[쉽게 배우는 AI] 10. 비지도 학습의 군집화

여기어때에서는 WorkerNode의 AutoScaling 도구로 Karpenter를 사용하고 있습니다. 일반적으로 POD의 수량이 부족한 상황이 되면 HPA에 의해 POD가 Scale out 되며 신규 배포가 수행됩니다. 이때 WorkerNode에 충분한 공간이 있다면 정상적인 배포가 이루어지겠지만 공간이 부족한 상황이라면 POD는 모두 Pending 상태에 빠집니다. 이러한 상황을 해결하기 위해서는 WorkerNode를 Scale out 해주는 과정이 필요한데 이러한 과정을 담당하는 도구가 Karpenter입니다.

안녕하세요? 29CM iOS 엔지니어 박형석입니다. 팀의 성장과 서비스의 변화는 소프트웨어의 변경을 동반하고 때때로 레거시를 양산합니다. 손놓고 있었던 레거시는 어느새 여기저기 뿌리를 내리고 처음에 얕았던 녀석은 시간이 지날수록 깊고 단단해 집니다. 이번 글에서는 크고 난해한 레거시를 다루었던 팀의 사례를 소개하려고 합니다. 29CM iOS 팀에 있었던 레거시와 그 문제, 해소 과정 등을 공유드리며 안정적인 서비스를 만들어 가려는 팀의 노력에 대해 공유드리고자 합니다.

과거 일했던 회사에서 처음 배운 것 중 하나는 어떤 대가를 치르더라도 코드 재작성을 피하는 것이었다. 변경을 거듭할 때마다, 잘 되던 것이 오히려 버그로 회귀할 위험이 있기 때문이다. 기존 코드를 바꿔야 한다면 이것은 더 큰 문제이다. 기존 코드가 특별한 작업 방식과 밀접하게 연결되어 있다면 수정하는 것 자체가 매우 어려울 수 있다. 이 상황에서 코드를 변경하면 다른 여러 곳을 함께 변경해야 할 수도 있다. 변화에 대한 기존 코드의 이러한 저항을 코드 경직성(code rigidity)이라고 한다.