(번역) 모노레포 인사이트: Nx, Turborepo 그리고 PNPM

원문: Monorepo Insights: Nx, Turborepo, and PNPM (1/4)

오늘날 최고의 모노레포 솔루션의 장단점을 살펴봅시다.

아래 링크를 통해 전체 시리즈를 살펴보세요.

• 모노레포 인사이트: Nx, Turborepo 그리고 PNPM (1/4) (현재 글)
• 모노레포 인사이트: Nx, Turborepo 그리고 PNPM (2/4)
• 모노레포 인사이트: Nx, Turborepo 그리고 PNPM (3/4)
• 모노레포 인사이트: Nx, Turborepo 그리고 PNPM (4/4)

소개

성공적인 번들러 선정 연구에 이어, ekino-France는 모노레포의 세계로 뛰어들었습니다! 저희는 프로젝트의 최종 챔피언을 결정하기 위해 Nx, PNPM, Turborepo를 놓고 흥미진진한 대결을 시작합니다.

이 시리즈에서는 모노레포 매니저의 특징, 성능 및 특정 요구 사항에 대한 적합성을 평가하면서 모노레포 매니저의 세계에 대해 자세히 알아볼 것입니다. 우리의 목표는 개발 프로세스를 개선하여 보다 효율적인 워크플로우와 간소화된 코드 베이스 관리로 이어질 모노레포 매니저를 찾는 것입니다.

이번 입문편에서는 모노레포 매니저의 기반이 되는 이론적 개념을 살펴봄으로써 기초를 다져보겠습니다. 아래 목록을 자세히 살펴보겠습니다.

• 모노레포 관리자 및 빌드 시스템
• 빌드 시스템 혁신의 엔진
• 모노레포 매니저: 협업의 오케스트레이터
• 강력한 시너지 효과
• 모노레포의 과제 극복하기
• 모노레포의 의존성 관리: 그래프 기반 접근 방식
• 유향 비순환 그래프(DAG)
• 작업 그래프
• 위상 정렬
• 순환 검출
• 도달 가능성 분석
• 최단 경로 알고리즘
• 캐시 처리
• 캐싱이 모노레포의 판도를 바꾼 이유
• 캐시 무효화
• 작업 스케줄링
• 작업 스케줄링 전략
• 실제 사례
• 모듈화 및 코드 공유
• 요약
• 결론

이제 안전벨트를 매고 출발합시다! 🚀 🌟

모노레포 관리자 및 빌드 시스템

모노레포 관리자와 빌드 시스템을 종종 혼동하는 경우가 있습니다. 그러나 이들은 모노레포 생태계 내에서 상호 보완적인 역할을 하는 별개의 독립된 개체입니다. 모노레포 개발의 잠재력을 최대한 활용하려면 이들의 관계를 이해하는 것이 중요합니다.

빌드 시스템 혁신의 엔진

빌드 시스템은 코드 베이스의 핵심입니다. 빌드 시스템은 일련의 자동화된 단계를 통해 원시 소스 코드를 실행할 수 있는 애플리케이션 또는 라이브러리로 변환합니다.

1️⃣ 빌드 작업:

✔️ 컴파일/트랜스파일: 한 언어(예: 타입스크립트)의 코드를 기계가 이해할 수 있는 다른 언어(예: 자바스크립트)로 변환하는 작업입니다.

✔️ 코드 경량화: 공백 제거, 변수 이름 바꾸기 등의 기술을 통해 코드 크기를 줄여 로딩 시간을 개선합니다.

✔️ 번들링: 코드와 자산(이미지, 글꼴 등)을 배포에 최적화된 파일로 패키징하는 작업입니다.

2️⃣ 린팅 및 포멧팅: 일관된 코드 스타일과 품질 표준을 적용하여 유지보수를 용이하게 만듭니다.

2️⃣ 테스트: 자동화된 테스트(단위, 통합, e2e)를 실행하여 기능을 검증하고 오류를 조기에 포착합니다.

모노레포 매니저: 협업의 오케스트레이터

반면에 모노레포 매니저는 모노레포의 복잡한 교향곡을 지휘하는 지휘자 역할을 합니다. 이들은 다음과 같은 도구와 구조를 제공합니다.

✔️ 의존 관리: 모노레포 내에서 프로젝트 간의 의존을 효율적으로 해결하고 연결하여 원활한 협업을 보장하고 충돌을 방지합니다.

✔️ 작업 오케스트레이션: 여러 프로젝트에서 빌드, 테스트 및 기타 작업의 실행을 조율하여 종속성을 고려하고 병렬 처리를 통해 최적화를 달성합니다.

✔️ 코드 공유: 모노레포의 여러 프로젝트에서 코드와 구성 요소를 재사용할 수 있도록 하여 일관성을 높이고 중복성을 줄입니다.

✔️ 도구 통합: 선호하는 개발 도구(린터, 포맷터, 테스트 러너)와 원활하게 통합하여 통합된 환경을 제공합니다.

✔️ 워크플로 및 컨벤션: 프로젝트 구조, 이름 지정 및 작업 실행을 위한 규칙을 수립하여 일관성과 유지 관리의 용이성을 높입니다.

강력한 시너지 효과

모노레포 관리자는 빌드 시스템의 기능을 활용하여 코드를 아티팩트로 실제 변환하는 작업을 수행합니다. 하지만 모노레포 관리자는 이를 넘어 모노레포 관리를 간소화하는 추상화 계층을 제공합니다.

