Beyond DRY: AI 생성 중복이 유지보수성을 개선하는 경우
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
DevOps
대상자
AI 도구(예: GitHub Copilot)와 마이크로서비스 환경에서 협업하는 개발자, DevOps 엔지니어
핵심 요약
- 🚀 DRY 원칙의 한계: AI 도구로 인해 코드 생성 속도가 빨라지고, 마이크로서비스 간 협업 복잡성이 증가하면서 DRY 원칙의 "중복 제거" 접근이 오히려 유지보수성을 저하시킬 수 있음
- 🔧 중복 유지의 장점: 팀 간 조율 부담, 변경 시 다른 팀의 영향 최소화, 디버깅 시 명확한 스택 트레이스 제공
- 📋 AI 생성 중복 평가 체크리스트:
- 팀/리포지토리 분리 여부
- 변경 빈도와 경로 일치 여부
- 공유 함수의 복잡성(설정 객체, 콜백 필요 여부)
- AI 재생성 속도 대비 리팩토링 필요성
- 디버깅 시 명확성 확보 여부
섹션별 세부 요약
1. DRY 원칙의 기존 이점과 한계
- DRY의 기존 이점:
- 🎯 한 번 수정으로 전역 오류 수정 가능
- 🔄 일관된 동작 보장
- 🧹 유지보수 코드량 감소
- 2025년 마이크로서비스 환경의 문제:
- 🔗 코드 간 결합성 증가 → 팀 간 협업 복잡성 증대
- ⚡ AI 도구로 인한 재생성 속도 향상 → 중복 제거보다 재생성이 더 빠른 경우
2. AI 생성 중복이 유리한 3가지 시나리오
- 서비스별 요구사항 차이로 인한 복잡한 공유 유틸리티:
- 예: 사용자 관리 vs. 결제 처리 인증 로직
- 예시: validate_user_authentication() vs. validate_payment_authentication()
- ETL 파이프라인에서 데이터 변환 중 특수 조건 처리:
- 콜백 지옥 또는 설정 객체 복잡성 발생 가능성
- 서비스별 응답 형식 정의:
- 복잡한 조건 분기 대신 서비스별 집중된 함수 사용
3. AI 생성 중복 평가 체크리스트
- ✅ 중복 유지 조건:
- 팀/리포지토리 분리
- 다른 비즈니스 요구사항으로 인한 변경 예상
- 설정 객체, 콜백, 기능 플래그 필요성
- AI 재생성 속도가 리팩토링보다 빠른 경우
- 디버깅 시 명확한 스택 트레이스 제공
- 🛠️ 리팩토링 고려 조건:
- 동일 팀/코드베이스
- 변경이 동기화로 일어나는 경우
- 공유 함수가 실제로 간단한 경우
4. 실무 예시: 사용자 인증 vs. 결제 인증
- 예시 코드:
```python
def validate_user_authentication(user_data: dict, request_context: dict) -> dict:
"""Auth for user management - strict rules, admin checks"""
# ...
def validate_payment_authentication(user_data: dict, transaction_context: dict) -> dict:
"""Auth for payments - different rules, transaction limits"""
# ...
```
- 결론: 공유 유틸리티 대신 서비스별 집중된 함수 사용이 유지보수성 향상
- 공유 유틸리티 대안:
```python
def validate_authentication(user_data, context, config):
# ...
```
→ 불리한 점: 설정 객체 복잡성, 디버깅 시 명확성 저하
결론
- 핵심 팁: 팀 협업 속도와 이해도를 최적화하는 방향으로 작업 → "DRY가 죽었다"는 것이 아니라 "문맥이 바뀌었다"는 것
- 실무 적용:
- 같은 서비스/팀 내부: DRY 원칙 유지
- 서비스 간 경계: 중복 허용
- AI 생성 중복 시: 위 체크리스트를 기반으로 리팩토링 결정
- AI 도구 활용: 불완전한 코드 생성이 오히려 유지보수성 향상에 유리할 수 있음 → "AI가 쌍둥이 개발자"로 활용해보기