디버깅이란 무엇인가요?

논리적 오류, 런타임 오류, 구문 오류 및 의미론적 오류와 같은 코딩 오류는 충돌, 부정확하거나 부정확한 아웃풋, 보안 취약성 및 데이터 손실로 이어질 수 있습니다. 개발자가 프로그램 소스 코드에서 이러한 오류의 영향을 조사할 수 있는 소프트웨어 테스트와 달리 디버깅은 이러한 오류의 근본 원인과 해결 방법을 찾습니다.

소프트웨어 개발자는 디버깅 프로세스를 통해 근본 원인 분석을 수행하여 컴퓨터 프로그램에서 발견된 버그를 수정하고 다시 발생하지 않도록 합니다. 버그는 소프트웨어 안정성, 신뢰성 및 사용자 경험에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 디버깅 툴과 전략은 디버깅 과정을 최적화하는 데 도움을 줍니다.

디버깅은 일반적으로 6단계로 이루어집니다.

- 조건 재현
- 버그 찾기
- 근본 원인 파악
- 버그 수정
- 수정 사항 검증을 위한 테스트
- 프로세스 문서화

디버깅 프로세스에는 구체성이 필요합니다. 엔지니어는 문제에 대한 간접적인 설명에 의존하여 문제를 정확하게 진단할 수 없습니다. 따라서 디버깅 프로세스의 첫 번째 단계는 버그를 발생시킨 조건을 재현하는 것입니다. 버그를 재현하면 프로그래머와 엔지니어는 오류를 직접 관찰하고 나머지 디버깅 프로세스에 필요한 컨텍스트 데이터를 수집할 수 있습니다.

다음 단계는 코드를 면밀히 조사하고 사용 가능한 모든 로그를 검토하여 버그의 원인을 최대한 정확하게 찾아내는 것입니다. 이 단계에서 개발자는 일반적으로 수작업이 아닌 대량의 코드를 쉽게 검색할 수 있는 디버깅 툴을 사용합니다.

개발자는 코드의 논리와 흐름을 조사하고 버그가 발생하는 특정 조건에서 코드의 여러 구성 요소가 상호작용을 하는 방식을 조사하여 버그의 원인을 파악합니다.

이 단계에는 일반적으로 문제를 해결하고 코드를 수정하여 문제를 해결하고 소프트웨어를 다시 컴파일하고 다시 실행하여 버그가 수정되었는지 확인하는 작업이 포함됩니다. 첫 번째 시도가 실패하거나 실수로 새로운 버그가 발생할 수 있기 때문에 이러한 수정 작업에는 몇 번의 반복이 필요할 수 있습니다.

대부분의 개발자는 버전 관리 시스템을 사용하여 변경 사항을 추적하므로 문제가 해결되지 않는 수정 사항을 쉽게 롤백하거나 새로운 수정 사항을 만들 수 있습니다.

버그 수정 후 실행되는 테스트는 다음과 같습니다.

• 단위 테스트: 버그를 수정하기 위해 변경된 개별 코드 세그먼트 테스트
• 통합 테스트 : 수정된 버그를 포함하는 전체 모듈 테스트
  
• 시스템 테스트: 변경된 모듈이 실행되는 전체 시스템 테스트합
  
• 회귀 테스트: 수정된 코드가 애플리케이션 성능에 영향을 미치지 않는지, 즉 버그 수정으로 인해 애플리케이션이 퇴보하지 않았는지 확인하는 테스트입니다.

마지막 단계로 개발자는 버그의 원인, 수정 방법 및 기타 관련 정보를 포함하여 복구 프로세스의 세부 사항을 기록합니다. 문서는 향후 유사한 버그가 발생할 때 프로그래머가 참고할 수 있는 유용한 툴입니다.

소프트웨어 엔지니어와 개발자는 시스템에서 발생하는 버그의 유형을 이해하면 오류가 발생했을 때 손상된 코드를 수정할 수 있는 적절한 방법을 찾을 수 있습니다. 디버깅이 필요한 일반적인 오류의 예는 다음과 같습니다.

코딩 언어의 규칙을 위반하는 코드 조각은 의미론적 오류를 유발합니다. 잘못된 아웃풋을 생성하는 논리적 오류와 달리 의미론적 오류는 의미 있는 아웃풋을 생성하지 않습니다.

이 오류는 개발자가 괄호, 쉼표 또는 기타 인쇄상의 오류와 같은 코드 요소를 놓쳤을 때 발생합니다. 오타가 있어도 문장을 이해할 수 있는 인간 언어와 달리 누락된 코드 조각은 즉시 오류를 유발합니다.

