소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC)이란 무엇인가요?

SDLC는 소프트웨어 개발을 명확하고, 반복 가능하며, 상호 의존적인 단계로 구분합니다. SDLC의 각 단계에는 다음 단계를 안내하는 고유한 목표와 성과물이 있습니다. SDLC의 각 단계는 종합적으로 결합되어 개발 팀이 이해 관계자의 요구사항, 프로젝트 요구사항 및 고객의 기대에 부합하는 소프트웨어를 개발하는 데 도움을 주는 로드맵을 형성합니다.

다양한 SDLC 모델이 있으며, 각 모델은 고유한 방식으로 SDLC 단계에 접근합니다. 워터폴 모델과 같은 일부 모델에서는 단계가 순차적으로 완료됩니다. 애자일과 같이 더 반복적인 다른 프로세스에서는 병렬로 작업할 수 있습니다. 

소프트웨어 개발에는 경쟁하는 이해 관계자 요구 사항, 리소스 가용성 및 소프트웨어가 적합한 더 큰 IT 환경과 같은 많은 요소의 균형이 포함됩니다. SDLC는 이러한 요소를 관리하고 조정하기 위한 프레임워크를 제공하여 보다 간소화된 개발 프로세스를 촉진합니다.

SDLC는 이해 관계자가 프로젝트 비용과 기간을 추정하고, 잠재적인 과제를 식별하고, 개발 라이프사이클 초기에 위험 요소를 해결하는 데 도움이 됩니다. 또한 개발 진행 상황을 측정하는 데 도움을 주며, 문서화 및 투명성을 강화하고 소프트웨어 프로젝트를 조직의 목표와 더 잘 일치시키도록 지원합니다.

팀마다 SDLC 방법론을 구현하는 방식이 다를 수 있지만 실무자들은 소프트웨어 개발 라이프사이클에 7가지 주요 단계가 있다는 데 대체로 동의합니다.

SDLC의 각 단계는 서로 다른 작업과 목표를 포함합니다. 전체적으로, 각 단계는 표준화된 소프트웨어 개발 로드맵을 제공합니다.

프로젝트 계획 단계에서는 소프트웨어 개발 프로젝트의 목표와 범위를 설정합니다.

소프트웨어 개발 팀은 먼저 높은 수준의 프로젝트 세부 사항에 대한 브레인스토밍을 시작합니다. 팀은 소프트웨어가 해결할 문제나 사용 사례, 누가 사용할 것인지, 소프트웨어가 다른 애플리케이션 및 시스템과 어떻게 상호 작용할 것인지와 같은 아이디어에 집중할 수 있습니다.

개발자는 비즈니스 분석가, 기간 업무 관리자, 내부 및 외부 고객을 포함한 다른 이해 관계자로부터 의견을 요청할 수도 있습니다. 개발자는 생성형 AI 연구 및 코딩 도구를 사용하여 요구 사항을 파악하거나 새로운 제품 기능을 실험할 수도 있습니다.

전체적으로, 계획 단계는 프로젝트의 목표를 명확히 설정하고 프로젝트가 필요로 하지 않는 요소를 파악하는 것을 목표로 합니다. 이는 프로젝트가 과도하게 확장되는 것을 방지하는 데 도움이 됩니다.

계획 단계에서는 종종 초기 소프트웨어 요구 사항 사양(SRS) 문서가 생성됩니다. SRS는 소프트웨어의 기능, 필요한 리소스, 발생 가능한 위험 및 프로젝트 일정을 자세히 설명합니다. 

분석 단계에서 개발 팀은 프로젝트 요구 사항에 대한 정보를 수집하고 분석합니다. 분석을 통해 팀은 계획 단계에서 시작한 작업을 진행하여 높은 수준의 아이디어에서 실용적인 구현 계획으로 이동할 수 있습니다.   

분석에는 사용자 요구 사항 수집, 시장 조사 및 타당성 테스트 수행, 프로토타입 평가 및 리소스 할당이 포함되는 경우가 많습니다. 이해 관계자는 조직의 성능 데이터와 고객 데이터, 과거 개발에서 얻은 인사이트, 기업 규정 준수 및 사이버 보안 요구 사항, 사용 가능한 IT 리소스를 공유할 수 있습니다.

소프트웨어 개발자는 생성형 AI를 사용하여 이 모든 정보를 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 생성형 AI 도구는 사용자 피드백의 추세를 식별하거나 제안된 기능의 잠재적인 규정 준수 문제를 표시할 수 있습니다. 

분석 단계가 끝나면 프로젝트 관리자와 개발 팀은 프로젝트 범위, 기능 및 기술 사양, 프로젝트 작업 및 워크플로를 구성하는 방법을 완전히 이해합니다.

설계 단계에는 프로젝트 아키텍처 정의가 포함됩니다. 핵심 단계에는 소프트웨어 탐색, 사용자 인터페이스, 데이터베이스 설계 등의 개요가 포함됩니다.

소프트웨어 엔지니어는 요구 사항을 검토하여 원하는 소프트웨어를 구축하는 가장 좋은 방법을 결정합니다. 이들은 소프트웨어가 조직의 기존 업스트림 및 다운스트림 앱 및 서비스 환경과 기타 종속성에 어떻게 부합하는지 고려합니다.

개발 팀은 또한 위협 모델링 연습을 통해 소프트웨어의 잠재적 위험을 식별함으로써 설계 단계에서 사이버 보안 문제를 해결하기 시작할 수 있습니다. 예를 들어 신원 도용이 심각한 위험으로 판단되면 팀은 강력한 인증 조치를 설계에 통합해야 합니다. 

많은 새로운 소프트웨어 애플리케이션은 단일 애플리케이션이 더 작고 느슨하게 결합되며 독립적으로 배포 가능한 여러 구성 요소 또는 서비스로 구성된 클라우드 네이티브 접근 방식인 마이크로서비스 아키텍처를 사용합니다.

개발 흐름을 구성하기 위해 소프트웨어 개발자는 모듈식 설계를 사용할 수 있습니다. 소프트웨어 모듈은 특정 기능을 수행하는 독립적인 코드 단위입니다. 이러한 모듈을 연결하여 더 큰 소프트웨어를 만들 수 있습니다. 모듈식 설계를 통해 개발자는 기존 모듈을 재사용하고 소프트웨어의 여러 부분에서 한 번에 작업할 수 있으므로 병목 현상을 줄일 수 있습니다.

설계 단계는 종종 초기 프로토타입 하나 또는 여러 개의 프로토타입을 만드는 것으로 마무리되는데, 이를 이해 관계자와 최종 사용자에게 보여주어 피드백을 구할 수 있습니다. 생성형 AI는 잠재적으로 프로토타입 제작을 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 개발자는 AI 도구에 세부적인 기능 설계와 요구 사항을 입력하면 소프트웨어 코드의 첫 번째 초안이 반환됩니다.

설계 단계 작업은 소프트웨어 설계 문서(SDD)에 수집되며, 코딩 중에 사용할 로드맵으로 개발자에게 전달됩니다. 

코딩 단계 또는  개발 단계는 팀이 이전 단계에서 생성된 SDD, SRS 및 기타 지침을 기반으로 코드 작성 및 소프트웨어 구축을 시작하는 단계입니다.

이러한 문서는 소프트웨어 개발자가 Java^TM 또는 C++와 같은 올바른 프로그래밍 언어를 선택하는 데 도움이 되며, 프로젝트 관리자가 프로젝트를 더 작고 개별적인 코딩 작업으로 나누는 데 도움이 됩니다.

이 단계에는 웹 페이지 또는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스와 같이 소프트웨어가 제대로 작동하는 데 필요한 추가 시스템 또는 인터페이스를 구축하는 작업도 포함됩니다.

따르는 SDLC 모델에 따라 일부 팀은 개발 단계에서 코드 후기 및 기타 테스트를 수행할 수 있습니다. 이러한 테스트는 소프트웨어 개발 라이프사이클 초기에 버그 및 기타 취약점을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

일부 개발자는 이제 생성형 AI를 사용하여 코드를 작성하여 개발 시간을 단축할 수 있습니다. 예를 들어, "바이브 코딩"에서는 개발자가 소프트웨어가 수행하기를 원하는 작업을 일반 텍스트로 설명하면 AI 도구가 적절한 코드 스니펫을 생성합니다. 개발자는 이 코드를 시작점으로 삼아 더 다듬는 경우가 많습니다. 

테스트 단계는 개발 팀이 기능적인 소프트웨어를 만든 후에 시작됩니다. 이 단계에서 팀은 버그를 제거하고 최종 제품을 향상시킬 수 있는 기회를 찾습니다.

품질 보증 팀은 단위 테스트, 통합 테스트, 시스템 테스트, 승인 테스트 및 기타 유형의 테스트를 수행하여 소프트웨어의 모든 부분이 의도한 대로 작동하는지 확인할 수 있습니다. 이러한 테스트는 소프트웨어가 사용자 및 비즈니스 요구 사항을 충족하고 조직의 IT 환경 내에서 작동하는지 확인하는 데 도움이 됩니다.

또한 테스터는 소프트웨어의 보안 취약점을 면밀히 조사하고, 발생 시기와 방법을 식별하고, 결과를 문서화합니다.

개발자들은 테스트 결과를 바탕으로 버그를 수정하고 개선 사항을 구현한 후, 해당 소프트웨어를 다시 테스트를 위해 제출합니다.

소프트웨어 개발 팀은 종종 수동 및 자동 소프트웨어 테스트 방법을 모두 사용합니다. AI 도구는 예를 들어 테스트 사례를 생성하고 테스트 실패 패턴을 분석하여 근본 원인을 파악함으로써 많은 테스트 프로세스를 간소화할 수 있습니다.

많은 SDLC 모델은 지속적인 테스트를 사용합니다. 이 접근 방식은 테스트가 SDLC의 단일 단계로 제한되지 않음을 의미합니다. 대신 전체 소프트웨어 개발 프로세스에서 코드를 테스트합니다.  

배포 단계에서는 미세 조정된 소프트웨어가 사용자가 액세스할 수 있는 프로덕션 환경에 배포됩니다.

이 단계의 목표는 단순히 소프트웨어를 사용자에게 제공하는 것이 아닙니다. 개발자들은 사용자들이 새로운 소프트웨어를 사용하는 방법을 이해하도록 보장하고, 사용자 경험이나 워크플로에 최소한의 방해로 배포될 수 있도록 하고자 합니다.

개발자는 소프트웨어를 대중에게 출시하기 전에 제한된 사용자 그룹이 소프트웨어의 초기 버전을 테스트하는 베타 릴리스와 같이 단계적으로 소프트웨어를 배포할 수 있습니다. 이 접근 방식을 통해 팀은 소프트웨어가 GA(일반 공급)에 도달하기 전에 실제 세계에서 소프트웨어가 어떻게 작동하는지 확인할 수 있습니다. 소프트웨어 팀은 매뉴얼을 작성하거나 교육 세션을 수행하거나 사용자를 위한 현장 지원을 제공할 수도 있습니다.

SDLC는 소프트웨어가 배포될 때 종료되지 않습니다. 유지보수 단계에는 소프트웨어 팀이 소프트웨어의 지속적인 운영을 보장하기 위해 수행하는 배포 후 작업이 수반됩니다. 여기에는 업데이트 및 최적화 푸시, 예상치 못한 변경 적용, 패치 테스트, 새로운 사용 사례 해결, 사용자가 발견한 버그 수정 등이 포함됩니다.

모든 소프트웨어의 수명을 보호하려면 지속적인 유지보수 및 지원이 필요합니다. 집을 유지 관리하는 것과 같다고 생각하면 됩니다. 시간이 지나면 작은 부품들이 잘못 사용되거나 고장날 수 있습니다. 이는 차례로 교체될 것이며, 올바르게 개선될 것입니다.

DevOps 모델과 같은 일부 개발 모델에서는 개발(Dev) 및 IT 운영(Ops) 팀이 지속적 통합 및 지속적 배포(CI/CD)를 사용합니다. 코드는 작성될 때 코드 베이스에 지속적으로 추가되고, 지속적으로 테스트되며, 프로덕션 환경에 자동으로 배포됩니다. DevOps에서 유지보수는 별개의 단계가 아닌 지속적인 활동입니다. 

소프트웨어 개발 모델에는 여러 가지가 있습니다. 가장 인기 있는 SDLC 모델은 다음과 같습니다.

• 워터폴
• V 모델
• 민첩성
• 린
• 반복형
• 스파이럴
• 빅뱅
• 신속한 애플리케이션 개발(RAD)

올바른 SDLC 모델을 선택하는 것은 다양한 요인에 따라 달라집니다. 프로젝트 요구 사항이 명확하게 정의되어 있거나 개발 프로세스 중에 변경될 가능성이 있나요? 프로젝트가 얼마나 복잡한가요? 개발 팀의 경험은 어느 정도인가요? 이러한 질문에 답하면 이해 관계자가 프로젝트에 가장 적합한 모델을 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다.

워터폴 모델은 한 단계가 완료된 다음 단계가 시작되는 선형 및 순차적 소프트웨어 개발 모델입니다. 이것은 이해 관계자가 주요 이정표의 후기 단계에서만 참여하기를 원하는 잘 정의되고 안정적인 프로젝트에 적합한 구조화되고 예측 가능한 프로세스를 제공합니다.

이 모델은 새 단계를 시작하기 전에 각 단계를 완료해야 하기 때문에 그다지 유연하지 않습니다. 이로 인해 완료 후 이전 단계에서 작업을 수정하는 것이 어렵고 시간이 많이 소요될 수 있습니다.

워터폴 모델은 과거보다 오늘날에는 덜 일반적이지만 이후의 많은 SDLC 모델의 기초가 됩니다.

V 모델 또는 V자형 모델은 워터폴 모델의 변형이며 "인증 및 검증" 모델이라고도 합니다. V 모델에서 SDLC의 각 단계에는 자체 테스트 단계가 있습니다.

테스트를 자주 수행하면 버그를 조기에 제거하는 데 도움이 되지만, 선형 구조로 인해 워터폴 모델과 같은 V 모델은 다른 방법론에 비해 유연성이 떨어집니다. 그러나 빈번한 테스트가 필요한 안정적인 요구 사항이 있는 소프트웨어에는 잘 작동합니다.

애자일 모델은 지속적인 개선 및 개발 주기(종종 "스프린트"라고 함)를 기반으로 실행되며, 개발자는 정기적으로 작고 점진적인 변경 사항을 만들고 릴리스합니다. 고객이 빈번한 토론과 진행 상황 후기에 기꺼이 참여할 수 있는 프로젝트에 매우 적합합니다.

애자일 개발은 변화하는 요청이나 요구 사항에 신속하게 대응할 수 있으므로, 팀은 개발 과정에서 문제를 더 쉽게 파악할 수 있습니다. 이러한 응답성은 가장 큰 민첩한 소프트웨어 개발 이점 중 하나로 이어집니다. 개발 팀은 눈덩이처럼 불어나서 더 큰 문제로 발전하기 전에 문제를 처리할 수 있습니다.

애자일 방법론의 변형(때로는 "프레임워크"라고도 함)은 개발 팀 내 역할을 정의하여 프로세스를 더욱 효율화합니다. 가장 일반적인 애자일 프레임워크 중 두 가지는 스크럼과 칸반입니다. (자세한 내용은 "SDLC, 애자일 및 스크럼" 참조) 

린 모델은 소프트웨어 개발의 각 단계에서 낭비를 줄이기 위해 제조업의 원칙과 방법을 소프트웨어 개발에 적용합니다.

린은 개발 과정에서 비즈니스 프로세스를 지속적으로 개선하는 것을 목표로 합니다. 팀은 개발의 모든 단계에서 품질 보증에 대한 높은 표준으로 정기적으로 단기 목표를 설정합니다.

불필요한 부분을 줄이고 프로세스 속도를 높이기 위해 린은 반복과 더 빠른 피드백 루프를 우선시합니다. 이 모델은 의사 결정을 위한 관료적 프로세스를 제거하고 정확한 데이터를 사용할 수 있을 때까지 의사 결정 구현을 지연시킵니다.

반복 모델에서는 소프트웨어의 초기 버전 또는 최소 기능 제품(MVP)을 빠르게 만든 다음 연속 버전을 통해 빠르게 개선합니다. 이 모델은 작은 목표로 시작한 다음 거기에서 외부로 소프트웨어를 구축하는 데 중점을 둡니다.

스파이럴 모델에서는 목표 결정, 리소스 및 위험 분석, 개발 및 테스트, 다음 반복 계획의 네 단계가 반복되는 주기로 발생하므로 "스파이럴"이라는 이름이 붙습니다.

이 네 단계를 정기적으로 반복하면 수정 기회가 여러 번 있으므로 이 모델은 빈번한 변경이 예상되는 고위험 또는 복잡한 프로젝트에 이상적입니다. 

빅뱅은 일반적으로 SDLC와 관련된 모델에 대한 엄격한 정의가 없는 비공식적이고 구조화되지 않은 형태의 소프트웨어 개발입니다.

빅뱅 이론과 마찬가지로 이 모델은 계획이나 요구 사항 분석 없이 아무것도 없는 상태에서 시작합니다. 고위험으로 간주되지만 빅뱅 모델은 매개변수가 자명하여 세부적인 계획과 관리가 필요하지 않은 소규모 프로젝트에 적합할 수 있습니다. 대신 빅뱅은 개발 중 임시 소프트웨어 업데이트에 대한 테스터 및 사용자 피드백에 의존합니다.

모델 이름에서 알 수 있듯이, 신속한 애플리케이션 개발(RAD)은 장기적인 계획 기간보다는 빠른 프로토타입 제작과 사용자 피드백에 의존합니다. 이 구조를 통해 RAD 팀은 새로운 사용자 요구와 요청에 신속하게 적응할 수 있습니다.

빅뱅 소프트웨어 개발과 유사하지만 RAD는 진행 상황을 보다 정기적으로 추적하고 사용자 및 클라이언트 입력을 위한 정기적인 기회를 제공하는 경향이 있습니다. 이러한 추가 구조 덕분에 RAD는 더 크고 복잡한 프로젝트에 적합합니다. 

DevOps는 소프트웨어 개발 팀과 IT 운영 팀의 작업을 결합하고 자동화하는 소프트웨어 개발 방법론입니다. DevOps 라이프사이클에는 SDLC의 단계와 유사한 자체 단계가 있습니다. 그러나 DevOps는 소프트웨어 개발 및 개선을 위한 지속적인 주기를 만들기 위해 SDLC의 단계를 재구성합니다.

DevOps 접근 방식의 핵심 원칙은 협업, 자동화, 지속적 통합 및 지속적 배포(CI/CD) 입니다. DevOps는 전체 소프트웨어 개발 프로세스를 다루기 때문에 그것은 소프트웨어 개발 라이프사이클로 간주될 수 있습니다. 

하지만 DevOps는 이보다 더 넓은 개념으로, 공유된 책임과 협력을 향한 문화적 및 조직적 변화를 포함합니다. 가장 중요한 점은 DevOps가 단일 모델이 아니라 다양한 관행, 도구, 문화 철학의 조합이라는 것입니다.

DevOps는 소프트웨어 개발 프로세스의 각 단계를 프로젝트 전반에 걸쳐 연속적으로 만들어 SDLC의 경직성을 해결합니다. 개별 단계로 제한되는 대신 계획, 코딩, 테스트, 배포, 유지보수 및 모니터링은 모두 제품 라이프사이클 전반에 걸쳐 계속됩니다. 그 결과 빈번한 업데이트를 통해 소프트웨어가 개선되는 지속적 배포 파이프라인이 생겼습니다.

