크로 리팩터링
   • 추가 테스트(Unit/Integration/Contract Tests 등)
   • 피처 플래그, 카나리 릴리즈

4. 지속적인 모니터링(Continuously monitor)

   • 위험 추세 관찰: 특정 모듈의 위험 수준이 시간이 갈수록 더 폭풍 쪽으로 치우치는가?
   • 대규모 변경 이후 갑작스러운 스파이크에 대응

이 루프에 직접 매핑되기 때문에, 기상대는 다음을 가능하게 합니다.

• 아키텍트가 경영진과 이야기할 때 리스크 언어로 설명할 수 있게 해 줍니다. (단순 “테크 부채 하소연”이 아님)
• 팀이 리팩터링을 위험 감소 작업으로 정당화할 수 있게 합니다. (겉모습 치장이 아님)
• 프로덕트 오너가 리팩터링을 기능 출시를 늦추는 요소가 아니라, 릴리즈 안정성을 지키는 활동으로 보게 합니다.

“아날로그” 기상대 디자인: CI 신호에서 물리 피드백까지

이 기상대의 힘은 복잡한 도구 출력을 아주 단순한 큐(cue)로 바꾸는 데 있습니다. 몇 가지 디자인 아이디어를 살펴보겠습니다.

1. 물리 인디케이터

다음 중 하나 이상을 사용할 수 있습니다.

• 녹색(맑음)에서 빨간색(심각)으로 변하는 LED 바 또는 링
• 현재 전체 위험 점수를 보여주는 다이얼/바늘 게이지
• “결제(Payments)”, “검색(Search)”, “인증(Auth)” 등 주요 영역별로 날씨 아이콘을 보여주는 세그먼트 디스플레이
• 서비스 이름이 적힌 E-ink 타일로, 일일 “예보”와 추세 화살표를 표시

여기서 제약은 의도적인 것입니다. 복잡한 대시보드 대신, 즉각적이고 주변적인 신호만 사용합니다.

2. 툴링으로부터의 데이터 흐름

기상대를 기존 도구에 연결합니다.

• 정적 분석(복잡도, 의존성 그래프)
• 버전 관리 이력(코드 변경 빈도, 최근 변경 내역)
• 테스트 시스템(커버리지, 테스트 플레이크 현황, 최근 실패 내역)
• CI 파이프라인(빌드 상태, 마지막 성공 테스트 이후 경과 시간)

작은 서비스 하나가 이 메트릭을 모아 위험 점수를 계산하고, 다음 시점에 기상대로 업데이트를 푸시합니다.

• main 브랜치에 머지가 발생했을 때
• 스케줄러 잡(예: 매시간) 실행 시

이렇게 하면 기상대는 간헐적인 리포트가 아니라, 코드 건강 상태를 실시간으로 반영하는 장치가 됩니다.

3. 점수를 날씨로 번역하기

이해하기 쉽게 명확한 규칙을 정의합니다.

• 위험 0–25 → 맑음(Clear) (녹색)
• 26–50 → 부분적으로 흐림(Partly Cloudy) (노랑-연두)
• 51–75 → 폭풍(Stormy) (주황)
• 76–100 → 심각한 폭풍(Severe Storm) (빨강)

옵션으로 다음을 추가할 수 있습니다.

• 추세 인디케이터(개선 중, 안정, 악화 중)
• **"Top 3 핫스팟"**를 E-ink나 보조 웹 뷰에 표시하는 작은 티커(ticker)

눈앞에 보이는 마이크로 리팩터링과 지속적 개선

SAFe 같은 애자일 프레임워크는 기능 작업과 함께 작고 빈번한 리팩터링을 강조합니다. 각 리팩터링은 다음을 충족해야 합니다.

• 범위가 명확하고 테스트 가능할 것
• 독립된 작업 아이템으로 보일 것
• 다른 변경과 동일한 기준으로 평가될 것

기상대는 다음과 같은 방식으로 이런 행동을 강화합니다.

• 스프린트마다 위험이 조금씩 올라가는 것이 눈에 보이게 만듭니다.
• 마이크로 리팩터링이 진행되면 “하늘이 개는” 변화를 눈으로 확인하게 해 줍니다.
• 팀이 건강한 예보를 유지하기 위해, 기능 작업과 함께 리팩터링 태스크를 예산에 포함하도록 유도합니다.

예를 들어,

• 대형 기능 머지 이후, 핵심 서비스 복잡도가 증가하면서 기상대가 “폭풍”으로 바뀝니다.
• 팀은 다음 스프린트에 2–3개의 마이크로 리팩터링과 추가 테스트를 계획합니다.
• 일주일에 걸쳐 인디케이터가 “흐림”을 거쳐 다시 “맑음”으로 이동합니다.