이 유형의 버그에는 기술적으로는 올바르지만, 방향이 잘못되어 원치 않는 아웃풋을 유발하는 구문이 포함됩니다. 구문이 정확하기 때문에 이러한 오류는 탐지하기 어려울 수 있습니다. 시스템이 즉시 충돌하지 않고 잘못된 코드의 정확한 위치를 찾는 데 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.

이러한 오류는 애플리케이션이 실행 중이거나 시작될 때 발생합니다. 런타임 오류는 애플리케이션을 새로고침, 재시작 또는 재설치하면 해결되는 경우가 있습니다. 다른 경우에는 더 많은 메모리가 필요한 프로그램이나 논리적 오류와 같은 다른 유형의 오류를 나타내는 신호일 수 있습니다.

디버깅 프로세스는 까다롭고 노동 집약적일 수 있습니다. 디버깅 프로세스에 대한 다양한 접근 방식을 이해하면 작업을 더 효과적으로 관리할 수 있습니다.

이 접근 방식에서 개발자는 버그의 원인을 찾기 위해 오류가 발견된 시점부터 거꾸로 작업합니다. 즉, 문제가 있는 소스 코드에서 프로그램이 수행한 단계를 역추적하여 어디에서 문제가 발생했는지 확인합니다. 역추적은 디버거와 함께 사용할 때 효과적일 수 있습니다.

가설 기반 디버깅 기법으로 원인을 제거하려면 팀이 오류의 원인을 추측하고 각 가능성을 독립적으로 테스트해야 합니다. 이 접근 방식은 팀이 코드와 버그를 둘러싼 상황을 잘 알고 있을 때 가장 효과적입니다.

대규모 코드 베이스를 디버깅할 때 팀은 코드 줄을 함수, 모듈, 클래스 메서드 또는 기타 테스트 가능한 논리적 구분으로 나누고 각각을 개별적으로 테스트하여 오류를 찾을 수 있습니다. 문제 세그먼트가 식별되면 버그의 원인을 파악할 때까지 세그먼트를 더 세분화하여 테스트할 수 있습니다.

인쇄 및 로그 디버깅 전략은 코드에 인쇄 문 또는 '로그'를 추가하여 변수 값, 호출 스택, 실행 흐름 및 기타 관련 정보를 표시하는 것입니다. 이 접근 방식은 실행 순서가 프로그램 동작에 영향을 미칠 수 있는 동시 또는 분산 시스템을 디버깅하는 데 특히 유용합니다.

이 접근 방식에서 개발자는 코드를 무생물을 향해 한 줄 한 줄 '설명 또는 대화'합니다. 코드를 큰 소리로 설명함으로써 코드의 논리(또는 논리 부족)를 더 잘 이해하고 버그를 더 쉽게 발견할 수 있습니다.

자동화된 디버깅은 분석, 인공 지능(AI) 및 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 디버깅 프로세스의 하나 이상의 단계를 자동화합니다. AI-기반 디버깅 툴은 대규모 코드 세트를 더 빠르게 검색하여 오류를 식별하거나 코드 섹션을 좁혀 개발자가 더 철저하게 검사할 수 있습니다.

자동화된 시스템은 코드 줄을 복제하고 테스트를 자동화하여 시스템이 의도한 대로 작동하는지 확인할 수 있습니다. 자동화는 새로운 코드의 테스트 및 배포를 가속화하는 두 가지 접근 방식인 지속적 통합(CI)과 지속적 배포(CD) 모두에서 큰 역할을 합니다.

일반적으로 다른 방법이 실패했을 때 배포되는 무차별 대입 디버깅은 문제의 원인을 파악하기 위해 전체 코드베이스를 한 줄씩 살펴보는 작업을 포함합니다. 시간이 오래 걸리는 이 방법은 디버깅을 수행하는 엔지니어나 프로그래머가 코드베이스에 익숙하지 않은 경우 소규모 프로그램을 디버깅하는 데 유용할 수 있습니다.

디버거는 운영 체제 또는 애플리케이션 개발 프로세스에서 코딩 오류를 찾아내 소프트웨어 개발을 최적화하는 고급 툴 및 API입니다. 디버거는 대규모로 성장하고 있는 비즈니스입니다. 컴퓨터 및 모바일 앱과 프로그램의 환경이 계속 확장되는 환경에서 10년 말까지 전 세계 디버거 시장의 상당한 성장을 예상하는 것은 놀라운 일이 아닙니다.¹.

기업에서는 정교한 디버깅 툴(예: 코드를 디버깅할 수 있는 AI 챗봇)² 개발에 수백만 달러를 투자하고 있으며, 대학 연구자들은 비디오 게임을 자율적으로 디버깅하고³ 도메인별 프로그래밍 언어를 디버깅할 수 있는 툴을 만들고 있습니다⁴.

