(우리가 미처 알지 못한) 소프트웨어 공학의 사실과 오해

로버트 L.글래스의 우리가 미처 알지 못한 S/W공학의 사실과 오해

간만에 정신이 맑아지고 현실과 미래가 뚜렷히 보이는 명쾌한 작품을 읽은 느낌이다. 왜 이 책이 그렇게 많은 사람들에게 회자되고 인용되었는지 알 수 있었다. 이 책은 소프트웨어가 세상에 등장한 이후부터 이 책이 쓰여진 시점까지 소프트웨어 분야에서 일어났던 모든 일들을 집약한 책이라고 설명할 수 있겠다. 우리가 소프트웨어를 개발하면서 만났던 수많은 일들, 경험적으로는 알고 있었으나 증명하기 어려웠던 문제들, 소프트웨어 개발 과정에서 겪었던 어려움과 그 이유들, 수많은 문제들 중에서 어떤 문제에 집중하는 것이 옳고 어떤 자세로 임해야 하는지 등에 대한 명료한 답을 제시해 준다.

이 글은 이 책(원 제목은 Facts and Fallacies of Software Engineering)에서 얻은 내용들을 정리한 것이다. 하지만 이 글만 읽어보고 책을 읽지 않게 되는 것은 내가 원하는 것과는 정 반대의 일이다. 내가 이 책을 누군가에게 소개한다면 다음과 같을 것이다. 이 책은 소프트웨어 개발과 관련된 모든 사람들이 읽어야 할 책이다. 소프트웨어를 직접 개발하는 사람이라면 꼭 읽어야 할 책이다. 이 책을 모르고 소프트웨어 개발을 해왔던 시간들이 너무 아깝다.

1장  관리

사람

사실 1. 소프트웨어 직업에서 가장 중요한 요소는 프로그래머가 사용하는 도구나 기술이 아니라, 프로그래머의 자질이다.

-       “사람이 (소프트웨어 개발) 성공의 열쇠다”

-       엄격한 방법론을 적용한 프로젝트를 한꺼풀 벗기고 프로젝트의 성공 이유를 물으면 그 답은 사람이다.

-       소프트웨어 생산성에 있어 가장 중요한 요소는 소프트웨어 실무자 개인의 역량이다.

사실 2 최고의 프로그래머는 최하의 프로그래머보다 28배 뛰어나다.

-       뛰어난 소프트웨어 실무자가 (동료들보다) 5배에서 28배까지 뛰어나다는 사실을 알 수 있다면, 가장 뛰어난 사람들을 잘 돌보는 것이 소프트웨어 관리자의 가장 중요한 업무라는 것은 자명한 일이다.

-       “우리의 연구에서 가장 중요한 실질적 발견은 프로그래머 실무 능력의 현저한 개인차다”

-       “개인간에 5배 정도의 생산성 차이는 흔한 것이다.”

사실 3 지체된 프로젝트에 사람을 추가 투입하면 프로젝트가 더 늦어진다.

-       사람이 많을수록 커뮤니케이션은 더욱 복잡해진다. 따라서 프로젝트가 지연될 때 인력을 투입하면 프로젝트는 더 늦어지는 경향이 있다.

사실 4 작업환경은 생산성과 품질에 지대한 영향을 미친다.

-       프로젝트에서 상위 25%와 하위 25%에 대해서(이들간에는 2.6배 생산성 차이가 났다) 작업환경을 조사한 결과, 상위 그룹은 1.7배 넓은 공간에서 일했고, 충분히 조용한 환경이라고 대답한 비율이 2배 높았고, 개인 공간이라고 말한 비율은 3배 이상 높았으며, 전화를 돌리거나 꺼놓을 수 있다고 답한 비율은 각각 4배와 5배 많았다.

도구와 기술

사실 5 소프트웨어 업계에는 과대선전(도구와 기술에 대한)이 만연해 있다.

-       소프트웨어 기술 각각으로 얻을 수 있는 생산성 향상은 기껏해야 5~35% 정도이다.

-       재사용(공용화)으로 얻을 수 있는 이득도 10~35% 정도이다.

사실 6 새로운 도구와 기술은 도입 초기에 생산성/품질 저하를 초래한다.