DevSecOps는 때때로 "보안 DevOps"라고도 불리며 자동화된 보안 테스트와 보안 관행을 DevOps 모델에 통합합니다. 기존 소프트웨어 개발이 보안 테스트를 자체 단계로 취급하는 반면, DevSecOps는 SDLC의 모든 단계에 보안 고려 사항을 통합합니다.

개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 후기 및 침투 테스트를 진행함으로써 팀은 프로세스 후반에 식별되는 취약점과 같은 요인으로 인해 발생하는 지연을 방지할 수 있습니다. 위험 관리 문제를 조기에 해결하고, 더 안전한 프로그램을 만들고, 취약성 해결을 가속화하고, 더 비용 효율적인 소프트웨어를 제공할 수 있습니다. 

애자일 모델은 협업, 지속적인 배포 및 고객 피드백을 강조하기 때문에 가장 인기 있는 SDLC 모델 중 하나입니다. 이 반복적 방법론은 대규모 프로젝트를 시간 단위로 구분된 "스프린트"로 분할합니다. 스프린트는 명확한 목표를 가진 작은 작업 단위로, 짧은 기간 내에 완료되도록 설계되었습니다. 개발 과정에서 팀이 기능 중심적으로 작업하도록 유지하고, 팀이 문제를 신속하게 식별하고 변화하는 사용자 요구사항에 대응할 수 있도록 하는 것이 목표입니다.

스크럼은 일부 개발 팀이 소프트웨어 개발 프로세스에 적용하는 애자일 프로젝트 관리 프레임워크입니다. 이는 럭비 스포츠에서 유래한 이름입니다. 럭비에서 스크럼매지는 공의 소유권을 잃은 후 경기를 다시 시작하는 방법으로, 선수들 간의 명확한 의사소통을 통해 한마음으로 협력해야 합니다. 애자일 프레임워크에서 스크럼은 팀원들에게 팀워크와 개방형 협업을 우선시하는 응집력 있는 단위로 행동하도록 요청합니다.

스크럼 프레임워크에서 개발 팀은 더 작은 단위로 나누어지며, 각 단위는 "스크럼 리더"가 이끌고 있습니다. 스크럼 리더는 제품 소유자에게 보고하며, 제품 소유자는 스크럼 팀 간의 연락 창구 역할도 담당합니다. 각 소규모 팀은 스프린트마다 할당된 작업에 대해 완전한 책임을집니다. 이 소유권은 스크럼 팀이 다른 이해 관계자로부터 피드백을 기다리며 작업을 중단하지 않고도 유연하고 창의적으로 대응할 수 있도록 권한을 부여합니다.

칸반(일본어로 '간판'을 뜻함)은 또 다른 일반적인 애자일 프레임워크입니다. 스크럼은 시간 단위로 구분된 기간 동안 작동하지만, 칸반은 지속적인 워크플로를 가지고 있습니다. 필요한 모든 작업은 모든 팀원이 아직 완료해야 할 작업을 확인하고 다음 단계를 우선 순위로 지정할 수 있는 칸반 보드에 시각적으로 표시됩니다. 보드를 사용하면 팀원이 각 작업이 전달될 때 즉시 다음 단계로 더 쉽게 이동할 수 있습니다.

SDLC는 개발 팀에 표준화된 구조와 반복 가능한 프로세스를 제공하여 지속적으로 고품질 소프트웨어를 만드는 것을 더 쉽게 해줍니다. SDLC의 이점은 다음과 같습니다.

• 소프트웨어 개선
• 생산성 향상
• 위험 최소화
• 프로젝트 투명성 향상
• 협업 강화
• 보다 효율적인 리소스 관리
• 고객 만족도 향상

SDLC는 팀이 예정된 기간과 비용 견적 내에 복잡한 소프트웨어 개발 프로젝트를 완료하는 데 도움이 되는 지도를 제공합니다. 또한 프로세스의 일부로 테스트 및 품질 보증을 강조하여 전반적인 제품 및 코드 품질을 향상시킵니다. 