빌드 시스템을 자동차의 엔진이라고 가정한다면 모노레포 관리자는 운전자라고 생각하면 됩니다. 엔진은 동력을 제공하지만, 운전자는 엔진이 원활하고 효율적으로 주행할 수 있도록 지시합니다.

예를 들면 아래와 같은 것들입니다.

✔️ Nx: 강력한 태스크 러너를 사용하여 빌드와 테스트를 오케스트레이션하는 동시에 모노레포에 특화된 다른 기능도 제공합니다.

✔️ Turborepo: 고급 캐싱 및 태스크 파이프라이닝을 통해 기존 빌드 도구(예: npm 스크립트)의 실행을 최적화합니다.

✔️ pnpm workspace: 기존 빌드 스크립트와 원활하게 통합하면서 효율적인 의존성 관리에 중점을 둡니다.

모노레포의 과제 극복하기

모노레포에는 빌드 시스템과 모노레포 관리자 모두에게 신중한 솔루션이 필요한 고유한 과제가 있습니다. 이러한 주요 과제와 최신 도구가 과제를 어떻게 해결했는지 자세히 알아봅시다.

1️⃣ 순환 의존성 풀기:

🔳 문제: 순환 종속성은 하나의 모노레포 내에서 두 개 이상의 프로젝트가 서로 의존하여 폐쇄 루프를 만들 때 발생합니다. 이에 따라 빌드 실패, 무한 루프 및 개발 워크플로우의 전반적인 혼란이 발생할 수 있습니다.

🔳 솔루션: 최신 빌드 시스템과 모노레포 관리자는 이러한 주기를 감지하고 솔루션을 제공하는 데 탁월합니다.

✔️ 리팩토링 가이드: 코드 또는 종속성을 재구조화하여 순환을 끊는 방법을 제안합니다.

✔️ 수동 빌드 순서 지정: 빌드 순서를 명시적으로 정의하여 종속성을 제어된 방식으로 해결할 수 있도록 합니다.

✔️ 의존성 반전: 의존성 반전과 같은 디자인 패턴을 사용하여 프로젝트 간의 결합을 줄이도록 권장합니다.

2️⃣ 개발자 경험(DX) 향상:

🔳 문제: 열악한 개발자 경험(DX)은 생산성을 저해하고 불만을 초래할 수 있습니다. 느린 빌드, 이해하기 어려운 오류 메시지, 복잡한 툴링이 일반적인 원인입니다.

🔳 솔루션: 효과적인 빌드 시스템과 모노레포 관리자는 다음을 제공하여 DX를 우선시합니다.

✔️ 명확한 오류 메시지: 오류의 정확한 원인을 정확히 파악하여 실행할 수 있는 제안을 제공합니다.

✔️ 직관적인 인터페이스: 간소화된 워크플로우를 위한 사용자 친화적인 명령줄 인터페이스(CLI), 시각적 도구(예: Nx Console) 또는 IDE 통합을 제공합니다.

✔️ 빠른 피드백 루프: 증분 빌드 및 캐싱을 활용하여 코드 변경 사항에 대한 신속한 피드백을 제공합니다.

✔️ 핫 모듈 리로딩(HMR): 전체 페이지를 다시 로드하지 않고도 실행 중인 애플리케이션을 즉시 업데이트할 수 있어 개발 주기를 더욱 개선할 수 있습니다.

3️⃣ 프로젝트 성장에 따른 확장:

🔳 문제: 모노레포의 규모와 복잡성이 증가함에 따라 의존성 관리, 작업 오케스트레이션, 빌드 성능 보장이 점점 더 어려워지고 있습니다.

🔳 솔루션: 강력한 빌드 시스템과 모노레포 관리자는 이러한 확장 문제를 해결할 수 있는 기능을 제공합니다.

✔️ 지능형 작업 스케줄링: 빌드 순서를 최적화하고 독립적인 작업을 병렬화하여 빌드 시간을 단축합니다.

✔️ 고급 캐싱: 중복 작업을 방지하기 위해 중간 빌드 아티팩트를 저장합니다.

✔️ 분산 빌드: 대규모 프로젝트를 위해 여러 머신에 빌드를 배포합니다.

✔️ 코드 분할: 대규모 애플리케이션을 더 작은 청크로 분할하여 빌드 속도를 높이고 성능을 개선합니다.

4️⃣ 팀 협업 강화:

🔳 문제: 대규모 팀에서는 개발 작업을 조정하고, 공유 종속성을 관리하고, 충돌을 피하는 것이 로직의 악몽이 될 수 있습니다.

🔳 솔루션: 최신 도구는 팀을 다음과 같이 지원합니다.

✔️ 세분화된 의존성 관리: 프로젝트가 공유 라이브러리의 특정 버전에 종속되도록 허용하여 변경 사항이 중단되는 것을 방지할 수 있습니다.

✔️ 병렬 개발: 개발자가 서로의 발목을 잡지 않고 모노레포의 여러 부분을 동시에 작업할 수 있습니다.

✔️ 코드 리뷰 워크플로우: 코드 리뷰 도구와 통합하여 코드 품질과 일관성을 보장합니다.

✔️ 릴리스 관리: 여러 프로젝트를 게시하고 배포하는 프로세스를 간소화합니다.

