시스템 복잡성이 높아질수록 개발 단계에서 테스트의 비중은 높아지고 있다. 예를 들자면, MS의 경우에는 개발자와 테스터의 비율이 1:1에 육박한다고 한다. 하지만, 아직 우리나라에서는 테스트는 개발에 비해서는 중요성을 낮게 평가 받고 있는게 현실이다. 하지만, Software의 중요성이 높아질수록 테스트의 비중도 더불어 높아질거라 생각한다. 때마침 한빛미디어에서 단위 테스트에 대해 괜찮은 책이 발간되었다.

얼마전에 발간된 “개발자를 위한 단위 테스트”는 크게 3부분으로 구성되어 있다. 첫 부분에서는 테스트에 대한 기본적인 개념을 설명하고 있고, 두번째 부분에서는 Test Smell (구현된 코드에서 취약점이 있을거라 의심되는 부분 또는 이에 대한 징후)를 설명한다. 마지막 파트에서는 테스트가 가능한 설계 방식, 그리고 테스트 작성 및 속도 개선 방법에 대해 설명을 하고 있다.

책의 내용을 보고 나니, 테스터뿐만 아니라 개발자들에게도 무척 유용한 책이라는 생각이 들었다. 만일 개발자가 이 책의 내용만 제대로 이해를 한다면, 개발된 코드들의 품질을 획기적으로 높일 수 있을 것이고, 그만큼 자신의 몸값을 높일 수 있을 것이다.

예전에 잠깐 Agile 개발 방법론에 대해 관심이 많아서 관련 문헌들을 볼 때 자주 TDD(Test Driven Development)라는 단어를 자주 봤었다. 테스트에 대해 그리 관심이 없던 나로서는 Agile에서는 테스트를 무척 중요시 여긴다 정도로만 생각하고 지나갔었다.

그런데, 이번에 한빛리더스 미션 도서였던 “개발자를 위한 단위 테스트”를 읽으면서 테스트 주도 개발이 구체적으로 무엇인지 개념을 익힐 수가 있었고, Agile 방법론에서 왜 테스트가 Agile 사상을 구현하기 위한 필수적인 요소인지를 이해할 수 있었다.

앞에서 설명한 것처럼 비록 지금은 우리나라에서 테스트의 중요성이 낮은 평가를 받지만, 가까운 시일 내에 테스트의 비중이 몰라보게 높아질 것이다. 그런 때가 올 것을 대비해서 이런 양질의 테스트 전문 서적을 곁에 두고 틈틈히 읽는다면 좋지 않을까?

 

빅데이터가 화두가 되면서 RDBMS의 한계가 여실히 드러났다. 정형 Data 관리에는 다른 DB 모델보다는 아직도 월등하지만, 특성 상 Data 용량이 임계점 이상을 지나면 성능이 떨어지는 것은 RDBMS의 아킬레스건이 된 것이다. 때문에 영원할 것만 같던 RDBMS의 독재 체제는 점차 쇠퇴하는 형국이고, 이를 대신할 여러 DB 모델들이 나오는 백가쟁명의 시대가 되었다. 이런 시대에 가장 각광을 받는 모델 중 하나가 바로 MMDB, 인메모리DB이다. 불행하게도, 아직은 오픈소스 기반의 기술이기 때문에 인메모리DB를 다룬 IT 서적이 우리나라에 많지 않았고, 설사 있다 하더라도 그 다루는 내용이 얕아서 지적 호기심을 충분히 채워주기 힘들었다.

이번에 한빛비즈에서 새로 나온 “이것이 레디스다”는 어떨까 하고 보았는데, 지금까지 나온 MMDB 관련 책 중에 가장 최고라고 감히 말하고 싶다. 이 책은 인메모리 기반 NoSQL DB인 Redis를 다루고 있는데, 단순히 레디스라는 기술에 대한 수박 겉핡기 같은 책이 아닌 상당한 깊이가 있는 양질의 실용서라 느껴졌다. 아마도 저자가 빅데이터 및 NoSQL에 대한 깊은 이해를 가지고 있고 이런 내용을 책에 반영하려 노력했기 때문이라고 느껴진다.

책은 초반에 빅데이터와 NoSQL에 대한 개괄로 시작된다. 빅데이터가 무엇이고, 이를 RDBMS에서처리하기 힘들었다. 그래서 NoSQL이라는 개념이 나왔고, 이 개념에 기반한 인메모리 DB 모델인 Redis가 나왔다라는 내용으로 풀어주고 있다. 이후로는 레디스의 기본 구조, 클라이언트 및 프로토콜을 다루고 있다. 또한 실용서답게 실제 설치하는 방법, 활용 사례, 운영 시 고려사항, 튜닝 및 스크립트까지의 내용을 다루고 있다.

