AI 시대의 DevOps에서 플랫폼 엔지니어링으로

Source: Dev.to

최근에 많은 DevOps 엔지니어들과 이야기를 나누고 있는데, 같은 질문이 계속 나오고 있습니다: “플랫폼 엔지니어링이 또 다른 과대광고에 불과한가, 아니면 실제로 신경 써야 할까?”

제가 알게 된 점은: 플랫폼 엔지니어는 DevOps 직무보다 최대 27 % 더 많은 급여를 받고 있다는 것입니다. 하지만 그것이 이 문제의 핵심은 아닙니다.

변경 사항

6개월 전, 모든 기업이 AI 도구를 도입하려고 분주했습니다. 개발자에게 Copilot을 제공하고 AI 에이전트를 몇 개 넣으면 문제 해결, 맞죠?

틀렸습니다.

Thoughtworks의 Rickey Zachary는 2025년에 200 일 동안 현장을 다니며 같은 패턴을 계속 목격했습니다: AI는 부서진 시스템을 고치는 것이 아니라 오히려 더 빨리 부수어 버립니다.

• 문서가 Confluence, Notion, 그리고 누군가의 Google Drive에 흩어져 있나요? AI는 도움이 되지 못합니다.
• 배포 프로세스에 수동 승인 단계가 일곱 개 있나요? AI 에이전트는 일곱 번째 단계가 아니라 세 번째 단계에서 바로 실패할 것입니다.
• 수년간 우회해 온 기술 부채가 있나요? AI는 즉시 그 위에 걸려 넘어갑니다.

불편한 진실은 AI가 이미 가지고 있는 것을 증폭시킨다는 것입니다. 좋은 시스템은 더 좋아지고, 엉망인 시스템은 더 엉망이 됩니다.

왜 플랫폼 엔지니어링인가

DevOps는 우리에게 자동화와 협업을 가르쳤습니다. 플랫폼 엔지니어링은 다른 질문을 던집니다: 개발자들이 사용하고 싶어 하는 실제 제품으로 인프라를 만든다면 어떨까?

개발자가 무언가를 프로비저닝해 달라고 요청했던 마지막 순간을 떠올려 보세요. 아마도 다음과 같은 과정을 겪었을 겁니다:

1. Slack 메시지나 티켓을 받았다
2. 직접 수작업으로 처리했거나(또는 스크립트를 실행했다)
3. 어딘가에 문서화했을 수도 있다
4. 다음 주에 다른 개발자와 다시 같은 일을 반복했다

플랫폼 엔지니어링은 개발자들이 스스로 할 수 있는 셀프‑서비스 포털을 구축하는 것을 의미합니다. 같은 작업을 반복하는 대신, 한 번에 제품을 만들기에 시간을 투자합니다. 사고방식의 전환은 엄청납니다—단순히 작업을 자동화하는 것이 아니라, 경험을 설계하는 것입니다.

AI 연결

시점이 중요합니다: AI는 작동하기 위해 플랫폼이 필요합니다.

조직들은 기본 인프라를 고치지 않고 개발자에게 AI 도구를 제공하는 것이 무의미하다는 것을 깨닫고 있습니다. 연구에 따르면 86 %의 조직이 이제 AI에서 실질적인 가치를 얻기 위해 플랫폼 엔지니어링이 필수적이라고 믿고 있습니다.

두 가지 상호 보완적인 기회가 있습니다:

• AI 기반 플랫폼 구축 – AI를 활용해 플랫폼을 더 똑똑하게 만들기 (예: 질문에 답변하는 문서, 문제가 발생하기 전에 예측하는 시스템, 실제로 도움이 되는 트러블슈팅 등).
• AI를 위한 플랫폼 구축 – 머신러닝 팀이 필요로 하는 인프라 제공 (모델 배포 파이프라인, GPU 관리, 데이터 파이프라인 등). 이러한 문제를 해결하면 여러분은 매우 귀중한 존재가 됩니다.

실제로 바뀌는 것

필요한 기술은 완전히 다른 것이 아닙니다. 이미 알고 있는 것:

• 인프라스트럭처를 코드로 관리
• CI/CD 파이프라인
• 쿠버네티스와 컨테이너
• 클라우드 플랫폼
• 모니터링 및 보안

여기에 추가하세요:

• 사용자를 생각하기 (네, 개발자도 사용자입니다)
• 사람들이 사용하고 싶어하는 API 설계
• 형편없는 문서가 아닌 문서 작성
• 가동 시간뿐 아니라 개발자 경험 측정
• 사람들이 선택해서 사용하도록 만드는 것, 강제로 사용하게 하는 것이 아니라

마지막 요점이 중요합니다. 플랫폼 엔지니어링은 무언가를 만들고 사람들에게 강제로 사용하게 할 때 실패합니다. 개발자들이 여러분의 플랫폼을 선택해 사용하게 될 때, 즉 그들의 삶을 더 쉽게 만들어줄 때 성공합니다.

시작하기

플랫폼 엔지니어처럼 생각하기 시작하는 데 허가가 필요하지 않습니다.

1. 가장 성가시고 반복적인 요청을 골라보세요. 그에 대한 셀프‑서비스 솔루션을 구축합니다. 사람들이 더 이상 요청하지 않을 정도로 훌륭하게 만드세요.
2. 친구에게 설명하듯 문서화하세요, 기술 매뉴얼처럼 쓰지 마세요.
3. 영향을 측정하세요. 얼마나 많은 시간을 절약했나요? 티켓이 얼마나 사라졌나요?

그 다음에는 더 큰 과제로 반복하세요.

성공적인 전환 사례

• 내부 포털을 구축해 프로비저닝 시간을 3일에서 10분으로 단축.
• 배포를 위한 골든 패스를 만들어 사고를 60 % 감소.
• 회사가 AI 프로젝트를 시작하면서 MLOps 인프라에 전문화.

이 팀들은 플랫폼 엔지니어링 직무 공고를 기다리지 않았습니다. DevOps 역할 안에서 플랫폼 엔지니어링을 만들고 가치를 증명했으며, 그 결과 커리어가 따라왔습니다.

실제 질문

AI가 플랫폼 엔지니어를 대체하는 것이 아니라, 그 역할을 더욱 중요하게 만들고 있습니다.

항상 해오던 대로만 일하는 DevOps 엔지니어는 2년 후에 자신의 위치를 정당화하기가 어려워질 수 있습니다.

차이는 모든 새로운 기술을 배우는 것이 아니라, *“나는 자동화를 한다”*에서 “나는 사람들을 가능하게 하는 제품을 만든다” 로 전환하는 것입니다. 이것이 전환이며, 바로 그것이 중요한 이유입니다.

시작점

If this resonates and you want to explore it:

• This week: Talk to three developers. Ask them what’s annoying about your infrastructure. Really listen.
• This month: Fix one of those problems with self‑service. Document it well. Measure the impact.
• This quarter: Find the platform engineering community. Join their Slack and see what others are building.

The career path isn’t mysterious. Build things that make developers’ lives better. Measure the impact. Share what you learn. Repeat.

Platform engineering isn’t gatekept behind certifications or special knowledge. It’s a mindset you can adopt starting today. The question is whether you will.

Thank you for reading. See you soon!