툴과 기술은 기능에 따라 크게 다를 수 있지만 기본적으로 모두 조직에서 버그 문제를 찾고 수정하는 데 도움이 되는 명령줄 인터페이스를 제공합니다. 또한 대부분 원격 디버깅 기능과 튜토리얼을 제공하여 초보자가 소프트웨어에 더 쉽게 접근할 수 있도록 도와줍니다.

디버깅 툴의 예는 다음과 같습니다.

IDE는 컴퓨터 프로그래머에게 소프트웨어 개발을 위한 포괄적인 기능을 제공합니다. Visual Studio, Eclipse, PyCharm 등 많은 IDE에는 '디버그 모드'가 포함되어 있습니다. 이러한 내장 디버깅 툴을 통해 개발자는 코드를 한 줄씩 실행(단계 디버깅)하고, 지정된 지점(중단점)에서 프로그램 실행을 중지하고, 특정 시점의 변수 및 메모리 상태를 검사하는 등 다양한 기능을 사용할 수 있습니다.

IDE는 Java, Python JavaScript, TypeScript 등 다양한 프로그래밍 언어 및 PHP와 같은 스크립팅 언어와 호환되는 오픈 소스 플러그인으로도 제공됩니다.

GNU Debugger(GDB)와 같은 독립형 디버거는 조건부 중단점 및 감시점을 포함한 고급 디버깅 기능을 제공합니다. 또한 프로그래머가 프로그램을 거꾸로 실행하는 리버스 디버깅도 용이합니다. IDE나 다른 Developer Tools에 내장된 디버거보다 더 강력하고 다양한 기능을 제공하는 경향이 있지만, 사용자 입장에서는 학습 곡선이 가파르며 더 많은 기술 전문 지식이 필요합니다.

이러한 도구는 코드의 다양한 지점에서 프로그램 상태를 기록하는 방법을 제공합니다. 그런 다음 로그를 분석하여 이상 징후나 문제 패턴을 찾을 수 있습니다. 로깅은 대화형 디버깅이 불가능할 수 있는 프로덕션 환경에서 발생하는 버그 문제를 해결하는 데 유용합니다.

정적 코드 분석 툴은 코드를 실행하지 않고도 코드를 분석하여 잠재적인 오류를 찾아내고 버그와 코딩 표준에서 벗어난 부분을 수정합니다. 이러한 툴은 인터프리터나 컴파일러처럼 구문에 초점을 맞추는 대신 소스 코드의 의미를 분석하여 개발자가 일반적인 프로그래밍 실수를 탐지하고 일관된 코딩 스타일을 적용할 수 있도록 도와줍니다.

기본적으로 정적 코드 분석기와는 정반대인 동적 분석 툴은 소프트웨어가 실행되는 동안 소프트웨어를 모니터링하여 리소스 누수나 동시성 문제와 같은 문제를 탐지합니다. 이 툴을 사용하면 개발 팀은 메모리 누수나 버퍼 오버플로와 같이 정적 분석이 놓칠 수 있는 버그를 발견할 수 있습니다.

성능 프로파일러를 사용하면 개발자가 코드의 성능 병목 현상을 파악할 수 있습니다. 이러한 시스템은 CPU 사용량, 메모리 사용량 및 IO 작업을 측정하여 느리고 비효율적인 작업을 찾는 데 도움이 됩니다.

테스트와 디버깅은 새로운 코드를 개발할 때 상호 보완적인 프로세스입니다. 결과는 다르지만, 테스트와 디버깅 모두 오류 없는 코드를 생성하는 데 사용됩니다.

소프트웨어 개발자는 테스트를 통해 버그가 발생했을 때 시스템에 어떤 일이 발생하는지 파악할 수 있습니다. 이러한 테스트로 개발자는 시스템 장애가 발생한 시점과 해당 장애가 소프트웨어에 미칠 수 있는 영향을 파악할 수 있습니다. 자동화된 테스트로 개발자는 새로운 코드에 대한 지속적인 테스트를 실행하여 다양한 시나리오에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 테스트는 소프트웨어 개발의 핵심 부분이지만 오류가 발생한 이유를 설명하지는 못합니다.

디버깅 전략과 툴은 개발자가 오류의 근본 원인을 찾아 수정하고 문서화하여 재발을 방지하는 데 사용하는 것입니다. 디버깅과 테스트를 함께 사용하면 팀이 코드를 개발하고 더 나은 소프트웨어 제품을 만들기 위한 간소화된 접근 방식을 구축하는 데 도움이 됩니다.