본문에서는 소프트웨어 유지보수의 현대적 접근 방식을 위한 다섯 가지 핵심 통찰을 제시합니다.
1. 유지보수는 출시 후가 아닌 첫 코드 작성부터 시작됩니다.
패널리스트들은 유지보수가 프로젝트의 첫 번째 코드라인부터 시작된다고 강조합니다. 모든 설계 결정은 미래의 복잡성을 가중시키거나 줄이며, 대부분의 기술 부채는 유지보수 마인드 없이 작성된 코드에서 비롯됩니다. Rails 에이전시의 경우, 초기 아키텍처를 바꿀 수는 없지만, 고유하거나 오래된 디자인을 다루는 방식을 통제해야 합니다. 이를 위해 정의된 완료 기준에 유지보수 준비 사항을 포함하고, 레거시 앱에 새로운 작업을 위한 가이드라인을 도입하며, 제안서 및 SOW에 유지보수를 명시적으로 포함해야 합니다.
2. 기술 부채는 대개 나쁜 설계이며, 기본적으로 확산됩니다.
기술 부채는 의도적인 지름길이 아니라 서두르거나 미흡한 설계 결정에서 비롯되며, 이는 암묵적인 표준이 됩니다. 신규 개발자들은 기존 코드를 통해 ‘작업 방식’을 배우며, 이는 지저분한 패턴을 확산시킵니다. 에이전시에게 관리되지 않는 기술 부채는 전체 포트폴리오에 걸쳐 위험을 증폭시킵니다. 이를 해결하기 위해 클라이언트별로 가시적이고 가벼운 기술 부채 등록부를 생성하고, 비즈니스 영향에 따라 부채를 분류 및 태그하며, 클라이언트 작업에 '보이스카우트 규칙'을 제도화하고, 위험한 영역에 대한 '스카우팅 스파이크'를 시간 제한적으로 수행해야 합니다.
3. 문서화는 사용하지 않는 가장 저렴한 유지보수 도구입니다.
문서화 부족은 유지보수를 고통스럽고 위험하게 만듭니다. Rails 에이전시의 경우, 낯선 도메인에 신규 개발자를 온보딩하거나 팀원을 클라이언트 프로젝트 간에 전환할 때 문서화는 컨텍스트 전환 비용을 크게 줄여줍니다. 모든 클라이언트 프로젝트에 대한 문서화 기준을 표준화하고, 경량 아키텍처 결정 기록(ADR)을 사용하며, 코드 수준의 흔적을 장려하고, 온보딩 및 오프보딩에 문서화를 포함해야 합니다.
4. AI는 코드 생성을 가속화하지만, 자동 코드 유지보수를 가속화하지는 않습니다.
AI 코딩 보조 도구는 코드 생성을 쉽게 만들지만, 유지보수 역량을 함께 늘리지 않으면 기존 유지보수 문제를 증폭시킬 수 있습니다. 에이전시는 AI 사용에 대한 구조화된 접근 방식을 채택하고, 클라이언트 작업에 대한 명확한 AI 사용 가이드라인을 정의하며, AI 지원 PR에 대한 코드 검토 관행을 업그레이드하고, 가장 위험이 적고 반복적인 작업에 AI를 활용해야 합니다.
5. 유지보수를 단순히 엔지니어링의 고통이 아닌 비즈니스 리스크 및 속도로 전환해야 합니다.
유지보수는 리더들이 비즈니스 성과에 미치는 영향을 이해할 때만 우선순위가 됩니다. 클라이언트별로 간단한 유지보수 위험 모델을 정의하고, 유지보수 작업을 클라이언트 OKR 및 로드맵에 연결하며, 유지보수를 로드맵 마일스톤과 묶고, 유지보수 성과를 측정하고 보고하여 그 가치를 입증해야 합니다.