해결 과제
저희 팀은 단일 코드 베이스 내에서 복수의 서비스 타깃을 동시에 운영하며 비즈니스 로직의 일관성을 유지하고 핵심 기능을 신속하게 전파하고 있습니다. 서비스 규모가 지속적으로 확장됨에 따라, 초기 설계 구조 하에서의 운영 효율성을 한 단계 더 끌어올리기 위한 기술적 고도화가 필요해졌습니다.
특히 복잡성이 증가함에 따라 피드백 루프의 효율성 개선이 가장 중요한 과제가 되었습니다. 저희 팀은 이를 해결하기 위해 보다 스마트하고 확장 가능한 빌드 시스템 도입을 검토하게 되었습니다.
Tuist를 선택한 이유
솔루션 검토 시 '기존 환경과의 매끄러운 통합', '팀 내 도입 속도', 그리고 '빌드 가속화 성능'을 핵심 기준으로 세웠습니다. 강력한 성능을 가진 여러 대안을 검토했으나, 일부 솔루션은 프로젝트 구조의 전면 재설계가 수반되어 도입 공수가 컸습니다. 반면 Tuist는 표준 환경을 존중하면서도 설정 최적화만으로 즉각적인 성능 향상을 기대할 수 있는 유연한 도구였습니다.
특히 변경되지 않은 모듈을 바이너리 형태로 활용하는 'Module Cache'와 영향 범위 내 타깃만 선별 검증하는 'Selective Testing'은 당사의 멀티 타깃 환경에서 발생하는 비효율을 제거할 수 있는 최적의 해결책이었습니다.
접근 방식
Tuist 핵심 팀과의 긴밀한 기술 협력을 통해 프로젝트 마이그레이션을 진행했습니다. PoC 단계부터 양사 엔지니어링 팀은 온라인 미팅을 통해 최적의 아키텍처를 논의했으며, 이후 실시간 기술 소통을 통해 복잡한 설정 과제들을 빠르게 해결해 나갔습니다.
지역 간 시차에도 불구하고 파트너사의 신속한 지원 덕분에 기술적 완성도를 확보할 수 있었고, 이는 프로젝트 일정을 대폭 단축하는 결과로 이어졌습니다. 이러한 유기적인 협업은 저희 팀이 시행착오를 최소화하며 안정적인 캐싱 전략을 수립하는 데 중요한 밑거름이 되었습니다.
결과
Tuist 도입 후 불필요한 중복 작업을 전면 제거함으로써 개발 피드백 루프를 비약적으로 개선했습니다.
로컬 개발 환경에서는 지능적인 캐싱 메커니즘을 통해 기존 방식 대비 검증 시간을 크게 단축했습니다. 이를 통해 개발자가 작업의 흐름을 유지하며 즉각적으로 피드백을 주고받는 몰입 환경을 구축했습니다. CI 환경에서도 영향 범위가 포함된 타깃만 선별 검증하는 방식을 적용하여 전체 실행 시간을 상당히 절감했습니다. 이는 클라우드 자원의 효율적 활용과 더불어 팀 전체의 릴리스 가속화를 이끌어냈습니다.
앞으로의 계획
성공적인 마이그레이션 성과를 바탕으로, 저희 팀은 시스템의 안정성과 아키텍처의 유연성을 더욱 강화할 계획입니다. 향후 테스트 리포팅 시스템을 고도화하여 테스트 환경의 신뢰도를 높이고, App Target의 복잡도를 낮추는 린한 구조를 지속적으로 지향할 것입니다.
궁극적으로 Tuist를 단순한 도구를 넘어 개발자가 제품의 본질적인 가치 창출에만 집중할 수 있게 돕는 통합 플랫폼으로 활용하며, 당사의 엔지니어링 문화를 한 단계 더 발전시켜 나갈 것입니다.
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