AI 시대의 플랫폼 엔지니어링 현황

플랫폼 엔지니어링은 기술에 대한 선택의 폭이 넓어지고 간소화된 효율적 프로세스에 대한 수요가 증가함에 따라 소프트웨어 개발의 복잡성이 증가하는 데 대한 대응책으로 등장했습니다. 초기에는 플랫폼 엔지니어링이 강력한 인프라를 구축하고 개발 팀의 수동 오버헤드를 줄이기 위해 반복적인 태스크를 자동화하는 데 초점을 맞췄습니다. 이러한 노력은 전체 팀이 인프라 관리보다는 솔루션 제공에 더 집중할 수 있도록 운영 효율성 향상을 목표로 했습니다.

그러나 플랫폼 엔지니어링은 처음부터 DevOps와 함께 성장하며 현대적인 소프트웨어 개발 환경을 형성해 왔습니다. 플랫폼 엔지니어링은 내부 개발자 플랫폼(IDP) 구축, 개발자 경험(DevEx) 강화, 보안 및 컴플라이언스 보장과 같은 책임을 비롯해 개발 및 배포 프로세스를 간소화하는 플랫폼을 구축하고 유지 관리하는 데 중점을 둡니다. 이러한 변화는 협업과 자동화를 강조하는 DevOps 사례의 부상으로 촉진되면서 더욱 통합적인 접근 방식으로 이어졌습니다. 플랫폼 엔지니어링과 DevOps는 모두 확장성, 효율성, 복구 능력, 유연성, 보안을 실현하는 데 기여합니다. 특히 기술 선택의 폭이 지속적으로 확대되고 있는 클라우드 네이티브 및 멀티클라우드 환경에서 더욱 그러합니다.

환경이 계속해서 발전하는 가운데 인공지능(AI)만큼 깊이 있게 플랫폼 엔지니어링과 그 기술을 궁극적으로 발전시키는 요소는 찾기 어려울 것입니다. 대규모 데이터 세트에서 학습된 딥러닝 모델을 사용하는 일반적인 활용 사례로는 소프트웨어 코드 지원, 고객 맞춤화, 과학 연구 등이 있습니다. 당연히 규모에 관계없이 모든 조직이 상당한 리소스와 예산을 투자해 이러한 기능을 탑재한 신규 애플리케이션과 기존 애플리케이션을 적용하여 생산성을 높이거나 매출과 차별화를 강화하고 있습니다. 많은 조직이 개발자, 데이터 사이언티스트, 기타 팀이 이러한 기술의 세대적 패러다임 전환을 활용할 수 있도록 이미 툴, 프로세스 및 전반적인 정책을 변경하고 있는 가운데 플랫폼 엔지니어링 팀에 미치는 영향은 광범위할 것입니다.

이 세부 정보에서는 일루미너스(Illuminas)에서 진행한 AI 시대의 플랫폼 엔지니어링 현황 리포트에 대해 종합적으로 검토한 내용을 제공하고 플랫폼 엔지니어링의 혜택, 과제, 미래 동향을 살펴봅니다. 그리고 조직이 플랫폼 엔지니어링 사례를 도입 및 구현하고 있는 방법과 조직이 추적하는 핵심 성과 지표(KPI), 그리고 조직이 달성하고 있는 성공의 수준을 알아봅니다. 또한 클라우드 네이티브 기술, 자동화 툴, AI 솔루션의 통합과 조직의 플랫폼 엔지니어링 원칙 준수에 대해서도 설명합니다.

플랫폼 엔지니어(예: 플랫폼 팀) 또는 이 업무를 지원하는 인력은 조직 내에서 소프트웨어 개발의 미래를 형성하는 역할을 합니다. 이 리포트는 유익한 정보를 제공하는 관점에서 플랫폼 엔지니어링의 환경 개발에 대한 인사이트를 제공하는 것을 목표로 합니다.

동향, 과제 및 산업 실무자들의 모범 사례를 살펴봄으로써 이 리포트에서는 플랫폼 엔지니어링 전략의 선택에 도움이 되는 데이터를 제시하는 동시에 잠재적 과제를 소개합니다.

이 리포트에서 강조하는 주요 목표는 다음과 같습니다.

