사람, 프로세스, 플랫폼의 경계를 다시 정의하기: Kelsey Hightower의 통찰

현대 IT 환경에서 빠르게 변화하는 기술과 복잡해지는 인프라는 개발자와 엔지니어들에게 새로운 도전 과제를 안겨주고 있습니다. 특히 클라우드 플랫폼, 마이크로서비스 아키텍처, 그리고 데브옵스(DevOps)의 성장과 함께 사람, 프로세스, 플랫폼 간의 경계는 점차 모호해지고 있습니다. 이에 대한 통찰을 제공한 구글 클라우드 플랫폼의 Kelsey Hightower와 Dynatrace의 Andi Grabner의 대담을 통해 우리는 현재와 미래의 기술적 과제를 살펴볼 수 있습니다.

이 글에서는 사람, 프로세스, 플랫폼의 경계를 다시 정의하는 과정에서 Kelsey Hightower가 강조한 주요 내용들을 중심으로 현대 IT 산업에서 발생하는 변화와 우리가 주목해야 할 점들을 탐구해보겠습니다.

 

 

사람, 프로세스, 플랫폼의 경계를 다시 정의하기: Kelsey Hightower의 통찰

 

 

인간의 관점에서 시작하는 기술

Kelsey Hightower는 대담을 시작하면서 자신의 커리어가 급격히 성장하게 된 이유로 "기본에 충실한 것"을 강조했습니다. 그는 새로운 기술이 등장할 때마다 먼저 한 발 물러서서 그 기술이 인간의 본질적인 필요와 어떻게 연결되는지 생각한다고 말합니다. 특히 그는 **관측 가능성(observability)**의 개념을 설명하면서, "인간은 수천 년 동안 생존을 위해 관측 가능성에 의존해왔다"고 언급합니다. IT 환경에서 관측 가능성은 시스템 상태를 모니터링하고, 문제를 사전에 예측하며, 이를 해결하는 데 매우 중요한 요소입니다.

과거의 IT 환경에서는 시스템에 대한 완전한 가시성을 갖추지 못한 상태로 운영을 해왔습니다. 하지만 이제는 데이터와 기술 덕분에 시스템 전반에 대한 실시간 모니터링과 분석이 가능해졌습니다. Hightower는 관측 가능성과 보안이 결합됨으로써 개발자와 엔지니어가 더 안전한 환경에서 작업할 수 있음을 강조합니다.

 

 

쿠버네티스(Kubernetes)와 경계의 확장

Andi Grabner는 쿠버네티스(Kubernetes) 배포의 증가와 함께 이와 연관된 다양한 워크로드가 증가하고 있다고 말했습니다. 단순히 비즈니스 애플리케이션뿐만 아니라 데이터베이스, 데브옵스 도구, 보안 및 관측 가능성 도구도 이제 쿠버네티스 환경에서 운영되고 있습니다. 이는 우리가 기술적으로 더 많은 경계를 허물었음을 의미합니다.

Hightower는 쿠버네티스가 사람들에게 원하는 상태를 시스템에 제공할 수 있는 인프라 타입을 제공함으로써 진입 장벽을 낮췄다고 설명합니다. 그러나 그가 강조한 핵심은 목표에 맞는 도구를 사용하는 것입니다. 많은 사람들이 무엇을 달성해야 하는지 명확히 하지 않고 너무 많은 소프트웨어나 에이전트를 도입하는 경우가 많다고 지적했습니다. 그 결과, 필요한 것 이상의 복잡성이 생겨나고, 이러한 복잡성을 해결하기 위해 새로운 추상화가 필요해지는 문제가 발생합니다.

따라서, 쿠버네티스와 같은 플랫폼을 사용할 때는 구체적인 목표를 설정하고, 이를 달성하기 위한 적절한 도구와 프로세스를 선택하는 것이 중요합니다.

 

 

역설적 데드라인과 역공학의 문제

Hightower는 IT 산업에서 발생하는 가장 큰 문제 중 하나로 임의의 데드라인을 지적했습니다. 개발자들은 종종 2개월 내에 프로젝트를 완료해야 한다는 데드라인을 받습니다. 이러한 압박 속에서 개발자들은 문제를 해결하기 위해 StackOverflow 같은 웹사이트에서 코드를 복사해 붙여넣곤 합니다. 이렇게 임시방편으로 작성된 코드는 데드라인을 맞추기 위한 급한 해결책일 뿐, 코드가 어떻게 동작하는지에 대한 깊은 이해 없이 사용됩니다.

