소프트웨어 개발이란?

소프트웨어 자체는 컴퓨터에 수행할 작업을 알려주는 일련의 지침 또는 프로그램입니다. 하드웨어와 독립적으로 작동하며, 컴퓨터를 프로그래밍할 수 있습니다.

소프트웨어 개발의 목표는 효율적이고 반복 가능하며 안전한 방식으로 사용자 요구와 비즈니스 목표를 충족하는 제품을 만드는 것입니다. 소프트웨어 개발자, 프로그래머 및 소프트웨어 엔지니어는 소프트웨어 개발 라이프사이클(SDLC)이라는 일련의 단계를 통해 소프트웨어를 개발합니다. 인공 지능 기반 도구와 생성형 AI는 소프트웨어 개발 팀의 코드 제작 및 테스트 지원에 점점 더 많이 사용되고 있습니다.

오늘날의 기업은 많은 경우 고품질 애플리케이션 및 서비스 제공을 가속화하는 데 사용되는 일련의 관행, 프로토콜 및 기술인 DevOps 모델을 사용합니다. DevOps 팀은 소프트웨어 개발 팀과 IT 운영 팀의 작업을 결합하고 자동화합니다. DevOps 팀은 자동화를 사용하여 빈번한 소규모 업데이트를 배포하여 소프트웨어 성능을 지속적으로 개선하는 프로세스인 지속적 통합 및 지속적 전달(CI/CD)에 중점을 둡니다.

비즈니스를 비롯한 오늘날 생활의 많은 부분은 소프트웨어 솔루션에 의존합니다. 개인 업무나 업무 수행에 사용되는 전화기 및 컴퓨터부터 가정, 기업 등에 서비스를 제공하는 유틸리티 회사에서 사용하는 소프트웨어 시스템까지, 소프트웨어는 어디에나 존재하며 소프트웨어 개발은 이러한 애플리케이션과 시스템에 생명을 불어넣는 중요한 프로세스입니다.

소프트웨어 유형에는 시스템 소프트웨어, 프로그래밍 소프트웨어, 애플리케이션 소프트웨어 및 임베디드 소프트웨어 등이 있습니다.

• 시스템 소프트웨어는 운영 체제, 디스크 관리, 유틸리티, 하드웨어 관리, 기타 운영 필수 요소와 같은 핵심 기능을 제공합니다.
  
  
• 프로그래밍 소프트웨어는 텍스트 편집기, 컴파일러, 링커, 디버거 및 기타 코드 작성 툴과 같은 툴을 프로그래머에게 제공합니다.
  
  
• 오피스 생산성 제품군, 데이터 관리 소프트웨어, 미디어 플레이어, 보안 프로그램과 같은 애플리케이션 소프트웨어(애플리케이션 또는 앱)은 사용자가 특정한 작업을 수행하는 데 도움을 줍니다. 또한 애플리케이션은 소매 웹사이트에서 쇼핑하거나 소셜 미디어 사이트의 콘텐츠와 상호 작용하는 데 사용되는 웹 및 모바일 애플리케이션을 가리킵니다.
  
  
• 임베디드 소프트웨어는 통신 네트워크, 자동차, 산업용 로봇 등 일반적으로는 컴퓨터로 간주되지 않는 장치를 제어하는 데 사용됩니다. 이러한 장치와 해당 소프트웨어는 사물인터넷(IoT)의 일부로 연결할 수 있습니다.

소프트웨어는 사용자 지정 소프트웨어 또는 상용 소프트웨어로 설계할 수 있습니다. 맞춤형 소프트웨어 개발은 특정 사용자, 기능 또는 조직을 위한 소프트웨어를 설계, 생성, 배포, 유지 관리하는 프로세스입니다.

이와 달리 상업용 기성 소프트웨어(COTS)는 광범위한 요구 사항에 맞게 설계되므로 패키지화하여 상업적으로 판매 및 배포할 수 있습니다.

프로그래머, 소프트웨어 엔지니어 및 소프트웨어 개발자는 주로 소프트웨어 개발을 수행합니다. 이러한 역할은 상호 작용하고 서로 겹치며, 코드 작성 및 소프트웨어 테스트와 같은 유사한 요구 사항이 적용됩니다. 역할 간 역학은 개발 부서와 조직에 따라 크게 다릅니다.

