AI 혁명: IDC 스포트라이트, 개발에 미치는 획기적인 영향 밝혀

기업이 경쟁 우위를 유지하려면 개발자는 그 어느 때보다 빠르게 혁신하고 애플리케이션을 제공할 수 있어야 합니다. 개발자는 디지털 혁신의 핵심 요소이며, 따라서 생산성 향상을 위해 AI 코딩 어시스턴트와 같은 AI 기술을 활용하고 있습니다. 

그 이유는 이해하기 쉽습니다. IDC 예측 2027년까지 AI는 신규 디지털 솔루션의 80%에 대한 기능적 비즈니스 요구 사항을 충족하는 코드를 자동 생성하여 개발 속도를 획기적으로 높일 것으로 예상됩니다. 이 예측은 케이티 노튼이 2024년 9월에 발표한 IDC 스포트라이트 논문 "AI 거버닝: AI 지원 개발이 소프트웨어 제공 및 보안에 미치는 영향"에서 비롯되었습니다. 

이는 SDLC에 어떤 의미를 갖나요? 

IDC 리서치 매니저 케이티 노튼은 AI 코딩 어시스턴트의 이점을 최대한 활용하려면 전체 SDLC가 증가하는 코드량을 수용할 수 있도록 진화해야 한다고 생각합니다. 기존 파이프라인이 이처럼 증가하는 개발 작업을 처리할 수 있도록 설계되지 않았다면, 코드량 증가로 인해 병목 현상과 비효율성이 발생할 수 있습니다. 그렇다면 이는 소프트웨어 개발 라이프사이클의 여러 단계에 어떤 영향을 미칠까요? 

• 테스트 및 품질 보증: 코드 생산량이 늘어나면서 포괄적인 적용 범위와 시기적절한 실행을 보장하기 위해 수동 테스트 프로세스가 부적절해지면서, 보다 자동화된 테스트로의 전환이 필요해졌습니다.
• 지속적인 통합/지속적인 배포: 향상된 자동화, 지능형 리소스 할당, 병렬화된 테스트를 통해 CI/CD 인프라를 확장하여 코드 생산량 증가를 관리하고 병목 현상을 방지합니다.
• Release 오케스트레이션 및 Deploy멘션 : 기능 준비를 가속화하고, 향상된 조정, 견고한 위험 관리, 효율적인 롤백 메커니즘을 통해 릴리스의 빈도와 복잡성이 증가함에 따라 처리하기 위한 보다 간소화된 릴리스 관리 프로세스가 필요합니다.
• 품질과 보안: AI 코딩 어시스턴트는 오래되었거나, 결함이 있거나, 편향된 학습 데이터에 의존하고, 진정한 의미 이해의 부재로 인해 의도치 않게 버그와 보안 취약점을 유발할 수 있습니다. 이는 코드 품질과 조직의 평판에 위험을 초래합니다. 

자동화, 거버넌스 및 플랫폼 엔지니어링 

Norton의 연구에 따르면AI 기반 개발은 전체 소프트웨어 개발 라이프사이클을 최적화하기 위한 총체적인 접근 방식을 필요로 합니다. 조직은 AI를 활용하여 소프트웨어 품질과 테스트를 향상시킬 수 있으며, 개발자들은 코드 작성보다 이러한 영역에서 AI의 잠재력을 더욱 인식하고 있습니다. 자동화는 빌드, 테스트 및 배포 프로세스를 간소화하는 데 중요한 역할을 하며, AI의 예측 기능은 리소스 할당을 최적화하고 위험을 완화할 수 있습니다. 

고품질의 안전한 코드를 보장하려면 강력한 거버넌스와 자동화된 정책 시행이 필수적입니다. 규정 준수 기준은 워크플로에 포함되어야 하며, AI 생성 코드와 사람이 작성한 코드 모두에서 일관된 품질을 유지해야 합니다. 

플랫폼 엔지니어링은 핵심 전략으로 부상하고 있으며, 조직의 80.8%가 보안 가드레일과 표준화된 기능을 제공하기 위해 내부 개발자 플랫폼을 확장, 사용 또는 시범 운영하고 있습니다. DevOps 워크플로. 이러한 접근 방식은 도구와 기술을 통합하여 단편화를 줄이고, 개발자가 모범 사례를 준수하면서 신속하게 코드를 작성할 수 있도록 하는 원활하고 안전한 개발 워크플로를 구축합니다. 

The Digital.ai 차이 

AI 코딩 어시스턴트는 개발 주기 단축과 경쟁 우위를 약속합니다. 하지만 이러한 잠재력은 소프트웨어 개발 라이프사이클(SDLC) 전체에 걸쳐 AI와 자동화를 적절히 통합해야만 온전히 실현될 수 있습니다. 기업은 개발부터 배포까지 SDLC를 최적화하는 통합 솔루션을 도입하여 AI로 생성된 코드가 품질이나 보안을 저해하지 않으면서 효율성을 향상시키도록 해야 합니다. 

AI를 기반으로 하는 저희의 엔드 투 엔드 솔루션은 AI 기반 개발의 복잡성을 해결하도록 설계되었습니다. 이러한 과제를 염두에 두고 다양한 도구와 기능을 제공합니다. 예를 들어, 변경 위험 예측 도구는 팀이 각 애플리케이션 변경의 실패 가능성을 예측하고 문제가 발생하기 전에 제거할 수 있도록 지원합니다.  

또한 AI를 통해 테스트 사례를 생성하고 ML을 사용하여 자가 복구를 구현할 수 있으므로 사용자는 테스트 프로세스의 효율성과 안정성을 개선하고 고도로 숙련된 QA 인력의 필요성을 줄일 수 있습니다. AI 기반 개발을 향한 여정에는 지속적인 적응과 탁월한 소프트웨어 제공을 위한 최첨단 기술과 방법론을 활용하려는 노력이 필요합니다.