-       도구와 기술을 익히는데는 적어도 6개월 ~ 2년 이상이 걸리고, 이 기간동안의 생산성은 기존보다 저하된다.

사실 7 소프트웨어 개발자는 도구에 대해 많은 말을 하지만, 별로 사용하지 않는다.

-       좋은 개발 도구라는 것 중 대다수는 계속 사용되지 않고 폐기된다.

추정

사실 8 폭주하는 프로젝트의 가장 흔한 원인 두 가지 중 하나는 부정확한 추정이다.

-       아직까지 소프트웨어 프로젝트가 걸리는 시간을 추정할 수 있는 정밀한 방법은 없다.

-       다만 분야의 전문가가 하는 추정만이 좀 더 정확할 뿐이다.

사실 9 소프트웨어 추정은 보통 부적절한 시기에 수행된다.

-       소프트웨어 추정은 보통 요구사항이 구체화 되기 전에 이루어진다.

-       많은 프로젝트가 이미 완료 기한이 정해진 상태로 시작된다.

사실 10 소프트웨어 추정은 보통 부적절한 사람들에 의해 수행된다.

-       많은 추정은 경영진이나 마케팅에 의해 결정된다.

사실 11 프로젝트가 진행되면서 소프트웨어 추정을 수정하는 경우는 거의 없다.

-       NASA에서는 소프트웨어 추정 재평가를 주창하며 라이프 사이클 상의 재평가 시점까지 정의한 연구가 있으나 권고를 따르는 사람을 본 적은 없다.

사실 12 소프트웨어 추정이 부정확한 것은 별로 놀라운 일이 아니다. 그러나 우리는 추정이 죽고 산다!

-       일정에 대한 추정이 부적절하다고 해도 프로젝트는 대부분 정해진 일정에 의해 관리된다.

사실 13 경영진과 프로그래머 사이에는 단절이 있다.

-       (경영진이 정한 추정에 맞지 않아) 실패라고 평가된 프로젝트에 대해 기술자의 다수가 가장 성공적인 프로젝트로 평가했다. 애초에 불가능했던 일정과 예산을 포기하고 도전적인 목표를 성공적으로 완료 했다고 생각 했기 때문이다.

사실 14 타당성 조사에 대한 대답은 항상 “타당하다” 이다

-       프로젝트 시작 전에 이루어지는 기술적 타당성(구현 가능성을 검증하는) 조사는 거의 항상 타당하다는 결론을 낸다.

재사용

사실 15 소규모 재사용은 잘 해결된 문제다.

-       소규모 재사용(보통 라이브러리라고 불리는 함수 단위 재사용)은 1950년대부터 있어 왔으며 이미 증명된 문제다.

사실 16 대규모 재사용은 여전히 해결되지 않은 어려운 문제다.

-       대규모 재사용(일명 “공용화”)은 일반적으로 다양해지는 요구사항에 의해 제대로 활용되기 어렵다.

-       매우 좁은 도메인(예에서는 항공 역학) 내에서는 70%까지 재사용 모듈로 구축될 수 있었다.

사실 17 대규모 재사용은 서로 관련 있는 시스템 사이에서 가장 잘 적용된다.

-       대규모 재사용은 도메인 종속적이다.

-       여러 프로젝트나 여러 도메인에 걸쳐 적용하려 한다면 성공할 가능성이 거의 없다.

사실 18 재사용 가능 컴포넌트는 만들기가 3배 어렵고, 3곳에 적용해봐야 한다.

-       3이라는 숫자는 모두 경험적인 숫자이다. 다만 재사용 가능한 컴포넌트는 일반적인 것보다 만들기가 훨씬 어렵고, 잘 적용되는지를 여러 번 검증해 봐야 한다.

사실 19 재사용된 코드를 수정하는 것은 특히 오류를 범하기 쉽다.

-       ‘기존의 솔루션을 이해하는 것’은 소프트웨어 작업 중에서 가장 어려운 일이기 때문에, 재사용을 위해서 기존의 컴포넌트를 수정하는 것은 새로 만드는 것에 비해 매우 어렵다.

-       20~25% 이상을 수정해야 할 경우 처음부터 다시 만드는 것이 더 효율적/효과적이다.

-       “소프트웨어 작업은 인류가 지금까지 해온 것 중 가장 복잡한 작업이다.”

