AI와 SDLC의 만남: GenAI로 혁신하는 소프트웨어 개발

간단 소개

AI 기반 개발 도구 도입으로 SDLC 전반에 걸쳐 혁신이 일어나고 있으며, AI-Native 개발 시대가 도래하고 있다.

AI Summary

AI 기반 SDLC로의 전환
- 기업은 AI 도구를 통해 개발 주기를 단축하고 경쟁력을 확보하고 있다.
- 바이브 코딩 개념은 개발자와 AI 어시스턴트 간 협업적 코딩 패러다임을 제시한다.
- AI-driven SDLC는 자연어 기반 개발 워크플로우, Agentic IDE 확장 기능 등으로 고도화되고 있다.
SDLC 단계별 AI 활용
- 계획 단계: Amazon Bedrock을 활용하여 데이터 기반 인사이트 도출 및 의사결정 지원
- 설계 단계: Amazon Q Developer를 통해 기존 시스템 기반 설계 및 AWS 아키텍처 설계 조언
- 구현 단계: 자동 코드 생성 및 추천, 코드 스타일 규칙 준수, 문서화 자동 생성
- 테스트 단계: 코드 품질 검증, 테스트 코드 자동 생성, 테스트 시나리오 추천
- 배포 단계: 배포 스크립트 생성, 배포 전략 추천, 모니터링 및 자동 대응
- 유지관리 단계: 로그 분석 및 원인 진단, 모니터링 알람 분석 및 대응 지원, 예측적 분석 및 최적화
AI-Native 개발의 미래
- AI와의 협업을 전제로 하는 개발 방식이 필요하며, 문서화된 컨텍스트 관리가 중요해진다.
- AI 시대에는 AI 협업 능력과 변화에 적응하는 민첩성이 요구된다.
- Amazon Q Developer와 Kiro는 AI-Native 개발을 지원하는 핵심 도구이다.