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데이터 중심의 방법론과 개발도구는 개발자들이 시스템 리소스 사용을 최적화하고 하드웨어로부터 데이터 관리 코딩을 추상화할 수 있도록 함으로써 무선 디바이스 개발을 단순화시킨다. 따라서 제품 출시까지 걸리는 시간이 줄고, 비용을 관리하는 데 도움이 된다. 지금부터 데이터 중심의 임베디드 개발 기법에 대해 살펴보자.

휴대폰과 같은 무선 디바이스용 소프트웨어 개발이 현재 어려움에 처해 있다고 한다. <그림 1>은 NEC가 2005년 회계연도에 전체 휴대폰 소프트웨어 개발 인력을 전년 대비 40%줄이고 개발 생산성을 높이겠다는 계획을 발표한 당시의 자료이다.

<그림 1> NEC의 휴대폰 소프트웨어 개발 인력 절감 계획

<그림 2> 다양한 휴대폰 서비스

사실 굳이 일본의 사례를 들 필요는 없다. 최근 국내 굴지의휴대폰 제조사가 겪고 있는 수익 감소에 대한 해결책도 이와 크게 다르지 않을 것이라는 짐작이다. 국내 시장에서도 원화 환율과 이에 따른 생산 비용의 증가 및 제품 판매 이익의 감소세가 뚜렷하다. 결국 휴대폰 제조업체 형편으로는 비용 절감과 생산성향상이라는 해결책이 유일한 수단이다.

새로운 방법론
이번 2부에서는 인위적인 구조조정 같은 경영수단을 통한 해법은 제외하고자 한다. 즉, 다른 방법을 찾고자 한다. 여기서는 데이터 중심의 소프트웨어 개발이라는 방법론을 제시하려 한다.

이 방법론이 어떻게 생산성 향상을 통한 비용 절감과 버그 없는 보다 많은 기능의 개발이라는 두 마리 토끼를 잡도록 도와주는지 살펴보도록 하겠다.

휴대폰용 소프트웨어 개발의 특수성은 일반적인 디바이스용 임베디드 소프트웨어의 개발에서 겪는 특수성과 크게 다르지 않다. 비용 문제로 인해 CPU 성능, 메모리, 저장장치, 전력소모 및 통신 속도와 같은 시스템 리소스가 제한되기 때문에 소프트웨어엔지니어는 시스템 리소스 사용의 효율성을 최적화하는 코드를 개발해야 하는 부담을 안고 있다.

여러 종류의 디스플레이를 지원해야 하기 때문에 많은 소프트웨어 모듈과 응용프로그램을 바꿔야 하는 어려움도 있다. CPU, 운영체제, 저장장치, 모바일 플랫폼 환경 및 자바 가상머신 구현 등이 다양하기 때문에 포팅 및 테스트 시간이 많이 걸리는 문제도 발생할 수 있다. 하지만 이러한 많은 어려움에도 불구하고 개발 시간을 단축하면서도 고품질의 서비스가 가능하도록 제품 생산이 이뤄져야 한다.

이와 같이 시장이나 개발 환경이 어려워진 것은 갑작스러운 일이 아니다. 휴대폰 제조업체들 저마다 다양한 추상화 기술과API 개발을 위한 자체 노력들을 통해 이를 부분적으로 해결해왔다.

이 같은 위기 극복 노력이 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼으로부터 소프트웨어 개발자를 분리시키기도 했다. 더불어 각 통신 사업자의 자체적인 애플리케이션 환경이나 J2ME, Brew 또는 WIPI의 등장으로 추가적인 추상화가 제공되어 휴대폰 응용프로그램의 개발이 용이해졌다.

반면에 널리 사용되는 휴대폰 응용프로그램 플랫폼과 C,C++ 및 Java를 사용한 일반적인 개발 방법론은 응용프로그램데이터에 대한 추상화는 거의 제공하지 않는다. 디바이스에 저장되어 있거나 디바이스를 통과하는 데이터의 획득, 필터링, 전송 및 통합을 위한 데이터 관리 코드는 응용프로그램의 일부로 처리된다.

이러한 데이터 관리 코드는 일반적으로 기본적인 수준의데이터 구조와 개발 언어의 조작 기능을 사용하여 일일이 코딩해야 한다. 또한 개발자가 성능 향상을 위해 C에서 직접 저수준 함수나 하드웨어 기능에 액세스해야 하는 경우도 많다.

