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IT인프라 운영에서 '뜨는 5가지 vs. 지는 4가지'

2020.01.28 Peter Wayner  |  CIO


뜨는 IT: 서버리스 
오랫동안, 개발자는 개발 환경의 완전한 지배를 원했다. 예를 들어 배포 및 버전의 정확성을 확인할 길이 없다면 코드가 제대로 작동할 것임을 보장할 수 없을 것이다. 불일치가 치명적일 수 있음을 어렵게 습득한 사람이 너무 많았다. 그래서 개발자는 자신이 제어하는 기기로의 루트 접근을 원했다. 

동일 파일의 사본이라면 모든 것이 원활하게 실행될 수 있겠지만, 이는 비효율적이고 소모적이다. 최신 서버리스 툴은 시스템에서 불필요한 것을 모두 배제한다. 이제 개발자가 코드만 작성해놓으면, 필요시에만 코드가 로딩되고, 그 때만 요금이 청구된다. 간헐적으로 실행되는 작업에는 더할 나위 없이 좋다. 백그라운드 프로세스이든, 트래픽이 별로 없는 웹사이트이든 상관이 없다. 운영 체계 전체의 사본이 담긴 서버로 메모리를 잡아먹으며 아무 일도 하지 않는 경우가 사라질 것이다.   

지는 IT: 씬 컴포넌트 
개발자는 흔히 여러 소형 컴포넌트와 라이브러리를 엮어 멋진 작품을 만들어낸다. 이들은 전체 솔루션의 부분적 정보를 담고 있고, 대개 데이터베이스, 인기 API 등 기성의 제품이다. 수십 가지, 심지어 수백 가지의 부분이 작용하며 이용자에게 통일된 웹을 제시하는 것은 흔히 있는 일이다. 

그러나, 최근에는 이들 제품에 기능들이 추가되면서 자체적으로 더 스마트해졌다. 예를 들어 일부 데이터베이스는 네트워크와 한층 긴밀하게 통합되고, 클라이언트에 보관된 데이터를 동기화하기 때문에 이 기능을 따로 구축할 필요가 없어졌다. 번역 등의 기능은 이제 다른 툴 안에 매립된다. 애플리케이션과 서비스가 발전하면서 글루 코드(glue code)와 커스터마이징이 사라진다. 이들은 구성 파일로 들어가기도 하고, 아예 사라지기도 한다. 여전히 동일한 기능이 작용하지만, 솔루션이 확장되면서 결합이나 업데이트의 필요가 줄어들었다. 

뜨는 IT: 그린 AI 
지난 몇 년 동안 머신러닝과 AI에서는 비교, 연산, 훈련 데이터가 많을수록 좋은 것으로 여겨졌다. AI를 최대한 활용하려면 규모를 키우는 것이 정답이었다. 

그러나 컴퓨테이션은 전기를 필요로 하고, 거대한 탄소 배출량을 가진 거대한 알고리즘이 진짜로 필요한가에 대한 의문이 부각되기 시작했다. 이에 AI 개발자는 전기 요금을 지나치게 소비하지 않으면서(그리고 이에 따른 클라우드 또는 온-프레미스 비용), 손색이 없거나 최소한 무난한 결과를 얻을 수 있는지를 시험 중이다.  

지는 IT: 기본 저장소
과거, 코드 저장소에 대해서는 비용 측면을 그다지 따지지 않았다. 소프트웨어 사본을 유지하고 변화를 추적하면, 모두가 경탄했다. 이제 개발자는 기본 유닛 테스트로부터 복잡한 최적화에 이르기까지 저장소에 기대하는 것이 많아졌다. 저장소가 더 이상 도서관 사서 역할만 하는 것은 충분하지 않다. 저장소 정리, 팩트 체크, 품질 관리 전문가, 때에 따라 경찰 역할도 해야 한다. 현명한 개발팀은 저장소에 대해 더 많이 알아가면서 정연함을 요구하고 있다. 

뜨는 IT: 자동화 
과거에는, 무언가를 하려면 우선 코드부터 작성해야 했다. 변수들을 놓고 요란을 떨고 데이터 타입, 함수 범위, 구문에 대한 규칙을 모두 기억해야 했다. 그 후 거만하게 걸어 다니며 코드 품질에 관한 규칙을 이야기한다. 그런데 이는 흔히 아무 기능도 없는 공백에 관한 발언으로 귀결되는 것이 보통이다(기트허브 참고). 

로봇 프로세스 자동화(Robotic Process Automation, RPA) 같은 새로운 툴은 이러한 과정이 필요하지 않게 해준다. 그러나 C3PO 같은 로봇은 아니고, 그냥 데이터 조작 루틴을 보강하는 것이다. 이제 프로그래머가 아니라도 컴퓨터에 능숙한 사람이라면 개발 작업의 난해한 곳을 대부분 제거하는 툴을 이용해 그럴듯한 코드를 만들 수 있다. 스프레드시트에 컬럼을 추가하는 법을 아는 정도라면 누구든지 단지 몇 번의 클릭만으로 꽤 정교하고 인터랙티브한 결과를 얻을 수 있다. 클로저 함수에 대한 잡설도 필요 없다. ciokr@idg.co.kr

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