사실 20 디자인 패턴 재사용은 코드 재사용 문제에 대한 해결책이다.

-       이 사실은 디자인 패턴과 같은 잘 알려진 설계에 대한 지식이 매우 중요함을 드러낸다.

-       구현된 컴포넌트는 재사용이 어렵지만, 소프트웨어의 구조 및 설계의 재사용은 가능하다.

복잡성

사실 21 문제의 복잡성이 25% 증가하면 솔루션의 복잡성은 100% 증가한다.

-       왜 그렇게 사람이 중요한가? 복잡성을 극복하는 데는 상당한 사고력과 기술이 필요하기 때문이다.

-       왜 대규모 재사용은 성과가 좋지 않을까? (도메인의 차이로 인한) 복잡성이 증대되기 때문이다.

-       왜 코드 리뷰(inspection)가 오류 제거에 대한 가장 효과적, 효율적인 접근 방법인가? 그 모든 복잡성을 걸러내고 오류의 위치를 찾는 데는 결국 사람의 노력이 필요하기 때문이다.

-       왜 “기존의 제품을 이해하는 것”이 소프트웨어 유지보수에서 가장 중요하고도 어려운 작업인가? 하나의 문제를 해결하는데 적용할 수 있는 접근방법이 매우 많기 때문이다.

-       왜 소프트웨어에는 그렇게 많은 오류가 있는가? 처음부터 소프트웨어를 올바르게 이해하는 것은 매우 어렵기 때문이다.(여기에는 다른 견해가 있다. 소프트웨어는 불완전성의 원리에 지배 받기 때문에 사람의 두뇌가 아니면 오류를 잡아 낼 수 없다. 그리고 그 사람들은 모두 전문가인 것이 아니다. 물론 전문가라고 해서 오류를 만들어 내지 않는 것은 아니지만.)

사실 22 소프트웨어 작업의 80%가 지적인 작업이다. 그 중 상당 부분이 창조적인 작업이다. 사무적인 일은 거의 없다.

-       소프트웨어 실무자가 하는 일에 대한 관찰 연구 결과 80%는 지적인 작업, 20%는 사무적인 작업으로 분류되었다. 이 중 창조적인 작업은 6%에서 29%에 해당한다.

2장  생명 주기

요구사항

사실 23 폭주하는 프로젝트에서 가장 흔한 원인 두 가지 중 하나는 불안정한 요구사항이다.

-       고객과 사용자는 (그리고 대부분의 관리자들도) 보통 어떤 문제를 해결해야 하는지에 대해 확실하게 알지 못한다.

-       프로토타이핑은 요구사항이 명확하지 않을 때 자주 사용한다.(AOM 패턴을 이용해 볼만한 과정이다.)

사실 24 요구사항의 오류는 생산 단계에서 수정하는데 가장 비용이 많이 든다.

(너무 당연한 일이다)

사실 25 누락된 요구사항은 가장 수정하기 힘든 오류다.

-       누락된 요구사항은 이미 만들어졌거나 만들어지고 있는 코드에 대한 설계 수준의 수정을 요구한다.

설계

사실 26 명시적 요구사항을 설계로 옮겨갈 때 ‘파생 요구사항’이 폭발적으로 증가한다.

-       (명시적) 요구사항은 실제 어떻게 구현해야 할지를 결정하는 설계 단계에 오면 암시적 요구사항을 파생 시키고, 이 파생 요구사항은 명시적 요구사항의 50배에 달한다.

사실 27 소프트웨어 문제에서 최적의 솔루션이 하나 존재하는 경우는 거의 없다.

-       소프트웨어적인 문제는 문제에 대한 해결책이 매우 많다. 그 중에서 최상의 해결책은 없거나 알아내기가 매우 어렵다.

사실 28 설계는 복잡하고 반복적인 과정이다. 초기 설계 솔루션은 보통 잘못 되었거나, 최적이 아닌 경우가 많다.

-       (이는 애자일 진영의 XP, TDD, 리팩토링과 같은 기술 및 개발 방법론의 정당성에 힘을 실어 준다.)

