복원력 태세는 기업이 AI 앱 붐에 앞서 주도권을 갖도록 합니다.

준비가 되었든 아니든, 새로운 앱 붐이 다가오고 있습니다. 향후 3년 이내에 자그마치 수십억 개의 새로운 애플리케이션이 탄생할 수 있습니다. 바로 생성형 AI 덕분입니다.

생성형 AI는 AI 코드 생성 및 기타 단계의 자동화를 통해 앱 개발을 가속화합니다. 특히, 기능을 검증하는 데 사용되는 테스트 사례 생성은 전통적으로 시간이 오래 걸리는 프로세스입니다.

AI 기반 툴과 개발 환경은 앱 개발자가 더 효율적으로 일할 수 있도록 돕고 있습니다. 반복적인 작업을 줄여주고 더 많은 혁신을 위한 자원을 확보해 줍니다.

그러나 기대감 속에서도 기업에 한 가지 주의할 점이 있습니다. 일상적인 워크플로에 더 많은 새로운 앱을 통합할수록 문제가 발생할 경우 직면하게 되는 위험도 커집니다.

소프트웨어 개발에서 복원력 있는 애플리케이션은 생산성에 거의 또는 전혀 영향을 주지 않으면서 예상치 못한 중단이나 장애로부터 신속하게 복구됩니다.

하지만 기업은 애플리케이션의 복원력을 어떻게 평가할 수 있을까요?

답은 비기능 요구 사항, 즉 NFR에 있습니다. 기능 요구 사항(시스템이 반드시 수행해야 하는 작업)과 달리 비기능 요구 사항은 시스템의 성능과 기능에 대한 기준입니다.

애플리케이션 복원력을 평가할 때 가장 중요한 여섯 가지 유형의 NFR이 있습니다.

• 유지보수성: 수정을 통해 앱의 유지보수를 얼마나 쉽게 수행할 수 있는지를 나타냅니다. 모듈식 설계, 자동화된 테스트, 지속적인 통합 및 배포(CI/CD), 버전 관리, 정기적인 리팩토링과 같은 전략을 통해 유지보수성을 개선할 수 있습니다.

• 관측 가능성: 앱의 내부 상태를 아웃풋을 기반으로 얼마나 잘 평가할 수 있는지를 나타냅니다. 앱 관측 가능성은 포괄적인 로깅, 분산 추적 및 모니터링 툴 사용과 같은 접근 방식을 통해 달성할 수 있습니다.

• 복구 가능성: 앱을 완전히 정상 작동 상태로 복원하는 데 걸리는 시간과 용이성입니다. 높은 복구 가능성은 정기적인 데이터 백업, 시스템 중복 설정, 테스트 및 복원 프로세스 구현 등의 전략을 통해 달성할 수 있습니다.

• 가용성: 앱이나 기타 시스템이 작동하고 사용 가능한 시간 비율(예: 1년 중 일정 비율)입니다. 부하 분산, 정기적인 유지보수, 장애 조치(오류가 발생한 기본 시스템에서 정상 작동하는 보조 시스템으로 워크로드를 이전)와 같은 전략을 통해 앱의 고가용성을 달성할 수 있습니다.

• 사용성: 애플리케이션이 얼마나 사용자 친화적이고 직관적인지를 나타냅니다. 인터페이스의 단순성, 일관성, 접근성을 보장하는 사용자 중심 설계 접근 방식을 통해 앱의 사용성을 개선할 수 있습니다.

• 확장성: 앱이 증가하는 워크로드를 효율적으로 처리할 수 있는 능력입니다. 확장성을 높이기 위한 일반적인 전략에는 수평 및 수직 확장, 캐싱, 로드 밸런싱 및 마이크로서비스 사용이 포함됩니다.

주요 비기능 요구 사항을 이해하는 것만으로는 충분하지 않습니다. NFR을 추적하는 조치를 구현해야 합니다.

오늘날 너무 많은 기업이 무계획적으로 운영되고 있습니다. 복원력 태세에 대한 가시성이 전혀 없거나 부분적일 뿐입니다. 예를 들어 최근 사례에서 한 최종 사용자가 '99.999%' 가용성(특정 기간에 99.999%의 가용성을 의미함)을 표시하는 클라우드 기반 애플리케이션에 액세스하려 했으나 애플리케이션이 예상대로 작동하지 않았습니다.

원인은 결국 네트워크 오류로 밝혀졌으며, 이 오류로 인해 앱의 사용성이 일시적으로 중단되었습니다. 사용성 관련 정보가 가용성 정보와 함께 제공되었다면, 해당 기업은 오류를 신속히 파악하고 해결할 수 있었을 것이며, 이는 최종 사용자의 경험을 보호하는 데 기여했을 것입니다.

AI라면 이 문제를 방지할 수 있었을 것입니다.

예를 들어 IBM의 복원력 솔루션인 IBM® Concert는 AI 기반 실시간 분석을 통해 애플리케이션을 평가하고 여섯 가지 NFR과 관련된 기준에 따라 복원력 점수를 제공합니다. 또한 문제 해결을 위한 권장 사항을 제공하며, 일반적인 취약점 및 노출(CVEs)에 대한 수정 조치를 자동화하여 문제 해결 속도를 높이고 가동 중단 시간을 최소화할 수 있습니다.

생성형 AI 앱의 붐으로 기업은 새로운 애플리케이션을 도입하는 데 따른 위험을 감수할 수 밖에 없습니다. 효과적인 복원력 전략를 통해 가동 중단 시간을 줄일 수 있습니다.