프로그래머 또는 코더는 데이터베이스 병합, 온라인 주문 처리, 통신 라우팅, 검색, 텍스트 및 그래픽 표시와 같은 특정 작업을 위해 컴퓨터를 프로그래밍하는 소스 코드를 작성하며, 또한 소프트웨어에 오류가 없는지 확인하기 위해 소프트웨어를 디버그하고 테스트합니다.

프로그래머는 보통 소프트웨어 개발자 및 엔지니어의 지시를 해석하고, C++, Java™, JavaScript 및 Java와 같은 프로그래밍 언어를 사용해 지시를 실행합니다.

소프트웨어 엔지니어는 소프트웨어 애플리케이션을 설계, 개발, 테스트 및 유지 관리합니다. 소프트웨어 엔지니어는 관리자 역할로서 프로젝트 관리자, 제품 관리자 및 기타 팀원과 함께 문제 해결에 참여하여 실제 시나리오와 비즈니스 목표를 해결합니다. 소프트웨어 엔지니어는 소프트웨어를 개발할 때 전체 시스템을 고려하여 운영 체제가 소프트웨어 요구 사항을 충족하고 다양한 소프트웨어가 서로 상호 작용할 수 있는지 확인합니다.

엔지니어는 새로운 소프트웨어를 구축할 뿐 아니라 배포 후 애플리케이션을 모니터링하고, 테스트하고 최적화합니다. 소프트웨어 엔지니어는 패치, 업데이트 및 새로운 기능의 생성 및 배포를 감독합니다.

소프트웨어 엔지니어와 마찬가지로 소프트웨어 개발자도 소프트웨어를 설계하고, 개발하고 테스트합니다. 엔지니어와 달리 이들은 일반적으로 특정 프로젝트 기반에 중점을 둡니다.

개발자는 식별된 오류를 수정하거나, 개발자 팀과 함께 소프트웨어 업데이트를 수행하거나, 새로운 소프트웨어의 특정 측면을 개발하도록 배정될 수 있습니다. 많은 경우 소프트웨어 개발자는 엔지니어와 같은 기술이 요구되지만, 전체 시스템을 관리하는 업무를 맡지는 않습니다.

소프트웨어 개발 라이프사이클(SDLC)은 개발 팀이 고품질의 비용 효율적이고 안전한 소프트웨어를 만드는 데 사용하는 단계별 프로세스입니다. SDLC의 단계는 다음과 같습니다.

• 계획 수립
• 분석
• 설계
• 구현
• 테스트
• 배포
• 유지보수

이러한 단계는 종종 상호 연결되어 있으며, 조직이 사용하는 개발 모델, 소프트웨어 프로젝트 및 기업에 따라 순차적으로 또는 병렬로 완료될 수 있습니다. 프로젝트 관리자는 사용 가능한 리소스와 프로젝트 목표에 따라 개발 팀의 워크플로를 조정합니다.

SDLC에는 다음과 같은 작업이 포함되지만, 조직의 운영 방식에 따라 여러 SDLC 단계에 작업이 배치될 수 있습니다.

계획 및 분석의 첫 번째 단계는 소프트웨어가 충족하도록 설계되어야 하는 사용자 요구 사항과 소프트웨어가 비즈니스 목표에 기여하는 방식을 이해하는 것입니다. 이해관계자는 요구 사항 관리, 분석 또는 요구 사항 수집 과정에서 성능 및 고객 데이터, 과거 개발에서 얻은 인사이트, 기업 규정 준수 및 사이버 보안 요구 사항, 사용 가능한 IT 리소스와 같은 연구 지식과 기관 지식을 공유합니다.

프로젝트 관리자와 개발 팀은 이 프로세스를 통해 프로젝트의 범위, 기술 사양, 작업 및 워크플로가 구성되는 방식을 이해할 수 있습니다.

프로젝트 요구 사항을 설정한 후 엔지니어, 개발자 및 기타 이해관계자가 기술 요구 사항을 탐색하고 잠재적 애플리케이션 설계를 모형화합니다. 또한 개발자는 애플리케이션을 다른 애플리케이션, 시스템 및 사용자 인터페이스와 연결할 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 설정합니다. 기존 API를 사용할 수 있는 경우도 있고, 새로운 API가 필요한 경우도 있습니다.