-       전문 설계자는 설계상 핵심적인 문제에 대해 직접 구현해 보거나 솔루션을 찾아 놓은 다음에야 전체 설계 문제로 넘어간다.(이는 아키텍쳐는 코딩을 해야 한다는 주장을 뒷받침한다.)

코딩

사실 29 설계자의 기본단위와 프로그래머의 기본단위가 일치하는 경우는 거의 없다.

-       설계자의 코딩 경험, 전문 코딩 분야, 역량 등에 의해 설계 기본 단위의 크기가 달라진다. 이와 함께 코딩 실무자 역시 경험, 전문 분야, 역량에 따라 이에 대응되는 기본 단위가 달라지게 된다. 따라서 이 둘이 매칭되기는 어렵다.

-       (이것은 코딩 실무자의 능력이 설계자 수준과 비슷하게 뛰어나야 하고, 설계 수준이 낮거나 설계자가 없을 경우에는 코딩 실무자의 능력이 (설계를 커버할 수 있을 만큼) 매우 뛰어나야 한다는 것을 의미한다.)

-       “나는 이 사실 때문에, 설계와 코딩 작업을 분리하는 것은 좋지 않다고 생각한다.”

-       “소프트웨어 개발에서 전통적인 작업 분할 방식(설계자, 구현자, 테스터와 같이 전문 담당 업무를 분할하는 방식)은 적절하지 않다.”

사실 30 COBOL은 별로 훌륭한 언어가 아니지만, (비즈니스 데이터 처리에 대해서는) 다른 언어도 마찬가지다.

오류제거

사실 31 오류 제거는 생명주기에서 가장 많은 시간을 소모하는 단계다.

-       일반적으로 요구사항분석(20%) – 설계(20%) – 코딩(20%) – 오류 제거(40%)의 시간을 소모한다.

테스트

사실 32 프로그래머가 완전하게 테스트 했다고 믿는 소프트웨어도 보통은 로직 경로의 55~60%만 테스트 된 경우가 많다.

사실 33 100% 테스트 커버리지도 결코 충분하지 않다.

-       대략 소프트웨어 결함의 35%는 누락된 로직 경로(구현하지 않은 로직)에서, 40%는 로직 경로의 특정 조합을 실행할 때(로직 실행 후 다시 실행할 때 일부 변수가 초기화 되지 않아서 발생하는 오류가 대표적인 예이다) 나타난다. 따라서 100% 커버리지로도 잡히지 않는다.

사실 34 테스트 도구는 꼭 필요하지만, 많은 경우 거의 사용되지 않는다.

-       이유는 테스트 단계 자체가 관심을 많이 받지 못하기 때문이다. 자동화 테스트 도구는 매우 유용하다.

사실 35 특정 테스트 프로세스는 자동화할 수 있고, 또 자동화해야 한다. 그러나 자동화 할 수 없는 테스트 작업도 많다.

-       요구사항 명세서로부터 코드를 자동 생성할 수 있다는 개념은 이미 사라졌다. 따라서 ‘프로그래머 없는 프로그래밍’과 ‘프로그래밍의 자동화’에 대한 아이디어 역시 이미 사라졌다.(따라서 코더 개념 역시 사라져야 할 개념이다.)

-       (소프트웨어 개발 단계에서 가장 단순해 보이는) 테스트 조차도 완전히 자동화 할 수 있는 방법은 없다.(사실 모든 소프트웨어 개발 단계 중에서 자동화 할 수 있는 것은 없다.)

사실 36 프로그래머가 작성한 디버그 코드는 테스트 도구에 대한 중요 보완 수단이다.

-       컴파일러 옵션이나 외부 파일을 이용하여 테스트 코드를 실행할 수 있도록 만들어 놓는 것도 테스트에 도움이 된다.(이 책이 쓰여질 당시에는 Unit Test가 널리 보급된 상태가 아니었음을 상기하기 바란다.)

검토와 검사

사실 37 엄격한 검사는 첫 번째 테스트 케이스를 실행시키기도 전에 소프트웨어 제품에 포함된 오류의 90% 까지 제거할 수 있다.

