데이터 지향에 대해서 이야기를 나누어 봅시다! #28

xenosign · 2023-11-28T18:40:17Z

책 247 페이지에 뜬금 데이터 지향이라는 부분이 나오는데, 설명이 너무 부실해서 이것 저것 찾아보다 공부한 부분 & 생각 정리한 내용 공유 드립니다!

다양한 의견 환영 합니다 & 한번 읽어 보시면 도움은 되실 것 같습니다! 👍

찾다보니 책 저자가 직접 올린 팟캐스트도 발견했는데, 뭔가 저자의 실제 모습을 보고 책을 보니 느낌이 묘하네요 😏

데이터 지향

책의 내용 : 이벤트와 엔티티 대한 사실을 일반적인 데이터 구조를 사용하는 것
이게 뭔소리인가 싶어서 시작 된 여정의 요약
찾다보니 해당 책의 저자가 직접 올린 팟캐스트 내용 발견
- https://ericnormand.me/podcast/what-is-data-orientation

** 저자의 핵심 코멘트

Data orientation is basically saying, "Let's leave it as data. It came in as data, it's going to go out as data. Let's treat it like data the whole way through."

데이터 지향성은 기본적으로 "데이터로 남겨두자. 데이터로 들어온 것이니, 데이터로 나갈 것이다. 처음부터 끝까지 데이터로 취급하자"는 것입니다

팟캐스트 내용 요약 && 내 생각 및 추가 조사 내용 정리

최하 단계의 데이터에 대한 해석을 미리 정해서 인터페이스로만 접근이 가능하도록 하지 말고, 다양한 해석이 가능한 일반적인 형태의 데이터로 남겨두고 사용하라는 이야기로 파악
즉, 데이터는 기본 형태의 데이터로 두고 실제 개발은 위에 인터페이스를 잘 쌓아서 사용하라는 뜻으로 이해함
데이터는 데이터 자체로 의미를 가지지 않으며, 오히려 해석이 들어가는 순간 데이터가 가지는 순수한 의미에서 벗어나 중립성을 잃기 때문
그리고 기본적인 데이터 형태로 남아 있을 경우, 다양한 방법을 통해서 편리하게 이용이 가능 (ex. 알고리즘 적용, 해시맵 사용 등등)
다만 해당 개념은 은닉화(캡슐레이션)가 기본이 되는 OOP 와는 상충되는 개념
저자는 데이터를 숨길 필요가 있다면 은닉화를 해서 인터페이스를 만들고, 숨길 필요가 없다면 데이터 자체로 남기는 것이 좋다는 의견
실제 컴퓨팅 성능 측면에서 OOP 대비 데이터지향 프로그래밍이 성능이 더 뛰어난 결과가 있음
- 단, 가독성 및 유지 보수성이 떨어져서 OOP가 더 많이 사용되는 추세
- 참고 자료 : https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2157/

아래는 저자의 팟캐스트 내용 파파고 번역본

데이터 지향이란 무엇인가요? 이 에피소드가 끝날 때쯤, 여러분은 데이터 지향에 대해 이야기할 때 기능 프로그래밍에서 우리가 의미하는 바를 더 잘 알 수 있을 것입니다. 기능 언어에서 매우 일반적인 아이디어입니다.

안녕하세요, 제 이름은 에릭 노만드이고 기능적 프로그래밍으로 사람들이 번창할 수 있도록 도와줍니다.

데이터 지향이 정말 빠르네요, 데이터로 프로그래밍을 하고 있습니다. 그 이상으로 좀 더 깊이 들어가 보겠습니다.

데이터란 무엇인가요? 기본부터 시작하겠습니다. 이제 사전에서 찾아보면 사건에 대한 사실이라고 나옵니다. 어떤 일이 일어나고, 사건이 일어나고, 이제 여러분은 그것에 대한 사실을 알게 됩니다. 온도를 측정했을 수도 있고, 그것은 측정했던 사건에 대한 사실입니다. 온도계가 알려준 것은 이것입니다. 온도는 80도입니다.

그것들은 사건에 대한 사실이고, 그것은 매우 명확한 정의입니다. 우리가 데이터 방향을 설정할 때, 우리는 데이터로 프로그래밍을 합니다. 우리의 많은 코드는 데이터 변환이 됩니다. 우리는 하나의 소스로부터 데이터를 얻고 그것을 처리하고 있습니다. 우리는 그것을 저장하고, 전송하고, 우리는 이 데이터로 무엇인가를 하고 있습니다.

제가 데이터 오리엔테이션을 좋아하는 이유 중 하나는 보통 정보 시스템을 만들고 있기 때문입니다. 특히 백엔드에서는 정보를 받아들이고 HTTP 요청을 받고 있습니다. 트랜잭션이나 다른 API 호출을 받거나 센서를 읽고 있습니다. 뭔가를 하고 있고, 정보를 받아들이고 있고 그것을 가지고 뭔가를 하고 있습니다.

데이터 지향성은 기본적으로 "데이터로 남겨두자. 데이터로 들어온 것이다, 데이터로 나갈 것이다. 전체를 데이터처럼 취급하자"는 것입니다

데이터는 이것에 좋은 몇 가지 흥미로운 특성을 가지고 있습니다. 하나는 그것이 구조를 가지고 있다는 것입니다. 우리는 컴퓨터 과학자들이 메모리에 저장하고 사용하기에 효율적인 데이터의 다른 구조를 발견했습니다.

또한 인체공학적입니다. 우리는 그것들을 사용하는 알고리즘을 고안했습니다. 그것들은 프로그래머에게 편리합니다. 배열, 해시 맵, 숫자, 문자열 등 우리에게 익숙한 것들을 이야기합니다. 이것들은 단지 데이터일 뿐입니다.

구조를 만들 수도 있고, 그런 것들의 구조에 의존할 수도 있습니다. 데이터가 들어오고, 특정한 속성들이 있습니다. 그런 속성들은 이름과 값을 가질 수도 있습니다. 이런 값들을 속성 이름으로 검색할 것이기 때문에 어쩌면 이것이 해시 맵을 사용하기에 좋은 후보가 될 수도 있다고 생각하는 것은 자연스러운 일입니다.

그게 구조적인 부분입니다. 일종의 플러스 마이너스, 더블 엣지 검은 데이터가 해석을 필요로 한다는 것입니다. 그 자체로 의미가 있는 것은 아닙니다. 제가 숫자 5라고 말하면 제가 단위를 달아도 무슨 뜻인지 전혀 모르실 겁니다. 5파운드, 아직도 무슨 뜻인지 모르실 겁니다.

사용하기 위해서는 맥락이 필요해요. 그 맥락이 데이터에 포함되어 있을 수도 있고, 소프트웨어나 통역사의 관점에서 볼 수도 있어요. 정말 해석이 필요해요. 목적이 있어야 해요. 제가 왜 이걸 읽고 있는 걸까요? 그로부터 무엇을 배울 수 있을까요? 그로부터 어떤 결정을 내릴 수 있을까요?

그 모든 것들은 그런 것들이 없으면 데이터가 아무런 의미가 없다는 것을 의미합니다