더 빠른 소프트웨어가 더 느린 문제를 일으키는 이유

진짜 도전은 코드가 작성된 후에 시작됩니다.

AI 붐의 가장 눈에 띄는 부분은 알아보기 쉽다. 개발자가 프롬프트를 입력하면 기능적인 내용이 화면에 나타납니다. 기능이 예전보다 더 빠르게 통합되거나, 한때 초기 개발을 정의했던 것과 동일한 지연 없이 제품이 발전합니다. 그 순간은 즉각적이고 억제된 느낌을 주기 때문에 주목을 받습니다.

다음에 일어나는 일은 덜 통제됩니다. 소프트웨어가 존재하면 어딘가에서 실행되어야 합니다. 회사처럼 계속 변화하는 시스템 내에 있어야 합니다. 즉, 모든 새 릴리스에는 고정되지 않은 일련의 결정이 내려진다는 의미입니다. 스토리지가 확장되고, 사용 패턴이 바뀌고, 고객 기대치가 원래 계획에 포함되지 않은 방향으로 이동합니다. 코드는 완료될 수 있지만 이를 해결하는 작업은 계속해서 구축됩니다.

이러한 지속적인 작업은 현대 기업에서 가장 조용한 압력 중 하나가 되었습니다. 이제 팀은 더 빠르게 제품을 출시할 수 있지만 오랫동안 안정되기 어려운 환경에서도 제품을 출시할 수 있도록 지원해야 합니다.

출시 당시에는 나타나지 않는 비용 이야기

새로운 기능이 실행되고 모든 것이 깔끔하게 보이는 순간이 있습니다. 작동하고 고객이 반응하며 내부 신호가 진행되는 것처럼 보입니다. 이를 지원하는 시스템은 여전히 ​​따라갈 수 있을 만큼 작으며, 이를 실행하는 데 드는 비용은 그것이 수행하는 작업에 비례합니다.

그 균형은 오랫동안 유지됩니다. 수천 개의 요청을 처리하는 서비스가 수백만 개의 요청을 처리하기 시작할 수 있으며, 단일 데이터베이스에 있던 데이터가 여러 지역에 분산될 수 있습니다. 모니터링, 보안, 분석을 지원하는 도구가 추가되고 새로운 제품 아이디어가 원래 시스템이 흡수하도록 구축된 것보다 더 빨리 도착합니다.

월별 청구서가 도착할 때쯤이면 그 이유에 대한 명확한 설명은 제공하지 않은 채 뒤에서 이동하고 있는 모든 내용이 반영됩니다. 클라우드 비용은 여러 팀과 타임라인에 걸쳐 분산된 의사결정과 연결되므로 불안정하게 느껴질 수 있습니다. 일부 부품은 성장에 따라 확장되고 다른 부품은 이전 버전보다 과도하게 구축된 상태로 유지되며, 새로운 레이어는 유지되지 않을 수 있는 기능을 지원하는 것으로 보입니다.

클라우드 지출이 실제로 나타내는 신호

그러한 본능은 예산이 긴축되거나 급격한 증가가 주목을 끌 때 빠르게 나타납니다. 대응은 종종 폐기물 검색으로 시작됩니다. 그 숫자는 종종 좀 더 구조적인 것을 반영합니다.

회사가 제품을 개발하는 방식은 클라우드 공간에 직접 나타납니다. 배송 속도, 한번에 몇 번의 실험이 일어나는지, 데이터 저장 구조, 안정성을 유지하기 위해 추가되는 백업 용량 등을 반영합니다.

이러한 작업은 전통적으로 내부 팀과 변경 사항을 제안할 만큼 시스템을 면밀히 읽을 수 있는 외부 전문가의 혼합 몫이었습니다.