제품 설계 단계에서부터 그렇게 설계되고 코딩된 경우 이외에는, 응용프로그램에 제어 코드와 데이터 관리 코드를 구분하는 일은 거의 없다. 응용프로그램 기능을 저수준의 데이터 관리 구현으로부터 분리할 어떠한 추상화 계층도 제공하지 않는다.

이로 인해 데이터 관리 코드가 운영 체제와 하드웨어 구성에 더 종속되는 문제가 발생한다. 그 결과 프로그래밍 복잡성과 개발 비용은 증가하고 소프트웨어의 유연성과 이식성은 오히려 줄어든다.

데이터 관리 구현을 직접 고려해야 한다는 어려움 때문에 소프트웨어 엔지니어가 디바이스의 데이터 관리 방식에 대해 더 넓은 시야를 확보하는 것이 어려워진다. 개발자가 보다 넓은 시야를 가질 수 있어야 메모리 사용, 통신 대역폭 또는 파워의 측면에서시스템 리소스 사용을 최적화하는 것이 가능하다.

이와 별도로 또 다른 문제가 있다. C, C++ 및 Java는 데이터관리를 위해 설계된 언어가 아니라는 점이다. 이들 언어의 구조와 구문으로 인해 개발자들은 제어 지향적 또는 이벤트 지향적함수의 측면에서 응용프로그램을 구현하게 된다.

따라서 GUI 인프라, 연락처 목록, 메시징 등과 같은 핵심 휴대폰 응용프로그램과 엔터테인먼트 및 비즈니스 응용프로그램은 오브젝트나 모듈사이의 경계나 인터페이스 설정을 강조하게 된다.

또 내부 오브젝트/모듈 코드에 중점을 두는 절차적 로직을 사용하여 구현해야 한다. 반면에 이렇게 구현하면 대부분의 구조와 소스, 그리고 응용프로그램으로부터의 데이터가 결합되기 때문에 통합에 시간이 많이 걸리는 문제가 초래된다.

데이터 관리의 복잡성을 줄이고 개발을 가속화하기 위해서는 디자인에 맞는 고성능 데이터 관리 함수와 구성 요소를 보다 쉽게 작성할 수 있는 방법이 필요하다.

임베디드 데이터 관리를 위해 설계되고 여기에 최적화된 응용프로그램 프레임워크는 데이터 관리 코딩을 C/C++의 데이터 관리 구현으로부터 추상화하고, 데이터 중심의 소프트웨어 디자인 및 개발 방법론을 위한 든든한 토대를 제공할 수 있다.

<그림 3> 데이터 관리 계층

<그림 3>을 자세히 살펴보면 플랫폼에 최적화된 데이터 관리서비스와 고수준의 데이터 중심 개발 환경이 결합되어 개발자를 데이터 관리 구현의 상세로부터 추상화시킬 수 있음을 알 수 있다.

이렇게 함으로써 보다 탄탄한 데이터 토대 위에서 코드를 개발하기가 용이해진다. 결국 이식성이 우수하고, 리소스 사용이 효율적인 무선 디바이스 응용프로그램의 개발이 가능해지는 것이다.

데이터 중심의 소프트웨어 디자인
거의 모든 프로젝트에서 소프트웨어 개발 도구와 시장 진입 속도는 중요한 관건이다. 대규모 디자인에 있어서는 자재(BOM)비용이 성패를 결정하는 요소가 될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 가장 확실한 방법이 데이터 중심의 소프트웨어 디자인이다.

함수가 중심이 되고 데이터 구조가 함수를 지원하는 역할을 하는 전통적 방법론과 대조적으로, 데이터 중심의 소프트웨어디자인은 데이터가 중심이 되고 코드가 이를 지원하는 역할을 한다. 데이터 중심의 소프트웨어 디자인에서는 절차적 함수와 인터페이스보다 데이터에 중점을 둔다.

또한 데이터 중심의 디자인에서는 디바이스 소프트웨어 개발의 복잡성과 비용을 크게 줄여주는 데이터 추상화 기술의 사용을 권장한다.

데이터 중심의 디자인은 시스템이 데이터를 관리하는 방식을더 높은 수준에서 볼 수 있도록 해준다. 적절한 방법과 도구를 함께 사용하면 실제 구현에 필요한 자세한 사항은 도구와 데이터관리 하위 시스템이 처리하도록 하고, 개발자는 더 높은 수준의추상화로 디바이스 소프트웨어를 구축하고 이를 최적화하는 데주력할 수 있다.

그 결과 엔지니어는 특정 디바이스에 최적화되어 있으면서 더 뛰어난 안정성, 유연성, 이식성을 갖춘 소프트웨어를 개발할 수 있게 되는 것이다.

