SOAS 2025: 불일치는 평범함을 낳는다

Lori Mac Vittie수석 엔지니어 겸 최고 에반젤리스트 | F5

현대화를 서두르는 과정에서 많은 조직이 낡은 프로세스가 여전히 유효한지조차 따져 보지 않은 채, 이를 최적화하기 위해 AI를 도입하고 있습니다. 이메일을 사용하면 될 일을 굳이 팩스 기기로 자동화하는 전형적인 사례입니다.

2025년이 지나가는 가운데, 더 빠르고 안전하며 효율적인 애플리케이션을 제공해야 한다는 압박이 거세지고 있습니다. 하지만 복잡성, 기존 관행, 전략적 불일치로 인해 AI의 잠재력을 온전히 발휘하지 못하고 있습니다. 경쟁력을 유지하려면 조직은 보안, 자동화, 배포 전반의 전략을 일관되게 조율해야 합니다. 이러한 조율이 이루어지지 않으면 정체될 위험이 커집니다.

이는 전 세계 기술 의사 결정권자 659명의 응답을 분석한 결과 도출된 핵심 주제입니다. 우리는 AI, 자동화, 제공 및 보안에 관해 질문했으며, 어떤 우려와 불만, 장애 요인이 이들 조직의 발전을 늦추고 있는지도 물었습니다.

AI와 같이 판도를 바꾸는 기술을 접했을 때 우리가 가장 먼저 보이는 반응은 이를 활용해 기존 환경을 개선하는 것이므로, 이러한 결과는 놀랍지 않습니다.

그렇기 때문에 이처럼 파괴적인 기술을 운영부터 보안, 애플리케이션 제공부터 마이크로서비스에 이르는 환경 전반을 재고할 기회로 삼고, 지금보다 훨씬 빠르게 처리할 수 있다고 해도 현재의 방식을 계속 유지하는 것이 정말 최선인지 자문해 보는 것이 중요합니다.

그럼 이제 그런 ‘것들’ 중 몇 가지를 간단히 살펴볼까요?

보안 중점: 마이크로서비스보다 AI 우선

보안은 대개 화제가 되는 기술을 따라가기 마련입니다. AI가 새롭게 주목받는 기술인 만큼 자연스럽게 가장 많은 관심을 받고 있습니다. 하지만 아키텍처에서 간과된 부분은 그에 못지않게, 어쩌면 더 취약할 수 있습니다.

데이터 인사이트: AI 배포 환경은 민감한 데이터와 직접 상호 작용하기 때문에 최고 수준의 보안이 적용되는 경우가 많지만, 현대적인 앱에 필수적인 마이크로서비스는 간과되고 있습니다.

시사점: AI를 보호하는 것은 매우 중요하지만, 마이크로서비스를 충분히 보호하지 않으면 보안 침해의 빌미를 제공할 수 있습니다. 이러한 서비스는 사용자 인증, 데이터 교환, 핵심 로직을 처리하는 경우가 많으므로, 이 중 한 곳의 취약점만으로도 전체 생태계가 위협받을 수 있습니다.

자동화를 지향하면서도 여전히 수동으로 이루어지는 운영

우리는 AI와 자동화가 모든 것을 어떻게 바꿀지 이야기하길 좋아하지만, 여전히 많은 팀이 수작업에 의존하고 있습니다. 마치 자율주행차를 꿈꾸면서도 먼저 밀어서 시동을 걸어야 한다고 고집하는 것과 같습니다.

데이터 인사이트: AI가 트래픽 최적화와 같은 작업의 자동화를 약속하고 있지만, 여전히 약 29%의 팀이 스크립트 작성에 매달려 있으며 56%는 프로세스를 시작하기 위해 사람의 개입에 의존하고 있습니다.

시사점: 레거시 방식과 수동 개입은 파이프라인의 흐름을 가로막습니다. 아무리 첨단 AI라도 인프라가 시간이 많이 들고 오류가 발생하기 쉬운 수동 단계에 의존한다면 성과를 낼 수 없습니다.