이제 모노레포 개발의 일반적인 장애물을 살펴봤으니 모노레포 관리자가 종속성을 효율적으로 관리하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다. 🌟

모노레포의 의존성 관리: 그래프 기반 접근 방식

모노레포에서 종속성을 관리하는 것은 거대한 실타래를 푸는 것처럼 느껴질 수 있으며, 순환 의존성, 버전 충돌, 느린 빌드 시간으로 이어질 수 있습니다. 하지만 더 나은 방법이 있다면 어떨까요?

이 섹션에서는 그래프 이론이 모노레포의 의존성 구조를 시각화, 분석 및 최적화하여 보다 효율적이고 즐거운 개발 환경을 만드는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴볼 것입니다. 시작하겠습니다! ✈️

유향 비순환 그래프(DAG)

🔳 많은 모노레포 관리자의 핵심에는 그래프 이론의 강력한 도구인 유향 비순환 그래프(DAG)가 있습니다. 이 구조는 프로젝트 간의 복잡한 의존성 웹을 우아하게 표현하여 원활하고 효율적인 개발 프로세스를 보장합니다.

수학, 특히 그래프 이론과 컴퓨터 과학에서 방향 비순환 그래프(DAG)는 방향 주기가 없는 유향 그래프입니다. 즉, 정점과 간선(호라고도 함)으로 구성되며 각 간선은 한 정점에서 다른 정점으로 향하므로 해당 방향을 따라가도 폐쇄 루프가 형성되지 않습니다. - https://en.wikipedia.org/wiki/Directed_acyclic_graph

🔳 앞서 언급한 정의는 DAG의 두 가지 주요 특징을 강조합니다.

✔️ 유향: 그래프의 가장자리에는 방향이 있어 한 프로젝트가 다른 프로젝트에 의존하고 있음을 나타냅니다. 프로젝트 A가 프로젝트 B에 종속된 경우 노드 A에서 노드 B를 가리키는 화살표(엣지)가 있습니다.

✔️ 비순환: 그래프에 주기가 포함되어 있지 않습니다. 즉, 한 노드에서 시작하여 가장자리를 따라 경로를 따라가다가 다시 같은 시작 노드로 돌아올 수 없습니다. 프로젝트 측면에서 보면 순환 종속성이 존재하지 않습니다(예: 프로젝트 A가 B에 종속되고, B가 C에 종속되며, C가 A에 종속되는 경우).

🔳 유향 비순환 그래프(DAG)는 특정한 특성으로 인해 여러 가지 이유로 유용합니다.

✔️ 의존성 표현: DAG는 개체 또는 이벤트 간의 종속성을 표현하는 데 탁월합니다. 어떤 항목이 어떤 다른 항목에 종속되어 있는지를 지시된 가장자리를 통해 명확하게 보여 주며, 비순환적 특성으로 인해 충돌이나 무한 루프로 이어질 수 있는 순환 종속성이 없습니다.

✔️ 워크플로 및 프로세스 모델링: DAG는 작업이 서로 특정 종속성을 갖는 복잡한 워크플로우와 프로세스를 모델링할 수 있습니다. 이를 통해 작업이 올바른 순서로 실행되고 리소스를 효율적으로 활용할 수 있습니다.

✔️ 데이터 처리 및 스케줄링: 데이터 처리 파이프라인에서 DAG는 데이터 변환 및 계산의 흐름을 표현하여 각 단계가 종속성이 충족된 후에 실행되도록 할 수 있습니다. 또한 스케줄링 시스템에서 종속성과 우선순위에 따라 작업을 실행할 순서를 결정하는 데도 사용됩니다.

✔️ 버전 관리 및 기록: DAG는 Git과 같은 버전 관리 시스템에서 코드 변경 내역을 추적하는 데 사용됩니다. 각 커밋은 DAG의 노드이며, 간선은 커밋 간의 부모-자식 관계를 나타냅니다.

✔️ 빌드 시스템: Gradle, Bazel과 같은 빌드 도구는 DAG를 사용하여 소스 코드 파일을 컴파일하고 링크할 순서를 결정하여 종속성이 필요하기 전에 빌드되도록 합니다.

🔳 DAG를 효과적으로 탐색하고 구성하기 위해 특정 알고리즘이 사용됩니다.

✔️ 위상 정렬은 정점을 방문할 수 있는 순서를 결정하여 DAG를 선형화하는 핵심 알고리즘으로, 정점 u에서 v까지의 모든 방향 엣지에 대해 정점 u가 v 앞에 오도록 합니다. 이 순서를 통해 작업이 실행되기 전에 종속성이 충족되도록 보장합니다.

✔️ 깊이 우선 탐색(DFS) 및 너비 우선 탐색(BFS) 과 같은 다른 알고리즘도 DAG를 트래버스하는 데 사용할 수 있습니다. DFS는 하나의 경로를 최대한 깊게 탐색한 후 역추적하는 반면, BFS는 한 정점의 바로 옆 이웃을 모두 방문한 후 그 다음으로 이동합니다. 이러한 알고리즘은 사이클 탐지 또는 주어진 시작점에서 도달할 수 있는 모든 노드를 찾는 것과 같은 작업에 유용합니다.

DAG는 관계를 표현하는 데 탁월하지만, 작업 그래프는 구조를 넘어 모노레포에서 일어나야 하는 작업을 포착합니다. 그 방법을 살펴보겠습니다. 🚂

작업 그래프

유향 비순환 그래프(DAG)는 모노레포에서 패키지 간의 정적 종속성을 효과적으로 표현하지만, 작업 그래프는 한 단계 더 나아갑니다. 작업 그래프는 코드를 빌드, 테스트 및 배포하는 데 필요한 동적 작업과 워크플로우를 모델링합니다.