-       (엄격한 검사란 inspection이라는 것으로 우리가 보통 이야기 하는 코드 리뷰이다)

-       (이는 인간의 두뇌만이 소프트웨어를 관리할 수 있는 유일한 도구라는 내 생각을 뒷받침한다)

-       이렇게 좋은 방법임에도 잘 실행되지 않는 것은 오류 검사 단계에 대한 무관심과 엄격한 검사 과정의 어려움(“이미 작성된 코드에 대한 이해”가 가장 어려운 것이라는 점을 상기하기 바란다.) 때문이다.

-       (여기에 덧붙이자면 많은 관리자들이 코드리뷰나 페어 프로그래밍을 지적 유희라고 생각하거나 베테랑이 초보자에게 가르치기 위해 하는 일이라고 생각한다. 우리나라의 많은 관리자들은 프로그래밍을 저급한 업무로 취급하면서 모든 개발자가 1~2년쯤 지나면 다들 베테랑이라고 생각하기 때문에 페어 프로그래밍 하려는 사람들을 야단친다.)

사실 38 엄격한 검사도 테스트를 대체할 수는 없다.

사실 39 출시 후 검토(회고라 부르는 사람들도 있다)는 중요하지만, 거의 실행되지 않는다.

사실 40 검토는 기술적 측면과 사회학적 측면을 모두 가지는데, 어느 쪽도 무시하면 안 된다.

-      동료 검토(peer review)에 의해 이성과 감정에 상처를 받지 않도록 해야 한다.

-      비자아적 프로그래밍(코드에 자신의 자존심을 투영하지 않는 것)을 당부하지만 대부분의 개발자들은 자신의 코드에 대해 자부심을 가지려고 한다. (이는 미묘한 문제이면서도 코드를 통한 커뮤니케이션이나 형상 관리를 방해하는 문제이기도 하다. 자신 있는 코드라면 공개하는 것이 마땅하고, 자신 없는 코드라면 공개하고 조언을 받아야 하는 것이 마땅하다. 어느 편이든 코드는 공개되어야 한다.)

사실 41 유지보수는 보통 소프트웨어 비용의 40~80%를 차지한다. 따라서, 유지보수는 소프트웨어 생명주기 중 가장 중요한 단계일 것이다.

-       (일단 다음 절에서 유지 보수란 단순한 오류 수정이 아니라 기능의 개선 및 추가까지 포함한 작업이라는 것을 기억하기 바란다.)

-       유지 보수 비용이 높은 이유는 “이미 만들어진 기능을 이해”하기가 어렵기 때문이다.

-       (따라서 가독성 높고 간결한 코드를 만드는 것이 개발자의 자질 중 가장 중요한 것이다.)

사실 42 유지보수 비용의 60%는 개선 작업에 소요되는 비용이다.

-       소프트웨어를 처음 개발할 때 고객과 사용자는 새로운 소프트웨어로 무엇을 할 수 있을지에 대해 단지 비전의 일부만 갖고 있을 뿐이다. 소프트웨어가 출시되어 한동안 사용해 본 후에야 사용자는 그 소프트웨어 시스템을 개선해 무엇을 더 할 수 있을지 깨닫기 시작한다.

-       60/60 법칙 : 소프트웨어 비용의 60%는 유지보수에 사용되며, 유지보수 비용의 60%는 개선에 사용된다. 따라서 기존 소프트웨어를 개선하는 것은 큰 일이다.

-       60%는 개선 17%는 오류 수정 18%는 포팅, 5%는 기타 작업

사실 43 유지보수는 문제가 아니라 해결책이다.

(다른 산업 분야와는 달리) 소프트웨어의 유지보수는 대부분 기능의 개선을 위한 것이기 때문에 문제가 아니라 해결책이다. 따라서 부정적으로 보지 않아야 한다.

사실 44 유지보수에서 가장 어려운 작업은 기존 시스템을 이해하는 것이다.

-       유지보수 작업에서 가장 중요한 요소는 이해력이다 –Ned Chapin, 유지보수 분야 개척자-

-       소프트웨어 업무 중에서 가장 어려운 일이 유지보수 작업이다. 보통은 (내가 만든 게 아닌) 다른 사람이 만든 소프트웨어를 다루어야 하기 때문이다.

사실 45 더 좋은 소프트웨어 공학 기술로 개발하면 더 많은(더 적은 게 아니라) 유지보수가 필요하다.

