넘버스 IT 리서치 자료

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자료 제목 :

2024 CI/CD 현황 보고서 : 소프트웨어 배포 성능의 혁신 State of CI/CD Report 2024: The Evolution of Software Delivery Performance

자료 출처 :

CD Foundation

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발행 날짜 :

2024년 04월 16일

주요 내용 :

개발자 10명 중 8명이 데브옵스 관련 활동에 참여하고 있다는 조사 결과가 나왔다. 리눅스 파운데이션 산하 CD 파운데이션(Continuous Delivery Foundation)의 'CI/CD 현황 보고서 2024(the State of CI/CD Report 2024)'에 따르면 2024년 1분기를 기준으로, 성능 모니터링과 보안 테스트, CI/CD 등 데브옵스 관련 활동에 참여한 개발자가 83%다. 데브옵스 경험이 적을수록 데브옵스 관행과 기술을 더 적게 도입하는 것으로 나타났는데, 모든 DORA(DevOps Research Assessment) 지표에서 배포 성과가 낮은 것도 같은 이 때문으로 보인다. 이밖에 CI/CD 현황 보고서 2024의 주요 내용은 다음과 같다. 가장 널리 사용되는 데브옵스 기술은 소스 제어 관리와 이슈 추적이다. 2024년 1분기 기준 개발자 29%는 지속적 통합(CD)을 사용해 코드 변경 사항을 자동으로 빌드, 테스트한다. 2023년 3분기에는 33%였다. 개발자 27%는 코드 자동화를 위해 지속적 배포/배포(CI/CD)를 사용한다. 2023년 3분기에는 29%였다. CI/CD 툴 사용 여부는 DORA 지표상 배포 성능 개선과 관련이 있다. CI/CD 툴을 여러 개 사용하면 상호 운용성과 관련된 문제로 인해 배포 성능이 저하된다. 기업 규모와 관계없이 개발자의 데브옵스 활동과 참여는 비슷한 수준이다. 데브옵스 참여도가 가장 낮은 직군은 데이터 과학과 게임 개발자다. 이번 보고서는 데브섹옵스 플랫폼 제공업체인 클라우드비(CloudBees)가 후원했으며, CD 파운데이션 홈페이지에서 전문을 내려받을 수 있다. editor@itworld.co.kr

오픈AI가 GPT-4를 훈련시키는 데 투자한 비용

7800만

달러

넘버스

자료 제목 :

2024 AI 인덱스 보고서 The AI Index Report: Measuring trends in AI 2024

자료 출처 :

Stanford Institute

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발행 날짜 :

2024년 04월 15일

주요 내용 :

요즘 오픈소스 업계에서 라이선스 변경 문제가 큰 화제다. 상업적 활동을 제한하는 라이선스를 채택하는 경우(예:레디스, 레드햇)가 늘어나는 것이다. 하지만 이보다 더 걱정해야 할 문제가 있다. 바로 보안 그리고 AI와 관련된 오픈소스 프로젝트 문제를 더 들여다 봐야 한다. ⓒ Getty Images Bank 소셜 미디어 엑스(구 트위터)에서 오픈소스 관련 주제를 팔로우하고 있다면, ‘기업의 오픈소스 코드 라이선스를 변경 사례’와 관련한 많은 글을 볼 수 있을 것이다. OSI의 부의장인 티에리 카레즈는 ‘단일 벤더가 새로운 독점 플랫폼이 되는 이유’라는 제목의 글로 비슷한 지적을 했다. 끔찍하게 들리는가? 놀랄 것도 없다. 우리가 매일 쓰는 스마트폰, 노트북, 서버 등에서 사용하는 소프트웨어 대부분이 독점 형태다. 물론 그 독점 소프트웨어도 일부 오픈소스를 사용하며, 사실상 업데이트된 라이선스가 다시 적용된 것이다. 다음 데이터를 보면 라이선스 변경 건에 대한 우리의 걱정이 기우라는 것을 확인할 수 있다. 리눅스 재단 프로젝트(및 오픈소스 전반)에 참여하는 기업 1만 개 중 라이선스를 변경을 발표한 사례는 14건이었다. 이 중에 라이선스 변경을 위해 프로젝트를 포크한 사례는 단 3건에 불과했다. 깃허브에 등록된 오픈소스 프로젝트가 수천개가 있는 상황에서 단 14개 프로젝트가 라이선스를 바꿨다. 우리가 너무 극소수 사례에 집중하는 것은 아닐까? 이런 오픈소스 변경 사례보다 오픈소스 업계에서 중요한 문제는 사실 따로 있다. 보안성 문제, 기업 기여 늘어야 해결된다 악의적인 행위자들은 오픈소스의 작동 방식 자체를 공격하고 있다. 오픈소스의 장점은 누구나 참여할 수 있다는 것이지만, 이는 약점이 될 수도 있다. 최근 발생한 XZ Utils 익스플로잇과 유사한 공격에서 보았듯이, 정교한 악의적 공격자(아마도 국가 지원을 받는 공격자)는 오픈소스 기여 과정을 활용해 공격을 가한다. 이는 잘 알려지지 않은 정보다. 오픈소스가 제공하는 거의 무한한 공격 표면과 (런타임에 나타나는) 최신 공격의 정교한 특성을 고려하면 이러한 소셜 엔지니어링 기법은 탐지하기 어렵다. 물론 오픈소스 프로젝트가 가진 개방적인 특성으로 오히려 문제를 발견하고 수정하는 것이 상용 소프트웨어보다 쉬울 수도 있다. 하지만 상용 소프트웨어를 포함한 모든 소프트웨어에 오픈소스 코드가 거의 100% 포함되어 있기 때문에 그 과정을 문제는 마치 두더지 게임처럼 없애도 없애도 계속 등장할 수 있다. 리눅스 재단을 비롯한 오픈소스 관련 단체는 이미 오픈소스 프로세스에서 보안성을 높이 위한 새로운 방법을 모색하고 있다. 새로운 방법은 신규 오픈소스 기여자가 의심스러운 활동을 하는 사례를 어느 정도 적발할 수 있다. 그러나 수년에 걸쳐 발생한 XZ Utils 익스플로잇 같은 사례는 막을 수 있을까? 그럴 가능성은 낮아 보인다. 오픈소스 프로세스를 개선하는 과정은 복잡하다. 오픈소스 소프트웨어는 그 특성상 단일 벤더에서 작성된 것이 아니라 수많은 사람이 자유롭게 참여해 작성된 것이기 때문이다. 이러한 현실을 감안할 때 무엇을 할 수 있을까? 미국 사이버 보안 및 인프라 보안 기관(CISA)의 잭 케이블과 에바 블랙은 공급 업체가 더 적극적인 노력을 해야 한다고 조언한다. CISA는 “오픈소스 소프트웨어로 수익을 창출하는 모든 기술 제조업체는 자신이 의존하는 오픈소스 패키지의 책임 있는 소비자이자 지속 가능한 기여자가 되어야 한다”라고 설명했다. 필자는 오픈소스를 가장 많이 활용하나 아직 기여가 미미한 기업이 행동에 나서 달라고 말하고 싶다. 수조 달러 규모의 클라우드 기업들은 오픈소스로 수백억 달러를 벌어들이지만 이익을 얻은 만큼 유의미한 분량의 코드를 제공하지 못하고 있다. 오픈소스 보안성이 하룻밤 사이에 개선되기를 원하는가? 그럼 CISA가 제안하는 대로 공급업체가 책임을 지고 보안 개선을 위한 활동을 하며 커뮤니티에 기여해야 한다. 오픈소스 AI의 접근성 향상 우리가 봐야 할 또 다른 이슈는 AI와 관련 있다. 즉 지금은 오픈소스 AI를 만드는 것이 어려운 상황이다. 필자는 이미 칼럼 | ‘오픈소스’ AI에 대해 다시 생각해야 할 때라는 글과 칼럼 | ‘오픈소스’가 AI 분야에서 실패하지 않도록 하려면이라는 글을 통해 관련된 의견을 밝혔다. 이번 글에서는 굳이 자세히 다루지 않겠지만, AI는 접근성 측면에서 문제가 있다. 스탠포드 대학 보고서에 따르면, 오픈AI는 GPT-4를 훈련시키는 데 7,800만 달러를 투자했으며, 구글은 제미나이 울트라 모델을 훈련시키는 데 1억 9,100만 달러를 지출했다. 물론 이런 모델들만이 대형 언어 모델인 것은 아니며, ‘오픈소스’ AI 모델도 존재한다. (오픈소스가 AI의 정의가 아직 명확하게 정립되지 않았기 때문에 따옴표로 표기했다). 돈이 많은 기업만 접근할 수 있는 AI 모델이라면 과연 그 모델이 진정으로 개방된 오픈소스 AI 모델인지에 대한 논란도 있다. 물론 이것은 새로운 문제는 아니다. 똑같은 문제를 클라우드 영역에서도 볼 수 있다. 거의 20년 전에 필자는 구글과 야후 내 오픈소스 담당 임원에게 왜 더 많은 코드를 기여하지 않는지 물어본 적이 있다. 예상대로 그들은 분노했다. 두 회사 모두 오픈소스 기여의 선두 주자 중 하나였지만, 그들 중 한 명은 “우리가 인프라를 오픈소스화해도 외부 기업이나 개발자는 자원이 부족해서 사용할 수 없을 것”이라고 표현하기도 했다. 클라우드에서는 이 문제를 해결할 수 있는 방법(예: 쿠버네티스)을 발견했다. AI에서도 비슷한 방법을 찾을 수 있을 것으로 필자는 보고 있다. 하지만 그렇게 되기 전까지는 AI 관련 오픈소스는 미술관에 있는 그림처럼 볼 수는 있지만 실제로 코드를 만지거나 사용할 수 없는 존재다. 다시 앞서 제기한 문제를 살펴보자. 우리는 보안과 지속적인 혁신에 더 잘 투자하는 대신 몇 되지도 않는 라이선스를 변경하는 오픈소스 프로젝트를 이야기하는 데 시간을 허비할 수 있다. 사실 필자가 속한 기업인 몽고DB도 비슷한 상황에 처했다. 또는 ‘오픈소스 AI’를 정의하거나 일반 개발자(또는 고용주)에게 유용한 오픈소스 기술을 만들지 않고 말만 오픈소스 업계에 기여하겠다고 표현할 수 있다. 그리고 이런 활동은 기껏해야 소셜 미디어에서 관심만 받고 끝날 것이다. 그것보다 다른 방식을 선택할 수 있다. 오픈소스를 전 세게 모든 사람이 더 안전하게 사용할 수 있도록 돕고 부유한 기업 외에도 AI를 이용할 수 있는 기반을 마련하는 것이다. 이러한 노력은 더 어렵지만 사회적으로 실질적인 성과를 가져올 것이다. *필자 Matt Asay는 몽고DB에서 개발자 릴레이션(developer relations) 업무를 담당하고 있다. ciokr@idg.co.kr