1. 플랫폼 엔지니어링에 대한 인식 및 도입 평가: 다양한 조직의 플랫폼 엔지니어링에 대한 이해와 구현을 평가함으로써 이 연구는 현재 도입 수준과 플랫폼 엔지니어링 성장의 기여 요인을 명확히 파악하는 것을 목표로 합니다.
2. 개발자 효과성 및 효율성의 주요 우선순위 파악: 이 연구는 플랫폼 엔지니어링 분야에 대한 전략과 투자를 살펴봄으로써 개발자 생산성을 개선하고 워크플로우를 간소화하고자 하는 기업의 주요 우선순위를 알아봅니다.

이 리포트를 위해 Red Hat은 플랫폼 엔지니어링의 진화에 대한 인사이트를 확보하고 플랫폼 엔지니어링의 전반적인 도입과 조직의 인식을 제대로 파악하고자 미국, 영국 및 영어권 아시아 태평양 지역의 플랫폼 엔지니어 및 IT 의사 결정자(ITDM) 1,000명을 대상으로 한 설문조사를 후원했습니다. 데이터는 제3사 데이터베이스에서 제공받은 응답자들을 대상으로 진행된 20분 분량의 온라인 설문조사를 통해 수집됐습니다. 설문조사는 2024년 9~10월에 진행되었습니다.

이 연구는 플랫폼 엔지니어링 환경을 종합적으로 파악하기 위해 IT 의사 결정자와 플랫폼 엔지니어가 동등한 비율로 구성된 다양한 집단에서 인사이트를 수집했습니다. 이렇게 비율의 균형을 맞춤으로써 플랫폼 엔지니어링 이니셔티브를 지도하는 인력과 플랫폼 엔지니어링의 구현 및 일상 운영에 직접적으로 관련된 인력의 견해를 파악할 수 있었습니다.

이 연구에 참여한 기업은 35%가 중견기업, 65%가 대기업으로, 규모가 다양했습니다. 따라서 연구 결과에는 개발 팀 규모가 간소화된 조직부터 개발 조직이 광범위하고 복잡한 조직에 이르기까지 규모가 다양한 조직의 경험과 과제가 반영되었습니다.

데이터를 한층 더 보강하기 위해 설문조사는 다양한 산업 부문을 대표하는 사람들을 대상으로 진행됐습니다. 여기에는 소프트웨어 개발, 금융, 소매 유통, 보건 의료, 전문 서비스 분야의 전문가들이 포함되었습니다. 이렇게 응답자들이 여러 산업을 대표하므로 이 리포트에서 확인된 인사이트와 동향은 디지털 트랜스포메이션을 진행 중이고 소프트웨어 개발 프로세스를 최적화하고자 하는 다양한 조직에 광범위한 적용이 가능하며 관련성이 높습니다.

설문조사 결과 플랫폼 엔지니어링 성숙도와 조직의 성공 사이에 상관관계가 드러나면서 전담 팀과 인프라 또는 보안 같은 분야에 대한 전략적 투자가 중요하다는 사실이 강조되었습니다. 또한 리포트에서는 생성형 AI의 플랫폼 엔지니어링 내 역할 증가와 소프트웨어 개발 사례 혁신 잠재력에 대해 알아봤습니다. 그뿐만 아니라 워크플로우 통합, 보안 리스크, 기술 격차 등과 같이 플랫폼 엔지니어링을 도입하는 조직이 직면한 일반적인 과제들을 살펴봤습니다. 이러한 연구 결과를 살펴봄으로써 리포트는 조직에 플랫폼 엔지니어링의 환경 변화에 대응하고 소프트웨어 개발 라이프사이클을 최적화할 수 있는 의미 있는 인사이트를 제공하는 것을 목표로 합니다.

주요 연구 결과:

• 플랫폼 엔지니어링 사례가 성숙한 41%의 조직이 개발자 생산성 툴과 같은 부문에 더 많이 투자하고(61%) 더 많은 KPI를 트래킹하여(평균 7개) 결과적으로 더 큰 성공을 달성합니다(41%가 훨씬 더 큰 성공을 보고).
• 플랫폼 엔지니어링을 도입하는 이유로는 보안 강화(48%)와 협업 개선(44%)이 있습니다.
• 플랫폼 엔지니어링에 대한 투자는 조직이 성숙해짐에 따라 확대됩니다. 조직의 52%가 인프라 현대화로 시작하고 59%가 보안을 일관적으로 우선시합니다.
• 일반적인 과제로는 워크플로우 통합(37%), 보안 리스크(37%), 기술 격차(34%), 예산 제약(33%)이 있었습니다. 이는 툴 비호환성(28%)과 플랫폼 불안정성(26%) 문제에 직면한 선진 조직의 경우에도 마찬가지였습니다.
• 플랫폼 엔지니어링 도입의 주요 동기 부여 요소로는 보안 우려 사항(48%), 협업의 필요성(44%), 운영 장애물 해결(39%)이 있습니다.
• 선진 조직은 더 많은 성공 메트릭을 트래킹합니다(평균 7개). 주요 메트릭으로는 생산성(45%), 보안(41%), 성능(40%)이 있습니다. 반면 초기 단계의 조직의 우선순위는 비용(35%)이었습니다.
• 플랫폼 엔지니어링이 조기에 성공할 경우(조직의 22%가 지극히 성공적, 72%가 보통/매우 성공적이라고 답변) 투자가 강화되고 더욱 깊이 있는 참여가 촉진됩니다.
• 조직의 62%에 존재하는 플랫폼 엔지니어링 팀은 조직이 플랫폼 엔지니어링에 대해 강력한 의지가 있음을 보여줍니다.
• 생성형 AI의 경우 조직의 45%가 전략의 핵심 요소로 보고 있는 등 플랫폼 엔지니어링에 전략적으로 중요한 것으로 간주되고 있습니다.
• 생성형 AI는 문서화(76%), 코드 생성(74%), 지능형 코드 추천(59%) 등 다양한 목적으로 널리 사용되어(76%) 소프트웨어 개발을 혁신하고 있습니다.

연구 결과 1: 플랫폼 엔지니어링 성숙도의 효과

사실상 중요한 것은 경험과 성숙도입니다. 더 성숙한 플랫폼 엔지니어링 사례를 구축한 41%의 조직이 더 많이 투자하고, 더 많은 핵심 성과 지표(KPI)를 트래킹하고, 여정의 초기에 있는 조직보다 더 큰 성공을 달성합니다(11페이지).

"플랫폼 엔지니어링 성숙도 지수는 이 설문조사를 위해 개발된 모델로, 조직의 플랫폼 엔지니어링 사례의 성숙도를 평가합니다. 이 지수는 조직의 플랫폼 엔지니어링 도입 및 구현 진행 상황을 이해하기 위해 설계된 일련의 질문들에 대한 설문조사 응답을 분석한 결과를 바탕으로 합니다.

이 지수에서는 조직을 4개의 성숙도 수준, 즉 탐색, 개발, 확립, 선진 등으로 분류합니다. 각 성숙도 수준은 초기 탐색과 구현에서 고급 통합과 최적화에 이르기까지 플랫폼 엔지니어링 여정의 각각의 다른 단계를 나타냅니다. 이 모델은 플랫폼 엔지니어링의 여러 단계에 대한 체계적인 이해를 제공하고 각 단계와 관련된 주요 동향, 과제 및 기회를 파악하는 데 도움이 됩니다."¹
 
성숙도 수준이 높은 조직일수록 생산성 개선 효과를 봅니다. 선진 조직의 54%도 플랫폼 엔지니어링 여정을 막 시작한 조직에 비해 혁신이 증가한 것으로 나타났습니다(19페이지).

이러한 성과의 차이는 플랫폼 엔지니어링에 대한 지속적인 헌신의 중요성을 강조하며, 단순히 기반을 구축하는 것으로는 충분하지 않고 지속적인 최적화가 결과 향상과 소프트웨어 개발 라이프사이클의 더 효과적인 혁신으로 이어진다는 사실을 보여줍니다. 

연구 결과 2: 보안과 협업은 성공의 초석

보안과 협업은 성공적인 플랫폼 엔지니어링 이니셔티브의 초석입니다. 보안 강화 역량(48%), 개발 팀 내 협업의 용이성(44%) 때문에 플랫폼 엔지니어링에 관심을 갖는 조직이 늘고 있습니다(16페이지). 

개발 팀에게 표준화된 보안 중심적 플랫폼을 제공함으로써 조직은 리스크를 완화하는 동시에 개발자 간 협력을 지원할 수 있습니다. 이러한 보안과 협업에 대한 집중을 통해 개발 프로세스의 효율성을 개선할 뿐만 아니라 최종 제품의 컴플라이언스도 보장할 수 있습니다. 

특히 선진 조직은 개발자 생산성 향상(52%)과 보안 및 컴플라이언스 개선(46%) 측면 모두에서 더 큰 성공을 거두고 있습니다(19페이지).

연구 결과 3: 투자의 초점 - 자동화에서 컴플라이언스까지

인프라 현대화가 초기 단계의 조직에 있어서는 가장 중심적인 단계지만(55%)(13페이지) 조직이 발전함에 따라 특별히 고급 자동화에 대한 투자를 확장합니다(85%)(13페이지).

