우리는 창의력과 혁신을 강조하는 시대에 살고 있다. 소프트웨어 개발도 당연히 그 중심에 서 있다. 하지만 우리의 소프트웨어 개발 문화는 창의력을 심히 제한하는 방식으로 굳어져 있다.

일반적으로 우수한 편에 속하는 지적 능력을 가지고 있고, 새로운 것을 만들어내는 것을 즐기는 소프트웨어 개발자들. 그들은 회사에서 어떤 대우를 받고 있나. 조직이 조금만 커져도 기획은 별도의 부서에서 진행하고, 소프트웨어 개발은 몇몇 관리자들이 이끌게 된다. 소프트웨어 개발자들은 창의력을 발휘하기 보다는 시키는 일만 열심히 해야 하는 위치에 놓이게 된다. 코드를 찍어내고 타의에의해 변경된 요구사항들 때문에 수정/테스트를 반복하는 나날을 보내며 발언권은 점점 작아진다.

기술 개발을 중시하는 몇몇 소수 기업을 제외하고는 대부분(대기업)의 윗사람들은 아직까지 소프트웨어 개발자들을 단순 노동자 취급하고 있다. 이를 빗대어 나는 ‘소프트웨어 제조업’ 에 종사하고 있다고 얘기하곤 한다.

반면, 개발자들의 능력을 믿고 그들에게 스스로 혁신을 일으킬 수 있도록 지원해주는 대표적인 기업들로 Google, Apple, Rally Software 등을 들 수 있다.

Google 은 20% 제도로 유명하다[1]. 자신에게 주어진 시간 중 20% 정도를 주업무가 아닌 다른 일에 할애하도록 권장하는 제도로, 다양한 형태로 응용 가능하다. 매일매일 20%의 시간을 다른 일에 투자하는 것은 대부분의 경우는 현실적이지 않다. 프로젝트 마감이 코앞인데 다른 일에 정신 팔기도 힘들고, 하루 1~2시간씩 해서는 진도도 나가지 않기 때문이다. 대신 그들은 1주일에 하루, 1달에 1주, 혹은 6개월에 1달, workaholic 이라면 주말을 이용 등등.. 자유롭게 변형해서 일한다. 과제가 바쁠때는 열심히 그 일에 매달렸다가 한가할 타임에 그동안 못 쓴 20%를 쓰는 식이다.

20%의 시간에는 어떤 일을 할까? 이것도 아주 자유롭다. 전혀 새로운 과제를 수행할 수도 있고, 관심있는 다른 팀 과제를 지원할 수도 있고, 자신의 주 과제를 진행하면서 불편했던 부분을 자동화하거나 유용한 유틸리티를 만들거나, 최적화/리펙토링을 할 수도 있고, gmail/chrome browser 등에 유용한 플러그인을 만들어넣을 수도 있다. 공부를 할 수도 있다.

이렇게 해서 나온 결과들은 팀의 개발 생산성을 향상시키고, 제품의 품질을 좋게하고, 새로운 것을 배우게 만들고, 운이 좋으면 구글의 미래를 이끌어갈 제품으로 거듭날 수도 있다. Gmail, Google News, Google Talk, Orkut, Google Sky [2], Go programming language [3] 등은 모두 20% 시간에 시작된 프로젝트들이다.

Apple 의 경우 1년에 1달 가량 자신이 원하는 일을 할 수 있게 해준다지만.. 자세한 내용은 잘 알려지지 않았다[4].

마지막으로 Rally 의 경우 8주의 개발 사이클 중 마지막 1주는 회사의 미션과 관련된 일이라면 어떤 것이든 할 수 있는 권한이 주어진다[5]. 기간이 일정하게 주어져 있기 때문에 융통성이 조금 부족하지 않을까 우려되긴 하지만 한 숨을 돌리며 자신들의 과거를 뒤돌아볼 수 있다는 점만으로도 확실한 장점이 될 것이다.

다시 암울한 우리의 이야기로 돌아와보자.

나는 현 회사의 윗사람으로부터 ‘관지자가 할 일은 개발자가 놀지 않게 하는 것’ 이란 얘기를 들었다. 여기서 논다는 것은 ‘주업무와 직접적으로 관련 없는 모든 일’을 지칭한다. 내게는 ‘공장 가동을 멈추지 말 것’ 정도로 들렸다. 공식적인 주업무 외에는 회사에 기여하지 못하는 것으로 여겨기기 때문에 일거리를 만들어서라도 주지 않으면 능력 없는 관리자가 되는 것이다.

개발자 입장에서도 마찬가지다. 좋은 아이디어가 있더라도 side job 은 업적으로 인정받기 어렵다. 놀고 있는 것으로 받아들여지므로 드러내놓고 할 수도 없다. 결국 몰래 하거나 개인 시간을 희생해서 짬짬이 하게 되고, 인정받지 못하기 때문에 의욕이 생길리 만무하다.

고급 인력인 개발자들의 좋은 두뇌를 활용하지 못하고, 반대로 창의성을 저하시키는 이런 문화는 하루 빨리 고쳐져야 한다. 말로만 소프트웨어가 중요하다고 하지 말고, 소프트웨어 개발의 특성과 개발자들을 이해하려는 노력이 절실하다.