이 단계에서 팀은 소프트웨어의 초기 모델을 구축하여 예비 테스트를 수행하고 명백한 버그를 발견합니다. DevOps 팀은 SysML 또는 UML과 같은 모델링 언어를 사용하여 설계의 조기 검증, 프로토타이핑 및 시뮬레이션을 수행할 수 있습니다.

소프트웨어 개발 팀은 모델링을 통해 얻은 지식을 활용하여 설계를 실제로 작동하는 제품으로 만들어 주는 코드를 작성하기 시작합니다. 전통적으로 코드 작성은 수동 작업이었지만, 점점 더 많은 조직이 인공 지능(AI)을 사용하여 코드를 생성하고 개발 프로세스를 가속화하고 있습니다.

품질 보증(QA)은 소프트웨어 설계를 테스트하기 위해 실행됩니다. 이 테스트는 코드의 결함과 오류 및 보안 취약성의 잠재적 원인을 찾습니다. DevOps 팀은 자동화된 테스트를 사용하여 개발 프로세스 전반에 걸쳐 새 코드를 지속적으로 테스트합니다.

소프트웨어 통합, 배포 또는 릴리스는 사용자가 소프트웨어를 사용할 수 있음을 의미합니다. 배포에는 데이터베이스 및 서버 구성 설정, 필요한 클라우드 컴퓨팅 리소스 조달, 프로덕션 환경 모니터링이 포함됩니다. 많은 경우 개발팀은 리소스 프로비저닝을 자동화하기 위해 코드형 인프라(IaC) 솔루션을 사용합니다. 이러한 자동화는 확장을 간소화하고 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다.

조직은 신제품을 대중에게 출시하기 전에 베타 테스트와 같은 예비 릴리스를 사용하는 경우가 많습니다. 이러한 테스트를 통해 선택된 사용자 그룹에게 제품을 릴리스하여 테스트를 진행하고 피드백을 수집할 수 있으며, 팀은 공개 릴리스 전에 예기치 못한 소프트웨어 문제를 식별하고 해결할 수 있습니다.

배포 후에도 DevOps 팀은 소프트웨어 성능을 계속 모니터링하고 테스트하며, 가능한 경우 유지 관리 및 최적화를 수행합니다. DevOps 팀은 지속적 배포라는 프로세스를 통해 서비스 중단 없이 업데이트 및 패치 배포를 자동화할 수 있습니다.

소프트웨어 개발 프로세스를 자세히 설명하면 개발자와 사용자가 애플리케이션의 문제를 해결하고 사용할 수 있습니다. 또한 이는 소프트웨어를 유지 관리하고 테스트 프로토콜을 개발하는 데에도 도움이 됩니다.

소프트웨어 개발 모델은 팀이 소프트웨어 개발에 사용하는 접근 방식 또는 기술로, 프로젝트 워크플로, 작업 및 프로세스 완료 및 확인 방식, 팀 커뮤니케이션 방식 등을 결정합니다.

개발할 모델을 선택할 때 프로젝트 관리자는 프로젝트의 범위, 기술 요구 사항의 복잡성, 사용 가능한 리소스, 팀의 규모와 경험, 릴리스 기한 및 예산을 고려합니다.

일반적인 소프트웨어 개발 모델은 다음과 같습니다.

전통적인 소프트웨어 개발 방법론으로 여겨지는 워터폴은 계획 및 요구 사항 수집부터 배포 및 유지보수에 이르기까지 일련의 연속적인 선형 단계로 이루어져 있습니다. 워터폴 모델은 민첩한 방법론보다 유연성이 떨어집니다. 단계가 완료되지 않으면 개발이 지연될 수 있으며, 문제가 발견된 경우 이전 단계로 되돌리는 데 많은 비용과 시간이 소요됩니다. 이 프로세스는 변수가 거의 없는 간단한 소프트웨어에 유용할 수 있습니다.

이 모델은 V자형 프레임워크를 만듭니다. 'V'의 획 하나는 SDLC의 단계를 따르며, 다른 획은 테스트 전용입니다. 워터폴 접근 방식과 마찬가지로 V자형 모델도 일련의 선형 단계를 따릅니다.

가장 큰 차이점은 V자형 개발의 경우 개발을 진행하기 위해 완료해야 하는 각 단계에 관련 테스트가 기본으로 포함되어 있다는 것입니다. 강력한 소프트웨어 테스트는 코드의 문제를 조기에 식별하는 데 도움이 될 수 있지만, 워터폴 효과와 동일하게 유연성이 떨어지고 이전 단계로 되돌리기 어려울 수 있다는 단점이 있습니다.