“리눅스에서 고 코드를 작성한다”

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자료 제목 :

2024년 반기 고 개발자 설문조사 결과 Go Developer Survey 2024 H1 Results

자료 출처 :

Google

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발행 날짜 :

2024년 04월 09일

주요 내용 :

고(Go) 언어는 AI 기반 애플리케이션과 서비스를 구축하는 개발자 사이에서 AI 워크로드를 실행하기 위한 강력한 플랫폼으로 인식되고 있다. 그럼에도 불구하고 AI 기반 작업을 시작할 때 가장 많이 사용하는 언어는 파이썬인 것으로 조사됐다. ⓒ Lukas Baumann/Unsplash 구글 고 개발팀이 지난 1~2월에 실시한 2024년 반기 고 개발자 설문조사(Go Developer Survey)에서 AI 기반 애플리케이션과 서비스를 구축하는 응답자들은 고가 AI 워크로드를 프로덕션 환경에서 실행하는 데 강력한 플랫폼이라는 데 인식을 같이했다. AI 기반 애플리케이션을 사용하는 응답자 대다수는 이미 고를 사용하고 있거나, AI 워크로드를 위해 고로 마이그레이션할 의향이 있다고 답했다. 그러나 AI를 시작하는 가장 일반적인 경로는 파이썬 중심인 것으로 조사됐다. 많은 기업이 파이썬으로 AI 기반 작업을 시작한 후, 파이썬보다 '프로덕션에 적합한' 언어로 전환하고 있다. 응답자들이 구축했다고 답한 가장 일반적인 AI 기반 서비스 유형은 요약 도구, 텍스트 생성 도구, 챗봇이었다. 2024년 상반기 고 개발자 설문조사 결과는 지난 9일 발표됐다. 총 6,224명이 조사에 참여했으며, 주요 조사 결과는 다음과 같다. 기업에서 사용 중인 생성형 AI 모델을 묻는 질문에 응답자 81%가 오픈AI의 챗GPT 또는 달리(DALL-E)라고 답했다. 메타 라마(Llama)가 28%, 미스트랄 AI(Mistral AI)/믹스트랄(Mixtral)이 18%, 구글의 제미나이(Gemini)와 이미젠(Imagen), 팜(PaLM)이 13%였다. 생성형 AI 모델과 통합하기 위해 사용한 라이브러리 또는 서비스를 묻는 질문에는 69%가 오픈AI라고 답했고, 허깅 페이스 TGI 또는 캔들(Candle)이 22%, 랭체인(LangChain)이 20%로 뒤를 이었다. 응답자들은 고 언어 관련 학습 목표를 달성하는 데 가장 큰 어려움으로 시간이나 기회 부족을 가장 많이 꼽았다. 고 개발자 만족도는 여전히 높은 것으로 나타났다. 응답자 93%가 지난 1년 동안 고에 만족했다고 답했다. 응답자 80%는 구글의 고 개발팀이 언어를 유지 및 발전시키면서 개발자를 위해 "최선을 다할 것"이라고 신뢰한다고 답했다. 응답자 1/3가량이 지난해 온라인 또는 오프라인으로 고 개발자 커뮤니티에 참여한 적 있다고 답했다. 응답자 61%는 리눅스에서 고 코드를 작성한다고 답했으며, 맥OS가 58%, 윈도우가 23%, 리눅스용 윈도우 서브시스템은 17%가 사용하고 있다. 고 코드를 작성할 때 선호하는 편집기는 비주얼 스튜디오 코드가 43%로 가장 많았고, 고랜드(GoLand)/인텔리J(IntelliJ)가 33%, 빔(Vim)/네오빔(Neovim)이 17%로 조사됐다. 고 사용 시 가장 우려되는 보안 또는 규정 준수 문제로 42%가 '안전하지 않은 코딩 관행'을 꼽았다. editor@itworld.co.kr

관련 자료 :

“AI 도입시 테스트와 시범 운영을 진행했다”고 답한 영국 정부기관

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영국 정부 기관의 AI 활용 보고서 Use of artificial intelligence in government

자료 출처 :

NAO

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발행 날짜 :

2024년 03월 15일

주요 내용 :

