AI 기술의 확산과 빠른 서비스 출시 압박 속에서 기업 개발 환경의 패러다임이 급속히 변하고 있다. 더 이상 로컬 머신이나 정적 가상 머신, 폐쇄적인 툴 체인을 기반으로 한 기존의 개발 인프라로는 급변하는 시장의 요구를 감당하기 어렵다는 지적이다. 특히 기업들은 ‘기술 부채’만큼이나 ‘환경 설정 부채’라는 새로운 장애물에 직면해 있다. 복잡하고 일관성 없는 개발 환경은 생산성을 저해할 뿐 아니라, 테스트와 실제 운영 간의 괴리를 초래하고 있다.

더큐브리서치(theCUBE Research)에 따르면 현재 기업의 55.3%만이 테스트, 스테이징, 운영 환경 간 완전한 일관성을 유지하고 있다고 답했다. 이는 절반 가까운 조직이 신뢰하기 어렵고 예측 불가능한 테스트 기반 하에 운영 코드를 배포하고 있음을 의미한다. 더불어 73%의 개발자가 AI 도구 활용으로 업무가 향상됐다고 응답했지만, 통합된 거버넌스가 없을 경우 규정 미비, 데이터 노출, 불완전한 코드가 운영 시스템에 반영될 위험이 크다.

이러한 문제를 해결하기 위해 기업들은 ‘에페멀 환경(ephemeral environments)’ 방식으로 개발 환경을 재편하고 있다. 필요할 때 즉시 생성하고, 사용이 끝나면 제거되는 이 임시 개발 공간은 자동화된 정책을 기반으로 구성되며, 접근 제어와 감사 추적이 내장되어 있다. 이를 통해 비용은 절감하고, 신속하게 시스템을 구축할 수 있으며 컴플라이언스도 강화할 수 있다. 더큐브리서치의 폴 나샤워티(Paul Nashawaty)는 “AI 도구를 실험하는 샌드박스를 운영 본선과 분리함으로써 기업은 혁신과 통제를 동시에 달성하고 있다”고 설명했다.

인프라를 현장 가까이에 배치하는 ‘근거리 배포(proximity deployment)’ 역시 주목 받고 있다. 데이터와 서비스 위치와 가까운 환경에서 작업함으로써 레이턴시를 줄이고, 빌드 속도를 높이는 구조다. 이를 코드형 인프라(IaC)와 CI/CD 파이프라인과 결합하면, 환경 재현성이 높아지고 개발 사이클이 단축되며 개발자 만족도가 상승한다.

이러한 흐름 속에서 ‘환경 서비스(Environment-as-a-Service)’ 모델을 도입한 코더(Coder)의 전략이 관심을 끈다. 코더는 팀별 도구와 설정이 사전 구성된 환경을 수초 내에 제공하며, 셋업 시간이 아예 필요 없는 구성을 지향한다. 역할 기반 접근 통제, 자동화된 정책 집행, AI 실험용 샌드박스를 포함해 거버넌스가 환경 자체에 녹아들어 개발자는 생산성을 확보하면서도 보안과 운영 안정성을 유지할 수 있다.

비용 효율성과 유연성도 핵심 요소다. 자동 스케일링이 적용된 온디맨드 프로비저닝은 불필요한 리소스를 차단하고 예산 낭비를 막는다. 개발자는 익숙한 도구인 VS 코드나 JetBrains 환경을 그대로 유지하면서도, 표준화된 통제 환경 내에서 자유롭게 작업할 수 있다.

결국 개발 환경은 IT 인프라의 부속물이 아닌, AI 시대 기업 경쟁력의 중심으로 부상하고 있다. 코더의 새 보고서에 따르면 이제 환경 셋업 부채, 무제한 AI 실험, 비효율적인 인프라는 과거의 유산이 되고 있다. 지금처럼 분산 협업과 인공지능 기술이 전방위로 확산되는 시점에서, 민주화되고 통제 가능한 개발 환경은 기업의 혁신 속도를 결정짓는 열쇠가 되고 있다.