SOAS 2025: 정렬 불량은 평범함을 의미합니다

보안은 화제를 따라가는 경향이 있습니다. AI가 새로운 주목받는 분야이기 때문에 당연히 가장 많은 관심을 받습니다. 하지만 건축물의 잊혀진 구석은 그보다 더 취약할 수도 있습니다.

데이터 통찰력: AI 배포는 민감한 데이터와 직접 상호 작용하기 때문에 최고 수준의 보안을 받는 반면, 최신 앱에 필수적인 마이크로서비스는 간과됩니다.

함축: AI를 보호하는 것은 중요하지만, 마이크로서비스를 보호하지 않으면 침해의 위험이 생깁니다. 이러한 서비스는 종종 사용자 인증, 데이터 교환, 핵심 로직을 처리하는데, 이 부분의 약점이 전체 생태계에 위협이 될 수 있습니다.

우리는 AI와 자동화가 모든 것을 어떻게 변화시킬 것인지에 대해 이야기하는 것을 좋아하지만, 많은 팀은 여전히 수동 단계에 의존하고 있습니다. 이는 운전자 없는 자동차를 꿈꾸면서도 먼저 푸시 스타트 방식을 고집하는 것과 같습니다.

데이터 통찰력: AI가 트래픽 최적화와 같은 작업을 자동화할 것을 약속하지만, 약 29%의 팀은 여전히 스크립트 작성에 빠져 있으며, 56%는 프로세스를 시작하기 위해 인간 운영자에게 의존하고 있습니다.

함축: 기존의 방법과 수동적 개입으로 인해 파이프라인이 막힙니다. 가장 진보된 AI라도 인프라가 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬운 수동 단계에 의존한다면 결과를 낼 수 없습니다.

"모든 것이 끊임없이 이루어진다"는 것을 미화하는 세상에서 여전히 여러 차례의 수동 승인과 티켓팅이 필요한 프로세스를 사용하는 팀이 얼마나 많은지 아이러니합니다. 이는 배치를 지연시킬 뿐만 아니라 팀의 사기를 저하시킵니다.

데이터 통찰력: 인간 운영자와 복잡한 티켓팅 시스템에 의존하는 등 기존 배포 관행은 상당한 지연을 초래합니다. 23%는 티켓팅 통합을 주요 자동화 장애물로 꼽았습니다.

함축: 최신 CI/CD 파이프라인은 속도를 중시하여 만들어졌지만, 오래된 프로세스로 인해 속도가 매우 느려집니다. 지속적인 배포를 추진하면서도 여전히 수동 승인에 의존한다면 애자일 배포의 요점을 놓치고 있는 것입니다.

우리는 진행이 느린 이유를 보안 허점이나 오래된 데이터베이스와 같은 단일한 큰 문제로 돌리는 경향이 있습니다. 실제로 자동화 노력을 중단시킬 수 있는 것은 셀 수 없이 많은 작은 복잡성이 합쳐진 결과입니다.

데이터 통찰력: API, 작업, 언어 및 시간대 전반에 걸쳐 애플리케이션 제공을 자동화하는 데 있어 발생하는 과제는 광범위하고 고르게 분포되어 있어 시스템적 복잡성을 드러냅니다.

함축: 여러 계층과 서비스에 걸친 분할로 인해 수동 작업과 위험이 더 많아집니다. API를 간소화하고, 중복 작업을 줄이고, 기술을 통합하면 복잡성을 크게 줄이고 진정한 자동화 이점을 얻을 수 있습니다.

정렬 불량은 진짜 적입니다. 보안 불일치, 오래된 수동 단계 또는 기존 배포 잔여물 등이 그 예입니다. AI는 오래된 프로세스를 최적화할 수는 있지만, 근본적인 불일치를 스스로 해결할 수는 없습니다. 앞으로 나아가려면 새로운 도구를 도입하는 것뿐만 아니라 기본 워크플로가 여전히 관련성이 있는지 질문해야 합니다. 명확한 전략으로 현대화를 수용하지 않으면 어제의 문제를 자동화할 위험이 있습니다.

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