기업뿐만 아니라 정부 기관에서도 AI를 적절히 활용하려면 중앙 집중식 계획과 전문 지식이 뒷받침돼야 하는 것으로 조사됐다. ⓒ National Audit Office 영국 국가감사원(National Audit Office, NAO)은 생성형 AI를 광범위하게 도입하면 영국 정부의 생산성을 대폭 늘릴 수 있지만, 이를 위해선 전문성과 적절한 도입 전략이 함께 수반돼야 한다고 밝혔다. NAO는 15일 발행한 ‘정부 기관의 AI 활용’ 보고서를 통해 생성형 AI는 영국 공무원의 생산성을 엄청나게 높여줄 가능성을 갖고 있음에도 AI 채택에 필요한 전반적인 전략이 정부 내에 부재한 상태라고 지적했다. NAO에 따르면, 현재 영국 정부는 여러 부서에서 개별적으로 AI 활용법을 모색하고 있다. 정부의 통합 AI 활용 전략이 없는 셈이다. 물론 영국의 과학혁신기술부는 인공지능 정책국으로 대표되는 AI 전문 부서와 함께 AI 전략을 주도하고 있다. 그럼에도 정부 부처 70%가 각각 AI 사용 사례를 시범 운영하거나 계획하고 있다. 영국 국회의원이자 NAO를 감독하는 공공회계위원회 위원장인 멕 힐리어는 정부의 중앙 디지털 및 데이터 사무국(CDDO)이 있는 내각실이 AI 통합을 주도하는 역할을 맡아야 한다고 제안했다. 힐리어는 공식 성명에서 “정부는 수년 동안 AI 사용을 장려해 왔으며 이미 많은 정부 기관에서 AI를 사용하거나 탐색하고 있다. 내각실이 기존 AI 프로젝트에서 얻은 통찰력과 학습 결과를 모아 부서 간에 공유해야 한다”라며 “AI는 공공 서비스를 혁신할 엄청난 기회를 제공한다. 그런 기회를 극대화하려면 정부는 공공 부문 전반에 걸쳐 대규모로 AI를 구현하고 채택해야 한다”라고 설명했다. AI는 이미 영국 내 많은 정부 부처에 도입돼 있다. NAO에 따르면, 각 부서는 주로 의사결정에 도움을 받고자 문서 분석 자동화, 디지털 비서, 이미지 인식 기능에 AI를 활용하고 있다. 영국 공공 기관 내 AI 활용 예시 ⓒ NAO AI 도입 및 확장 NAO의 연구 결과는 공공 기관뿐만 아니라 기업도 살펴보면 좋다. 특히 리스크와 변화를 극도로 싫어하는 기업에게 유용할 것이다. NAO 연구에 따르면, AI 도입 성과가 나오는 곳에선 테스트와 시범 운영이 매우 중요한 역할을 했다. 실제로 조사에 참여한 정부 기관 중 70%가 테스트와 시범 운영을 진행한 것으로 나타났다. 영국 정부는 기업의 전문가 그룹(Centers of Excellence)과 유사한 공공 기관을 지원하고 있다. 대표적으로 건강 데이터 애플리케이션을 개발하는 NHS AI 연구소, 국가통계청의 데이터 과학 캠퍼스가 있다. 이외에도 영국 연구 및 혁신 프로그램의 지원을 받는 부서가 다양하게 존재한다. NAO는 “AI를 구현하고 확장하려면 공무원 스스로 비즈니스의 필요성을 이해해야 한다”라며 “또한 AI 이니셔티브 성과를 주도하는 고위급 임원은 누구인지 명확하게 정해야 하고, 원하는 결과가 무엇인지, 성과를 어떻게 측정할 것인지도 알아야 한다”라고 조언했다. NAO는 AI가 직원에게 미칠 영향력을 영국 정부가 제대로 파악하지 못하고 있다고 지적했다. 특히 전반적으로 필요한 인력 구성과 어떤 역량이 중요한지 제대로 조사되지 않았다고 표현했다. 데이터 인프라 정부는 오랜 역사만큼 레거시 IT 시스템을 보유하고 있기 때문에 AI를 도입하기 전에 인프라 개선을 우선 고려해야 할 수 있다. 여기에 데이터 품질과 일관성을 보장하는 인프라도 함께 지원되어야 할 수도 있다. 이런 측면에서 NAO는 AI 도입 계획은 디지털 혁신 프로그램에 따라 그 내용이 달라질 수 있다고 설명했다. NAO는 정부가 2025년까지 위협 요소가 많은 레거시 시스템을 우선 개선할 계획이지만 이러한 레거시 문제를 완전히 해결하는 데는 시간이 걸릴 것이라고 평가했다. 조사에 참여한 정부 기관 68%는 AI를 구현을 막는 핵심 장애물에 ‘고품질 데이터에 접근이 어려운 것’을 꼽았다. 다만 영국 CDDO는 이런 장애물을 없애기 위해 노력하고 있다. 예를 들어 데이터 성숙도 평가 개발, 데이터 검색을 위한 중앙 집중식 허브 구축, 공유 데이터 자산 구축 등 이미 민간 기업에서 시행 중인 프로젝트를 영국 정부 안에서도 진행하고 있다. 안전 표준 NAO는 여러 정부 기관이 AI의 위험성을 인지했으며, 문제 해결을 위한 외부 지원을 기대하고 있다고 설명했다. 여기서 말하는 AI의 위험성은 법적 책임, 부정확한 결과물, 보안 취약점 등을 말한다. NAO는 AI 안정성을 높이기 위해 기존 도구를 더 적극 사용할 수 있다고 조언했다. 예를 들어 ‘알고리즘 투명성 기록 표준(Algorithmic Transparency Recording Standard, ATRS)’이 있다. ATRS는 정부 기관의 투명성을 개선하고 자동화 도구 보고를 위해 만든 표준이다. 2022년에 정부 기관 전체를 상대로 사용 허가가 난 상태임에도 불구하고 ATRS 사용률은 아직 저조한 상태다. 올해 말 정부 부처에 ATRS가 의무화될 가능성이 있음에도 불구하고 NAO 조사 응답자 중 4분의 1만이 “늘 또는 일반적으로 ATRS를 준수하고 있다”고 말했다. NAO의 연구는 AI가 가진 잠재력을 끌어올리자고 주장하고 있다. AI에 대해 낙관적인 입장을 가진 편이다. 최근 여러 국가에서 AI 사용을 규제하는 것과는 대조되는 태도다. 대표적으로 지난 10월 바이든 행정부는 행정 명령을 통해 AI의 안전과 보안을 강조하며 안전 테스트 요건을 제시했다. 동시에 정부에서 사용하는 모든 AI에 대한 표준과 테스트를 의무화를 요구하는 등 생성형 AI의 잠재적 위험성을 줄이는 데 투자하고 있다. ciokr@idg.co.kr

“자바 개발자를 충원할 계획”

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자료 제목 :

2024년 자바 생산성 보고서 2024 Java Productivity Report

자료 출처 :

Perforce Software

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발행 날짜 :

2024년 03월 06일

주요 내용 :