데이터 중심의 디자인에는 또다른 이점이 있다. 예를 들어 개발자가 한 걸음 더 나아가 데이터 또는 테이블 의존성이 더 높은 응용프로그램을 개발하는 경우, 요구 사항의 변경에 따른 소프트웨어 수정도 데이터 변경만으로 가능할 수 있다. 이렇게 하면 전체 응용프로그램을 불안정하게 할 수 있는 기존 함수의 수정이 필요 없다.

마찬가지로 새 소프트웨어 함수와 인터페이스를 개발하는 방법과 비교해도 투자 노력이나 위험이 훨씬 줄어든다.

실제 적용
시스템에서 데이터가 사용되는 방식을 정의하기 위해서는 보다 간편하면서 고차원적인 방법이 필요하다. 또한 시스템의 제한된 리소스 제약 환경 내에서 작동하면서 하드웨어로부터 응용프로그램 코드를 추상화하는 구현을 도와주는 효율적인 방법도 필요하다. 일반적으로 이를 위해 엔지니어에게는 다음 세 가지 방법이 필요하다.

- 저수준의 자세한 구현까지 들어가지 않고 시스템 데이터를 효과적으로 정의하고 관리하기 위한 SQL 또는 (이상적으로는)PL/SQL과 같은 표현력이 더 우수하고 더 높은 수준의 데이터관리 언어를 사용하기 위한 방법.

- 이 높은 수준의 언어 구문을 C, C++ 또는 Java로 작성된 기존 응용프로그램과 함께 사용할 수 있는 코드(모듈 및 구성 요소)로 변환할 수 있는 방법.

- 디자인에 적합한 최적의 방법으로 테이블을 작성 및 인덱싱하고, 영구 매체에 저장하는 함수 등과 같은 기본 함수를 처리하기위한 플랫폼에 최적화된 데이터 관리 서비스.

데이터 중심의 소프트웨어 디자인은 시스템에 있는 여러 유형의 데이터를 정의하고 이러한 데이터로 수행할 작업을 정의하는 것부터 시작된다. 처음에는 시스템에서 들어오고 나가는 여러 데이터 흐름을 수집, 변환 또는 필터링할 방법을 정의한다. 이러한 수집 및 필터링 방법은 데이터 스트림에 대한 연산자가 된다.

객체지향 방법론의 경우를 예로 들면 이러한 연산자는 함수 또는 오브젝트의 측면으로 정의하고 데이터 구조는 테이블이나 클래스의 측면으로 정의할 수 있다. 이들 함수 및 테이블 구조는 응용프로그램의 작동을 디자인하는 기본이 된다. 이 작업을 모두 C,C++ 또는 Java로 한다면 매우 복잡하고 시간도 많이 걸린다.

하지만 데이터 정의와 관리를 위해 특별히 설계된 PL/SQL과 같은 고수준의 특화된 언어를 사용하면 보다 쉽고 효율적으로(또한 더 적은 소스 코드로) 같은 작업을 수행할 수 있다.

두 번째 요구 사항은 이러한 고수준 데이터 정의 및 연산자를 다른 시스템 코드와 함께 사용할 수 있는 형태로 변환하는 방법이 있어야 한다는 점이다. 기존에 개발된 수많은 코드를 하루아침에 새로운 방법론의 적용을 위해 모두 바꾼다는 것은 그리 현실적인 태도가 아니다.

디바이스용 소프트웨어의 경우 필연적으로 여러 가지 저수준의 작업을 처리하는 C 코드와의 연동이 필요하다. 다행히 이러한 데이터 정의와 연산, 인터페이스를 분석하여 최적화된 ANSI C를 자동으로 생성하는 고급 코드 생성도구가 존재한다. 코드 생성 도구는 개발 시간을 크게 단축시키며, 일반적으로 수동 구현보다 더 안정적이고 일관된 코드를 생성한다.

마지막으로, 이 C 코드가 특정 플랫폼에서 더 효과적으로 작동하도록 하기 위해서는 지정된 데이터 관리 작업을 수행하는 데 필요한 런타임 서비스와 이 C 코드를 링크해야 한다. 예를 들어 네트워크 연결에서 수신되는 데이터를 취합하고 플래시 메모리의 특정 테이블에 있는 데이터와 통합하여 디스플레이에 무언가를 표시할 수 있다.