두서 없지만 이 글은 이쯤에서 마무리하기로 하고, 유사 주제로 작성하고 있는 글이 있으니 그 쪽에서 정리를 시도해보기로 하겠다. ^^

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References

1. Pros and Cons of Google’s 20 percent time concept? (Ask MetaFilter)
2. Top 20 Percent Projects at Google (eWeek.com)
3. The Go Programming Language (Google, golang.org)
4. 애플 “한국을 모바일 테스트베드로 활용” (아시아 경제)
5. Principles of Agile Architecture (wegra.org)

평소 기술 동향에 관심이 많아 Parallel Programming 을 빨리 익혀둬야겠다 생각한 지는 벌써 1년도 훨씬 지난 것 같은데, 마땅한 기회를 잡지 못해서 자료만 모으고 있었다. 그러다 마침 Snow Leopard 에서 Grand Central Dispatch (이하 GCD)라는 멋진 기술을 제공한 것을 계기로 몇 일 동안 이러저런 자료들을 살펴보았다. 처음엔 기본적인 개념 정리까지 해볼까 하였으나, 현재로썬 단순 번역 정도에서 그칠 듯 싶어 마음을 바꿔먹었다. 오늘은 운을 띄우는 정도에서 몇 자 적어보고.. 더 깊이 있는 지식과 경험을 쌓으면 보다 전문적인 글을 적어보겠다.

CPU 가 클럭 경쟁에서 멀티코어 형태로 그 진화 방향이 변화하였고, GPU 의 성능이 CPU 를 능가하기 시작하면서, 그 막강한 프로세싱 파워를 그래픽 외적인 목적으로도 활용코자 하는 노력도 몇 년 전부터 꾸준히 진행되어 왔다. 멀티 코어 CPU 와 GPU 의 공통적인 특징은  바로 복수의 프로세싱 엔진(코어)를 갖음으로써 여러 개의 서로 다른 연산을 병렬로 처리할 수 있다는 점이다. Parallel Programming 은 이런 다중 코어 환경에서 코어들을 최대한으로 활용하여 프로그램의 성능을 향상시키고자 하는 프로그래밍 기법을 일컷는다.

서버 분야에서는 멀티 코어 이전부터 멀티 프로세서 환경이 일반화 되어 있기 때문에 Parallel Programming 의 역사는 상당히 깊다. 자연히 GCD 는 갑자기 혜성처럼 나타난 별천지 기술은 아니다. 그리고 기존 상식을 뛰어넘는 혁신적인 아이디어도 보이진 않는다. 다만 서버 분야에서부터 적어도 십수년간 쌓아온 노하우를 애플 식으로 OS X 플랫폼에 멋지게 녹여낸 것이다. 그럼 애플 외의 다른 경쟁 데스크탑 플랫폼에서의 상황은 어떠할까?

.NET 은 곧 등장할 Windows 7 부터 4.0 으로 버전업되며, .NET 4.0 의 큰 특징 중 하나로 Task Parallel Library (TPL) 탑재가 있다. MS 도 바보가 아닌 이상 병렬화라는 시대 흐름을 놓칠 리 없고, 애플과 비슷한 시기에 비슷한 문제를 해결하려는 나름의 솔루션을 내놓는 것이다. Java 역시 곧 등장할 JDK 7 에 Fork/Join Framework 을 포함한 JSR166y 를 추가하여 병렬 환경 지원을 강화하고 있다.

이렇듯 Parallel Programming은 이제 거스를 수 없는 시대의 흐름이고, 어플리케이션이 이를 얼마나 잘 활용하느냐에 따라 수십배의 성능 차이를 보이는 날이 곧 도래할 것이다.

다시 애플의 GCD 로 돌아가보자. 내가 아직 전문 지식이 부족한 관계로 정확한 평가는 불가능하지만, 현재의 얕은 지식만을 바탕으로 봤을 때 GCD 의 큰 장점은 아래 정도이다.

1. 병렬 실행 환경을 OS 자체에 매끄럽게 녹여내어 이론적으로 가장 높은 효율성을 보장할 수 있다. GCD 런타임이 시스템 서비스와 어플리케이션 전체 상황을 종합 고려하여 최상의 성능을 발휘할 수 있도록 스케줄링한다.
2. OS X 의 주 개발 언어인 C/C++/Objective-C 모두에서 사용 가능하다. 즉, native 어플리케이션도 몇 라인 수정하는 것으로 멀티 코어의 장점을 십분 활용할 수 있다.

이 글은 관련 자료 중 쓸만한 링크들을 남겨놓는 것으로 마무리 하겠다. 나중에 직접 작성해볼 기회가 생기면 코드 수준에서의 간단한 설명과 성능 테스트 결과 정도를 포스팅할 생각이다.

• Grand Central Dispatch: a better way to do multicore (by Apple, introduction)
• Grand Central Dispatch (GCD) Reference (by Apple, API reference)
• Concurrency Programming Guide (by Apple, programming guide)
• OpenCL Programming Guide for Mac OS X (by Apple, programming guide)
• Mac OS X 10.6 Snow Leopard: the Ars Technica Review (Article)
• A Java Fork/Join Framework (by Doug Lea, paper)
• Optimize Managed Code for Muiti-Core Machines (by Microsoft, MSDN article)
• Thread pool pattern (Wikipedia)