-       현대적 개발 방법론 및 소프트웨어 기술이 적용된 소프트웨어는 더 수정하기 쉽기 때문에 더 많은 수정이 가해지고 더 오랫동안 개선되면서 사용된다.

3장  품질

품질

사실 46 품질은 속성의 집합이다.

-       이식성, 신뢰성, 효율, 사용편의성, 테스트 용이성, 이해 용이성, 수정 용이성

사실 47 품질은 사용자 만족, 요구사항 충족, 비용과 일정 목표 달성, 또는 신뢰성이 아니다.

신뢰성

사실 48 대부분의 프로그래머가 흔히 범하는 오류가 있다.

-       인간은 하나씩 밀린 인덱스, 정의/참조의 불일치, 중요한 설계 항목 누락, 자주 사용하는 변수에 대한 초기화 실패, 일련의 조건 중 하나의 조건 누락 등 특정 종류의 작업에서 쉽게 실수한다.

사실 49 오류는 뭉치는 경향이 있다.

-       오류의 반이 모듈의 15%에서 발견된다.

-       오류의 80%가 단지 모듈의 20% 이내에서 발견된다.

-       대략 80%의 결함이 모듈의 20%에서 나오고, 모듈의 절반 정도는 오류가 없다.

-       특정 모듈이 특히 더 어렵기 때문에, 여러 개발자가 모듈 별로 개발하기 때문에(개인 능력차 때문에) 그럴 것이다.

사실 50 소프트웨어 오류 제거에 있어서 단 하나의 최상의 방법은 없다.

사실 51 오류는 항상 남아 있다. 심각한 오류를 제거하거나 최소화하는 것이 목표가 돼야 한다.

-       오류 없는 소프트웨어를 개발하는 것은 불가능하다.

-       CMM 레벨 4인 팀과 다른 정형방법을 사용하는 팀 둘이서 충분한 비용과 일정에도 불구하고 98% 신뢰성의 간단한 제품을 만들어 내지 못했다.

효율

사실 52 효율은 훌륭한 코딩보다는 훌륭한 설계에 더 많은 영향을 받는다.

사실 53 고급 언어 코드도 어셈블리어 코드의 90%에 가까운 효율을 낼 수 있다.

-       항공 애플리케이션에서 고급 언어의 비효율성(어셈블리 대비 C언어)은 10~20% 정도이다.

>  최적화 컴파일러를 이용하면 10% 성능향상

> 튜닝을 통해 2~5% 더 향상 시킬 수 있다.

사실 54 크기와 속도 사이에는 트레이드오프가 있다.

4장  연구

연구

사실 55 많은 연구자들이 연구보다는 옹호에 치중한다.

 

2부 오해 5+5

5장  관리

관리

오해 1 측정할 수 없는 것은 관리할 수 없다.

-       측정할 수 없는 것은 통제할 수 없다는 말은 사실이지만 관리할 수 없다는 말은 아니다. 소프트웨어 설계라는 것은 측정 불가능하지만 관리할 수 있는 대상이다.

-       몇몇 회사에서는 메트릭을 통한 관리를 중요시한다. 그리고 자주 사용하는 소프트웨어 메트릭이 개발되어 사용되고 있다.

-       (우리나라에서 메트릭을 통해 소프트웨어를 관리하지 않는 이유는 관리자들의 소프트웨어에 대한 이해가 부족하고, 필요한 경우 외주를 통해 해결할 수 있는 수준의 저급한 업무로 폄하되고 있기 때문이다. 야구나 농구에서 데이터를 관리하거나 기업의 재무제표가 관리되는 이유와 정반대 이유다.)

오해 2 소프트웨어 품질은 관리로 해결할 수 있다.

-       소프트웨어 품질에는 기술적 요소가 많아 관리만으로 해결할 수는 없다.(이는 소프트웨어를 외주로 개발하는 행위에 대해 경종을 울린다. 자체 기술 부족으로 인하여 기술이 검증된 업체를 통해 개발하고 그 기술을 내제화 하기 위한 외주가 아니라 단지 시간이 부족하거나 허드레 업무라고 생각해서 외주를 주는 경우 관리만으로 품질을 확보하는 것은 불가능하다. 이로 인한 짐은 고스란히 개발자에게 넘겨진다.)

오해 3 프로그래밍은 비자아적이 될 수 있고, 또 되어야 한다.