데이터 중심의 개발 프레임워크 내에서는 대상 디바이스에서 이러한 작업을 수행할 수 있는 하나의 실행 파일 형태로 생성되도록 이 C 코드가 데이터 관리 서비스 라이브러리와 링크되어야 한다.

이 C 코드 및 관련 데이터 관리 서비스 라이브러리가 결합되어 응용프로그램 고유의 데이터 관리 하위 시스템이 제공된다.

이 하위 시스템은 디바이스 내에서 수집, 저장을 비롯한 각종 트랜잭션의 모든 세부 사항을 처리한다. 개발자의 관점에서 보면, 이 하위 시스템은 데이터를 고수준 데이터 관리 코딩으로부터 추상화하는 서비스 계층을 제공함으로써 소프트웨어 개발의 복잡성을 크게 줄여준다.

또한 하드웨어 변경으로부터 응용프로그램을 분리하는 역할도 한다. 서비스 기반 아키텍처가 적용되므로 이 데이터 관리 하위 시스템은 모든 플랫폼에 최적화된 성능을 제공할 수 있다.

일반적으로「데이터 관리 시스템」을 개발해야 하는 경우 엔지니어들은 임베디드 데이터베이스를 생각한다. 하지만 임베디드 데이터베이스 기술은 일반적으로 무선 디바이스 환경에서 다음과 같은 약점을 지닌다. 우선 메모리와 컴퓨팅에 따른 전력 소모개발자가 전통적인 절차적 개발 언어를 사용한다면 전화번호를 바이트의 배열(char*) 또는 문자열로 기술할 것이다.

여기서 나타나는 문제점은 이것이 실제 데이터가 아니라 저수준의 변수유형을 정의한다는 사실이다. 데이터에 대한 보다 자세한 설명이필요하다. 전통적 방법을 사용하는 경우 이렇게 하려면 전화번호에 특정 문자(1, 2, 3,.., *, (, ), # 등)만 허용하는 추가적인 코드를 작성해야 한다.

또한 이 전화번호에 대한 관련 정보를 유지하기 위한 또 다른 테이블 형식 구조도 코딩해야 한다. 이 구조는 배열, 링크된 목록, 오브젝트 컬렉션, 인덱스 등의 형태를 가지게 될 것이다. 이 경우에도 이 테이블 형식 구조, 정렬 방식, 전화번호를 찾는 방법 등을 기술하는 코드를 작성해야 한다.

그 동안 늘 해왔던 작업이고, 또 하나하나 떼어놓고 보면 그리 어려운 코딩이 아니므로 관리가 가능할 것으로 여겨질 수 있다. 하지만 시간이 지나고 응용량이 많으므로 성능이 저하되고 시스템 비용이 상승할 수 있다.

또한 데이터베이스는 테이블 이외의 데이터 소스에 대한 모델을제공하지 않기 때문에, 무선 네트워크 연결과 기타 I/O 소스로부터 오는 동적 데이터 스트림에 사용하기에는 적합하지 않다. 데이터베이스가 인메모리(In-Memory) 또는 디스크 기반이라는 두 가지 형태 가운데 하나의 모습으로 존재하는 점도 고려치 않을 수 없다.

이로 인해 시스템 플래시 또는 SIM 카드의 데이터를 저장해야 하므로 이런 데이터를 다루어야 하는 무선 디바이스의 경우에는 활용도가 제한된다.

다행히 새로운 형태의 관계형 데이터 관리 기술이 개발되고 있다. 이 기술은 서비스 기반 아키텍처를 채택했기 때문에 테이블의 정적 데이터뿐만 아니라 연속적인 실시간 데이터 스트림의 관리를 지원하고, 매우 유연하고 컴팩트한 구현도 가능하게 해준다.

또한 서비스 아키텍처를 통해 휴대폰에 사용되는 다양한 종류의 저장 매체에 데이터를 저장하는 것이 가능하다. 이 기술을 써서 엔지니어는 리소스가 제한된 무선 디바이스에 데이터 중심의 소프트웨어 디자인 방법론을 더 쉽게 적용할 수 있다.

간단한 예
수신 콜 로그, 발신 콜 로그, 누락된 콜 로그, 재다이얼 목록, 연락처 목록이라는 5개 테이블 형식 구조를 가진 전화번호 처리시스템을 예로 들어보자.

<그림 4> 전통적 개발 방법론을 이용한 전화번호 목록

개발자가 전통적인 절차적 개발 언어를 사용한다면 전화번호를 바이트의 배열(char*) 또는 문자열로 기술할 것이다. 여기서 나타나는 문제점은 이것이 실제 데이터가 아니라 저수준의 변수유형을 정의한다는 사실이다. 데이터에 대한 보다 자세한 설명이필요하다.