배포 지연: 낡은 프로세스에 발목 잡히다

‘모든 것의 지속성’을 찬양하는 세상에서, 여전히 여러 차례의 수동 승인과 티켓 발행이 필요한 프로세스를 사용하는 팀이 많다는 사실은 아이러니합니다. 이는 배포를 지연시킬 뿐만 아니라 팀의 사기까지 떨어뜨립니다.

데이터 인사이트: 사람의 수작업에 의존하고 번거로운 티켓팅 시스템을 사용하는 등의 기존 배포 방식은 상당한 지연을 초래합니다. 응답자의 23%는 티켓팅 통합을 자동화의 주요 걸림돌로 꼽았습니다.

시사점: 최신 CI/CD 파이프라인은 속도를 중시하도록 설계되었지만, 낡은 프로세스는 이를 현저히 느리게 만듭니다. 지속적 배포를 추진하면서도 여전히 수동 승인에 의존한다면 애자일 배포의 취지를 제대로 살리지 못하는 것입니다.

복잡성: 애플리케이션 제공 자동화를 가로막는 보이지 않는 장벽

우리는 더딘 진척의 원인을 보안 취약점이나 오래된 데이터베이스 같은 하나의 큰 문제 탓으로 돌리는 경향이 있습니다. 하지만 실제로는 무수히 많은 작은 복잡성이 쌓여 자동화 작업을 중단시킬 수 있습니다.

데이터 인사이트: API, 작업, 언어, 시간대를 아우르는 애플리케이션 제공 자동화의 과제는 광범위하고 고르게 분포되어 있으며, 이는 시스템 전반의 복잡성을 보여줍니다.

시사점: 여러 계층과 서비스에 걸친 파편화는 수작업과 위험을 가중시킵니다. API를 간소화하고 중복 작업을 줄이며 기술을 통합하면 복잡성을 크게 낮추고 진정한 자동화의 이점을 실현할 수 있습니다.

마무리 생각

진정한 적은 불일치입니다. 보안 체계의 불일치든, 낡은 수동 작업이든, 기존 배포 방식의 잔재든 마찬가지입니다. AI는 오래된 프로세스를 최적화할 수 있지만, 근본적인 불일치를 스스로 해결할 수는 없습니다. 앞으로 나아가려면 단순히 새로운 도구를 도입하는 데 그치지 않고, 기반 워크플로가 여전히 유효한지 되짚어봐야 합니다. 명확한 전략을 바탕으로 현대화를 추진하지 않으면 어제의 문제를 자동화하는 데 그칠 수 있습니다.

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작성자 소개

Lori Mac Vittie수석 엔지니어 겸 최고 에반젤리스트 | F5

Lori MacVittie는 F5 CTO 오피스의 수석 엔지니어이자 최고 에반젤리스트로, 애플리케이션 딜리버리, 자동화 전략 및 인프라 분야에서 깊이 있는 전문성을 보유하고 있습니다. AI 에이전트를 위한 가드레일을 정의하고, 취약한 멀티클라우드 아키텍처를 분석하며, 확장 가능한 시스템의 한계를 탐구하는 등 복잡한 문제를 명확하게 풀어내는 것으로 잘 알려져 있습니다. 애플리케이션 개발, IT 아키텍처, 네트워크 및 시스템 운영 전반에 걸쳐 30년 이상의 업계 경험을 쌓았습니다. F5에 합류하기 전에는 수상 경력이 있는 기술 편집자로 활동했습니다. MacVittie는 컴퓨터 과학 석사 학위를 보유하고 있으며, 보안, 클라우드 및 엔터프라이즈 아키텍처 분야를 아우르는 다수의 저서를 집필한 작가입니다. 또한 보드게임과 비디오 게임을 열정적으로 즐기며, 치즈에 대해서는 거리낌 없이 확고한 견해를 갖고 있습니다.

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