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기술 도입 검토서 작성법과 템플릿

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검토서가 답해야 할 질문

검토서는 “무엇을 고를지”보다 “왜 지금, 무엇을 위해 고르는지”를 먼저 답해야 합니다. 다음 세 질문에 한두 문장으로 답할 수 없다면 아직 검토를 시작할 때가 아닙니다.

  • 이 변경이 실패하면 어떤 범위까지 영향을 받는가?
  • 지금 바꾸지 않으면 무엇이 얼마나 나빠지는가?
  • 되돌릴 수 없는 단계는 어디인가?

실제 사례에서 이 질문들이 어떻게 답으로 바뀌는지 보겠습니다. 넷플릭스는 라이브러리 API가 호환되더라도 변경이 어디까지 퍼지는지 측정하는 도구를 만들었습니다.

넷플릭스 · 도입

Beyond API Compatibility: Building a Tool to Measure the Blast Radius of Library Changes

기술: Amazon S3, Amazon Athena, GraphQL

라이브러리 API 변경 영향도를 자동 측정하는 도구

메루카리는 결제 잔액 시스템을 옮기면서 무중단과 강한 일관성을 동시에 지키는 방법을 설계 문서의 중심에 두었습니다.

메루카리 · 전환

Designing a Zero Downtime Migration Solution with Strong Data Consistency

기술: Cloud Spanner, gRPC, Go, Kubernetes

규모: 대규모 결제 잔액 시스템

강한 일관성 기반 무중단 결제 잔액 마이그레이션 설계

후보 기술과 대안 정리

대안 표에는 후보 기술 이름보다 다른 회사가 어떻게 썼는지를 적습니다. 이 사이트는 사례를 네 가지 적용 방식으로 나눕니다.

  • 도입: 처음 채택해 운영에 쓴 경우
  • 전환: 기존 기술에서 다른 기술로 옮긴 경우
  • 제거: 쓰던 기술을 걷어낸 경우
  • 언급: 비교나 소개만 하고 채택 여부는 밝히지 않은 경우

현재 수집된 글 24편 가운데 도입 8편, 전환 6편, 제거 2편, 언급 8편입니다. 제거 사례도 후보를 줄이는 근거가 됩니다. 예를 들어 스트라이프는 Envoy 프록시를 자체 데이터 플레인으로 대체한 사례를 공유합니다.

스트라이프 · 제거

Building a data plane from scratch: Stripe's own high-performance distributed proxy

기술: Envoy, Go, C++

규모: 전 세계 GDP의 1.6% 결제 트래픽

Envoy 프록시를 대체하는 자체 데이터 플레인 구축

메시지 큐 비교처럼 두 기술을 나란히 놓고 보는 자료도 대안 정리에 쓸 수 있습니다. 아래 영상은 카프카와 래빗MQ의 구조 차이를 비교합니다.

얄팍한 코딩사전

Message Broker - 카프카와 RabbitMQ를 알아보자

기술: Apache Kafka, RabbitMQ, Message Broker

메시지 브로커 개념과 카프카 및 래빗MQ의 아키텍처 차이점 비교

선택 기준표 작성

기준표의 각 칸에는 “좋음” 같은 평가보다 수치나 조건을 적습니다. 다른 회사 사례에서 규모를 숫자로 적은 예를 보면 이렇습니다.

토스 · 언급

CPU 뼛속까지 써먹고, Milvus 사이징 기준을 만들기까지

기술: Milvus, Go, Kubernetes

규모: 토스증권 검색 트래픽

검색 품질을 유지하며 벡터 DB 인프라 처리량을 극대화한 최적화 과정

이 사례는 검색 트래픽이라는 구체적인 규모를 기준으로 벡터 DB 처리량을 다룹니다. 우리 트래픽을 같은 단위로 바꿔 기준표에 넣으면 사례와 바로 비교할 수 있습니다. 기준표에는 규모, 운영 부담, 팀이 이미 아는 기술인지, 되돌리기 비용을 최소한 포함합니다.

다른 회사 사례를 근거로 쓰는 법

사례는 같은 주제 안에서 어떻게 쓰였는지를 묶어 보면 근거가 됩니다. CI/CD 주제 글 4편 중 도입 사례는 4편입니다. 한 사례만 보고 결정하지 말고 주제 전체의 패턴을 확인합니다.