작업 그래프를 사용하면 작업 시퀀스를 자동으로 실행할 수 있습니다. 작업 그래프 또는 유향 비순환 그래프(DAG)는 루트 작업과 하위 작업으로 구성된 일련의 작업으로, 종속성에 따라 구성됩니다. 작업 그래프는 한 방향으로 흐르기 때문에 시리즈의 후반에 있는 작업이 이전 작업의 실행을 유도할 수 없습니다. 각 작업은 여러 다른 작업에 종속될 수 있으며 모든 작업이 완료될 때까지 실행되지 않습니다. 또한 각 작업에는 그 작업에 종속되는 여러 하위 작업이 있을 수 있습니다. - https://docs.snowflake.com/en/user-guide/tasks-graphs

🔳 작업 그래프는 다음과 같은 특수한 유형의 DAG입니다.

✔️ 노드: 파일 컴파일, 특정 패키지에 대한 테스트 실행 또는 서비스 배포와 같은 개별 작업 또는 작업을 나타냅니다.

✔️ 엣지: 작업 간의 종속성을 정의하여 다른 작업을 시작하기 전에 완료해야 하는 작업을 나타냅니다. 작업 B를 시작하기 전에 작업 A를 완료해야 하는 경우, 엣지는 A에서 B를 가리킵니다.

모노레포 관리자는 작업 그래프를 사용하여 복잡한 워크플로를 오케스트레이션합니다. 일반적으로 다음과 같이 작동합니다.

✔️ 그래프 생성: 명령(예: nx build myapp)을 실행하면 모노레포 매니저가 프로젝트의 구성과 소스 코드를 분석하여 필요한 작업과 종속성을 결정합니다. 이 정보는 작업 그래프를 구성하는 데 사용됩니다.

✔️ 위상 정렬: 그런 다음 관리자는 작업 그래프에 위상 정렬(나중에 살펴보겠습니다.)을 적용하여 작업을 실행할 수 있는 유효한 순서를 설정합니다. 이렇게 하면 작업이 시작되기 전에 종속성이 충족됩니다.

✔️ 작업 실행: 관리자는 위상적으로 정렬된 순서대로 작업을 실행합니다. 종종 독립적인 작업을 병렬로 실행하여 프로세스 속도를 크게 높일 수 있습니다.

✔️ 캐싱: 많은 모노레포 관리자는 반복 작업을 피하려고 캐싱을 활용합니다. 작업의 입력(소스 코드, 의존성)이 변경되지 않은 경우 캐시된 출력을 재사용할 수 있습니다.

🔵 두 개의 프로젝트가 있는 단순화된 모노레포를 고려해 보겠습니다.

• ui-components: UI 컴포넌트 라이브러리
• my-app: ui-components를 사용하는 애플리케이션

my-app 빌드를 위한 작업 그래프는 다음과 같습니다.

build(ui-components) --> lint(ui-components) --> test(ui-components) --> build(my-app) --> lint(my-app) --> test(my-app)

🔳 의존성 그래프와 작업 그래프 사이의 미묘한 상호 작용과 모노레포 관리에서 서로를 보완하는 방법을 알아보기 위해 이 비교표를 살펴보겠습니다.

DAG와 작업 그래프는 종속성을 우아하게 모델링하지만, 본질적으로 명확한 실행 순서를 제공하지는 않습니다. 이러한 복잡한 구조를 모노레포 빌드 프로세스를 안내하는 실행할 수 있는 시퀀스로 변환하는 위상 정렬이 필요한 이유입니다. 한번 보시죠! 🚁

위상 정렬

🔳 유향 비순환 그래프(DAG) 영역에서 위상 정렬은 추상적인 의존성 웹을 구체적이고 실행할 수 있는 시퀀스로 변환하는 중추적인 알고리즘입니다.

🔳 정점 u에서 v로 향하는 모든 방향 엣지에 대해 정점 u가 순서상 v보다 앞에 오도록 DAG의 정점(노드)을 정렬하는 프로세스입니다. 간단히 말해, 종속성을 기준으로 작업을 정렬하여 모든 전제 조건이 완료될 때까지 작업이 시작되지 않도록 하는 것입니다.

이 미니어처 예시를 자세히 살펴보겠습니다.

Package A depends on Package B and Package C
Package B depends on Package D
Package C has no dependencies

이 그래프의 위상 정렬은 다음과 같습니다(D -> B -> C -> A). 즉, 패키지 D를 먼저 구축한 다음 B, C, 마지막으로 A를 구축해야 합니다.

🔳 보시다시피, 동일한 유향 비순환 그래프(DAG)에 대해 여러 가지 유효한 위상 순서가 있을 수 있습니다. 모노레포 관리의 맥락에서 이는 패키지에 대해 유효한 빌드 순서가 여러 개 있을 수 있음을 의미합니다. 선택된 특정 순서는 다음과 같은 요인에 따라 달라질 수 있습니다:

✔️ 병렬성: 일부 빌드 도구는 작업의 병렬 실행 가능성을 극대화하는 순서를 우선순위로 지정할 수 있습니다.

✔️ 최적화: 빌드 시간이나 리소스 사용량을 최소화하기 위해 선택한 순서가 최적화될 수 있습니다.