자바(Java) 생산성에 관한 최근 설문조사에 참여한 응답자 대부분이 올해 회사에서 자바 개발자를 충원할 계획이라고 답했다. 자바 도구 예산을 늘릴 계획이라고 답한 응답자도 절반 가까이에 달했다. ⓒ Getty Images Bank 이런 결과는 개발 도구 제공업체 퍼포스 소프트웨어(Perforce Software)가 최근 발간한 '2024년 자바 생산성 보고서(2024 Java Productivity Report)'에 따른 것이다. 보고서에 따르면, 자바 도구와 인재에 대한 투자가 전반적으로 증가하고 있는 것으로 나타났다. 응답자 60%는 올해 회사에서 자바 개발자를 충원할 계획이 있다고 답했다. 자바 개발자 채용 계획이 없는 기업은 13%로 조사됐다(27%는 잘 모른다고 응답). 또한 올해 개발 도구 예산을 늘릴 계획이라고 답한 응답자는 42%에 달하는 등 도구 예산도 안정적으로 유지되고 있는 것으로 나타났다. 퍼포스 소프트웨어의 이번 조사는 전 세계 72개국에 걸친 자바 사용자 440명을 대상으로 진행됐다. 조사는 2023년 11월부터 2024년 1월까지 총 3개월간 실시됐으며, 응답자 대부분은 자바 개발자 또는 자바 아키텍트로 일하고 있다. 자바 사용 동향과 관련한 질문에서는 11%가 이미 최신 버전인 자바 21로 업그레이드했다고 답했다. 24%는 자바 8을, 18%는 자바 11을 사용 중이라고 답했다. 오라클이 2022년 3월 자바 8에 대한 프리미어급 지원을 중단한 것을 고려할 때 자바 8 사용률이 높은 것은 기업이 아마존, 아줄(Azul), 오픈로직(OpenLogic)과 같은 서드파티 공급업체의 지원을 받고 있음을 의미한다고 퍼포스는 설명했다. 퍼포스는 오라클이 장기 지원 JDK 릴리스 주기를 3년에서 2년으로 단축함에 따라 자바 21의 채택이 증가할 것으로 예상했다. 이밖에 2024년 자바 개발자 생산성 보고서에서 확인할 수 있는 결과는 다음과 같다. 응답자가 가장 사용하는 클라우드 제공업체는 AWS다(31%). 마이크로소프트 애저는 18%로 뒤를 이었다. 클라우드 제공업체를 전혀 사용하지 않는다고 답한 응답자는 지난해 21%에서 올해 13%로 감소했다. 응답자 41%는 제트브레인스(JetBrains)의 인텔리제이 IDEA(IntelliJ IDEA)를 가장 선호한다고 답했다. 2위로 23%를 차지한 이클립스(Eclipse)가, 3위로는 19% 응답자가 선택한 마이크로소프트 비주얼 스튜디오 코드가 뒤를 이었다. 응답자 36%는 아파치 톰캣(Apache Tomcat)을 주 애플리케이션 서버로 사용한다고 답했다. 15%는 제이보스(JBoss)/와일드플라이(Wildfly)를 사용한다고 답했다. editor@itworld.co.kr

경력 관련 조언은 챗GPT가 팀장보다 낫다

넘버스

자료 제목 :

직원의 성장과 개발을 통한 조직의 성공 Unlocking Organizational Success by Supporting Employee Growth and Development

자료 출처 :

INTOO

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발행 날짜 :

2024년 03월 05일

주요 내용 :

관리자는 직원의 경력 개발에 중요한 역할을 하지만, Z세대 직원은 더 이상 관리자에게 의지할 수 있다고 느끼지 않는 것으로 나타났다. 미국 HR 컨설팅 회사 인투(Intoo)에서 실시한 설문조사에 따르면, 약 절반에 해당하는 Z세대 직장인이 자신의 상사보다 소셜 미디어(55%) 또는 챗GPT 같은 AI 서비스(47%)로부터 더 나은 경력 관련 조언을 받았다고 답했다. 이들 중 44%는 6개월 이내에 퇴사할 계획이라고 답했다. ⓒ Getty Images Bank 인투의 최고 매출 책임자 미라 그린랜드는 "직원의 만족도와 충성도는 조직이 직원에게 제공하는 지원과 투자에 따라 달라지며, 아무리 경쟁력 있는 연봉을 지급해도 이런 장애물을 극복할 수는 없다"라고 지적했다. 조사 결과에 따르면, 이런 경향은 특히 젊은 전문가층에서 두드러지게 나타난다. 베이비붐 세대와 비교해 Z세대 직원은 고용주가 경력 코칭을 제공하는 것이 매우 중요하다고 답한 비율이 3배 이상 높았고, 고용주가 멘토링 프로그램과 회사 내 다른 분야의 프로젝트를 지원할 기회를 제공하는 것이 매우 중요하다고 답한 비율도 두 배에 달했다. 그린랜드는 경력 개발이 항상 큰 노력을 기울여야 하는 것은 아니라고 설명한다. 좋아하는 팟캐스트나 직원 교육과 관련된 콘텐츠가 있는 슬랙 채널을 추천하는 것 같은 간단한 일로도 긍정적인 인상을 줄 수 있다는 설명이다. 그러나 그린랜드는 기업은 직원의 경력 개발을 지원하기 전에 먼저 관리자를 대상으로 한 교육 및 워크샵 등을 통해 관련 역량을 개발할 수 있도록 해야 한다고 덧붙였다. 직원과 경력 관련 대화 및 상담에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 하는 것도 중요하다. 설문조사에 참여한 Z세대 응답자의 62%는 관리자와 경력 개발에 대해 더 자주 이야기하고 싶지만, 관리자가 너무 바쁘다고 답했다. editor@itworld.co.kr

“러스트를 거의 혹은 매일 사용한다”

넘버스

자료 제목 :

2023년 러스트 현황 설문조사 2023 Annual Rust Survey Results

자료 출처 :

Rust Team

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발행 날짜 :

2024년 02월 19일

주요 내용 :

러스트 언어가 가진 복잡성과 러스트 도입률이 줄어들고 있는 상황에 대해 걱정하는 개발자가 소폭 증가한 것으로 나타났다. ⓒ 모질라 재단 2023년 러스트 현황 조사 보고서에 따르면, 러스트를 이용하는 전문 프로그래머의 비율은 전년 대비 증가했지만 러스트가 너무 복잡해지고 기술 업계 내 도입률이 낮은 부분에 우려를 표명했다. 러스트 재단의 설문조사팀이 지난 19일 공개한 보고서에 따르면, 러스트 사용자라고 밝힌 응답자의 수가 2022년 설문조사에서 91%에서 2023년 93%로 소폭 증가했다. 이 설문조사는 2023년 12월 18일부터 2024년 1월 15일까지 실시되었으며, 11,950명이 참여했고 이 중 9,710명(82%)이 설문조사를 최종 완료했다. 러스트 관련 우려 사항을 밝힌 응답자는 9,374명이었으며, 그중 43%는 러스트가 너무 복잡해지는 것을 염려했다. 작년에 비해 동일한 답변을 한 비율이 5% 증가됐다고 한다. 42%는 기술 업계 내 러스트 도입률이 낮은 것에 대해 우려했으며, 32%는 러스트 개발자와 관리자가 제대로 지원받지 못하는 것에 대해 걱정했다. 러스트의 미래에 대해 전혀 걱정하지 않는 응답자의 비율은 2022년 30%에서 2023년 18%로 감소했다. 그외에 인상적인 설문 조사 결과는 다음과 같다. - 러스트 사용자의 49%가 매일 또는 거의 매일 사용한다고 답했다. 같은 응답을 한 비율이 2022년에 비해 2% 증가했다. - 러스트를 사용하지 않는 사용자 중 31%는 러스트 언어가 어려워서 이용하지 않았다고 응답했으며, 67%가 아직 러스트를 배울 계획이 없다고 밝혔다. - 러스트 사용을 중단한 응답자의 45%는 통제할 수 없는 외부적 요인 때문에, 31%는 다른 언어를 선호하기 때문에 러스트를 사용하지 않는다고 설명했다. - 응답자의 38%는 직장에서 개인적으로 러스트를 사용한다고 답했다. (2022년 동일한 답변 응답자 비율 43.2%) - 응답자 33.9%가 코딩 대부분 과정에서 러스트를 사용한다고 답했다. (2022년 동일한 답변 응답자 비율 29.8%) - 기업 차원에서 러스트에 투자한 고용주의 86%는 비교적 정확하고 버그가 없는 소프트웨어를 구축하기 위해 노력했다고 답했다. - 러스트를 가장 많이 사용하는 분야는 서버 측 또는 백엔드 애플리케이션, 클라우드 컴퓨팅 애플리케이션, 분산 시스템 등이었다. - 응답자 47%가 러스트를 사용하여 생산성이 향상되었다고 답했다. (2022년 동일한 답변 응답자 비율 42%) - 러스트 사용자 사이에서 가장 인기 있는 운영체제는 리눅스였으며, 69.7%가 정기적으로 리눅스를 사용한다고 답했다. - 러스트 사용자가 가장 많이 사용되는 편집기 또는 IDE는 비주얼 스튜디오 코드(61.7%)였다. - 응답자 중 22%는 미국에, 12%는 독일에, 6.09%는 중국에 거주한다고 답했다. ciokr@idg.co.kr