전통적 방법을 사용하는 경우 이렇게 하려면 전화번호에 특정 문자(1, 2, 3,.., *, (, ), # 등)만 허용하는 추가적인 코드를 작성해야 한다.

또한 이 전화번호에 대한 관련 정보를 유지하기 위한 또 다 른테이블 형식 구조도 코딩해야 한다. 이 구조는 배열, 링크된 목록, 오브젝트 컬렉션, 인덱스 등의 형태를 가지게 될 것이다. 이 경우에도 이 테이블 형식 구조, 정렬 방식, 전화번호를 찾는 방법 등을 기술하는 코드를 작성해야 한다.

그 동안 늘 해왔던 작업이고, 또 하나하나 떼어놓고 보면 그리 어려운 코딩이 아니므로 관리가 가능할 것으로 여겨질 수 있다. 하지만 시간이 지나고 응용프로그램이 점점 복잡해짐에 따라 여러 개발자 또는 개발팀이 각 로그와 목록을 구현하기 위한 코드를 작성해야 한다.

보다 빼어난 디자인 원칙이 있다면 이러한 테이블 형식 구조 가공통 함수 세트를 사용하여 메모리 사용과 코드 크기를 줄일 수 있도록 할 것이다. 이렇게 하면 다른 팀이 다른 이유로 테이블을사용하는 경우에도 코드 재사용이 용이해진다. 데이터 중심의 방법론은 여기서 더 나아가 코드와 데이터 모두의 최적화를 가능하게 해주는 것이다.

예를 들어 <그림 4>의 예제 시스템에서 전화번호(char*)에만 국한된 메모리 사용을 고려해 보자. 이 예제에서 각 테이블에는 데이터가 18 바이트(포인터 포함)로 저장된다. 이 하나의 전화번호를 처리하기 위해 전체 시스템은 최소 90 바이트를 사용한다.

이것은 여러 가지 이유로 비효율적이다. 예를 들어 각 개발자 또는 팀은 자신이 작업 중인 데이터가 고유한 것으로 간주하고, 데이터를 char 배열로 저장하여 메모리를 낭비하는 등 데이터 형식에 비효율성이 존재한다.

데이터 중심의 방법론을 사용하는 경우 첫 번째 단계는 데이터를 적절하게 설명하는 것이다. 고수준 데이터 관리 언어를 사용한 데이터 중심의 방법론의 경우에는 데이터를 설명하는 간단한 방법을 제공하므로 개발자의 작업이 쉬워진다. 이 경우 데이터는 전화번호이다.

데이터 중심의 도구 세트는 이 데이터를「전화번호」로 인식하고 전화번호의 특성상 제한이 있음을 인식한다. 또한 테이블의 개념과 이 전화번호를 효율적으로 찾는 방법도 이해한다.

보다 풍부한 기능의 데이터 중심 솔루션이라면 데이터 정의와 조작을 구현할 C 코드를 생성해준다. 우수한 자동화 코드 생성기는 시스템 관점에서 데이터의 조작에 대한 분석과 최적화를 제공하여 가장 효율적인 구현을 가능하게 한다.

데이터 중심의 개발에서는 개별 데이터뿐만 아니라 해당 데이터가 전체 시스템에서 사용되는 방식(이를 System View라고도 함)에도 중점을 둔다. 이를 통해 데이터가 사용되는 방식과 시스템에서 이동하는 방식을 분석하여 시스템이 데이터의 저장 및 사용 방식을 더 잘 이해할 수 있다.

또한 이 방법론은 전화번호와 테이블, 그리고 인덱싱의 특성을 이해하고 있으므로 훨씬 적은양의 코드만 사용하도록 해준다.

<그림 5> 데이터 중심의 개발 방법론을 적용한 전화번호 목록

이 예제에 데이터 중심의 방법론을 조금 더 적용하면 <그림 5>와 같은 형태를 가지게 된다. 이 방법에는 다음과 같은 두 가지 중요한 이점이 있다. 첫 번째는 전화번호에 더 적은 양의 메모리(11 바이트)가 사용된다는 점이고, 두 번째는 데이터가 응용프로그램 전체에서 더 효율적으로 사용된다는 점이다.

