코딩은 프로그래밍이 아니에요

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Leslie Lamport는 LaTeX의 초기 개발자이며 분산 시스템 분야의 선구자. 2013년 튜링상 수상
그가 SCaLE 22x 키노트에서 추상화의 중요성을 강조하며, 대부분의 프로그래머가 코딩과 언어에 몰두하지만, 코딩 전 추상적 사고와 설계가 핵심임을 지적함

발표 요약

여러분은 내가 동시성(Concurrency)에 대해 얘기하는 걸 기대할 수 있으나, 이에 대해 새롭게 말할 것이 없음
그러나 "Concurrent한 프로그램 작성"에 대한 통찰이 일반적인 모든 프로그래밍에도 적용됨
이 발표는 프로그래밍 전반에 관한 이야기임

알고리듬 vs. 프로그램

알고리듬: 언어와 무관한 추상적 아이디어. 프로그램보다 더 추상적이고 상위 수준의 개념
프로그램: 알고리듬을 특정 언어로 구현한 구체적인 형태. 프로그래밍 언어는 알고리듬을 표현하기에 너무 복잡함
알고리듬은 실행되지 않으며, 일반적으로 짧고 간단함
특히 동시성 관련 코드에서는 먼저 정확한 알고리듬을 정의하고 구현해야 함

배열 최대값 예제로 보는 추상화

단순한 문제라도 "무엇을 할 것인가(What)"를 명확히 정의해야 함
예: "정수 배열의 최대값 반환" → "모든 원소 이상인 최소 수 반환"
비어 있는 배열 처리도 사전에 정의 필요 (예: -∞ 사용)
이렇게 명확한 정의를 통해 더 간단하고 견고한 알고리듬(How) 을 도출 가능

프로그램 실행은 상태의 흐름

프로그램 실행은 단순한 명령 순서가 아닌, 상태(state)의 연속
각 상태 전이는 코드의 한 부분 실행을 의미함
이러한 시각은 알고리듬의 올바름을 증명할 때 중요함 (불변식 사용 등)

복잡한 시스템을 위한 도구: TLA+

추상화를 정밀하게 표현하기 위해 정확한 언어가 필요
TLA+는 그런 용도로 설계된 도구
Amazon Web Services는 TLA+로 심각한 설계 결함을 사전에 발견
Rosetta 우주선의 OS인 Virtuoso도 TLA+ 기반으로 설계, 코드가 간결하고 안정적이었음

불완전한 사양에서도 추상화의 역할

예: 프리티 프린터는 정렬 기준이 주관적일 수 있음
그럼에도 불구하고 추상화된 규칙 세트를 정해두는 것이 디버깅과 유지보수에 중요

글쓰기와 사고의 관계

생각을 글로 적는 것이 사고를 명확하게 해줌
추상화는 단순히 머리로만 하는 게 아니라 글로 표현해야 효과적
Lamport는 자신의 수학적 훈련이 추상화 능력을 길러줬다고 언급
수학자들이 프로그래머에게 추상화를 가르칠 수 있음

라이브러리와 버그에 대한 시각

발표 2부 "왜 프로그램은 버그를 가져야 하는가"에서 복잡성 문제를 다룸
현대 소프트웨어는 많은 라이브러리에 의존하지만, 이들은 정확한 언어 독립적 설명이 부족
이로 인해 통합 과정에서 예상치 못한 버그가 발생
예: 본인의 TLA+ 강좌 사이트에서 JavaScript 디버깅 경험
상태 기반 시각이 이러한 복잡성을 이해하는 데 유용

질의응답에서 다룬 주제들

AI가 추상화에 미칠 영향
오픈소스와 학계의 단절
개발자들이 형식 정의(formal definition)를 소홀히 하는 현실
여전히 가장 중요한 것은 "코딩 전에 생각하기"

결론: 프로그래밍의 본질은 사고

Lamport는 단순한 코딩보다 추상적 사고와 형식적 사양을 우선시해야 한다고 주장
upfront 노력이 크지만, 결과적으로 더 견고하고 유지보수하기 쉬운 소프트웨어로 이어짐
코딩은 프로그래밍의 일부일 뿐, 진짜 프로그래밍은 정확한 알고리듬과 추상화에서 시작
시스템 복잡성과 동시성이 증가하는 현대에서 추상화는 필수 역량 이며, 사고하고 추상화하는 훈련이 프로그래머에게 필요함

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