[아이티데일리] 생성형 AI가 확대되면서 기반 인프라로 자리매김한 클라우드 역시 황금기를 맞이했다. 특히 확장성이 용이한 클라우드 인프라 위에서 방대한 데이터를 빠르게 수집·저장하고, 생성형 AI를 활용해 효율적으로 인사이트를 추출하며, 비즈니스에 민첩하게 접목하는 일련의 과정이 비즈니스 성패를 결정짓는 시대가 됐다. 국내외 기업들 역시 클라우드와 생성형 AI를 통해 비즈니스를 혁신하고자 많은 투자를 단행하고 있다.

올해로 40주년을 맞이한 컴퓨터월드/아이티데일리는 클라우드 산업이 생성형 AI라는 트렌드를 기회로 삼아 자생력을 갖추고 비즈니스 기회를 얻을 수 있도록 지원하고자 ‘제8회 2025 클라우드 컨퍼런스’를 개최했다. 기술 정보, 시장 및 사업 인사이트, 각종 솔루션과 활용 사례를 등이 공유된 현장 속으로 들어가 본다.
 

네 번째 발표는 토마토시스템 이지율 수석/연구소 총괄은 ‘AI 융합 클라우드 개발환경’을 주제로 연단에 올랐다. 이지율 수석은 먼저 개발도구를 바라보는 관점과 히스토리를 짚었다.

이지율 수석은 과거 앨런 튜링이 ‘튜링 머신’을 개발하며 컴퓨터 프로그래밍의 역사가 시작됐다고 설명했다. 튜링 머신은 종이띠와 기호를 사용했다. 이에 대해 이지율 수석은 “튜링 머신은 헤드라는 장치 기호를 읽어 들이고 쓴다. 실제 장치는 아니고 사고 실험을 위해 고안됐다. 일련의 행동표를 갖췄고 인간이 계산할 수 있는 모든 수를 기호로 나열할 수 있었다. 이를 알고리즘이라고 명명했다”고 말했다.

이후 실행 파일을 더블 클릭하면 메모리가 올라가고 CPU가 차례차례 해석하는 최초의 형태인 ‘EDVAC’이 등장했다. 다만 EDVAC 컴퓨터의 가격이 48만 달러 수준이었다. 점차 개선되며 편리한 프로그램 개발을 위한 ‘고급언어’가 등장했다. 이후에 등장한 것이 IDE다. IDE는 통합 개발 환경으로 소프트웨어 개발에 관련된 모든 작업, 즉 패키지 인클루딩이나 문서 편집, 컴파일, 디버그, 원격 서버 액세스, 바이너리 배포 등을 하나의 프로그램 안에서 모두 처리하는 환경을 제공하는 툴이다.

다만 개발 언어가 추가되면 도구 역시 덩달아 증가해 부대 비용이 늘어나는 문제가 있었다. 또한 개발자의 생산성과 편의를 높이지 못하고 새로운 개발도구를 지원하는 데 공수를 쏟기도 했었다. 2016년 MS는 ‘비주얼 스튜디오 코드’를 개발했고, 랭귀지 서버 프로토콜을 지원하는 프로젝트에 착수해 ‘VS코드(VSCode)’ 등 LSP를 소비하는 클라이언트를 구현했다.

이 과정에서 대부분 텍스트 기반 소스 편집기에도 한계는 있었고, 이를 해결하고자 개발도구 주요 기능을 모두 구현한 ‘클라우드 기반 웹 기반 IDE’가 대두됐다. IDE 설치 작업, 로컬 작업 공간, VS코드 등 클라우드 환경에서 웹 IDE를 두면, 새로운 개발자가 투입될 때 이를 위한 가상 PC를 제공하고, 원격 작업 공간을 생성할 수 있다. 노후화된 장비를 유지보수하는 등의 절감 효과를 얻을 수 있다.

최근에는 거대언어모델(LLM)이 등장했다. 이지율 수석은 “최초 언어모델은 2013년 개발된 워드투벡터(Word2Vector)였다. 워드투벡터는 단어에 차원을 부여하는 것이다. ‘노르스름하다’는 단어를 X축 10, Y축 10, Z축 5 지점에 두고 ‘노랗다’라는 단어 사이 거리를 측정하는 것이다. 이를 통해 단어 간 유사성을 측정할 수 있게 된다”면서 “이후 2018년에 ‘버트 트랜스포머(Bert Transformer)’가 개발됐다. 이는 단어를 차원으로 치환한 것을 넘어 문장을 숫자 다발로 변화해 유사성을 측정하는 것이다. 다음으로 2020년 챗GPT가 등장했다. CNN 뉴스기사를 생성해 인간이 알아채는지 실험해봤다. 오픈AI는 메모리 크기를 4배로 했더니 코딩을 했고, 8배로 늘렸더니 그림을 그렸다. 이를 스케일링 법칙이라고 한다. 점점 거대해졌고, 많은 일을 할 수 있게 됐다”고 소개했다.

마지막으로 이지율 수석은 토마토시스템이 구상하는 ‘AI 융합 데브옵스 시스템’을 소개했다. 이지율 수석은 “일반적으로 UI를 개발할 때 고객의 요구사항을 수집해 화면을 설계한다. 자사는 이 과정에 AI를 통해 화면을 설계하고자 한다. 그리고 정규화된 화면설계를 만들어내고 여러 화면으로 재가공할 수 있도록 구현하고자 한다. 다음에는 코드를 생성할 수 있는 엔진을 탑재하고 코드를 생성하며, 테스트도 AI로 자동화하고자 한다. 토마토시스템은 이를 AI 융합 데브옵스라고 명명했다”면서 자사의 핵심 솔루션인 ‘AI 어시스턴트 포 엑스빌더 6’를 기반으로 난민 대상자 현황 UI를 만드는 예를 들었다.

설계자는 ‘검색’, ‘목록’, ‘상세정보’ 등 구역을 구성하고, 목록과 상세 정보를 가로로 배치할 수도 있다. 상세 도메인만 알면 된다. 고객의 요구사항을 듣고 AI를 활용해 실시간으로 설계하고 코드를 생성할 수도 있다. 마지막으로 화면을 설계하고 UI 코드를 만든다.

이지율 수석은 “토마토시스템은 여기에서 더 나아가 화면 설계서를 생성하고, 이를 다른 AI에 넘겨 테스트 설계, 케이스, 데이터까지 자동으로 생성하도록 지원할 계획이다”라면서 “현재 테스트를 자동화할 수 있는 ‘AI 큐봇’을 보유하고 있는데, 추후 AI를 활용·결합해 테스트 설계자가 케이스를 만드는 것도 지원하고자 한다”고 덧붙였다.