보안 및 컴플라이언스에 대한 투자(59%)(14페이지)에 뒤이어 개발자 생산성 툴(55%)이 주요 투자 우선순위로 꼽혔습니다(14페이지). 이는 효율성, 보안, 혁신을 촉진하는 플랫폼 엔지니어링에 대한 더 완전한 접근 방식의 중요성을 보여줍니다.

연구 결과 4: 플랫폼 엔지니어링 도입의 숨겨진 장애물

플랫폼 엔지니어링의 성공 경로에도 해결해야 할 과제는 존재합니다. 플랫폼 엔지니어링을 기존 워크플로우에 통합하는 것과 강력한 보안을 보장하는 것은 가장 많이 언급된 2가지 장애 요소입니다(둘 다 37%)(15페이지). 특히 도입 초기에 있는 조직의 경우 40%가 기술 격차와 예산 제약을 장애 요소로 꼽았습니다(15페이지). 그러나 이러한 과제는 조직이 경험을 확보한다고 해결되는 것이 아닙니다. 선진 조직 3곳 중 1곳(약 30%)(15페이지)은 툴 비호환성, 플랫폼 불안정성, 계속되는 지식 부족 등으로 자주 어려움을 겪습니다. 

이는 교육, 지원, 그리고 연동 효과가 좋은 것으로 알려진 통합 툴의 신중한 선택 등에 대한 지속적 투자의 중요성을 강조합니다. 

연구 결과 5: 탁월한 운영을 위한 플랫폼 엔지니어링

조직은 다양한 이유에서 플랫폼 엔지니어링에 관심을 갖습니다. 기업들이 격리된 환경을 해체하고 더 효율적인 팀워크를 조성하기 위해 노력을 기울이고 있으므로(44%)(16페이지) 협업 개선과 워크플로우 간소화에 대한 요구 사항은 중요한 역할을 합니다. 흥미로운 것은 초기 단계 조직의 39%도 운영 장애물이 상당한 동기 부여 요소로 작용하고 있고, 36%는 확장의 어려움, 31%는 지식 사일로의 존재(16, 17페이지)가 동기 부여 요소인 것으로 나타났습니다.

다양한 원인들로 인해 모든 프로젝트 구성원이 탁월한 운영을 달성하고 속도를 가속화하도록 지원하는 통합 플랫폼에 대한 필요성이 커지고 있습니다. 

연구 결과 6: 플랫폼 엔지니어링 성공의 다양한 측면

플랫폼 엔지니어링 사례가 발전된 조직은 핵심 성과 지표(KPI)가 평균 7개로, 다양한 메트릭을 트래킹하는 경향을 보였습니다. 이러한 조직이 중점적으로 고려하는 메트릭은 생산성 향상(45%), 보안 강화(41%), 애플리케이션 성능 개선(40%), 개발자 및 고객 만족도 향상(40%)을 반영합니다. 플랫폼 엔지니어링의 초기 단계에 해당하는 조직의 35%는 비용 관련 메트릭에 우선순위를 두는 경향을 보였습니다(19페이지).

이렇게 중점을 두는 분야가 다르다는 것은 조직이 성숙해 가고 단순한 비용 절감 외에도 더 다양한 혜택이 있다는 사실을 인식하기 시작하면서 플랫폼 엔지니어링의 성공에 대한 개념이 변화한다는 사실을 보여줍니다. 

연구 결과 7: 깊이 있는 참여를 촉진하는 조기 성공

조직들이 플랫폼 엔지니어링의 구현에 크게 성공을 거두면서(지극히 성공적 22%) 이 방식의 이점을 빠르게 실현하자 플랫폼 엔지니어링의 도입이 증가하고 있습니다. 이는 플랫폼 엔지니어링 여정의 초기에 있는 조직도 마찬가지입니다. 3분의 2 이상(72%)이 구현을 매우 성공적이라고 답했습니다. 

조기에 성공을 거두면 팀이 전략을 개선하고 플랫폼을 최적화하며 모범 사례 확장과 본질적인 지식 공유에 기여하도록 장려하는 긍정적인 피드백 루프가 생성됩니다(20페이지).

연구 결과 8: 전담 플랫폼 엔지니어링 팀

조직의 절반 이상(62%)(25페이지)이 플랫폼 엔지니어링을 완전히 전담하는 팀을 운영합니다. 이는 플랫폼 엔지니어링에 대한 강력한 헌신을 보여줍니다. 