“AI가 개발자 업무를 대체하는 것은 불가능하다”

8.2

넘버스

자료 제목 :

원티드 개발자 리포트 2024

자료 출처 :

원티드랩

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발행 날짜 :

2024년 02월 08일

주요 내용 :

원티드랩이 국내 개발자의 이직에 대한 인식 및 기술 트렌드를 엿볼 수 있는 ‘원티드 개발자 리포트’를 공개했다. 이번 리포트는 원티드를 이용하는 개발자 180여 명을 대상으로 지난달 2일부터 7일까지 6일간 진행한 온라인 설문조사 결과를 바탕으로 했다. 지난 한 해 동안 개발자들이 체감한 ▲생성 AI가 업무에 끼친 영향 ▲기술 변화 ▲이직시장 변화 등을 담았다. 생성 AI가 개발 업무를 대체할 수 있다는 전망이 잇따르는 가운데, 실제 개발자들의 생각을 조사했다. 응답자의 83.6%는 일부 업무를 대체할 것이라고 답했으며, 완전히 대체할 수 있다는 응답도 8.2%에 달했다. 대체가 불가능할 것으로 보는 응답자는 8.2%였다. 생성 AI가 개발자를 대체할 수 있다고 답한 응답자들은 그 시기를 언제로 예측하는지 살펴봤다. 응답자의 27.6%는 5년 이상~10년 미만을 예상했다. 다음으로는 ▲3년 이상~5년 미만(25.3%) ▲1년 이상~3년 미만(21.2%) ▲1년 미만(2.9%) 순이었다. 대체할 수 있다고는 생각하나, 구체적으로 그 시기를 특정할 수 없다 등의 사유로 ‘기타’를 택한 응답자도 23%에 달했다. 개발자들이 현재 생성 AI의 개발 실력을 몇 년차 개발자 수준으로 생각하고 있는지도 조사했다. 약 절반(42.9%)에 해당하는 응답자가 1~3년차 수준이라고 답했다. 다음으로는 ▲3~5년차(30.6%) ▲5~7년차(10.6%) ▲신입(7.6%) ▲10년차 초과(4.7%) ▲7~10년차(2.4%) 등이었다. 지난해 기술 변화의 중심에는 생성 AI가 있다. 이번 조사에서도 개발자들은 생성 AI가 촉발한 기술 변화를 크게 체감하고 있는 것으로 나타났다. 먼저 응답자의 83.4%가 지난해 기술 변화를 체감했다고 답했다. 많은 변화가 있었다는 응답은 40.2%, 약간의 변화가 있다는 응답은 43.2%였다. 직무별로 기술 변화에 대한 체감도가 다르게 나타났는데, 특히 생성 AI 활용도가 높은 AI 엔지니어 직무에서 많은 변화가 있었다고 답한 응답자가 70%에 달했다. 그렇다면 이러한 기술 변화는 실제 개발자들의 업무에도 영향을 끼쳤을지 조사했다. 응답자의 69.4%가 기술 변화가 업무에 영향을 끼쳤다고 답했다. 직무별로 살펴봤을 때, 기술 변화 체감도가 높았던 AI 엔지니어 직무에서는 90%가 기술 변화가 업무에 영향을 끼쳤다고 답한 것으로 나타났다. 다음으로는 ▲데이터 엔지니어(81.8%) ▲풀스택 개발자(71.1%) ▲프론트엔드 개발자(70%) ▲백엔드 개발자(68.5%) 순이었다. 약 절반(42.9%)에 이르는 응답자가 지난해 이직시장이 2022년 대비 어려웠다고 느낀 것으로 나타났다. 22.9%는 비슷한 수준이라고 했으며, 3.5%는 오히려 쉬웠다고 답했다. 지난해 이직을 시도하지 않아 따로 비교가 어렵다고 답한 응답자는 30.7%였다. 개발자들이 이직 시 회사를 선택하는 기준도 살펴봤다. 중복 응답으로 선택했을 때, 연봉(76.5%)이 가장 중요한 항목으로 나타났다. 다음으로는 ▲근무조건(54.1%) ▲개인의 성장가능성(45.3%) ▲개발문화(27.1%) ▲동료 및 팀 분위기(22.9%) ▲연봉 외 복지(22.4%) ▲기업의 성장가능성(18.8%) 순이었다. 지난 2022년 조사와 비교했을 때, 연봉을 제외한 다른 항목에서 일부 순위 변동이 있었다. 순위가 상승한 항목은 ▲근무조건(3위→2위) ▲연봉 외 복지(7위→6위)이며, ▲개인의 성장가능성(2위→3위) ▲동료 및 팀 분위기(4위→5위) ▲기업의 성장가능성(5위→7위) 등은 순위가 하락했다. 이직 시 고려하는 주요 요소로 연봉, 근무조건, 연봉 외 복지 등 현실적이고 구체적인 항목의 중요성이 보다 높아진 것으로 이해할 수 있다. editor@itworld.co.kr

컴퓨터 비전 관련 작업 중 AI가 사람보다 더 경제적인 비율

넘버스

자료 제목 :

AI 영향력을 넘어서 Beyond AI Exposure

자료 출처 :

MIT

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발행 날짜 :

2024년 01월 22일

주요 내용 :