이 방법론은 실제 전화번호를 가리키는 로그를 사용하고 데이터를 일련의 바이트 문자가 아니라 전화번호로 저장하므로 더 적은 양의 메모리를 사용한다. 데이터 중심의 방법론과 도구는 데이터가 전화번호라는 것을 인식하여 데이터를 메모리에 효율적으로 저장한다.

데이터 중심의 응용프로그램 개발도구가 전화번호를 표현하기 위해서는 16자의 문자(-, #, * 등 포함)만 허용된다는 것을 알기 때문에 이런 특성이 이용 가능한 것이다.

이 방법론을 실제 적용하려면 어떻게 보다 적은 양의 코딩으로 같은 일을 할 수 있는지에 대해서도 알아두어야 한다. 테이블은 데이터 중심의 개발 언어가 지닌 고유 개념이다. 데이터 형식과허용되는 모든 연산 및 입력은 데이터 형식 선언에서 상속된다.

이를 더 자세히 알아보기 위해 PL/SQL과 같은 높은 수준의 데이터 관리 언어와 C를 비교한 간단한 코딩 예제를 살펴보자. <리스트 1>과 <리스트 2>를 비교하면 다음과 같다.

<리스트 1> 전화번호 목록 관리를 위해 C를 사용한 경우

<리스트 2> PL/SQL과 같은 데이터 중심 언어로 구현한 경우

이와 같은 두 가지 사례의 코딩을 비교해 보면 C와 같은 절차적 언어로 데이터 관리 함수를 프로그래밍할 때 왜 전화번호와 테이블의 개념을 구현하기 위해 보다 많은 코드가 필요한지 명확해진다.

이와 대조적으로 표현력이 더 뛰어난 데이터 관리 언어에는 PhoneNumber 형식과 테이블 인프라가 내장되어 있어서 시스템 리소스를 더 효율적으로 사용하는 코드를 생성함과 동시에 프로그래밍에 따르는 부담도 크게 줄여준다. 작성해야 할 코드량이 줄어들기 때문에 데이터 중심의 프레임워크를 사용한 데이터 중심의 방법론은 개발 시간을 크게 줄여주고 품질을 향상시킨다.

또한 기본 관계형 데이터 관리 시스템이 모든 특정 휴대폰플랫폼에 대한 인터페이스를 자세히 구현할 수 있기 때문에 소스코드를 여러 디바이스로 포팅하는 것이 훨씬 쉬워지는 것이다.

이 5개의 간단한 구조를 여러 팀에서 개발하도록 하는 개발사는 거의 없는 반면, 대부분의 휴대폰에는 여러 응용프로그램 또는 모듈을 다루는 다수의 개발팀에 의해 개발된 프로그램이 사용되는 경우가 많다. 이러한 휴대폰 응용프로그램 대부분은 같은 데이터를 대상으로 수집, 사용, 스트리밍 등의 작업을 수행한다.

데이터에 대한 보다 넓은 시스템 뷰를 견지할 수 있도록 해주는 데이터 중심의 방법론을 사용하면, 각 모듈 내부로만 국한된 것이 아니라 시스템 전체에 걸쳐 데이터를 관리하기 위한 효율적인디자인이 가능하다. 또 이를 구현해주는 스키마, 즉 데이터 구조를 찾는 것도 훨씬 쉬워진다.

다양한 통합 시도에 유리
이처럼 소프트웨어 디자인 및 개발을 위한 데이터 중심의 방법론은 많은 장점을 갖고 있다. 우선 개발자는 데이터를 중심으로 코드를 개발할 수 있게 된다.

또한 고수준의 데이터 중심 개발 환경과 런타임 데이터 관리 서비스가 결합되어 개발자가 실제 구현의 세세한 문제들로 시간을 낭비하는 것이 아니라 디바이스 소프트웨어의 구축과 최적화에 주력할 수 있게 해준다. 이러한 조합은 복잡성을 줄여주고, 개발자가 여러 무선 디바이스로 포팅 가능하고(유연한) 안정적인 소프트웨어를 개발할 수 있게 해준다.

또한 시스템 데이터도 더 효율적으로 관리할 수 있게 된다.

이처럼 데이터 처리 방식을 최적화하면 시스템 리소스를 효율적으로 쓸 수 있어 제품의 원가를 최소화할 수 있다. 물론 데이터 중심의 방법론을 사용하므로 다양한 소스의 데이터들도 통합이 용이하다. 따라서 데이터 중심의 기능과 서비스, 사용자 경험 측면에서 혁신을 가져오기 쉬울 것이다. @

* 이 기사는 ZDNet Korea의 제휴매체인 마이크로소프트웨어에 게재된 내용입니다.