✔️ 사용자 지정: 일부 도구에서는 위상 정렬 알고리즘의 출력에 영향을 주는 기본 설정이나 제약 조건을 지정할 수 있습니다.

💡 DAG에 대해 여러 가지 유효한 위상 순서를 지정할 수 있는 기능은 일종의 적응형 관리로 비유할 수 있습니다. 머신러닝(ML) 모델이 데이터를 기반으로 동작을 학습하고 적응하는 것처럼, 모노레포 관리자는 다양한 위상 순서를 활용하여 빌드 프로세스를 최적화하거나 변화하는 프로젝트 요구 사항에 대응할 수 있습니다.

또한 모노레포의 맥락에서 위상 정렬은 매우 중요합니다.

✔️ 빌드 순서: 종속성에 따라 패키지를 빌드하거나 컴파일할 올바른 순서를 결정합니다.

✔️ 작업 실행: 작업 간의 종속성을 고려하여 작업(예: 린팅, 테스트, 배포)을 스케줄링합니다.

✔️ 의존성 분석: 순환 의존성(위상 정렬을 불가능하게 만드는)과 같은 잠재적인 문제를 식별합니다.

✔️ 캐싱: 종속성이 변경될 때만 패키지가 다시 빌드되도록 하여 빌드 캐시를 최적화합니다.

위상 정렬은 의존성 관계를 이해하는 데 탄탄한 기반을 제공하지만, 모노레포 관리자는 작업과 관련 메타데이터의 복잡한 상호 작용을 표현하기 위해 보다 전문적인 그래프 구조를 사용하는 경우가 많습니다.

🔵 예시: 다음과 같은 프로젝트와 종속성이 있는 모노레포 작업 공간을 상상해 보세요.

apps:

• store-ui(storefront 웹 애플리케이션)
• admin-ui(관리자 대시보드 웹 애플리케이션)

libs:

• shared-ui(두 애플리케이션에서 공유하는 UI 컴포넌트)
• product-data-access(제품에 대한 데이터 가져오기 로직)
• cart-data-access(장바구니용 데이터 가져오기 로직)
• auth(인증 라이브러리)
• utils(유틸리티 함수)

이러한 프로젝트 간의 종속성은 다음과 같이 DAG에서 시각화할 수 있습니다.

store-ui --> shared-ui
store-ui --> product-data-access
store-ui --> cart-data-access
store-ui --> auth
admin-ui --> shared-ui
admin-ui --> auth
shared-ui --> utils
product-data-access --> utils
cart-data-access --> utils
auth --> utils

이 그래프를 그리는 데 사용된 Python 프로그램은 여기에 있습니다. 그리고 이 유향 비순환 그래프(DAG)에서 위상 정렬을 수행하는 Python 코드는 여기에 있습니다. 그래프의 위상 정렬 순서는 다음과 같습니다.

Topological Sorting Order:
[
  'store-ui',
  'admin-ui',
  'product-data-access',
  'cart-data-access',
  'shared-ui',
  'auth',
  'utils'
]

이 순서는 각 노드가 가리키는 모든 노드 앞에 나타나도록 하여 유효한 의존성 순서를 나타내며, 프로젝트 그래프 내에서 유효한 종속성을 반영하고 종속성이 충족된 후에만 각 프로젝트가 빌드되도록 보장합니다.

위상 정렬은 강력한 도구이지만 그래프 내에 주기가 없다는 중요한 가정이 전제되어야 합니다. 이제 모노레포 관리자가 주기 감지 알고리즘을 사용하여 이러한 유효성을 보장하는 방법을 살펴보겠습니다. ♻️

순환 검출

주기 감지는 지시 그래프 내에서 이러한 순환 종속성을 식별하는 프로세스입니다. 이는 모노레포의 무결성을 유지하고 원활한 개발 환경을 보장하는 데 있어 매우 중요한 단계입니다.

🔳 모노레포에서 주기 감지가 중요한 이유는 무엇인가요?

✔️ 빌드 실패를 방지합니다: 순환 종속성은 유효한 빌드 순서를 결정할 수 없게 만들어 오류와 좌절감으로 이어집니다.

✔️ 코드 베이스 무결성을 유지합니다: 주기는 코드 베이스 내에서 설계 결함이나 아키텍처 문제를 나타낼 수 있습니다. 이를 조기에 식별하면 건강하고 유지 관리 가능한 코드 구조를 유지하는 데 도움이 됩니다.

✔️ 의존성 관리를 용이하게 합니다: 주기를 감지하면 코드를 리팩토링하여 종속성을 제거할 수 있으므로 종속성을 더 깔끔하고 관리하기 쉽게 만들 수 있습니다.

✔️ 위상 정렬을 활성화합니다: 빌드 순서를 결정하는 데 중요한 위상 정렬은 유향 비순환 그래프(DAG)에서만 가능합니다. 주기 감지를 통해 의존성 그래프가 비순환 상태를 유지하도록 합니다.

주기 감지를 위한 여러 알고리즘이 존재하지만, 일반적인 접근 방식은 깊이 우선 검색(DFS)을 기반으로 합니다:

+-----------+         +-------------+        +-------------+       +-------------+
|  Start    | ----->  | Mark as     | -----> | Check for   | ----->|  Repeat     |
|  at Node  |         |  Visited    |        |  Back Edges |       | (if needed) |
+-----------+         +-------------+        +-------------+       +-------------+
    |                        |                      |                       |
    |                        |                      |                       |
    v                        v                      v                       v
   (A)                    (A) Visited            (A)  --------> (B) Visited
                                                ^  |
                                                |  |   (Back Edge)
                                                |  |
                                                (C) Visited

• 방문 플래그: 알고리즘의 중요한 부분은 무한 루프를 피하고 현재 탐색 경로를 추적하기 위해 노드를 방문한 것으로 표시하는 것입니다.
• 백 엣지 감지: 사이클 감지의 핵심은 현재 탐색 경로의 노드로 다시 연결되는 에지를 식별하는 것입니다(백트래킹 전).