AI가 수백만 개 일자리를 대체할 것이라는 연구 결과가 꾸준히 나오는 가운데, 새로운 시각을 제시하는 MIT의 연구 결과가 22일 나왔다. MIT는 미국의 경우 여전히 일자리 대부분에 인간을 사용하는 것이 AI를도입하는 것보다 비용 측면에서 훨씬 저렴하다고 밝혔다. 단 이번 연구는 '컴퓨터 비전' 관련된 작업만 집중 조사됐다. ⓒ Getty Images Bank MIT 퓨처테크는 생산성 연구소 및 IBM의 비즈니스 가치 연구소는 ‘AI 영향력을 넘어서(Beyond AI Exposure)'라는 논문에서 자동화, 특히 컴퓨터 비전과 관련한 업무 자동화와 관련된 노동력을 분석했다. 연구진은 논문에서 “지금의 비용 수준이라면 미국 기업은 'AI 영향’을 받는 대부분의 컴퓨터 비전 업무를 자동화하지 않을 것이다”라며 “조사한 작업 중 23%만 컴퓨터 비전 AI를 쓰는 게 경제적으로 더 이득이었다”라고 설명했다. 이번 보고서는 다양한 기관과 기업에서 AI가 인간의 역할을 대체할 수 있다는 주장이 제기되고 있는 가운데 발표되었다. IMF의 분석에 따르면, AI가 전 세계 일자리의 최대 40%에 영향을 미칠 수 있으며, 선진국에서는 이 수치가 60%까지 증가할 가능성이 있다고 설명했다. 세계경제포럼(World Economic Forum)의 설문조사에 따르면 약 75%의 기업이 생성형 AI를 도입할 것으로 예상하며, 휴머노이드와 산업용 로봇이 인간의 일자리를 대체할 수 있다고 지적했다. 서서히 그러나 강력해지는 AI의 영향력 MIT 연구진은 AI가 인간의 일자리를 대체할 가능성을 아예 배제하지는 않았다. MIT 논문에 따르면, AI의 구축 비용이 지금보다 더 낮아지거나 규모가 큰 서비스형 AI 플랫폼을 이용할 경우 AI가 인간보다 우선 고려될 수 있다는 점도 명시했다. 다만 이 논문의 전체적인 결론은 AI의 일자리 대체가 예상보다 느리게 진행되리라는 것이었다. MIT는 "AI의 효율성은 배포 비용이 낮아지거나 서비스형 AI 플랫폼을 활용해 규모를 확장하면 더 높아질 수 있다”라며 “연구 결과 전반적으로 컴퓨터 비전 작업의 경우 AI로 인한 일자리 감소 수준은 전통적으로 자연스럽게 사라지는 일자리 감소 수준보다 적었다. 이는 노동력 대체가 갑작스럽기보다는 점진적으로 이루어질 것임을 시사한다”라고 밝혔다. MIT 또한 AI 일자리 대체와 관련된 초기 보고서가 자동화의 구체적인 일정과 규모에 대한 명확성이 부족하다는 점을 지적했다. 이러한 모호함은 관련 예측이 AI 시스템의 직접적인 기술적 실현 가능성이나 경제적 실용성을 다루지 않는 경우 많아서 생긴다는 것이다. 자동화에 대한 근거 있는 추정치 MIT의 연구 결과는 몇 가지 중요한 요소를 고려한 접근 방식을 따랐다는 점에서 주목할 만하다. 연구진은 AI 노출 모델의 세 가지 중요한 단점을 해결하여 보다 경제적으로 근거 있는 작업 자동화 추정치를 제시했다. MIT는 처음 자동화 시스템에서 필요한 성능을 측정하기 위해 해당 업무에 대해 잘 알고 있는 직원을 대상으로 설문조사를 실시했다. 그런 다음, 이러한 성능을 달성할 수 있는 AI 시스템 구축과 관련된 비용을 계산하는 모델을 개발했는데, 이는 매우 정밀한 시스템에는 상당한 비용이 발생할 수 있다는 점을 고려할 때 매우 중요한 단계라고 볼 수 있다. 마지막으로 AI 도입의 경제성을 평가했다. 이런 과정을 거쳐 MIT가 구체적으로 제시한 사례는 소규모 제과점이다. 제빵사가 컴퓨터 비전으로 자동화 기술을 구축을 고민하고 있다고 가정해 보자. 해당 제빵사는 일단 재료의 품질이 충분한지(예: 상하지 않았는지) 육안으로 확인해야 한다. 이론적으로 카메라를 추가하고 상한 음식을 감지하도록 시스템을 훈련시킴으로써 컴퓨터 비전 시스템으로 대체할 수 있다. 제빵사 연봉을 4만 8,000달러 가정했을 때 미국 노동통계국 데이터 기준 식품 품질 검사는 제빵사 업무의 6%를 차지한다. 소규모 제과점에서 업무 제빵사 5명을 고용한다고 쳤을 때 품질 검사를 자동화하면 연간 약 1만 4,000달러의 인건비를 절약할 수 있다. MIT는 이 금액은 컴퓨터 비전 시스템을 개발, 배포, 유지에 필요한 비용보다 훨씬 적은 수준이라며, 그런 면에서 해당 제과점이 AI로 인간의 노동력을 대체하는 것은 경제적으로 맞지 않은 선택이라고 설명했다. ciokr@idg.co.kr

“관리직으로 승진하는 데 관심 없다”고 답한 개발자 비율

넘버스

자료 제목 :

2024년 기술 채용 현황 보고서 State of Tech Hiring in 2024

자료 출처 :

CoderPad

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발행 날짜 :

2024년 01월 10일

주요 내용 :

1만 3,000명의 개발자를 대상으로 한 설문조사에 따르면 대부분의 개발자는 AI가 업무량을 줄여줄 것으로 낙관하고 AI를 더 많이 사용하고자 한다. 그러나 회의적인 시각을 가진진 개발자 또한 적지 않았다. 기술 채용 플랫폼 코더패드(CoderPad)가 개발자를 대상으로 설문조사를 진행한 내용을 담은 보고서를 발표했다. 이에 따르면 대부분의 개발자는 AI가 업무량을 줄여줄 것이라고 낙관하고 있으며, AI를 더 많이 사용하고 싶어 하지만 일부는 AI를 신뢰하지 않는다. 1월 9일에 발표된 2024년 기술 채용 현황 보고서에 따르면 개발자의 70%는 AI가 업무량 감소에 도움이 될 것이라고 믿고 있으며, 60%는 업무 중 AI를 더 많이 활용하기를 원한다고 답했다. 설문조사에 참여한 개발자들은 코드 지원, 학습 및 튜토리얼, 자동 완성, 코드 생성, 문서 및 API 지원 등의 이점을 언급하며 AI 지원 도구에 대한 신뢰를 보였다. 익명을 요구한 한 응답자는 "다른 URL로 가져오기 함수를 만들거나 파이썬에서 짧은 스크립트 도구를 만드는 등 시간 낭비일 수 있는 코드 작성 작업에 데 AI를 사용한다"라고 말했다. 그러나 코더패드 설문조사에 따르면 응답한 개발자의 29%는 AI를 신뢰하지 않으며, 28%는 고용주가 AI 사용에 반대한다고 답했다. 개발자의 4분의 1은 AI가 신뢰할 수 없거나 비효율적이라고 생각했다. 개발자의 3분의 1은 면접이나 기술 테스트에서 AI를 사용하는 것을 부정행위로 간주했다. 이 보고서는 149개국 1만 3,000명 이상의 개발자를 대상으로 한 자체 설문조사를 기반으로 작성됐다. 또한 기술 전문가 고용 업무가 업무의 일부인 약 5,500명의 사람들도 설문조사에 참여했다. 2024년 기술 인력 채용 현황 보고서의 다른 조사 결과는 다음과 같다: - 개발자의 36%는 관리 책임을 맡는 데 관심이 없다고 답했다. - 개발자의 75%는 현재 경영진에 만족한다고 답했다. - 개발자의 21%는 1년 전에 비해 고용 안정성이 떨어졌다고 답했으며(작년 17%), 고용 안정성에 대한 우려가 커지고 있다고 답했다. 37%는 지난 12개월 동안 큰 변화를 느끼지 못했다고 답했고, 32%는 더 안정감을 느낀다고 답했다. - 절반에 가까운 개발자가 향후 12개월 내에 직장을 그만둘 생각이 있다고 답했다. ciokr@idg.co.kr

“재택근무 가능하면 좋지만, 가장 중요한 이직 조건은 아냐”

넘버스

자료 제목 :

커리어리 사용자 대상 재택근무 인식 조사

자료 출처 :

Publy

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발행 날짜 :

2023년 12월 04일

주요 내용 :