이렇게 피드백 루프가 닫히면서, 팀은 “깨끗한 코드가 좋다”는 추상적 믿음이 아니라, 규율 있는 리팩터링이 가져오는 효과를 눈으로 확인할 수 있게 됩니다.

비전문가와의 소통: 모두가 이해하는 위험 대시보드

경영진이나 비기술 이해관계자는 커버리지 리포트나 의존성 그래프를 잘 보지 않습니다. 하지만 **위험(risk)**과 날씨 비유는 쉽게 이해합니다.

• “결제 서비스는 지금 폭풍 단계입니다. 다음 대형 릴리즈 전에 추가 테스트와 작은 리팩터링을 계획하고 있습니다.”
• “인증(Auth)은 지금까지 흐렸지만 개선 중입니다. 복잡도를 줄이고 커버리지를 올려 왔습니다.”

요약된 시각적 예보를 공개하면 다음과 같은 효과가 있습니다.

• 프로덕트 매니저가 릴리즈 의사결정에 기술적 위험을 반영할 수 있습니다.
• 리더십은 리팩터링을 위험을 줄이는 투자로 인식하게 됩니다.
• 크로스 기능 팀이 시스템 건강 상태에 대한 공통된 그림을 공유합니다.

겉으로 보기엔 단순한 날씨판이지만, 그 뒤에는 이미 CI/CD에서 생산 중인 동일한 신호들이, 모두가 공유하는 멘탈 모델에 맞게 재구성되어 있을 뿐입니다.

안전 필수 산업에서 빌려온 사고방식

항공우주, 자동차, 의료 기기 같은 산업에서는 오래전부터 다음과 같은 방식을 사용해 왔습니다.

• 실제 하드웨어와 함께 소프트웨어를 테스트하는 Hardware-in-the-Loop(HIL) 환경
• 안전 투자 우선순위를 결정하기 위한 공식적인 리스크 기반 프레임워크

아날로그 리팩터링 기상대는 이런 사고방식을 소프트웨어에 차용합니다.

• 코드베이스를 측정 가능한 운영 위험을 가진 시스템으로 취급합니다.
• 일회성 감사가 아니라, 지속적인 모니터링을 사용합니다.
• 영웅적인 빅뱅 리라이트 대신 점진적인 위험 감소를 장려합니다.

이를 소프트웨어 모더나이제이션과 리팩터링에 적용하면 다음과 같은 결과를 기대할 수 있습니다.

• 위험한 변경으로 인한 갑작스러운 회귀(regression) 감소
• 레거시 시스템을 진화시키는 데 대한 자신감 증가
• “다음에 어디를 리팩터링할지”에 대한 반복 가능하고 설명 가능한 접근법

시작하기: 현실적인 1차 버전

처음부터 커스텀 하드웨어를 만들 필요는 없습니다. 다음과 같이 기상대를 흉내 낼 수 있습니다.

1. 팀 공간에 큰 화면 하나를 두고, 단순한 “날씨 보드”를 띄웁니다.
2. 다음을 수행하는 스크립트를 하나 만듭니다.
   • 서비스별로 기본 메트릭(복잡도, 변경 빈도, 커버리지)을 수집
   • 위험 점수와 날씨 레벨을 계산
   • 메인 브랜치 빌드 후 보드를 업데이트

이 모델과 시각화가 실제로 유용하다는 것이 입증되면, 그 다음에 다음을 시도할 수 있습니다.

• 물리 인디케이터(LED, 다이얼, E-ink 모듈)를 추가
• 실제 사고/장애 사례를 바탕으로 위험 계산 공식을 개선
• “결제 오류는 로그 오류보다 비용이 훨씬 크다” 같은 도메인 지식을 스코어링에 반영

목표는 미적인 완성도가 아닙니다. 일상적인 의사결정을 뒷받침할 만큼 위험을 잘 보이게 만드는 것입니다.

결론

리팩터링은 너무 자주 선택적 정리 작업으로 취급됩니다. 하지만 실제로는, 변화하는 시스템을 위한 핵심 위험 관리 활동입니다.

아날로그 리팩터링 기상대는 이를 다음과 같이 재구성합니다.

• 복잡한 메트릭을 단순하고 공유 가능한 예보로 번역
• 마이크로 리팩터링과 지속적인 개선을 장려
• 시스템이 취약한 부분을 항상 눈에 보이게 피드백 제공
• 이해관계자와 리팩터링을 위험 관점에서 이야기하기 쉽게 만듦

안전 필수 분야의 아이디어와 이미 CI/CD에서 나오는 신호를 결합하면, 더 안전한 코드 변경을 위한 구체적인 데스크톱 가이드를 만들 수 있습니다. 시간이 지나면, 질문은 “리팩터링을 할余지가 있을까?”에서 더 전략적인 질문으로 바뀝니다.

“지평선에 폭풍이 형성되는 걸 보고도, 그 속으로 릴리즈를 밀어 넣을 만큼 우리가余裕가 있을까?”