[경제일보] 생성형 인공지능(AI) 기반 코딩 도구 확산으로 소프트웨어 개발 속도가 빨라지고 있지만, 그 이면에서는 '기술 부채'가 새로운 과제로 떠오르고 있다. 개발 생산성이 높아질수록 관리해야 할 코드 규모도 빠르게 늘어나면서 기업들의 유지보수 부담이 커지고 있기 때문이다. 이에 아마존웹서비스(AWS)는 AI를 활용해 기술 부채를 자동으로 탐지하고 해결하는 기능을 선보이며 소프트웨어 현대화 시장 공략에 나선다.
23일 AWS는 대규모 코드 저장소 전반의 기술 부채를 지속적으로 분석하고 해결하는 'AWS 트랜스폼'의 신규 기능 '지속적 현대화'를 프리뷰 형태로 공개했다고 밝혔다.
기술 부채는 소프트웨어 개발 과정에서 발생하는 구조적 문제나 유지보수 부담을 의미한다. 지원이 종료된 프레임워크와 라이브러리 사용, 버전 업그레이드 지연, 보안 취약점 방치 등이 대표적인 사례로 꼽힌다. 단기적으로는 개발 속도를 높일 수 있지만 시간이 지날수록 운영 비용 증가와 서비스 안정성 저하, 보안 리스크 확대로 이어질 수 있다.
최근 생성형 AI와 AI 코딩 에이전트 도입이 확대되면서 기술 부채 관리 중요성도 더욱 커지고 있다. AI가 코드 작성 속도를 높이는 만큼 관리해야 할 코드 규모 역시 빠르게 증가하고 있기 때문이다. 개발 생산성 향상 경쟁이 AI 코딩 단계를 넘어 AI 기반 유지보수와 운영 자동화 단계로 확대되고 있는 것이다.
AWS에 따르면 기업들은 일반적으로 IT 예산의 상당 부분을 소프트웨어 유지보수와 현대화 작업에 투입하고 있다. 다만 의존성 관리와 코드 품질, 보안 취약점 점검 등을 각각 별도의 도구로 관리하는 경우가 많아 기술 부채를 통합적으로 파악하고 해결하기 어려운 것으로 알려졌다.
AWS가 공개한 지속적 현대화 기능은 해당 문제를 해결하기 위해 개발됐다. 해당 기능은 기업이 보유한 수천 개 규모의 코드 저장소를 자동으로 분석해 기술 부채 현황을 파악하고 우선순위를 제시한다. 지원 종료 라이브러리와 프레임워크, 코드 품질 이슈 등 일반적인 기술 부채를 탐지하는 것은 물론 기업별 내부 개발 규칙과 정책도 적용할 수 있다.
특히 단순 분석에 그치지 않고 문제 해결까지 자동화한 것이 특징이다. 기업은 발견된 문제를 기반으로 '자동 수정' 기능을 설정할 수 있으며, 시스템은 자바 버전 업그레이드나 라이브러리 업데이트, SDK 전환 등 반복적인 작업을 수행한 뒤 코드 변경 사항을 담은 풀 리퀘스트를 자동 생성한다.
보안 취약점 대응 기능도 강화됐다. AWS 시큐리티 에이전트와 연동해 소스코드 수준의 보안 취약점을 탐지하고 수정할 수 있으며, 보안 문제 역시 일반 기술 부채와 동일한 방식으로 관리된다.
프레임워크 전환이나 대규모 런타임 업그레이드와 같은 프로젝트는 물론 일상적인 유지보수 작업까지 자동화해 개발 조직의 생산성을 높일 수 있을 전망이다. AWS는 해당 기능을 통해 기업들이 코드베이스를 지속적으로 최신 상태로 유지할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
AWS 관계자는 "지속적 현대화는 코드베이스를 자동으로 스캔해 기술 부채를 탐지·우선순위화하고, 해결을 위한 풀 리퀘스트를 자동 생성한다"며 "또한 AWS 시큐리티 에이전트와 연동해 보안 취약점까지 동일한 워크플로우에서 관리할 수 있도록 지원한다"고 말했다.
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