🔳 많은 모노레포 도구에는 사이클 감지 메커니즘이 내장되어 있습니다:

✔️ Nx: nx dep-graph 명령은 종속성을 시각화하고 주기를 강조 표시할 수 있습니다.

✔️ Turborepo: Turborepo는 순환 종속성을 자동으로 감지하고 보고합니다.

주기 감지는 모노레포 관리에 없어서는 안 될 부분입니다. 순환 종속성을 식별하고 해결함으로써 코드 베이스의 안정성과 유지보수성을 보장하여 보다 원활하고 효율적인 개발 프로세스를 위한 기반을 마련합니다.

주기 없는 그래프를 만드는 것이 가장 중요하지만, 모노레포 관리자는 패키지 간의 연결도 이해해야 합니다. 이때 도달 가능성 분석이 중요한 역할을 하며, 시스템의 어느 부분이 다른 부분의 변경에 영향을 받는지(영향을 받는) 파악할 수 있습니다. 대단하죠! 🌟

도달 가능성 분석

🔳 도달 가능성 분석은 그래프의 맥락에서 특정 노드(예: 모노레포의 패키지)가 주어진 다른 노드에서 그래프의 가장자리를 통과하여 도달할 수 있는지를 결정하는 프로세스를 말합니다. 간단히 말해, 다음과 같은 질문에 답하는 데 도움이 됩니다: “이것을 변경하면 또 무엇이 영향을 받는가?”

🔳 모노레포에서 도달 가능성 분석이 중요한 이유는 무엇인가요?

✔️ 효율적인 리빌드: 대규모 모노레포의 경우 사소한 변경 사항이 있을 때마다 전체 코드 베이스를 다시 빌드하는 것은 비현실적입니다. 도달 가능성 분석을 사용하면 변경된 코드에 의존하는 특정 패키지를 정확히 찾아내어 타겟팅된 빠른 리빌드를 수행할 수 있습니다.

✔️ 타겟팅 테스트: 마찬가지로 도달 가능성 분석은 패키지를 수정할 때 다시 실행해야 하는 테스트를 식별하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 테스트 프로세스를 최적화하고 귀중한 시간을 절약할 수 있습니다.

✔️ 영향 평가: 패키지를 크게 변경하기 전에 도달 가능성 분석을 통해 잠재적인 결과를 파악할 수 있습니다. 이는 위험을 평가하고 그에 따라 계획을 세우는 데 도움이 됩니다.

✔️ 의존성 시각화: 도달 가능성 분석을 사용하여 패키지 간의 의존성 관계를 시각적으로 표현하여 모노레포의 전체 구조를 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

🔳 모노레포의 도달 가능성 분석은 일반적으로 깊이 우선 검색(DFS) 또는 넓이 우선 검색(BFS)과 같은 그래프 탐색 알고리즘을 활용합니다.

🔳 여러 모노레포 도구가 도달 가능성 분석을 용이하게 하는 기능을 제공합니다.

✔️ Nx: nx affected:dep-graph 명령은 영향을 받는 프로젝트의 의존성 그래프를 시각화하여 프로젝트 간의 종속성을 강조 표시합니다.

✔️ Turborepo: Turborepo는 변경된 파일을 기반으로 어떤 작업을 다시 실행해야 하는지 지능적으로 결정하여 간접적으로 일종의 도달 가능성 분석을 수행합니다.

✔️ 사용자 지정 스크립트: 또한 그래프 알고리즘을 활용하여 모노레포의 의존성 그래프에서 도달 가능성 분석을 수행하는 사용자 지정 스크립트를 작성할 수도 있습니다.

도달성 분석은 모노레포 도구에서 정말 강력한 기능입니다!

도달 가능성 분석은 어떤 작업이 변경의 영향을 받는지 이해하는 데 도움이 되지만, 이러한 작업을 실행하는 가장 효율적인 방법을 찾는 것도 그에 못지않게 중요합니다. 모노레포 관리자가 작업 그래프 내에서 중요한 경로를 식별하여 빌드 프로세스를 최적화할 수 있도록 하는 최단 경로 알고리즘이 바로 이 부분에서 유용합니다. 우와!🔥

최단 경로 알고리즘

🔳 최단 경로 알고리즘은 그래프에서 두 노드 사이의 가장 효율적인 경로를 찾는 데 사용됩니다.

🔳 모노레포의 경우 작업 그래프에서 최단 경로를 찾으면 빌드 프로세스를 크게 최적화할 수 있습니다.

✔️ 빌드 시간 최소화: 중요 경로(의존 작업의 가장 긴 체인)를 식별함으로써 모노레포 관리자는 해당 작업의 우선순위를 지정하고 독립 작업을 병렬화하여 전체 빌드 시간을 단축할 수 있습니다.

✔️ 리소스 최적화: 최단 경로 알고리즘은 병목 현상을 파악하고 가장 필요한 곳에 컴퓨팅 성능을 집중하여 리소스를 효율적으로 할당할 수 있도록 도와줍니다.