SDLC의 구조는 프로젝트를 간소화하고 추측을 제거하는 데 도움이 됩니다. 단계 간 진행 상황을 안내하는 문서를 통해 SDLC는 소프트웨어 생산 시간을 단축하고 개발 생산성을 높일 수 있습니다. 

SDLC는 조직이 프로젝트 위험을 예측하고 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 일부 SDLC 모델에서는 개발 과정 전반에 걸쳐 위험 평가가 지속적으로 수행됩니다. 개발 팀은 소프트웨어 개발 생명 주기 초기에 위험을 식별하고 완화할 수 있어, 작은 문제가 큰 문제로 발전하기 전에 대응할 수 있습니다.

SDLC는 문서와 개방형 커뮤니케이션 라인을 통해 투명성을 촉진합니다.

대부분의 SDLC 모델은 이해 관계자에게 이미 달성된 것, 달성해야 할 것, 개인의 책임이 무엇인지 알리는 프로세스를 정의했습니다. 이러한 지식으로 무장하면 이해 관계자는 앞에 놓인 작업을 이해하고 자신의 작업을 보다 효과적으로 완료할 수 있습니다.

SDLC의 투명성은 또한 더 큰 협업을 촉진할 수 있습니다. 이해 관계자는 목표와 문제점에 대해 일치시키고 공개적으로 소통할 수 있습니다. 일부 모델과 방법론에서는 팀원이 개발 문제에 대한 창의적인 해결책을 찾기 위해 소규모의 고도로 협력적인 그룹을 구성하도록 권장됩니다.

전체 개발 비용을 추정하는 것은 SDLC 프로세스의 중요한 부분입니다. 이해 관계자는 개발이 시작되기 전에 프로젝트를 완료하는 데 필요한 리소스를 이해합니다. 리소스 요구 사항을 미리 계획하면 부풀림을 줄이고 프로젝트를 작업과 예산에 맞게 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

SDLC는 소프트웨어를 엄격하게 계획하고, 개발하며, 테스트하는 데 있어 로드맵 역할을 합니다. 이 로드맵은 더 집중된 개발 라이프사이클을 가능하게 하여 기능 과다를 줄이고 소프트웨어의 사용 편의성을 높이며, 소프트웨어가 조직의 기존 IT 환경에 적합하도록 보장하는 데 도움을 줍니다 .

철저한 테스트를 거친 소프트웨어는 배포 시 버그도 적어야 합니다.

다음은 SDLC 프로젝트의 성공적인 완료를 복잡하게 하거나 심지어 위험에 빠뜨릴 수 있는 몇 가지 과제입니다.

• 프로젝트 범위 내에서 진행
• 명확히 정의되지 않은 요구 사항
• 최적의 테스트 수준 결정
• 소프트웨어 업데이트 및 유지보수 보안

프로젝트 요구 사항이 초기 계획 이상으로 확장되는 범위 확대로 인해 소프트웨어 개발 팀은 예산을 낭비하고 진정한 이익을 거의 얻지 못하는 데 추가 노력을 기울일 수 있습니다. 종종 이러한 추가 요구 사항은 소프트웨어의 핵심 목적에 부합하지 않으며 최적의 개발 방향을 탈선시킬 수도 있습니다.

완벽을 향한 끊임없는 노력은 프로젝트의 범위를 왜곡할 수도 있습니다. 일부 매우 민감한 소프트웨어 애플리케이션은 거의 완벽해야 할 수도 있지만 대부분의 소프트웨어 개발 라이프사이클에서 완벽은 선의 적입니다. 완벽하지는 않더라도 기능적인 릴리스는 더 빨리 시장에 출시될 수 있으며 배포 후 유지보수 단계에서 반복적인 개선을 통해 향상될 수 있습니다. 

팀이 프로젝트 요구 사항을 미리 철저히 분석하고 이해하지 못하면 소프트웨어의 실제 요구 사항을 발견하기 전에 많은 작업 주기를 낭비하게 될 수 있습니다. 이로 인해 출시가 상당히 지연되고 프로젝트 비용이 증가할 수 있습니다. 