이러한 접근 방식은 기존 애플리케이션 플랫폼과 DevOps 팀의 기반을 구축하며 개발 조직 내 전문성 강화로 전환이 일어나고 있음을 시사합니다. 전담 플랫폼 팀은 내부 개발 플랫폼(IDP)의 개발 및 개선, 개발 팀을 통한 워크플로우 간소화, 더 효율적이고 협업적인 개발 환경의 조성 등에 집중함으로써 운영 탁월성을 발전시킬 수 있습니다.

연구 결과 9: 생성형 AI의 전략적 중요성

조직의 34%가 생성형 AI를 플랫폼 엔지니어링 전략의 중요한 요소로 보고 있으며, 절반 가까이(45%)가 생성형 AI를 핵심 요소로 간주하고 있습니다. 

이는 AI 기능이 혁신을 촉진하고 효율성을 강화하며 플랫폼 엔지니어링을 충분히 활용하는 데 필수적이라는 이해가 늘고 있다는 사실을 강조합니다. 그리고 플랫폼 엔지니어링은 개발자 툴과 자동화 접근 방식에만 관련성이 높은 것이 아니라 AI 기반 애플리케이션의 런타임을 프로비저닝하고 보호하는 데에도 관련성이 높습니다(42페이지). 

연구 결과 10: 다양한 생성형 AI 활용 사례로 개발자 지원

생성형 AI는 플랫폼 엔지니어링에서 AI 생성 문서(76%), 자동 코드 생성(74%), 지능형 코드 추천(59%) 등(43, 47페이지) 다양한 활용 사례에 사용됩니다.

이렇게 광범위하게 도입이 되었다는 것은 생성형 AI의 높은 활용성과 소프트웨어 개발 라이프사이클의 다양한 측면을 간소화하는 역량을 강조합니다. 생성형 AI를 워크플로우에 통합함으로써 조직은 개발자 생산성을 강화하고 코드 품질을 개선하며 더 혁신적인 개발 문화를 조성할 수 있습니다.

플랫폼 엔지니어링 관련 리소스 링크

개요: '플랫폼 엔지니어링이란?'

개요: '플랫폼 엔지니어를 위한 Red Hat OpenShift'

동영상: '플랫폼 엔지니어링'

블로그: '플랫폼 엔지니어링이란 무엇이고 왜 필요한가?'

e-Book: 개발자 포털: Red Hat Developer Hub를 통한 개발 준비

Red Hat Developer Hub 시작하기: https://developers.redhat.com/rhdh/overview 

플랫폼 엔지니어링 성공 지원

Red Hat은 다음과 같이 조직의 플랫폼 엔지니어링 여정을 지원하고 조직이 원하는 성과를 실현하도록 돕기 위해 설계된 툴과 리소스의 강력한 에코시스템을 제공합니다.

• 일관성, 확장성, 신뢰성을 보장하는 강력한 쿠버네티스 기반 애플리케이션 플랫폼인 Red Hat® OpenShift®로 플랫폼 엔지니어링 이니셔티브의 견고한 기반을 구축합니다.
• Red Hat Ansible® Automation Platform으로 자동화 역량을 강화하여 코드형 인프라(Infrastructure as Code) 사례를 통해 인프라 프로비저닝, 구성 관리 및 애플리케이션 배포를 간소화할 수 있습니다.
• 효율적이고 자동화된 애플리케이션 배포를 위해 GitOps 원칙과 원활하게 통합하는 클라우드 네이티브 CI/CD 솔루션인 Red Hat OpenShift Pipelines로 소프트웨어 제공 라이프사이클을 가속화합니다.
• 개발자에게 툴, 리소스 및 지원에 대한 셀프 서비스 액세스를 제공하는 플랫폼인 Red Hat Developer Hub로 협업과 지식 공유를 촉진합니다.
• 소프트웨어 개발 라이프사이클 전반에서 보안 모범 사례와 컴플라이언스 점검을 통합한 솔루션인 Red Hat Trusted Application Pipeline으로 보안 중심적이고 규제를 준수하는 애플리케이션을 제공합니다.
• Red Hat OpenShift Dev Spaces로 사전 구성된 작업 공간과 효율적이고 생산적인 개발을 위해 필요한 툴 및 리소스에 대한 온디맨드 액세스를 제공하여 개발자를 지원합니다.

Red Hat의 통합 솔루션 제품군을 사용함으로써 조직은 플랫폼 엔지니어링의 복잡성을 자신 있게 해결하고 소프트웨어 개발 라이프사이클을 가속화하며 혁신을 발전시킬 수 있습니다.