반복 모델은 반복되는 개발 주기에 초점을 맞추며, 각 주기는 특정한 요구 사항과 기능을 다룹니다. 개발의 각 주기 또는 반복은 기능을 추가하고 개선하며, 이전 주기를 통해 정보를 얻습니다. 반복적 모델의 원칙(주로 작업의 순환적 특성)은 다른 형태의 개발에도 적용될 수 있습니다.

소프트웨어 개발에 대한 이러한 반복적인 접근 방식은 대규모 프로젝트를 더 작은 '스프린트' 또는 소모성 기능으로 나누고 점진적 개발을 통해 해당 기능을 신속하게 제공합니다. 지속적인 피드백 루프는 결함을 찾아 수정하는 데 도움이 되며, 팀이 소프트웨어 개발 프로세스를 보다 유연하게 진행할 수 있도록 지원합니다.

DevOps 접근 방식은 민첩한 모델을 추가로 개발한 것입니다. DevOps는 개발 팀과 IT 운영 팀의 작업을 결합하고 자동화를 사용하여 고품질 소프트웨어 제공을 최적화합니다. DevOps는 팀 전체의 가시성을 향상하고 소프트웨어 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 모든 이해관계자의 협업과 의견을 우선시합니다.

또한 자동화를 사용하여 신제품과 업데이트를 테스트하고 모니터링하며 배포합니다. DevOps 엔지니어는 반복적인 접근 방식을 취합니다. 즉, 소프트웨어는 성능을 개선하기 위해 지속적으로 테스트되고 최적화됩니다.

이 프로세스는 계획 단계보다는 특정 개발 조건의 영향을 받는 적응형 프로세스에 중점을 두는 일종의 민첩한 개발입니다. RAD는 가능한 모든 시나리오를 계획하기보다는 실제 사용자 피드백을 받고 배포 후 소프트웨어를 업데이트하는 데 우선 순위를 둡니다.

나선형 모델은 워터폴 접근 방식과 반복적 접근 방식의 요소를 결합한 것입니다. 워터폴 모델과 마찬가지로 나선형 개발 모델은 일련의 단계를 명확하게 설명합니다. 또한 이 모델은 프로세스를 일련의 루프 또는 '단계'로 세분화하여 개발 팀이 프로세스 전반에 걸쳐 더욱 유연하게 소프트웨어를 분석하고 테스트하며 수정할 수 있도록 합니다.

이러한 모델은 나선형으로 표현되며, 중심점은 계획 시작 및 요구 사항 수집 단계입니다. 각 루프 또는 단계는 전체 소프트웨어 배포 주기를 나타냅니다. 각 새로운 단계를 시작할 때 팀은 요구 사항을 수정하고, 테스트를 검토하고, 필요에 따라 코드를 조정할 수 있습니다. 나선형 모델은 위험 관리에 도움이 되며, 대규모의 복잡한 프로젝트에 적합합니다.

민첩한 개발의 일종인 린 개발은 제조업계의 원칙과 관행을 가져와 소프트웨어 개발에 적용합니다. 린 개발의 목표는 SDLC의 모든 단계에서 낭비를 줄이는 것입니다. 이를 위해 린 모델은 개발의 모든 단계에서 품질 보증에 대한 높은 표준을 설정하고, 더 빠른 피드백 루프의 우선 순위를 지정하며, 의사 결정을 위한 관료적 프로세스를 제거하고, 정확한 데이터를 사용할 수 있을 때까지 의사 결정 구현을 지연시킵니다.

기존의 민첩한 개발은 주로 소프트웨어 최적화에 중점을 두지만, 린 개발은 이러한 목표를 달성하기 위한 개발 프로세스의 최적화에도 초점을 맞춥니다.

다른 모든 개발 모델과 달리 빅뱅 개발은 탄탄한 계획 단계로 시작하지 않습니다. 이 개발 모델은 시간, 노력 및 리소스를 기반으로 합니다. 즉, 시간, 인력 및 자금을 사용할 수 있을 때 작업이 시작됩니다. 개발자는 프로세스 전반에 걸쳐 필터링되는 요구 사항을 통합하여 소프트웨어를 만듭니다.

빅뱅 개발은 빠르게 이루어질 수 있지만, 계획 단계가 제한되어 있기 때문에 사용자의 필요를 충족하지 않는 소프트웨어가 만들어질 위험이 있습니다. 따라서 빅뱅 모델은 빠르게 업데이트할 수 있는 소규모 프로젝트에 가장 적합합니다.

소프트웨어 개발을 통해 경쟁사와 차별화하고 경쟁 우위를 확보하려면 소프트웨어 배포, 품질, 효율성을 가속화하는 기법과 기술을 자유자재로 활용할 수 있어야 합니다.

기술 스택의 여러 부분이나 배포 환경에 따라 다양한 소프트웨어 개발 유형이 있습니다. 이러한 유형은 다음을 포함합니다.

클라우드 네이티브 개발은 클라우드 환경에서 애플리케이션을 구축하고 배포하는 접근 방식입니다. 클라우드 네이티브 애플리케이션은 마이크로서비스라고 하는 재사용 가능한 개별 구성 요소로 구성됩니다. 이러한 마이크로서비스는 더 큰 애플리케이션을 컴파일하는 데 사용되는 빌딩 블록 역할을 하며, 종종 컨테이너에 패키징됩니다.

DevOps 및 지속적 통합과 같은 클라우드 네이티브 개발 및 관행은 모두 민첩성과 확장성에 중점을 둔다는 공통점으로 인해 함께 작동합니다. 조직은 클라우드 네이티브 애플리케이션을 통해 코드형 인프라(IaC)를 통한 자동화된 프로비저닝과 보다 효율적인 리소스 사용과 같은 클라우드 컴퓨팅의 이점을 활용할 수 있습니다.

로우코드는 수작업 코딩을 최소한으로 줄여 애플리케이션을 더 빠르게 제공할 수 있는 소프트웨어 개발에 대한 시각적 접근 방식입니다. 로우코드 소프트웨어 개발 플랫폼은 기술 경험이 제한된 사용자가 애플리케이션을 개발하고 소프트웨어 개발에 기여할 수 있는 시각적 기능을 제공합니다.

또한 숙련된 개발자는 내장된 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)와 미리 빌드된 코드 구성 요소를 사용하여 로우코드 개발의 이점을 누릴 수 있습니다. 이러한 도구는 소프트웨어 개발 속도를 높이고 코딩 경험이 거의 없는 프로젝트 관리자나 비즈니스 분석가가 개발 프로세스에 참여하는 경우 등에 발생하는 병목 현상을 일부 제거할 수 있습니다.

프론트엔드 개발은 소프트웨어의 사용자 측면을 개발하는 과정입니다. 이는 레이아웃과 인터랙티브 요소의 디자인을 포함하며, 사용자 경험에서 큰 역할을 합니다. 미비한 프론트엔드 개발로 인해 사용자 경험이 저해되면 소프트웨어가 기술적으로는 작동하더라도 서비스가 중단될 수 있습니다.

백엔드 개발은 소프트웨어가 작동하는 데 필요한 서버 측 로직 및 인프라 구축과 같이 사용자에게 보이지 않는 측면과 관련됩니다. 백엔드 개발자는 소프트웨어가 데이터에 액세스하여 이를 관리하고 조작하는 방법을 결정하는 코드를 작성하고, 이러한 코드가 프론트엔드와 함께 작동하도록 데이터베이스를 정의하고 유지 관리하며, API 등을 설정하고 관리합니다.

풀 스택 개발자는 프론트엔드 및 백엔드 개발에 모두 참여하며, 전체 개발 프로세스를 담당합니다. 풀 스택 개발은 개발에 대한 보다 총체적인 접근 방식을 형성하여 소프트웨어 실행 및 유지 관리의 기술적 측면과 사용자 경험 간의 격차를 해소하는 데 유용할 수 있습니다.

인공 지능(AI) 툴은 소프트웨어 개발에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. AI는 새로운 코드를 생성하고, 기존 코드와 애플리케이션을 검토 및 테스트하고, 팀이 새로운 기능을 지속적으로 배포하도록 지원하는 데 사용됩니다. AI 솔루션은 인간 개발 팀을 대체할 수 없으며, 그보다는 개발 프로세스를 개선하여 보다 생산적인 팀과 더 강력한 소프트웨어를 만드는 데 사용됩니다.