✔️ 향상된 개발자 경험: 빌드 속도가 빨라지면 개발자의 피드백 주기가 빨라져 생산성이 향상되고 개발 환경이 원활해집니다.

인기 있는 최단 경로 알고리즘으로는 다익스트라 알고리즘과 벨만-포드 알고리즘이 있습니다.

최단 경로 알고리즘은 병목 현상을 파악하고, 중요한 작업의 우선순위를 지정하고, 병렬 실행을 가능하게 하여 모노레포 워크플로를 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다!

그래프 이론이 모노레포의 의존성 관리를 어떻게 뒷받침하는지 확실히 이해했다면, 이제 기어를 바꿔 또 다른 중요한 최적화 기법인 캐싱에 대해 알아보겠습니다. 🔮

캐시 처리

캐싱이 모노레포의 판도를 바꾼 이유는 무엇인가요?

캐싱이 없으면 모노레포 빌드 속도가 매우 느려질 수 있습니다. 사소한 변경 사항이라도 변경할 때마다 프로젝트 전체 또는 상당 부분을 다시 빌드해야 할 수도 있습니다.

🔳 캐싱은 이전 빌드의 결과를 저장하고 지능적으로 재사용함으로써 해결책을 제공합니다.

✔️ 캐싱은 중복 작업을 방지하여 빌드 시간을 크게 단축할 수 있습니다.

✔️ 더 빠른 빌드는 개발자에게 더 빠른 피드백 루프를 의미합니다.

✔️ 캐싱은 계산 비용이 많이 드는 작업을 다시 실행할 필요성을 최소화하여 다른 프로세스를 위한 소중한 CPU 사이클과 메모리를 확보합니다.

✔️ 지속적 통합 및 지속적 배포(CI/CD) 파이프라인에는 여러 번의 빌드와 테스트가 포함되는 경우가 많습니다. 캐싱은 이러한 프로세스의 속도를 크게 높여 더 빠른 릴리스와 더 빈번한 배포를 가능하게 합니다.

🔳 모노레포에서 빌드 성능을 최적화하기 위해 각각 고유한 장점과 장단점이 있는 다양한 캐싱 메커니즘을 사용할 수 있습니다.

🔳 Google, Facebook, Uber와 같은 기업들은 모노레포를 도입했으며 캐싱은 성공적이었습니다. 이러한 기업들은 지능형 캐싱 전략 덕분에 빌드 시간이 대폭 단축되고 개발자 생산성이 크게 향상되었다고 보고했습니다.

캐싱의 강력한 성능에 대해 살펴봤지만, 아직 풀어야 할 퍼즐 조각이 하나 더 남아 있습니다. 이 중요한 프로세스는 캐시의 관련성을 유지하고 빌드가 항상 최신의 안정적인 상태로 유지되도록 보장합니다. 👷

캐시 무효화

캐시 무효화는 컴퓨터 시스템에서 캐시의 항목을 교체하거나 제거하는 프로세스입니다. 캐시 무효화는 캐시 일관성 프로토콜의 일부를 명시적으로 수행할 수 있습니다. 이럴 때 프로세서는 메모리 위치를 변경한 다음 나머지 컴퓨터 시스템 전체에서 해당 메모리 위치의 캐시 된 값을 무효화합니다. - https://en.wikipedia.org/wiki/Cache_invalidation

🔳 코드 베이스가 발전함에 따라 이전 빌드에서 캐시 된 아티팩트가 오래되어 구식이 될 수 있습니다. 이러한 오래된 아티팩트를 재사용하면 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다.

✔️ 잘못된 빌드: 오래된 의존성 또는 코드 베이스의 변경으로 인해 빌드가 잘못된 결과를 생성할 수 있습니다.

✔️ 예기치 않은 오류: 오래된 캐시의 아티팩트로 인해 애플리케이션에서 예기치 않은 오류 및 불일치가 발생할 수 있습니다.

✔️ 시간 낭비: 오래된 캐시에 대해 알지 못하면 예방할 수 있었던 문제를 디버깅하게 될 수 있습니다.

🔳 모노레포 관리자는 변경 상황이 발생할 때 캐시 항목을 지능적으로 무효화하기 위해 다양한 전략을 사용합니다.

최신 모노레포 관리자는 정교한 알고리즘을 사용하여 종속성을 분석하고, 변경 사항을 추적하고, 캐시 항목을 지능적으로 무효화합니다. 이를 통해 불필요한 리빌드를 최소화하는 동시에 빌드가 항상 정확하고 최신 상태로 유지되도록 보장합니다.

캐시 최신성 문제를 해결했으니 이제 또 다른 핵심 최적화 기법인 작업 스케줄링에 대해 알아볼 준비가 되었습니다. 모노레포 관리자는 전략적으로 작업을 주문하고 실행함으로써 속도와 효율성을 훨씬 더 높일 수 있습니다. 💎

작업 스케줄링

작업 스케줄링 전략

명확한 개요를 제공하기 위해 모노레포에서 사용되는 다양한 작업 예약 전략을 다음 표에 요약해 보겠습니다.

💡 작업 스케줄링 전략의 선택은 모노레포의 규모와 복잡성, 사용할 수 있는 리소스, 프로젝트의 특정 요구사항 등 다양한 요인에 따라 달라집니다.