-       (많은 개발자들은 자신의 코드가 자신의 지적 능력을 대변한다고 생각한다. 그래서 코드에 대해 자아를 투영하곤 한다. 하지만 이러한 자세는 원활한 시스템 통합, 오류 검사, 형상 관리를 방해한다.)

-       오류 없는 프로그램을 작성하는 것은 불가능하다는 것을 인정하고, 기술적 약점이 잘 발견될 수 있도록 열린 자세를 가져야 한다.

도구와 기술

오해 4 도구와 기술 : 한 가지로 모든 문제를 해결할 수 있다.

-       소프트웨어 문제를 해결할 완전한 한가지 기술이나 도구는 없다.

오해 5 소프트웨어 분야에는 더 많은 방법론이 필요하다.

-       많은 방법론이 교수들이나 대학원생 등 소프트웨어 비 실무자들에 의해 개발된다. 특히 엄격한 방법론(융통성을 거부하고 전체 개발 프로세스를 감시하려는 방법론, 예를 들어 전통 waterfall과 같은 방법론)을 경계해야 한다.

추정

오해 6 비용과 일정을 추정하기 위해서는 먼저 LOC(Lines of Code)를 추정해야 한다.

-       LOC 만으로는 부정확한 메트릭이다.(프로그래밍 언어, 도메인, 주석과 같은 요소를 고려해야 한다.)

-       (특히 이 절은 비용과 일정을 추정하기 위해 LOC를 “추정”하는 문제에 대해 언급하고 있음을 기억해야 한다. 추정을 위해서 부정확한 메트릭을 사용하는 것에 대한 주의이다.)

-       (LOC는 몇몇 부수적인 메트릭과 함께 사용되면 훌륭하게 기능할 수 있다. 특히 코드의 조건문 빈도, 중복 코드 비율, 모듈 특성 등과 함께 사용한다면 개발자의 생산성을 판단하는데 매우 유용할 수 있다. 같은 모듈이나 계층을 개발하는 개발자들간에도 LOC가 10배 이상 차이 나는 경우가 흔하다. 2배 이하라면 큰 의미는 없다.)

6장. 생명주기

테스트

오해 7 랜덤 테스트 입력은 테스트를 최적화 하는 좋은 방법이다.

-       소프트웨어의 복잡성이 늘어나면 늘어날수록 랜덤 테스트를 통해 찾아낼 수 있는 오류는 줄어든다.

검토

오해 8 “보는 눈이 많으면, 모든 버그는 그 깊이가 얕다.”

-       오픈소스에 대한 이야기인데, 많은 오픈소스가 다수의 눈을 거쳐 수정되는 과정을 거치지 않고, 수정되는 버그는 대부분 발견하기 용이한 것들이다. 중요하고 심각한 버그들은 여전히 숨어 있을 가능성이 있다.

유지보수

오해 9 과거의 비용 데이터를 살펴봄으로써 미래의 유지보수 비용을 예측할 수 있고 시스템 교체 결정을 내릴 수 있다.

-       다양한 연구가 있으나 (기본적으로 소프트웨어의 유지 보수가 대부분 새로운 기능을 추가하는 일이고, 이것은 이미 매우 어려운 일로 알려져 있으므로) 유지보수 비용을 예측하는 것은 매우 어려운 일이다. 따라서 이를 기반으로 시스템 교체 결정을 내리는 것은 불가능하다.

7장.  교육

테스트

오해 10 프로그래밍을 가르칠 때 프로그램을 어떻게 작성하는지 보여주며 가르친다.

-       잘 만들어진 코드를 읽어 보는 것은 직접 작성하는 것만큼(혹은 그보다 더) 중요하다. 하지만 잘 만들어진 코드 샘플을 찾아 내는 것은 어렵다.

-       다른 사람의 코드를 읽는 것은 소프트웨어 개발에서 가장 어려운 작업을 훈련할 수 있는 일이다.

-       (페어 프로그래밍이나 코드 리뷰에 힘을 실어 주는 사실이다. 다른 사람의 코드를 보지 않거나 고쳐보지 않은 개발자, 잘 만들어진 오픈소스나 라이브러리 코드를 보지 않는 사람의 개발 능력은 언제나 낮기 마련이다.)