Quality Attribute Analyzer

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name: quality-attribute-analyzer
description: "아키텍처 결정에서 품질 속성(Quality Attributes)을 체계적으로 분석하고 트레이드오프를 정량화하는 전문 스킬. tradeoff-evaluator 에이전트가 성능/확장성/보안 등 품질 속성 간 트레이드오프를 평가할 때 활용한다. '품질 속성', 'QA 분석', '-ility', '성능 요구사항', '확장성', '보안', 'CAP 정리' 등의 맥락에서 자동 적용한다. 단, 실제 성능 테스트 실행이나 보안 감사는 이 스킬의 범위가 아니다."
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# Quality Attribute Analyzer — 품질 속성 분석 도구

tradeoff-evaluator 에이전트의 품질 속성 분석 역량을 강화하는 전문 스킬.

## 적용 대상 에이전트

- **tradeoff-evaluator** — 품질 속성 가중 평가, 리스크-보상 분석

## 핵심 품질 속성 (-ility) 사전

### 런타임 품질 속성

| 속성 | 정의 | 측정 지표 | 일반 목표 |
|------|------|----------|----------|
| **성능** (Performance) | 응답 시간, 처리량 | p50/p99 레이턴시, TPS | p99 < 200ms |
| **확장성** (Scalability) | 부하 증가 시 대응력 | 선형 스케일링 여부 | 10x 부하에서 선형 |
| **가용성** (Availability) | 시스템 가동 시간 | Uptime %, MTBF | 99.9% (Three 9s) |
| **신뢰성** (Reliability) | 오류 없는 작동 | 장애율, MTTR | MTTR < 30분 |
| **보안** (Security) | 위협으로부터 보호 | 취약점 수, 침해 건수 | OWASP Top 10 대응 |

### 개발/운영 품질 속성

| 속성 | 정의 | 측정 지표 |
|------|------|----------|
| **유지보수성** (Maintainability) | 수정 용이성 | 코드 복잡도, 변경 리드타임 |
| **테스트 용이성** (Testability) | 테스트 작성 용이 | 커버리지, 테스트 실행 시간 |
| **배포 용이성** (Deployability) | 배포 빈도, 안전성 | 배포 빈도, 롤백 시간 |
| **관찰 가능성** (Observability) | 시스템 상태 파악 | 로그, 메트릭, 트레이싱 |

## 품질 속성 트레이드오프 매트릭스

### 일반적 트레이드오프 관계

| 속성 A ↑ | → 속성 B ↓ | 이유 |
|---------|-----------|------|
| 성능 | 유지보수성 | 최적화 코드는 복잡해짐 |
| 보안 | 성능/사용성 | 인증/암호화 오버헤드 |
| 확장성 | 일관성 | CAP 정리 |
| 가용성 | 일관성 | CAP 정리 |
| 유연성 | 성능 | 추상화 레이어 오버헤드 |

### CAP 정리 의사결정

```
분산 시스템에서 3가지 중 2가지만 보장 가능:
- Consistency (일관성)
- Availability (가용성)
- Partition tolerance (분할 허용)

실무 선택:
┌──────────┬──────────┬──────────┐
│   CP     │    AP    │    CA    │
│ 일관성+  │ 가용성+  │ 일관성+  │
│ 분할허용 │ 분할허용 │ 가용성   │
├──────────┼──────────┼──────────┤
│ HBase    │ Cassandra│ 전통RDBMS│
│ MongoDB  │ DynamoDB │ (단일노드)│
│ Redis    │ CouchDB  │          │
└──────────┴──────────┴──────────┘
```

## 가중 평가 매트릭스 (Weighted Scoring)

### 평가 절차

```
1. 품질 속성별 가중치 설정 (합계 100%)
2. 각 대안을 속성별로 1-5점 평가
3. 가중 점수 = 가중치 × 점수
4. 총점으로 대안 순위화
```

### 템플릿

```markdown
| 품질 속성 | 가중치 | 대안A | 가중A | 대안B | 가중B | 대안C | 가중C |
|----------|--------|------|------|------|------|------|------|
| 성능 | 25% | 4 | 1.00 | 3 | 0.75 | 5 | 1.25 |
| 확장성 | 20% | 5 | 1.00 | 4 | 0.80 | 3 | 0.60 |
| 보안 | 20% | 3 | 0.60 | 4 | 0.80 | 4 | 0.80 |
| 유지보수성 | 15% | 2 | 0.30 | 4 | 0.60 | 3 | 0.45 |
| 비용 | 10% | 3 | 0.30 | 5 | 0.50 | 2 | 0.20 |
| 학습곡선 | 10% | 4 | 0.40 | 3 | 0.30 | 2 | 0.20 |
| **합계** | **100%** | | **3.60** | | **3.75** | | **3.50** |
```

### 가중치 결정 기준

| 프로젝트 유형 | 성능 | 확장성 | 보안 | 유지보수 | 비용 |
|-------------|------|--------|------|---------|------|
| 스타트업 MVP | 10% | 15% | 10% | 25% | 25% |
| 핀테크 | 20% | 15% | 30% | 15% | 10% |
| 소셜 플랫폼 | 25% | 30% | 10% | 15% | 10% |
| 기업 내부 시스템 | 10% | 10% | 20% | 25% | 25% |

## ATAM(Architecture Tradeoff Analysis Method) 간소화

### 6단계 분석

```
1. 아키텍처 드라이버 식별
   → 핵심 비즈니스 목표 + 품질 속성 시나리오

2. 유틸리티 트리 작성
   → 품질 속성 → 세부 항목 → 시나리오 → 우선순위(H/M/L)

3. 아키텍처 접근 방식 분석
   → 각 접근 방식이 시나리오에 미치는 영향

4. 민감점/트레이드오프 식별
   → 어떤 결정이 어떤 속성에 민감한가

5. 리스크/비리스크 분류
   → 해결된 트레이드오프 vs 미해결 리스크

6. 결과 정리
   → ADR에 반영할 핵심 트레이드오프 목록
```