---
id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-6B7DB7
category: "10_Wiki/💡 Topics/Programming & Language"
confidence_score: 0.90
tags: [auto-reinforced]
last_reinforced: 2026-04-20
github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - 소프트웨어 아키텍처 설계"
---

# [[소프트웨어 아키텍처 설계|소프트웨어 아키텍처 설계]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> 소프트웨어 아키텍처 설계는 소프트웨어 시스템이 쉽게 개발, 배포, 운영 및 유지보수될 수 있도록 시스템의 형태와 컴포넌트 간의 관계를 구성하는 작업입니다 [1, 2]. 좋은 아키텍처는 시스템의 복잡성을 관리하여 기술 부채를 최소화하며, 핵심 비즈니스 규칙과 유스케이스를 중심에 두어 외부 프레임워크나 도구에 대한 결정을 지연시킬 수 있도록 돕습니다 [3, 4]. 이를 위해 관심사의 분리(SoC) 및 SOLID 원칙 등 다양한 설계 철학이 적용되어 시스템의 유연성과 확장성을 보장합니다 [5-7].

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
* **핵심 목적 및 원칙:**
  * **유지보수성과 확장성 확보:** 복잡한 시스템을 모듈화하여 개발 속도를 높이고, 코드의 가독성과 테스트 용이성을 극대화하는 것이 아키텍처 설계의 핵심입니다 [3, 8].
  * **관심사의 분리 ([[_뇌와 팔다리의 분리_ - 관심사의 분리 (Separation of Concerns)|Separation of Concerns]], SoC):** 시스템을 여러 개의 독립적인 모듈로 나누어 각 부분이 하나의 기능이나 책임에 집중하게 만듭니다 [9, 10]. 이를 통해 모듈 내부의 응집도(Cohesion)를 높이고 외부 요소와의 결합도(Coupling)를 낮추어 독립적인 유지보수 및 재사용성을 크게 향상시킵니다 [11-13].
  * **의존성 규칙 (Dependency Rule) 및 클린 아키텍처:** 소스 코드의 의존성은 항상 고수준의 정책(핵심 비즈니스 로직)을 향해 안쪽으로 지향해야 합니다 [14]. 시스템의 심장부인 엔티티(Entity)와 유스케이스(Use Case)를 UI나 데이터베이스 같은 저수준의 외부 세부 사항으로부터 철저히 격리합니다 [15, 16].
  * **SOLID 및 DRY 원칙:** 클래스가 단일 책임을 갖게 하고(SRP), 확장에 열려 있고 수정에 닫혀 있게 하며(OCP), 코드 내 중복을 방지(DRY)하여 시스템이 견고하고 유연하게 진화할 수 있는 기반을 다집니다 [6, 17, 18].

* **주요 아키텍처 패턴:**
  * **계층화 아키텍처 (Layered [[Architecture|Architecture]]):** 시스템을 프레젠테이션(UI), 비즈니스 로직, 데이터 액세스 등의 수평적 계층으로 나누어 인접한 계층 간에만 통신하도록 역할을 엄격히 분리합니다 [19, 20].
  * **마이크로서비스 아키텍처 (Microservices Architecture):** 거대한 애플리케이션을 비즈니스 도메인 단위의 작고 독립적인 서비스들로 분할하여 개별 팀의 병렬 개발, 독립 배포, 유연한 서비스 확장을 가능하게 합니다 [21, 22].
  * **이벤트 기반 아키텍처 (Event-Driven Architecture):** 시스템 컴포넌트들이 이벤트를 생산하고 소비함으로써 비동기적으로 통신하게 구성하여, 서비스 간 결합도를 낮추고 실시간 데이터 처리와 확장에 유리하게 만듭니다 [23, 24].
  * **도메인 주도 설계 (DDD):** 기술적인 계층화뿐만 아니라 비즈니스 영역을 '바운디드 컨텍스트(Bounded Context)'라는 단위로 나누고 '유비쿼터스 언어'를 공유하여 복잡한 비즈니스 현실을 아키텍처에 정확히 반영합니다 [25-27].
  * **마이크로 프론트엔드 및 FSD 아키텍처:** 프론트엔드 영역에서도 기능(Feature) 단위로 코드를 슬라이싱하는 FSD([[Feature-Sliced Design|Feature-Sliced Design]])나 마이크로 프론트엔드 아키텍처를 도입하여 대규모 웹 애플리케이션의 복잡성을 줄이고 각 팀의 자율성을 확보합니다 [28-30].

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 자동화 엔진에 의해 매핑된 지식으로, 추후 정밀 검증 필요.
- **정책 변화:** Programming & Language 분야의 자동 자산화 수행.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- **Related Topics:** [[관심사의 분리 (SoC)|관심사의 분리(SoC]], 클린 아키텍처, 마이크로서비스 아키텍처, 도메인 주도 설계(DDD), [[SOLID 원칙|SOLID 원칙]]
- **Projects/Contexts:** [[Netflix 마이크로서비스 전환|Netflix 마이크로서비스 전환]], 스포티파이 자율적 분대 모델, [[FSD (Feature-Sliced Design)|FSD (Feature-Sliced Design]]
- **Contradictions/Notes:** 관심사의 분리 원칙은 코드 유지보수성과 확장성을 크게 높이지만, 과도한 분리나 추상화(오버엔지니어링)는 잦은 계층 간 데이터 변환과 네트워크 통신 증가를 유발하여 성능 오버헤드와 디버깅의 어려움을 초래할 수 있으므로 적절한 임계점을 찾는 것이 중요합니다 [31-33]. 또한 최근 도입되는 인공지능(AI) 시스템의 아키텍처에서는 모델의 결과가 확률적이라는 특성상, 전통적인 결정론적 단위 테스트(TDD) 방식 대신 허용 오차 범위 내의 통계적 속성을 검증하는 AI 특화 TDD 접근 방식이 요구됩니다 [34, 35].

---
*Last updated: 2026-04-18*

---