소프트웨어 테스트는 시스템 개발 비용의 거의 33%를 차지할 수 있습니다. 조직은 아웃풋 속도를 높이고 비용을 절감하기 위해 테스트를 제한할 수 있으며, 나중에 확인되지 않은 버그와 성능 문제로 인해 최종 사용자에게 심각한 문제가 발생할 경우 대가를 지불할 수 있습니다.

그 반대도 문제가 될 수 있습니다. 출시 전에 필요한 것보다 더 많은 테스트를 소프트웨어에 적용하는 것입니다. 모든 버그를 근절하기 위해 개발 팀은 여러 차례의 관련 없는 테스트로 인해 소프트웨어 릴리스를 지연시킬 수 있습니다. 

IBM® X-Force Threat Intelligence Index에 따르면 사이버 범죄자가 타사 공급업체를 전략적으로 표적으로 삼아 여러 조직에 영향을 미치는 공급망 공격이 증가하고 있습니다.

소프트웨어 공급업체의 일반적인 공격 경로 중 하나는 합법적인 업데이트 대신 멀웨어를 유포하기 위해 소프트웨어 업데이트 프로세스를 가로채는 것입니다. 예를 들어, 2020년에 소프트웨어 공급업체인 SolarWinds가 해킹을 당했을 때는 악의적인 행위자들이 소프트웨어 업데이트를 가장하여 고객에게 멀웨어를 배포했습니다. 이 멀웨어를 통해 재무부, 법무부, 국무부 등 SolarWinds의 서비스를 사용하는 다양한 미국 정부 기관의 민감한 데이터에 액세스할 수 있었습니다.

개발 팀은 배포 후 유지보수 및 업데이트 과정에서 애플리케이션 보안 조치를 반드시 고려해야 합니다. 잘못된 사람의 손에 들어가면 이러한 과정은 파괴적인 무기가 될 수 있습니다.

전기 및 전자 엔지니어 협회(IEEE)에 따르면 산업 전반에 걸쳐 조직의 35%가 소프트웨어 개발을 지원하거나 가속화하기 위해 인공 지능(AI)을 사용하고 있습니다. 그러나 SDLC에 AI를 통합하는 것도 몇 가지 문제를 야기할 수 있습니다.

많은 개발 팀이 SDLC의 모든 단계에 생성형 AI 도구를 통합하여 단순한 자동화 이상을 달성하고 있습니다. 예를 들어, 생성형 AI 코딩 도구는 소프트웨어 프로토타입을 만들고, 재사용 가능한 코드 조각을 생성하고, 개발자가 자신의 코드를 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 코드의 오류에 플래그를 지정하고 설명하고 테스트 데이터를 분석하여 소프트웨어 성능 및 오류의 추세와 패턴을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

그러나 AI 도구의 모든 잠재력에도 불구하고, 이들은 위험을 완전히 배제할 수 없습니다. AI 도구는 오류가 발생할 수 있으며 최적화되지 않은 코드를 작성할 수 있습니다. 개발자가 AI 도구가 생성한 모든 코드를 신중하게 검토하지 않으면, 이러한 도구는 소프트웨어 라이프사이클의 후반 단계까지 발견되지 않는 비용이 많이 드는 소프트웨어 버그를 도입할 수 있습니다. 

품질과 속도의 균형을 맞추는 것도 문제가 될 수 있습니다. 개발자는 AI 도구를 사용하여 훨씬 더 빠르게 코드를 작성하여 잠재적으로 SDLC 속도를 높일 수 있습니다. 그러나 이러한 아웃풋의 품질을 보장하려면 상당한 사람의 감독과 검증이 필요할 수 있으며, 이는 잠재적으로 시간 절감 효과를 상쇄할 수 있습니다. 여기서 딜레마는 AI의 속도와 소프트웨어 품질에 대한 높은 표준 유지 사이의 적절한 균형을 찾는 것입니다.