이제 그 누구도 데이터가 화두가 된 시대가 도래했다는 것은 부인할 수 없을 것이다. 그리고 아무리 Big Data가 핵심 이슈가 되더라도 RDBMS가 기업 내 핵심 시스템으로 계속 유지될 것이라 생각한다. 하지만, 핵심 Data가 아니지만, 고속의 속도를 요구하거나 대량의 데이터 처리를 요구하는 등의 다양한 데이터 처리 요건은 계속 생기고 있다. 이에 대한 기술적 방안으로 MMDB는 가장 큰 관심사항 중 하나이고, 또한 이를 적용하는 시스템도 계속 증가하는 추세이다. 적절한 시점에 Redis를 다룬 괜찮은 책이 나온듯하고, 시스템을 개발 또는 운영하는 분들은 한번쯤은 꼭 읽어보시기를 권하는 바이다.

IT의 발전 순서를 가만히 관조해보면 초창기에는 Hardware 자체가 귀했기 때문에 가격 자체가 비쌌고 따라서 모든 IT의 관심 및 Resource가 컴퓨터에 초점을 맞추었었다. 그러다 1970년대 말 PC 개념이 출현하면서 Hardware의 가격은 급속히 하락하기 시작했고, Hardware 중심의 IT 기업들은 채산성을 맞추기 힘들었다. 그러자 자연히 Software로 IT의 중심이 움직였고, 70년대에 출현한 Microsoft, Oracle, Symantec같은 Software 업체들이 자연히 IT의 Power Group을 형성하였다. (오죽하면 90년에는 Bill Gates가 얼마 안 있어 세계의 황제가 될지도 모른다는 농담이 횡행했었을까!) 하지만, 다시 IT의 Paradigm이 변하면서 Software도 Hardware와 같이 범용화의 길을 걷기 시작했고, 이제는 Service 형태로 Software의 성격이 변했다. 아직 IT의 패권은 Software 중심 업체들이 가지고 있지만, 그 권력의 힘이 점차 약화되고 있다는 것은 누구든지 느낄 것이다. 그렇다면 Hardware, Software 다음으로 IT의 초점은 어디로 이동하게 될까? 아마 누구나 예상하겠지만, Data로 자연스럽게 그 중심축이 움직이게 될 것이다.

사실 Data는 IT가 태동한 그 순간부터 존재하였고, 그 존재 가치는 누구나 중요하게 여기고 있었다. 하지만, Hardware와 Software가 Service형으로 진화하면서 이제 IT의 차별적인 요소는 Data만 남았기에, 그 중요성은 더욱 더 커질 것이라고 예측하는 것이 자연스럽다.

흔히들 Data에 대해 잘못 생각하는 것 중에 하나는 Data를 수집하는 것이 가장 핵심 요소라고 생각한다. 예전에 Data 수집 방법이 흔치 않던 때에는 타당할 수 있었으나, 요즘처럼 Data가 넘쳐나고 약간의 비용과 수고를 들이면 Data를 Gathering하는 것이 어렵지 않은 지금은 그 말이 맞지 않다. 오히려 Collect한 Data를 어떻게 분석하여 유의미한 정보를 추출하는 것인가가 더욱 더 중요해진 시점이다.

Python for Data Analysis는 이런 시대의 조류에 맞추어 나온 꽤 유용한 책이다. 이 책은 Data 분석 기법을 이론적으로 설명하기 보다는 실용적으로 Python언어 기반으로 Data 분석 알고리즘을 구현하는 방법을 알려주고 있다. 도식화, 색인 같은 기초적인 Data 처리 방식부터 시계열 분석 같은 고급 Data 분석 알고리즘을 구현하는 방법까지 설명해주고 있기 때문에, Data 분석 프로그램을 작성하고 싶은 개발자에게 무척 유용한 책이 될 것이라 생각한다. 비록 언어는 Python이지만, 구현 원리를 잘 이해한다면 C나 Java와 같은 다른 언어로 작성할 때도 많은 도움이 될 것이다. (물론 여기에서 사용한 Python 산술연산 Library들을 이해해야 된다는 전제조건이 붙긴 하지만…)

IT 시대의 변화는 이제 비IT인이더라도 느낄 정도로 그 강도는 점차 강해지고 있다. 과거의 관습에 얽매이는 것보다, 좀더 미래를 이끌어갈 것이 무엇인지 생각하고 이를 대비하는 것이 좋지 않을까?