오늘날 개발자는 디지털 세계를 구축하는 데 사용하는 다양한 툴과 기술을 보유했다. 그러나 DevOps 및 CICD 도구 체인의 선택 항목 수가 방대한 탓에 복잡해지면서 온갖 비효율성 문제가 발생한다. 이에, ‘개발자 생산성 공학(Developer Productivity Engineering, DPE)’이라는 새로운 분야가 등장해, 인공지능(AI)과 분석이 중요한 역할을 한다.

Gradle CEO 한스 닥터(Hans Dockter)는 DevOps의 출현과 지속적인 통합, 지속적인 배포(CICD) 방법 덕분에 여러모로 개발자의 생활이 간단해졌으나 개발자의 생산성을 저해하는 문제도 동시에 발생했다고 주장한다.

먼저, 소프트웨어 버그와 보안 위험을 없애기 위해 테스트가 중요하다. Gradle이나 Apache Maven, Bazel 등 빌드 툴은 개발자가 새로운 기능이나 버그 수정 실행 시 필요한 복잡한 단계를 수동으로 실행해야 할 필요성이 사라졌다.

하지만 일부 대기업이나 웹 애플리케이션은 코드를 프로덕션으로 승격하기 전, 수많은 테스트를 진행해야 한다. 매우 사소한 코드 변경 사항 때문에 모든 검사를 실행하는 데 24시간이 걸릴 수도 있다는 의미이다. 닥터는 툴 체인(tool chain)을 기다리는 데 하루 가까이 걸리는 사례도 있다고 전했다.

이에, 닥터는 툴 체인 전반에 걸쳐 관찰 가능성이 없다는 문제점을 언급했다. 기업이 생산에 투입하는 코드 수와 같은 정보를 파악하려 할 때, 보통 개발자 설문 조사와 같은 수동적인 방법에 의존한다. 따라서 개발자가 매일 사용하는 기기 모두 많은 문제를 일으키며, 완벽한 관찰이 불가능하다.

이와 같이 개발 업계의 비효율성을 조명하는 일은 기업이 수십억 달러를 절약할 수 있는 잠재력이 있다는 점에서 수익성이 높은 일이 될 수 있다. 전체적으로 DPE 규율 뿐만 아니라 Gradle의 엔터프라이즈 제품의 기본 전제이기도 하다.

닥터는 빅데이터와 AI가 DPE의 미래에 큰 역할을 할 것으로 본다. 그는 “Gradle은 데이터를 이용해 실행할 필요가 없는 테스트를 비교적 빠른 속도로 파악할 수 있다. 또, 사소한 문제를 빨리 감지하여 시간을 절약할 수 있다. 분석과 AI가 관찰 가능성 데이터를 이해하는 데 중요하다”라며, “Gradle은 곧 고객을 돕기 위해 더 많은 AI 및 분석 제품을 보유할 것”이라고 말했다.

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