AWS에서 3만개 프로젝트 생성AI로 ‘코드변환’ 했더니…3500억 절감?

by김현아 기자
2024.08.13 16:36:02

[이데일리 김현아 IT전문기자] 이제 생성형 AI가 소프트웨어(SW) 코드를 작성해주는 시대가 열렸다. 과거에는 개발자들이 지식이나 검색을 통해 코드를 작성해야 했지만, 이제는 생성형 AI를 이용해 보다 쉽게 SW 코드를 만들 수 있게 됐다. 기획에서부터 설계, 코드 구현, 테스트, 배포, 그리고 개선까지 모든 과정이 한 번에 해결될 수 있다. 더불어, 회사의 코딩 스타일에 맞춘 코드 작성은 물론, 기존 소스 코드를 활용하고, 사내 문서 양식에 맞춘 문서화 작업도 수월하게 처리할 수 있다.

윤석찬 AWS코리아 수석 테크 에반젤리스트는 13일 열린 미디어데이에서 ‘개발자들을 위한 생성형 AI 신규 기능’을 소개하며, 개발 도구인 ‘아마존 Q 디벨로퍼(Amazon Q Developer)’의 코드 변환 기능을 AWS의 3만 개 프로젝트에 적용한 결과, 약 3500억 원의 비용을 절감했다고 밝혔다. 이는 자바(Java) 8 기반 코드를 11 혹은 17로 업그레이드하는 과정에서 이루어진 성과다. 어떻게 이런 일이 가능했을까?

윤석찬 AWS코리아 수석 테크 에반젤리스트

윤석찬 테크 에반젤리스트는 “이제는 생성형 AI에게 ‘원하는 코드를 생성해 줘’라고 요청하면, 바로 만들어줄 수 있다”며 “이 점이 개발자들에게 ‘와우’라는 반응을 불러일으키는 핵심 포인트”라고 말했다. 그는 또 “지난 6월 통계에 따르면, 생성형 AI를 통해 생산성이 높아졌다고 응답한 개발자가 85.5%에 달했다”고 덧붙였다.

그에 따르면, 회사 내에서 생성형 AI 도구가 가장 많이 활용되는 업무는 △프로그램 코드나 데이터 질의 작성(42.1%) △지식기반 업무용 Q&A(36.4%) △고객 지원용 Q&A(33.9%) △프로그램 코드 및 데이터 질의 오류 수정(32.1%) △데이터 분석(31.5%) △문서 작성(28%) 등으로, 생성형 AI가 개발자들과 데이터 과학자들에게 큰 영향을 미치고 있다.

또한, 생성형 AI를 활용한 개발 업무의 변화는 주로 AI 챗봇을 통해 이루어지고 있다는 점도 확인됐다. 조사에 따르면, 개발자의 46.5%가 ‘AI 챗봇이 생성형 AI 인터페이스에서 가장 보편적인 인터페이스가 될 것’이라고 응답했다.

이처럼 개발자들이 AI와 함께 코딩하는 것을 선호하지만, 현실에서는 그렇지 않은 경우도 있다. 그가 밝힌 조사에 따르면, ‘회사 내에서 생성형 AI 도구를 몰래 사용하고 있다’는 응답이 27.6%에 달했다.



개발자들이 몰래 AI를 사용하는 이유로는 △회사 내 AI 정책이 명확하지 않아서(34.7%) △팀 내 AI 정책이 불분명해서(20.7%) △동료들이 AI 사용을 부정적으로 볼까봐(18.7%) △회사의 정책에 반해서(9.3%) △팀장이 AI 사용을 명확하게 지시하지 않아서(8.8%) 등의 이유가 있었다.

윤석찬 테크 에반젤리스트는 “이러한 상황에서 개발자들의 생산성을 높이기 위해 우리가 만든 서비스가 바로 ‘아마존 Q 디벨로퍼(Amazon Q Developer)’”라며, “이 서비스는 20년간 축적한 데이터를 기반으로 학습되어, 단순한 개발 도구 이상의 기능을 제공합니다. 콘솔이나 문서 웹사이트에서 질문에 응답할 수 있으며, 새로운 코드를 생성하거나 기존 코드를 최신 버전으로 업데이트할 수도 있다. 인프라 엔지니어들은 내부 코드 베이스를 바탕으로 AI와 채팅하며 코드를 생성하고 관리할 수 있다”고 설명했다.

개발자의 요구에 맞춘 SW개발 도구 ‘아마존 Q 디벨로퍼’

‘아마존 Q 디벨로퍼’를 이용한 개발시 개선 단계

윤석찬 테크 에반젤리스트는 지난 7월 미국 뉴욕에서 열린 ‘AWS 서밋 뉴욕 2024’에서 발표된 개발 도구 ‘아마존 Q 디벨로퍼(Amazon Q Developer)’의 코드 변환(Code Transformation)기능에 대해 설명했다.

이 기능은 내부 코드와 모범 사례를 기반으로, 개발자의 요구에 맞춘 맞춤형 코드를 제안해준다.

예를 들어, 아마존 Q 디벨로퍼의 코드 변환 기능은 자바 애플리케이션에서 자바 8 기반 코드를 자바 10 또는 그 이상으로 자동으로 업그레이드한다. 이 과정에서 코드 업데이트, 단위 테스트 수행, 배포 준비 여부 확인 등 언어 업그레이드와 관련된 작업들을 자동화하여 개발 시간을 크게 단축시킨다.

윤 에반젤리스트는 “저희 회사에서 이 기능을 사용해보니, 5명으로 구성된 팀이 작업할 때 레거시 애플리케이션당 평균 10분, 가장 오래 걸린 경우에도 1시간 미만으로 코드 변환이 완료됐다”며, “자바 애플리케이션 1000개를 변환하는 데 단 2일이 소요됐고, 3만 개의 레거시 애플리케이션 코드를 자바 8에서 11 혹은 17로 업그레이드하여 연간 2억6000만 달러(약 3500억 원)의 비용을 절감했다. 이를 시간으로 환산하면 약 4500년을 절약한 셈”이라고 설명했다.