네이버 · 도입

시간은 금이다: LLM을 이용한 AI 코드 리뷰 도입기

기술: LLM, GitHub Actions, Python

규모: 사내 수천 건의 PR 리뷰 자동화

개발 생산성 증대를 위한 사내 LLM 기반 자동 코드 리뷰 파이프라인 구축

규모 문구가 없는 사례는 근거 강도를 낮게 적습니다. 언급만 한 글도 근거로 쓸 수는 있지만, 채택 여부를 증명하지는 못한다고 검토서에 밝힙니다.

위험과 롤백 계획

롤백 계획은 “되돌린다”가 아니라 무엇을 보고 언제 되돌릴지를 적어야 합니다. 데이터가 옮겨지는 전환에서는 쓰기를 두 곳에 남기는 기간이 필요합니다. 아래 사례는 대규모 데이터 수집 시스템을 옮긴 설계를 보여 줍니다.

메타 · 전환

Migrating Data Ingestion Systems at Meta Scale

기술: MySQL, Scuba, Distributed Systems

규모: 일 수 페타바이트 소셜 그래프 데이터

데이터 웨어하우스 수집 시스템 아키텍처 전환 사례

모노레포 빌드 도구처럼 메이저 버전을 올리는 전환은 한 번에 바꾸기보다 영향 범위를 나눠 확인합니다. 컬리는 Nx 18에서 21로 올리면서 런타임까지 함께 바꾼 과정을 공유했습니다.

컬리 · 전환

Nx에서 Bun 더 잘 사용하기: Nx 18 -> 21 마이그레이션

기술: Nx, Bun, TypeScript, Node.js

규모: 컬리 프론트엔드 모노레포

모노레포 빌드 도구 Nx 메이저 업그레이드와 런타임 번 환경 마이그레이션 경험

템플릿(복사용)

아래 내용을 복사해 검토 문서의 첫 파일로 씁니다. 각 섹션을 채우지 못한 채 결정을 내리지 않습니다.

## 1. 검토서가 답해야 할 질문

- 우리가 풀려는 문제는 무엇인가?
- 이 문제를 지금 풀지 않으면 무엇이 깨지는가?

## 2. 후보 기술과 대안 정리

| 후보 | 다른 회사 사례 | 적용 방식 | 우리 환경과의 차이 |
|---|---|---|---|

## 3. 선택 기준표 작성

| 기준 | 가중치 | 후보 A | 후보 B | 근거 |
|---|---|---|---|---|

## 4. 다른 회사 사례를 근거로 쓰는 법

- 사례마다 규모(트래픽, 데이터 양, 팀 수)를 함께 적는다.
- "언급"만 한 글은 근거 강도를 낮게 적는다.

## 5. 위험과 롤백 계획

- 되돌리는 조건(지표, 임계값)을 먼저 적는다.
- 데이터가 바뀌는 전환이면 쓰기 이중화 기간과 검증 방법을 적는다.
템플릿
## 1. 검토서가 답해야 할 질문

- 우리가 풀려는 문제는 무엇인가?
- 이 문제를 지금 풀지 않으면 무엇이 깨지는가?

## 2. 후보 기술과 대안 정리

| 후보 | 다른 회사 사례 | 적용 방식 | 우리 환경과의 차이 |
|---|---|---|---|

## 3. 선택 기준표 작성

| 기준 | 가중치 | 후보 A | 후보 B | 근거 |
|---|---|---|---|---|

## 4. 다른 회사 사례를 근거로 쓰는 법

- 사례마다 규모(트래픽, 데이터 양, 팀 수)를 함께 적는다.
- "언급"만 한 글은 근거 강도를 낮게 적는다.

## 5. 위험과 롤백 계획

- 되돌리는 조건(지표, 임계값)을 먼저 적는다.
- 데이터가 바뀌는 전환이면 쓰기 이중화 기간과 검증 방법을 적는다.

이 가이드에 인용한 사례는 공개된 글과 영상을 자동으로 정리한 것이라 틀릴 수 있습니다. 인용한 내용은 원문 링크에서 확인하세요. 면책조항 보기

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