자가 치유 코드를 사용하여 기술 부채를 줄이는 방법

자가 치유 코드라는 말도 등장했네요!! ㅎㅎ LLM 기반으로 AI 페어프로그래밍이 증가하게 되어 생산성이 오르는 듯 했지만, 너무 급진적인 적용으로 인해서 오히려 기술 부채가 쌓이고 있다는 이야기도 들었던 것 같습니다.

그렇다면 다시 LLM이 등장해서 해결해내겠죠? LLM을 이용하여 다시 소프트웨어 스스로 문제를 식별하고 수정해내는 방식을 자가 치유 코드라고 불리운다고 하네요. 하지만 문제를 만들어 낸 것이 AI 인 만큼 이에 대한 사람의 모니터링과 평가가 빠질 수 없고, 어디까지 목표로 할 것인가가 참 중요할 것 같습니다.

• 2028년 기업 소프트웨어 엔지니어의 AI 코드 어시스턴트 사용 증가

  • 2023년 초 10% 미만에서 2028년 75%로 증가 예상

  • AI 사용은 워크플로우 간소화 및 생산성 향상에 기여

• 기술 부채(Technical Debt)의 문제와 영향

  • 기술 부채는 빠른 해결책 선택에 따른 비용으로 생산성 저하를 초래

  • 개발 시간의 23%에서 43%가 기술 부채 문제 해결에 소모됨

  • 유지보수 비용 증가, 개발 속도 저하, 유연성 감소 문제 발생

• AI 도구와 기술 부채

  • AI 도구의 급격한 통합이 기술 부채를 증가시킬 가능성 있음

  • 복잡한 모델이 유지보수 문제를 일으킬 수 있음

  • AI 도구를 올바르게 사용하면 기술 부채 감소 가능성 존재

• LLM과 자가 치유 코드의 역할

  • LLM(대형 언어 모델) 시스템이 기술 부채 해결의 잠재적 솔루션으로 부상

  • 자가 치유 코드: 소프트웨어가 스스로 문제를 식별하고 수정

  • LLM 기반 코드 리뷰 도구는 코드 품질을 높일 수 있음

  • 버그 자동 수정, 코드 리팩토링 도구를 통한 성능 최적화 가능

• 조직 내 기술 부채 감소를 위한 내부 프로세스

  • AI와 인간의 균형 잡힌 감독 필요

  • 수동 리뷰를 통해 AI 솔루션의 정확성과 프로젝트 목표 달성 보장

  • 지속적인 학습 기회를 제공해 직원들이 최신 도구와 기술을 익힐 수 있도록 지원

  • AWS 자격증과 같은 교육 프로그램과 보너스를 통한 추가 학습 장려

    
    

https://thenewstack.io/how-to-use-self-healing-code-to-reduce-technical-debt