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Dev.toInfrastructure
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AI의 Infrastructure화에 따른 SDLC 워크플로우 통합 및 투명화
AI Is Becoming Infrastructure
AI 요약
Context
과거 Docker와 Kubernetes가 겪었던 논쟁 단계를 지나 AI가 특정 도구를 넘어 시스템 기반 시설로 전이되는 과정 분석. 단순한 AI 도구 도입을 넘어 개발 공정 자체에 내재화되는 Infrastructure 수준의 패러다임 변화 직면.
Technical Solution
- SDLC 내부로 AI Agent를 직접 통합하여 도구 중심이 아닌 프로세스 중심의 설계 구현
- AI 생성 코드와 수동 작성 코드의 구분을 제거하고 최종 Output 기반의 검증 파이프라인 구축
- Permission(허가) 중심의 도입 단계에서 Plumbing(배관) 중심의 오케스트레이션 단계로 전환
- 서비스 규모와 복잡도에 따른 맞춤형 AI 적용을 통한 Over-engineering 방지 및 컨텍스트 최적화
- 불안정한 AI 상태(Flakiness)를 인정하고 Fast-failure 기반의 지속적 통합 및 학습 구조 채택
실천 포인트
- AI 도입 여부가 아닌 AI 기반의 신뢰성 확보 및 오케스트레이션 방안 검토 - 현재 팀의 서비스 규모(Scale)와 복잡도가 Agent Framework 도입이 필요한 수준인지 분석 - AI 생성물을 별도 관리하지 않고 기존 Deployment Pipeline의 표준 검증 절차에 통합 - AI를 특수 기능이 아닌 IDE나 Git과 같은 기본 인프라로 정의하고 워크플로우 재설계