이 과정에서 품질 보증(QA) 팀이 문제를 발견하면, 개발자는 그 문제만 고치고 다시 제출합니다. 결과적으로 운영팀이 이를 받았을 때, 그들 역시 해당 코드가 어떻게 동작하는지 제대로 이해하지 못한 채 운영하게 됩니다. 이는 결국 시스템의 복잡성을 높이고, 수많은 역공학(reverse engineering)을 통해 문제를 해결해야 하는 상황을 초래합니다.

Hightower는 이러한 문제를 해결하기 위해서는 더 나은 프레임워크가 필요하며, 배우는 것들을 플랫폼에 반영하여 이후 개발자들이 같은 실수를 반복하지 않도록 해야 한다고 강조합니다. 즉, 우리가 배운 교훈을 시스템에 내재화하여, 새로운 개발자가 플랫폼을 사용할 때 별도의 학습 없이도 효과적으로 사용할 수 있어야 한다는 것입니다.

 

 

역할의 진화: 데이터와의 통합

오늘날 많은 엔지니어들이 특정한 역할에 갇혀 있음을 지적하며, Hightower는 역할의 진화를 강조했습니다. 예를 들어, 보안 전문가, 성능 엔지니어, 신뢰성 엔지니어(SRE) 등은 각각 자신의 역할만을 중요하게 생각할 수 있습니다. 하지만 이들은 모두 데이터를 기반으로 시스템의 상태를 평가한다는 공통점이 있습니다.

Hightower는 우리가 로그, 메트릭, 트레이스와 같은 다양한 데이터를 통해 시스템의 성능과 보안, 신뢰성을 평가한다고 말합니다. 결국 이러한 다양한 역할들은 데이터 과학자로 진화할 수밖에 없으며, 데이터를 분석하고 그 데이터를 통해 의미 있는 정보를 도출하는 능력이 중요해질 것이라고 전망합니다.

데이터를 기반으로 하는 의사 결정은 개발, 보안, 성능, 신뢰성 등 모든 분야에서 점점 더 중요해지고 있으며, 이는 결국 데이터 중심의 통합된 역할로 진화할 것입니다.

 

 

클라우드에 대한 논쟁: 통제와 불확실성

클라우드 환경에 대한 불확실성은 여전히 많은 조직에서 중요한 이슈로 남아 있습니다. 온프레미스 시스템에서는 관리자가 모든 것을 통제할 수 있다고 느끼지만, 클라우드로 전환하면 장애가 발생했을 때 이를 직접 해결할 수 없다는 불안감이 있습니다.

Hightower는 이러한 불확실성을 비유적으로 설명하면서, 마치 747 비행기를 선물 받았을 때, 이를 운전하는 방법도 모르고, 연료를 어떻게 주입하는지도 모르는 것과 같다고 말합니다. 결국 복잡한 시스템을 성공적으로 운영하려면 팀이 필요하며, 이는 혼자서 해결할 수 없는 문제라는 것입니다.

따라서 클라우드 환경에서는 파트너십이 중요하며, 이를 통해 더 나은 사용자 경험(UX)과 고객 경험(CX)을 보장할 수 있다는 점을 강조했습니다.

 

 

AI의 발전과 인간의 역할 변화

마지막으로, Hightower는 AI가 계속해서 발전하는 상황에서 인간의 역할이 어떻게 변화할 것인가에 대한 질문에, 인간 상호작용의 중요성을 언급했습니다. AI는 효율성을 높이고 많은 작업을 자동화할 수 있지만, 인간과 인간 간의 감정적 교류와 경험은 여전히 중요한 가치를 지니고 있습니다. 그는 AI가 발전함에 따라 인간이 더 높은 수준의 상호작용과 연결성을 추구할 것이라고 예측했습니다.

 

 

결론

Kelsey Hightower와 Andi Grabner의 대담을 통해, 우리는 현대 IT 산업에서 기술적 경계를 허물고 새로운 방식으로 사람, 프로세스, 플랫폼을 통합하는 방법에 대한 통찰을 얻을 수 있었습니다. 특히, AI와 클라우드, 쿠버네티스 같은 최신 기술의 발전이 사람의 역할과 시스템 운영 방식에 어떤 영향을 미치는지 이해하는 것이 중요합니다.

앞으로 우리는 더 나은 프레임워크와 도구를 사용해 복잡성을 줄이고, 데이터 중심의 통합된 접근 방식을 통해 시스템을 운영해야 할 것입니다. 이러한 과정에서 인간과 기술의 균형을 유지하며, 지속적인 발전을 이루어 나가는 것이 IT 산업의 미래에 중요한 과제가 될 것입니다.