경력직 개발자가 재택근무 시 가장 아쉬움을 느끼는 부분은 동료와의 업무적 소통의 어려움인 것으로 조사됐다. 이는 커리어테크 스타트업 퍼블리(Publy)가 개발자 커뮤니티 ‘커리어리(Careerly)’ 이용자 321명을 대상으로 한 관련 설문조사 결과다. 재택근무 시 가장 아쉬운 점이 무엇인지 묻는 문항에서 응답자의 37%가 ‘동료들과의 업무 커뮤니케이션이 어려움’을 선택했다. 이어 ▲바깥에 안 나가고 덜 움직이게 됨(28%) ▲집에 업무 환경이 잘 갖춰져 있지 않아 힘듦(12%) ▲업무 효율이 잘 나지 않음(11%) 순으로 이어졌다. 반면 재택근무를 선호하는 이유가 무엇인지 묻는 문항에서는 응답자의 대부분인 74%는 ‘통근 시간과 에너지를 아낄 수 있다’라고 답했다. ▲사람을 덜 만나도 돼서 좋음(8%) ▲교통비, 식비 등을 비용을 절약할 수 있음(6%) ▲생산성 향상에 도움이 됨(6%) ▲사무실보다 홈 오피스가 더 잘 갖춰져 있어서 좋음(2%)이 뒤를 이었다. 이직처를 구할 때 재택근무 가능 여부가 중요한지 묻는 문항에서 ‘재택근무 가능하면 좋지만, 가장 중요하진 않다’를 선택한 응답자가 56%였으며, 가장 중요한 기준이라 답한 응답자는 35%, 재택근무 가능여부는 크게 상관하지 않는다는 응답자는 9%였다. 또한 사무실 출근이 가능하려면 통근 시간이 30분에서 1시간 사이 정도 거리여야 한다고 응답한 개발자가 49%였으며, 1시간에서 1시간 30분 사이도 괜찮다고 말한 개발자는 35%였다. 퍼블리 박소령 대표는 “최근 재택근무 대신 사무실 출근을 요구하는 기업이 점차 많아짐에 따라 이직처를 구할 때 통근거리를 중요한 요소로 고려하는 구직자가 많아지고 있다”라고 말했다. 한편, 커리어리는 경력직 개발자 채용 시장에서 기업과 개인이 서로의 입장과 니즈를 보다 정확히 파악하고 매칭될 수 있는 채용 서비스를 준비하고 있다고 밝혔다. 최근 일부 기업을 대상으로 채용 서비스를 시작했으며, 더 많은 기업 고객이 이용할 수 있도록 서비스를 확장해갈 계획이다. editor@itworld.co.kr

“챗GPT가 만든 테스트 안 된 코드를 사용한다”

넘버스

자료 제목 :

개발자의 잘못된 관행 Developers Behaving Badly

자료 출처 :

SauceLabs

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발행 날짜 :

2023년 10월 03일

주요 내용 :

생성형 AI는 프로그래밍 과정에 많은 혁신을 불러일으키고 있다. 단 코드를 분석, 테스트, 검토하는 과정을 제대로 거쳐야 조직 내 진정한 혁신을 가져올 수 있을 것이다. ⓒ Getty Images Bank 2023년은 개발자가 많은 변화를 겪은 해였다. 깃허브 코파일럿과 챗GPT가 2022년에 공개되면서 본격적으로 프로그래밍에 AI를 접목할 수 있었기 때문이다. 실제로 2023년 4월 공개된 소스그래프 설문조사 결과에 따르면, 개발자 95%가 코드 작성 시 생성형 AI를 사용한다고 답했다. 물론 생성형 AI는 개발자가 짧은 시간에 더 많은 코드를 작성하는 데 도움이 될 수 있다. 하지만 여기서 따져봐야 할 것들이 있다. 현재 소프트웨어 개발용 AI 도구라고 하면 챗GPT와 깃허브 코파일럿을 주로 떠올리지만, 구글 바드, 아마존 코드위스퍼러, 소스그래프의 코디라는 도구도 나와있다. 개발자는 일반적이고 반복적이며 복잡도가 낮은 코딩 문제를 해결하기 위해 생성형 AI를 사용하고 있다. 하지만 일각에서는 AI 코딩 도구가 복잡한 코드, 패턴을 이해하거나 취약점을 탐지하는 능력이 부족하다고 보고 있다. 깃허브가 코파일럿 초기 사용자를 분석한 결과, 개발자는 코드 속도가 빨라지고, 생산성이 높아지, 프로그래밍 과정에서 어려움이 줄었다고 응답했다. 이런 상황에서 우리가 주의해야 할 것은 무엇일까? AI가 생성한 안전하지 않은 코드 비슷한 시기 스탠포드가 실시한 연구에 따르면, AI 코딩 도구를 사용한 참가자는 그렇지 않은 비교 그룹에 비해 안전하지 않은 코드를 작성했다. 그럼에도 그들은 AI 코딩 결과물이 안전하다고 스스로 평가하는 경향이 있었다. 한편, 소스랩스의 설문조사에 따르면 개발자의 61%가 챗GPT에서 생성된 테스트되지 않은 코드를 사용한다고 인정했으며, 28%는 그러한 코드를 정기적으로 사용하는 것으로 나타났다. 개발자들은 생성형 AI의 도움으로 코드를 더 빠르게 더 많이 코드를 작성하고 있다. 다시 말해 개발자는 스스로 AI가 만든 코드가 안전하다고 치부해 버리며 실제로는 전혀 안전하지 않은 코드를 작성하고 이를 테스트 없이 프로덕션 제품에 배포하고 있다. 2024년에는 AI 생성형 코드로 대형 소프트웨어 취약점이 처음으로 발견됐다는 소식이 나올 가능성이 높다. 자연스레 이런 문제의 책임을 AI 기술에 묻는 상황이 올 것이다. 이러한 경험을 피하려면 업계 전체가 개발자와 AI가 작성한 코드를 분석하고 테스트하며 품질 및 보안 표준을 준수하는 개발 관행을 두 배로 강화해야 한다. 조직은 작성 방식과 관계없이 코드를 분석, 테스트, 검토하여 신뢰할 수 있도록 보장하는 프로세스를 꼭 구축해야 한다. 새로운 관행으로 개발자는 현재와 미래 모두에서 위험 부담을 줄이며 AI 코딩 도구를 이용할 수 있다. 생성형 AI 도구는 새로운 만큼 그 성숙도는 낮다. 이런 기술을 올바른 방향으로 안내하기 위해 많은 사람의 감독이 필요하다. 그러니 검토 관행은 더 중요하다. 미래에는 어떤 모습이 될지 알 수 없지만, 코드를 관리할 수 있는 도구와 프로세스가 없다면 결국 배포하는 내용을 제대로 이해할 수 없을 것이다. 클린 코드 강화하기 AI 코딩 도구가 더욱 확산함에 따라, 조직은 내부 코드가 유지 관리가 가능한 수준이며, 신뢰할 수 있으며, 고품질이고, 안전한지 확인하기 위한 적절한 조치를 마련해야 한다. 그런 면에서 IT 리더는 ‘클린(clean) 코드 작성’을 최우선 과제로 삼아야 한다. (편집자 주: 클린 코드는 필자의 소속 기업 소나에서 제시하고 홍보하는 개념이다) 여기서 말하는 ‘클린 코드’란 일관성 있고, 의도적이며, 적응 가능하고, 책임감 있는 코드다. 이런 코드는 소프트웨어의 수명 주기 내내 최고 품질의 소프트웨어를 보장한다. 많은 개발자가 협업하며 코드를 작성하기에 누가 작성하던 코드는 다른 개발자가 언제든 쉽게 이해하고 수정할 수 있는 수준이어야 한다. 클린 코드를 사용하면 개발자는 코드의 맥락을 파악하거나 다른 팀 구성원의 코드를 수정하는 데 많은 시간을 소비하지 않고도 생산성을 높일 수 있다. 대규모 코드를 AI로 작성하려고 할 때, 클린 코드는 더욱 빛을 발한다. 이런 상황에서 클린 코드는 위험과 기술 부채를 최소화 해준다. 사실 사람이 작성하던 AI가 작성하든 개발 과정에서 적절한 테스트와 분석을 통해 ‘클린 코드’를 유지하는 것은 코드 품질을 높이는 데 매우 중요하다. 필자는 개발자가 사라질 것이라 믿지 않는다. 단 개발자의 업무 수행 방식은 분명히 바뀔 것으로 본다. 개발자가 AI를 사용하는 방식은 구글에서 무언가를 검색하는 것만큼이나 간단해지고 보편화될 것이다. 따라서 미래의 개발자는 업무 중 최신 AI 기술 사용법을 적극 탐구하며 AI의 단점을 어떻게 보완할지 고민해야 할 것이다. AI가 만든 소프트웨어에 클린 코드가 포함되어 있는지 확인하면, 조직은 미묘한 버그나 보안 결함 같은 AI의 잠재적인 단점을 피할 수 있다. 거기다 예측 가능하고 지속 가능한 방식으로 소프트웨어에서 더 많은 가치를 창출할 수 있다. 앞으로 소프트웨어 개발의 지위와 미래가 AI로 복잡하게 바뀔 수 있을 만큼 적극적으로 클린 코드를 만드는데 투자해야 한다. AI는 소프트웨어 개발에 많은 변화를 불러올 것이다. 거기다 현재의 디지털 비즈니스가 소프트웨어 개발 위에서 이뤄진다는 점에서 AI 코딩의 문제점을 적극적으로 알아봐야 한다. 아무런 견제 없이 AI가 만든 소프트웨어가 실행되도록 내버려두어서는 안 된다. *필자 필 내쉬는 보안 기업 소나(sonar)의 개발자 어드보케이트다. 소나 이전에는 트윌리오에서 수석 에반젤리스트로 일했다. ciokr@idg.co.kr

'파이썬 3'를 사용하는 파이썬 개발자

넘버스

자료 제목 :

파이썬 개발자 설문조사 2022 Python Developers Survey 2022

자료 출처 :

Python Software Foundation, JetBrains

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발행 날짜 :

2023년 09월 27일

주요 내용 :

파이썬 소프트웨어 재단(Python Software Foundation)과 젯브레인(JetBrains)이 2만 3,000명 이상의 파이썬 개발자를 대상으로 실시한 여섯 번째 연례 파이썬 개발자 설문조사 결과가 지난 9월 27일 발표됐다. ‘파이썬 개발자 설문조사 2022(Python Developers Survey 2022)’ 보고서에 따르면 전체 응답자의 93%가 파이썬 3를 사용하는 한편, 7%는 여전히 파이썬 2를 쓰고 있다. 2021년 파이썬 개발자 설문조사 보고서에서는 전체 응답자의 95%가 파이썬 3를, 5%가 파이썬 2를 사용하는 것으로 조사됐다. 2020년에는 파이썬 3가 94%, 파이썬 2가 6%였다. 2017년까지 거슬러 올라가면 75%가 파이썬 3를, 25%가 파이썬 2를 쓴다고 답했다. ⓒGetty Images Bank 파이썬 3는 2008년 12월 출시됐으며, 지난 10월 3일(현지 시각) 최신 버전 파이썬 3.12가 공개됐다. 파이썬 2는 2000년 10월 출시됐으며, 파이썬 소프트웨어 재단은 2020년 4월을 마지막으로 모든 파이썬 2 개발을 중단한다고 발표했다. 2022년 보고서에 따르면 전체 응답자의 29%는 데이터 분석, 24%는 컴퓨터 그래픽, 23%는 데브옵스에 여전히 파이썬 2를 사용한다고 밝혔다. 또 전체 응답자의 45%는 2년 전 출시된 파이썬 3.10을 여전히 쓰고 있으며, 2%는 파이썬 3.5 이하 버전을 활용하고 있는 것으로 조사됐다(파이썬 3.11은 설문조사가 진행됐던 2022년 10월 24일 릴리즈됐다). 2022년 10월 14일부터 11월 14일까지 실시된 해당 설문조사에는 200개 이상의 국가 및 지역의 파이썬 개발자가 참여했다. 이밖에 다른 설문조사 결과는 다음과 같다. • 전체 응답자의 85%가 파이썬을 메인 언어로 꼽았다. • 웹 개발, 데이터 분석, 머신러닝이 파이썬의 주요 사용 분야였다. • 파이썬 웹 프레임워크 사용은 플라스크(Flask), 장고(Django), 패스트API(FastAPI)가 3파전을 벌이고 있다. • 파이썬 개발자의 66%가 클라우드 플랫폼을 사용하는 것으로 드러났다. 전년도 61%에서 증가한 수치다. 파이썬 개발자가 가장 많이 사용하는 클라우드 플랫폼은 AWS였다. • 가장 인기 있는 편집기는 마이크로소프트의 비주얼 스튜디오 코드, 젯브레인의 파이참이었다. • 전체 설문조사 응답자의 34%는 파이썬 라이브러리를 개발 및 패키징한 적이 있다고 말했다. editor@itworld.co.kr

“AI/ML을 활용해 코드를 검토한다”

넘버스

자료 제목 :

2023 글로벌 데브섹옵스 보고서 시리즈 2023 Global DevSecOps Report Series

자료 출처 :

GitLab

원본자료 다운로드

발행 날짜 :

2023년 09월 05일

주요 내용 :

많은 개발자가 생성형 AI 사용 시 수반하는 위험을 폭넓게 이해하고 있지만, 생성형 AI가 유용한 기술이라는 점도 널리 인식하고 있는 것으로 나타났다. 최근 깃랩은 이같은 조사 결과를 담은 보고서 '2023 글로벌 데브섹옵스 보고서 시리즈(2023 Global DevSecOps Report Series)'를 발간했다. ⓒ Getty Images Bank 이번 조사에는 1,000명 이상의 글로벌 고위 기술 임원, 개발자, 보안 및 운영 전문가가 참여했다. 응답자 1/3은 기술 분야 종사자였으며, 나머지는 은행 및 금융 서비스, 통신, 제조 등 다양한 비즈니스 영역에 걸쳐 있다. 응답자 대부분은 소프트웨어 개발 프로젝트에서 생성형 AI를 사용하는 것에 대해 적어도 한 가지를 심각하게 우려하고 있다고 답했다. 79%는 개인정보나 지적 재산에 접근하는 것을 문제라고 지적했는데, 그 이유는 고객 데이터 보호에 대한 우려 때문이었다. 보고서 집필팀은 “소프트웨어 개발 라이프사이클에서 AI를 구현하는 과정에서 겪었거나 겪을 것으로 예상되는 장애물을 묻는 질문에서 개인정보 보호, 보안 및 지적 재산이 공통된 주제로 나타났다”라고 말했다. 응답자 10명 중 9명은 AI 도구 사용 여부를 결정할 때 개인정보 보호와 지적 재산권 보호를 중요하게 고려한다고 답했다. 설문조사에 따르면, 잠재적인 단점에도 불구하고 AI는 대부분의 개발 환경에 도입되고 있었다. 1/4 미만은 이미 소프트웨어 개발에 AI 도구를 사용하고 있다고 답했으며, 약 2/3(64%)은 향후 2년 이내에 도입할 계획이 있다고 응답했다. 개발에 AI를 도입할 계획이 없다고 답한 응답자는 8%에 불과했으며, 1%는 AI 사용을 금지했다고 응답했다. 프로그래밍에서 AI의 가장 일반적인 사용례는 문서 작업 시 도움을 주는 자연어 지원 챗봇과 자동화된 테스트 생성으로, 각각 응답자의 41%가 이 2가지를 사용하고 있다고 답했다. 또한 개발자들은 코드 변경 사항 요약 생성(39%), 머신러닝 모델 실험 추적(38%), 코드 제안 및 생성(36%)에도 AI를 적극적으로 활용하고 있다. 깃랩에 따르면, 이 같은 결과는 적극적으로 코드를 생성하는 것만이 AI가 가치를 창출하는 영역은 아님을 시사한다. 개발자들은 평균 업무 시간 중 코드 작성에 소요되는 비율은 25%에 불과하다고 답했다. 즉 테스트, 문서화, 유지 관리, 취약점 식별 등 다른 작업을 지원하는 AI 기능도 개발 분야에서 광범위하게 활용될 수 있다는 것을 의미한다. eidtor@itworld.co.kr

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