수동 감독의 한계

수년 동안 기업은 클라우드 환경을 해석하기 위해 사람에게 의존해 왔습니다. DevOps 팀, 컨설턴트 및 전문 기관이 개입하여 사용량을 검토하고 비효율성을 식별하며 조정을 권장합니다. 이러한 접근 방식은 주기적인 검토가 가능한 속도로 시스템이 변경될 때 효과가 있을 수 있습니다.

그 타이밍이 바뀌 었습니다. 팀이 새로운 것을 배포하거나, 다른 모델을 테스트하거나, 프로덕션에서 기능이 작동하는 방식을 조정할 때마다 인프라가 변경됩니다. 한 순간에 찍은 스냅샷은 빠르게 관련성을 잃을 수 있으며, 지난 분기의 사용량을 반영하는 보고서는 현재 무슨 일이 일어나고 있는지 설명하지 못할 수 있습니다.

수동 검토는 여전히 중요한 역할을 하지만 예정된 체크인을 더 이상 기다리지 않는 시스템을 따라잡아야 합니다.

AI는 문제에 또 다른 레이어를 추가합니다.

AI 도구는 팀이 새로운 기능을 구축하고 배포하는 속도를 가속화했습니다. 또한 익숙한 방식으로 추적하기 어려운 새로운 형태의 사용법도 도입했습니다. 모델 공급자, 데이터 파이프라인 및 실시간 처리는 모두 이전 시스템과 동일한 패턴을 따르지 않고도 기본 인프라에 추가될 수 있습니다.

이러한 움직임은 이미 스토리지, 컴퓨팅 및 애플리케이션 로직을 지원하는 동일한 환경에 반영됩니다. 이는 리소스 할당 및 시스템 모니터링 방법을 변경합니다. 또한 사용의 출처가 외부에서 명확하지 않을 수 있으므로 특정 순간에 무엇이 사용을 주도하는지 이해해야 한다는 압박감을 가중시킵니다.

시스템을 하나의 조각으로 보기

현대 인프라를 관리할 때의 과제 중 하나는 어려운 부분을 서로 다른 장소에서 처리하는 경우가 많다는 것입니다. 비용 추적은 한 대시보드에 있을 수 있으며 보안 검사는 다른 대시보드에 있을 수 있습니다. AI 사용량은 시스템의 나머지 부분과 별도로 모니터링될 수 있습니다.

해당 영역 뒤에 있는 결정은 여전히 ​​서로 영향을 미칩니다. 제품 제작 방식의 변화는 비용에 영향을 줄 수 있습니다. 고객 요구 사항의 변화도 보안에 영향을 미칠 수 있으며, 새로운 기능은 데이터가 시스템을 통해 이동하는 방식을 변경할 수 있습니다. 이러한 연결은 함께 표시되지 않더라도 동일한 환경의 일부입니다.

일부 회사에서는 가시성을 지속적인 프로세스로 처리하여 이 문제에 접근하기 시작했습니다. Pump.co는 자사 플랫폼을 비용 최적화로 시작한 다음 시간이 지남에 따라 사용량, 보안 및 인프라 활동을 함께 추적하는 시스템으로 확장한다고 설명합니다. 회사 자료에 따르면 약 1,500명의 고객과 협력하고 있으며 평균 절감액은 약 20%라고 합니다. 이 수치는 실제로 인프라 결정이 어떻게 이루어지는지를 반영하는 것입니다.

지속적인 훈련으로 소프트웨어 실행

이제 시스템은 지원하는 비즈니스와 함께 발전합니다. 이는 시스템 운영 작업이 결코 고정된 패턴으로 정착되지 않는다는 것을 의미합니다. 이러한 접근 방식은 특정 순간에 시스템이 수행하는 작업과 이러한 작업이 비즈니스 자체에 어떻게 다시 연결되는지에 대한 보다 명확한 감각을 제공합니다. 소프트웨어를 생산하기가 더 쉬워짐에 따라 이러한 종류의 인식은 회사가 개발할 수 있는 보다 가치 있는 규율 형태 중 하나가 될 수 있습니다.

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