Fine-Grained vs Coarse-Grained

Spark관련 논문 Resilient Distributed Datasets 을 읽던 중 coarse-grained 와 fine-grained 의 내용이 있어서 간단히 정리를 해본다.

영어를 사용하는 문화권에서는 확실히 이해가 쉬울 듯 한데..

grain은 곡식을 하나하나의 낱알로 만드는 작업을 의미한다. 이 작업을 듬성듬성 크게 할지, 아니면 곱고 가늘게 할지에 따라서 coares와 fine으로 표현한다.

이를 소프트웨어 공학에서는 하나의 프로세스를 쪼개는 정도에 따라서 구분하는 정도로 사용한다.

 

1. Fine-Grained

잘게 쪼개는 것으로 예를 들면 다음과 같다.

타행이체의 경우 당행잔액조회 => 타행입금계좌 확인 => 타행으로송금 단계로 나눌 수 있고 이를 각각 메소드로 구성할 수 있다. 또한 이 기능들이 다양하게 활용된다면 메소드를 모아서 하나의 모듈로 만들 수 도 있어서 변경이 발생했을 때 보다 유연하게 개발할 수 있는 장점이 있다. 또한 유사하지만 다른 새로운 비지니스가 만들어 질 때 재사용을 통해서 보다 빠르게 구현할 수 있다.즉, Flexible System상에서 유용하다.

 

2. Coarse-Grained

덩어리로 작업한다.

타행이체의 경우 그냥 "타행이체" 하나 만들어서 사용한다. 일반적으로 EnterpriseApplicationDesign에서는 선호하지 않는 방식이지만 Distributed System상에서 유용하다.

 

그동안은 Java기반의 EnterpiseApplication을 주로 수행했기 때문에 1번이 많이 친숙하지만, 앞으로는 BigData를 위한 병렬처리쪽으로 구현이 필요한 경우(Spark,Akka등..) 가 생길 것 같아서 2번으로의 전환이 필요할 것 같다.

 

정리 및 첨언

최근 프로그래밍의 추세도 함수형 프로그래밍이라고 하는데 객체지향과 상반된다고 오해하는 경우가 있다. 

함수형 프로그래밍 = 순차적 프로그래밍 으로 보는 것은 옳지 않다.

내 생각에는 함수형 프로그래밍이라는 것은 수학적함수와 비슷한 개념으로 closure전달이 가능하다는 개념으로 보는 것이 더 낫지 않나 싶다. 대표적인 예를 scala로 볼 수 있다.

RDD논문을 보면 transformation에 대한 설명들이 나오는데 수학개념을 통해서 표현하면 매우 쉽게 이해할 수 있다. (ex, Map(a) => b ) 

Spark구현을 Scala로 한 것은 그 때문이 아닐까 혼자 생각해본다.