생성형 AI는 자연어 프롬프트 또는 코드 컨텍스트를 기반으로 코드 스니펫과 전체 함수를 생성할 수 있습니다. 기술 전문가는 대규모 언어 모델(LLM) 기술, 자연어 처리(NLP) 및 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 기존 소스 코드의 데이터 세트로 생성형 AI 모델을 학습시킵니다. 이러한 학습을 통해 AI 모델은 코딩 언어, 데이터 패턴, 다양한 코드 조각 간의 관계에 대한 이해 등 일련의 매개변수를 개발하기 시작합니다. AI 기반 코드 생성기는 다음과 같은 여러 가지 방법으로 개발자에게 도움을 줄 수 있습니다:

개발자가 코드를 작성할 때 생성형 AI 도구는 작성된 코드와 해당 컨텍스트를 분석하고 다음 코드 줄을 제안할 수 있습니다. 적절한 경우 개발자는 이 제안을 수락할 수 있습니다. 가장 확실한 이점은 이를 통해 개발자의 시간을 절약할 수 있다는 것입니다. 이는 코딩 언어에 익숙하지 않거나 한동안 코딩 언어를 사용하여 작업하지 않은 개발자에게도 유용한 도구가 될 수 있습니다.

개발자는 일반 언어로 된 특정 프롬프트를 사용하여 AI 도구에 직접 프롬프트할 수 있습니다. 이러한 프롬프트에는 프로그래밍 언어, 구문 및 개발자가 코드를 통해 실행하려는 작업과 같은 사양이 포함됩니다. 그런 다음 생성형 AI 툴은 코드 스니펫 또는 전체 함수를 생성할 수 있으며, 이후 개발자가 코드를 검토하고 필요한 경우 편집할 수 있습니다. 이러한 수정은 모델을 추가로 학습시키는 데 도움이 됩니다.

생성형 AI 툴은 한 프로그래밍 언어에서 다른 프로그래밍 언어로 코드를 변환하여 개발자의 시간을 절약하고 수동 오류의 위험을 줄일 수 있습니다. 이는 COBOL을 Java로 변환하는 등 애플리케이션을 현대화할 때 유용합니다.

AI 기반 코드 생성은 기존 인프라나 소프트웨어를 클라우드로 마이그레이션할 때 수반되는 반복적인 코딩을 자동화하는 데도 도움이 될 수 있습니다.

개발자는 생성형 AI 툴이 기존 코드를 빌드하고 테스트를 수행하도록 프롬프트할 수 있습니다. AI 도구는 인간 개발자보다 더 많은 시나리오를 다루는 테스트를 더 빠르게 만들 수 있습니다. AI 기반 모니터링 툴은 소프트웨어 성능을 실시간으로 이해할 수 있게 돕고 향후 오류를 예측할 수도 있습니다.

또한 AI 도구는 대규모 데이터 세트를 분석하는 기능을 통해 데이터의 패턴과 이상 징후를 발견하여 이를 잠재적인 문제를 찾는 데 사용할 수 있습니다. AI 도구가 테스트나 모니터링을 통해 문제를 발견하면 오류 및 버그 수정을 자동화할 수 있습니다. AI는 개발자가 코드 및 성능 문제를 사전에 해결하고 소프트웨어의 원활한 운영을 유지할 수 있도록 돕습니다.

생성형 AI는 DevOps 팀이 지속적 통합/지속적 제공 파이프라인(CI/CD)을 최적화하는 데 도움이 됩니다. CI/CD 파이프라인을 사용하면 코드 변경 사항을 중앙 리포지토리에 수시로 병합할 수 있으며, 정기적인 코드 업데이트 제공이 가속화됩니다. CI/CD는 개발 팀이 지속적으로 품질 보증을 수행하고 코드 품질을 유지하는 데 도움이 되며, AI는 이 프로세스의 모든 측면을 개선하는 데 사용됩니다.

개발자는 AI 도구를 사용하여 소프트웨어 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 코드의 변경 사항을 관리하고 이러한 변경 사항이 올바르게 구현되었는지 확인할 수 있습니다. AI 도구를 사용하여 배포 후에도 소프트웨어 성능을 계속 모니터링하고 코드 개선이 필요한 영역을 제안할 수 있습니다. 또한 AI 도구는 개발자가 서비스를 중단하지 않고도 새로운 코드를 프로덕션 환경에 원활하게 통합하여 새로운 기능을 배포할 수 있도록 지원하며, 소프트웨어가 변경된 후 문서를 자동으로 업데이트할 수도 있습니다.