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하드코딩된 법률 로직을 Dynamic Rule-Matching Schema로 전환하여 복잡도 해결
I spent 2 months building a tool to solve the biggest headache in US HR: FMLA compliance (Here is what I learned)
AI 요약
Context
미국 FMLA 및 ADA 준수를 위한 복잡한 법률 계산 로직 구현 필요성 증대. 주(State)별로 상이하고 빈번하게 변경되는 법률 제약 사항으로 인해 단순 계산기 이상의 유연한 구조 요구됨.
Technical Solution
- 초기 하드코딩 방식의 Nested If/Else 구조로 인한 유지보수성 저하 및 코드 복잡도 급증 확인
- State Logic과 Core Calculation Engine을 완전히 분리한 Dynamic Rule-Matching Schema 설계
- 각 주별 Eligibility Rules, Leave Durations, Look-back Methods를 데이터 기반으로 매칭하는 구조 채택
- 법률 변경 사항 발생 시 코드 수정 없이 스키마 업데이트만으로 대응 가능한 유연한 아키텍처 구축
- Federal FMLA와 State-specific Laws 간의 상속 및 오버라이드 관계를 처리하는 로직 구현
실천 포인트
1. 비즈니스 룰이 빈번하게 변경되거나 외부 정책(법률, 세금 등)에 의존하는 경우 하드코딩을 지양하고 Rule Engine 패턴 검토
2. 도메인 지식(Domain Knowledge)과 실행 로직(Execution Logic)을 분리하여 데이터 기반의 동적 매칭 구조 설계
3. 복잡한 조건문이 중첩되는 지점을 식별하여 이를 설정 파일이나 데이터베이스 스키마로 추상화