데이터 엔지니어가 만들어가는 레거시 #우아콘2023 #우아한형제들
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AI 핵심 요약
여러 차례 조직 이동과 긴 인수인계를 겪으며, 잘 동작하던 서비스 이상 탐지와 배달 예상 시간 시스템도 담당자와 요구사항이 바뀌면 이해하기 어려운 레거시가 될 수 있음을 돌아봤다. 추천 시스템 개발에서는 회사의 배포 도구와 운영 지원을 고려해 Java를 선택했지만, Python 모델을 Java로 변환할 때 생기는 간헐적 오류 위험을 고려해 이후 추천 API는 Python으로 만들고 기존 구현도 대체했다. 레거시를 전제로 코드 변경 범위를 제한하고 API 문서·GitLab 기록·리소스 네이밍으로 맥락을 남기는 한편, 데이터 분리의 중복 비용과 변경 대응 이점을 비교해 아키텍처를 선택해야 한다고 설명했다. 데이터의 사용 목적에 맞춰 데이터 아키텍처와 시스템 아키텍처를 함께 설계하는 것이 변화에 유연하게 대응하는 방법이라는 교훈을 전했다.
- 레거시는 완전히 막기보다 발생을 전제로 두고, 변경이 필요한 지점과 위험을 관리하는 편이 현실적이다.
- 기존 코드 수정의 파급 효과가 불확실하면 기존 경로를 보존하고 새 분기나 클래스를 추가해 변경 범위를 제한한다.
- API 문서와 GitLab 머지 리퀘스트에 기능의 목적과 변경 내용을 남기고, 리소스 이름에도 사용처와 목적을 드러낸다.
- 데이터를 기능별로 분리하면 중복과 비용이 늘 수 있으므로, 데이터 크기와 원천 변경 빈도, 후속 변경의 용이성을 함께 따져야 한다.
- 데이터의 목적이 데이터 웨어하우스·데이터 레이크, 분석·모델 개발, 제품 적용 중 무엇인지에 따라 데이터 및 시스템 아키텍처를 달리 설계한다.
소개
[WOOWACON2023 세션 다시보기] 👉 세션 설명 데이터 엔지니어링 원칙과 현업에서 만나게 되는 문제 데이터와 시스템의 중복으로 발생하는 조직 간의 협업과 인수인계의 고민 문제와 고민을 해결하기 위한 선택과 집중ㅤ ㅤ 👉 발표자 소개 추천시스템팀 오창윤 백엔드 프론트엔드를 거쳐 데이터에 자리잡은, 그래서 다른 분야와 같으면서 다른 문제 해결 방식이 흥미로운 엔지니어 👍 추천 대상 - 데이터 엔지니어링과 서비스의 연결을 시작하는 분 🙋🏻♀️ 세션에 대해 궁금한 점이 있다면 dev_relations@woowahan.com 으로 문의주시기 바랍니다.
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