실제 사례

✔️ Nx: 주로 병렬화 및 캐싱과 함께 위상 작업 스케줄링을 사용합니다. 또한 보다 전문화된 스케줄링 전략을 구현할 수 있는 사용자 지정 작업 실행기를 사용할 수 있습니다.

✔️ Turborepo: 병렬 작업 스케줄링과 캐싱을 중점적으로 강조합니다. 유향 그래프를 사용하여 작업 종속성을 모델링하고 그 관계에 따라 지능적으로 작업을 예약합니다.

✔️ Bazel: 빌드 작업의 유향 그래프를 기반으로 정교한 작업 스케줄링 시스템을 사용합니다. 병렬 실행, 캐싱 및 증분 빌드를 지원합니다.

이제 빌드가 최적화되었지만, 모노레포가 성장함에 따라 유지 관리 및 확장성을 유지하려면 어떤 조치를 취해야 할까요? 모듈화와 코드 공유의 원칙에서 답을 찾을 수 있습니다. 자세히 알아봅시다! 🎯

모듈화 및 코드 공유

잘 구조화된 모노레포는 모듈화와 효율적인 코드 공유의 토대 위에 구축됩니다. 코드를 응집력 있는 단위로 구성하고 재사용을 촉진함으로써 유지 관리가 가능하고 확장 가능과 유연한 코드 베이스를 만들 수 있습니다.

모듈화와 코드 공유가 모노레포에서 어떻게 효과적으로 구현되는지 이해하기 위해 이러한 주요 개념과 실제 적용 사례를 살펴보겠습니다.

잘 구조화된 모듈화 및 코드 공유 관행에 대한 투자는 장기적으로 성과를 거둡니다. 이는 즉각적인 개발 워크플로우를 간소화할 뿐만 아니라 더 적응력 있고 탄력적이며 미래 지향적인 모노레포 아키텍처를 위한 발판을 마련해 줍니다. 👏

지금까지 의존성 그래프부터 캐싱 전략까지 많은 내용을 다루었습니다. 이제 이러한 지식을 간결한 요약으로 정리하여 모노레포 매니저를 평가할 때 염두에 두어야 할 가장 중요한 측면을 강조해 보겠습니다. 우와!

요약

지금까지 살펴본 내용을 바탕으로 올바른 모노레포 관리자를 선택하려면 몇 가지 주요 고려 사항을 고려해야 합니다.

✔️ 그래프 유형: 도구가 의존성 그래프, 작업 그래프 또는 둘 다 사용하는지 여부를 이해하는 것은 프로젝트 관계를 관리하고 빌드 프로세스를 조율하는 기능을 평가하는 데 중요합니다.

✔️ 작업 스케줄링: 스케줄링 방식(위상, 병렬, 증분 등)은 빌드 시간과 리소스 활용도에 직접적인 영향을 미치므로 모노레포의 성능을 최적화하는 데 중요한 고려 사항입니다.

✔️ 캐싱 메커니즘: 특히 대규모 모노레포의 경우 빌드 속도를 높이려면 강력한 캐싱 전략이 필수적입니다. 캐싱 유형(파일 기반, 콘텐츠 주소 지정 가능, 분산)과 팀의 워크플로 및 인프라와 어떻게 연계되는지 고려하세요.

✔️ 모듈화 및 코드 공유: 도구가 모듈식 코드 구성 및 코드 공유 메커니즘을 지원하는지 평가하세요. 잘 정의된 모듈의 생성을 용이하게 하고 모노레포 내에서 코드 재사용을 촉진하나요?

✔️ 추가 고려 사항: 커뮤니티 지원, 문서화, 라이선스 비용, 기존 기술 스택 및 빌드 도구와의 통합과 같은 요소도 잊지 마세요. 이러한 측면은 전반적인 경험과 모노레포의 장기적인 성공에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

모노레포 관리의 복잡한 환경을 살펴보는 여정이 목적지에 도달했습니다. 이제 결론을 향해 나아갑시다! 🌼

결론

지식으로 가득 찬 놀라운 여정이었습니다!

지금까지 유향 비순환 그래프(DAG)의 우아한 구조부터 빌드 프로세스를 조율하는 복잡한 알고리즘에 이르기까지 모노레포 관리를 뒷받침하는 이론적 토대를 살펴봤습니다.

의존성 해결, 캐싱 전략, 작업 스케줄링, 모듈화, 코드 공유와 같은 개념은 단순한 학문적 호기심이 아니라 효율적이고 확장 가능과 유지 관리가 가능한 모노레포를 만들 수 있는 기본 구성 요소입니다.

이러한 새로운 이해로 무장한 저희는 이제 선도적인 모노레포 관리자(Nx, Turborepo, PNPM Workspace)에 대한 실질적인 탐구에 착수할 준비가 되었습니다.

다가오는 대결에서는 이러한 도구가 이론을 실제로 어떻게 구현하는지, 각각 모노레포 워크플로우를 최적화하는 고유한 솔루션을 제공하는지 살펴볼 것입니다.

지금까지 살펴본 그래프 이론 개념과 알고리즘을 개발한 뛰어난 인재들에게 진심으로 감사의 말씀을 전합니다. 이러한 이론적 구조가 현대 소프트웨어 개발, 특히 모노레포의 영역에서 필수적인 도구가 된 것을 목격하게 되어 매우 보람을 느낍니다.

계속 지켜봐 주세요! 🍀 🌻

새로운 글과 새로운 모험에서 다시 만날 때까지! ❤️

제 글을 읽어주셔서 감사합니다.

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