소프트웨어 개발은 변했지만, 좋은 엔지니어링은 변하지 않았습니다.

소프트웨어 개발은 10년 전과는 모습이 다릅니다. 제품을 더 빠르게 구축하고, 더 많은 클라우드 서비스를 사용하며, 이제 AI가 일상적인 워크플로우의 일부가 되었습니다.

환경은 변했지만, 엔지니어링의 핵심 원칙은 그대로입니다. 코드는 읽기 쉽고, 안전하며, 신뢰할 수 있어야 합니다.

엔지니어로서 여러분에게는 무엇이 변했나요?

좋은 코드의 의미는 여전히 같습니다. 코드베이스는 예측 가능해야 하며 변경하기 쉬워야 합니다. 기능을 추가할 때마다 유지보수가 더 어려워져서는 안 됩니다. 여기에 AI가 새로운 계층을 더했습니다. AI는 수많은 체크 사항과 예외 케이스를 포함한 코드를 생성합니다. 이는 때때로 도움이 되지만, 때로는 코드를 너무 복잡하게 만들기도 합니다. AI가 생성한 코드가 단순함을 유지하고 아키텍처에 부합하는지 반드시 검토해야 합니다.

시장 출시 기간(Time-to-market)이 훨씬 짧아졌습니다. 10년 전에는 출시까지 몇 달이 걸렸습니다. 오늘날에는 며칠 만에 버전을 구축할 수 있습니다. AI, 클라우드 서비스, API가 이를 가속화합니다. 하지만 빠른 배포는 더 많은 리스크를 동반합니다. 출시 후에는 안정성, 보안, 확장성을 더욱 면밀히 살펴야 합니다.

우선순위가 더 넓어졌습니다. 과거에는 코드 작성과 기능 배포에 집중했습니다. 이제는 더 많은 영역을 관리해야 합니다:

  • 확장성
  • 통합
  • 데이터 관리
  • 클라우드 인프라
  • AI 구현
  • 보안
  • 시스템 안정성

기능은 더 이상 단순한 코드가 아닙니다. 클라우드 비용, 데이터 흐름, 그리고 서드파티 서비스에 의존합니다.

기술 선택은 트렌드가 아닌 요구사항을 따릅니다. 예전에는 팀이 잘 아는 도구를 선택하곤 했습니다. 이제는 속도, AI 준비성, 클라우드 지원 여부도 고려합니다. 새로운 프레임워크는 AI가 문서를 쉽게 읽을 수 있기 때문에 빠르게 확산됩니다. 하지만 이러한 도구들은 종종 성숙한 컴포넌트나 검증된 보안이 부족할 때가 많습니다.

AI는 코드를 다루지만, 사람은 아키텍처를 다룹니다. AI는 거대한 변화입니다. 하지만 아키텍처는 트레이드오프, 장기적인 리스크, 그리고 제품이 성장하는 방식을 이해하는 능력을 요구합니다. 숙련된 엔지니어와 아키텍트가 여전히 프로세스에서 가장 중요한 부분입니다.

핵심 질문이 바뀌었습니다. 10년 전에는 "어떻게 하면 더 빠르게 구축하고 출시할 수 있을까?"라고 물었습니다. 오늘날에는 "어떻게 하면 불안정하거나, 비용이 많이 들거나, 보안이 취약한 시스템을 만들지 않으면서 빠르게 출시할 수 있을까?"라고 묻습니다.

속도는 중요합니다. 하지만 속도만으로는 충분하지 않습니다.

Source: https://dev.to/techbarsw/software-development-changed-good-engineering-didnt-2g7

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi