최근 몇 년 사이 개발 환경은 급격하게 변화했어요. 마이크로서비스 아키텍처(MSA)의 확산과 쿠버네티스의 표준화로 인해 개발자가 신경 써야 할 인프라의 깊이가 너무 깊어졌죠. 여기에 Generative AI의 등장은 코드 생산성을 폭발적으로 늘렸지만, 동시에 배포와 운영의 병목 현상을 더욱 도드라지게 만들었습니다. 이제 우리는 단순한 자동화를 넘어, 개발자가 '셀프 서비스'로 인프라를 이용할 수 있는 플랫폼 엔지니어링에 주목해야 합니다.
2026년 현재, 기업들은 AI 에이전트가 인프라 코드를 생성하고 수정하는 환경에 놓여 있습니다. 이런 상황에서 규제되지 않은 자유도는 오히려 거대한 기술 부채로 돌아오곤 하죠. 따라서 플랫폼 팀은 AI가 생성한 인프라가 안전하게 구동될 수 있는 '가이드레일'이 포함된 플랫폼을 제공해야 합니다.
효율적인 플랫폼을 설계하기 위해서는 단순한 스크립트 모음을 넘어 제품 사고(Product Thinking) 방식이 필요해요. 개발자를 고객으로 간주하고 그들의 페인 포인트(Pain Point)를 해결해 주는 것이 핵심이죠. 다음은 2026년형 플랫폼 설계의 주요 요소들입니다.
| 핵심 요소 | 상세 설명 |
|---|---|
| 셀프 서비스 API | 티켓 기반 요청 방식을 탈피하여 API나 UI를 통해 즉시 인프라 할당 |
| 가드레일 자동화 | Policy as Code를 통해 보안 및 비용 정책을 실시간 감시 및 차단 |
| AI 옵스 통합 | 로그 분석 및 장애 예측을 AI 모델이 실시간으로 지원하는 구조 |
특히 AI 도구가 보편화되면서 AI가 작성한 Terraform이나 Pulumi 코드를 검증하는 단계가 필수적이 되었어요. 플랫폼 엔지니어는 AI가 실수하더라도 시스템 전체에 영향을 주지 않도록 격리된 샌드박스와 강력한 검증 파이프라인을 구축해야 합니다.
플랫폼을 도입할 때 가장 큰 실수는 처음부터 너무 완벽하고 거대한 시스템을 만들려 하는 것이에요. 대신 가장 빈번하게 발생하는 작업(예: 신규 마이크로서비스 프로비저닝)부터 자동화하여 골든 패스를 만들어 나가는 것이 좋습니다.
또한, 템플릿화된 인프라를 제공하되 숙련된 개발자를 위해 탈출구(Escape Hatch)를 마련해 두는 유연함도 잊지 마세요. 표준화된 경로가 대부분의 케이스를 커버하되, 특수한 상황에서는 개발자가 직접 설정을 변경할 수 있는 권한을 주는 것이 진정한 의미의 DevEx입니다.
2026 Platform Engineering Strategy Guide
Q1: 데브옵스(DevOps)와 플랫폼 엔지니어링의 차이점은 무엇인가요?
A1: 데브옵스는 개발과 운영의 협업 문화를 강조하는 철학에 가깝고, 플랫폼 엔지니어링은 그 철학을 실현하기 위해 실제 개발자들이 사용할 도구와 플랫폼(IDP)을 구축하는 구체적인 실천 방식입니다.
Q2: 작은 규모의 팀도 플랫폼 엔지니어링이 필요한가요?
A2: 규모가 작더라도 반복되는 인프라 설정이 많다면 기본적인 '골든 패스'를 정의하는 것만으로도 큰 효율을 볼 수 있습니다. 거창한 플랫폼 대신 문서화된 표준 절차부터 시작해 보세요.
Q3: AI 도구가 있는데 골든 패스가 왜 여전히 중요한가요?
A3: AI는 코드를 빠르게 생성하지만 그 코드가 기업의 보안 정책이나 거버넌스에 부합하는지 판단하기 어렵습니다. 골든 패스는 AI가 만든 결과물이 안전하게 착륙할 수 있는 표준화된 활주로 역할을 합니다.