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이제 프레임워크도 국산화…티맥스소프트, AI 주권 전쟁 동참

티맥스소프트가 글로벌 클라우드 종속을 벗어나기 위한 '인공AI 주권' 확보전에 뛰어들었다. 금융과 공공 분야를 중심으로 국산 생태계를 구축해 외산 중심의 AI 인프라 질서에 도전장을 던졌다. AI 반도체와 대규모언어모델(LLM)에 이어 국내 기술로 만든 'AI 프레임워크'까지 자립화하겠다는 계획이다. 20일 성남시 분당구 티맥스소프트 본사에서 만난 박기은 부사장은 "이제 AI의 중심은 모델이 아니라 프레임워크로 이동하고 있다"며 "국내 기업이 독자적으로 AI 프레임워크를 개발해 산업별 맞춤형 AI를 구현할 수 있어야 한다"고 강조했다. 박 부사장은 지난 6월 연구본부장으로 부임해 티맥스소프트의 AI 전략 수립을 총괄하고 있다. 그는 "티맥스소프트는 올해를 AI 사업의 원년으로 삼고 있다"며 "AI 프레임워크를 핵심 축으로 세 단계 전략을 추진하고 있다"고 설명했다. AI 프레임워크는 기업이 자체 데이터를 활용해 AI 서비스를 만들 수 있도록 돕는 기반 소프트웨어다. 박 부사장은 "현재 기업들이 AI를 도입하려면 오픈소스나 글로벌 클라우드사의 플랫폼 중 하나를 선택해야 한다"며 "이 과정에서 데이터 주권과 보안이 흔들리고, 기술 종속이 심화되는 문제가 있다"고 지적했다. 이어 "티맥스소프트는 이 구조를 깨고 국산 AI 프레임워크를 중심으로 자립형 생태계를 구축하겠다"고 말했다. 티맥스소프트는 20년 넘게 프레임워크 기반 소프트웨어 제품을 개발해온 국내 대표 기업이다. 대표제품인 프로프레임(ProFRAME)과 프로오브젝트(ProObject)는 국내 금융권 전산 시스템의 표준 프레임워크로 자리 잡았으며, 신한은행, 농협은행 등 대형 은행뿐만 아니라 많은 증권회사에서 핵심 업무 시스템에 사용 중이다. 박 부사장은 "AI 프레임워크도 결국 비즈니스 로직을 코드 구조 안에 녹여내는 기술"이라며 "티맥스소프트는 이미 이런 구조적 설계 역량을 충분히 갖추고 있다. 이 점이 글로벌 빅테크와의 가장 큰 차별점"이라고 말했다. 또한 티맥스소프트는 공공·금융·통신 등 산업별로 상이한 보안 요건과 개발 규칙을 수십 년간 적용해온 경험이 있다. 박 부사장은 "AI 기술의 핵심은 단순히 모델을 도입하는 것이 아니라, 각 산업의 복잡한 구조에 맞게 통합하는 일"이라며 "우리는 이미 이런 산업별 표준화 경험을 갖춘 유일한 소프트웨어 기업"이라고 설명했다. 기술 스택에서도 차별화된다. 애플리케이션 서버(미들웨어), 비즈니스 프레임워크(개발 플랫폼), 인터페이스 플랫폼, 데이터베이스, 클라우드 플랫폼까지 전 계층을 아우른 관련 자체 기술 경쟁력을 오래 전부터 보유했다. 박 부사장은 "AI 프레임워크는 다양한 오픈소스와 시스템을 연결해야 하는 복잡한 기술"이라며 "티맥스소프트는 이미 미들웨어와 DB, 클라우드 등 전 계층을 직접 개발하고 통합해온 경험이 있어 이를 AI 구조로 확장하기에 유리하다"고 강조했다. 이어 "AI 생태계는 이제 개별 기업의 경쟁이 아니라 협력의 경쟁이 되고 있다"며 " 국내 스타트업과 AI 솔루션 기업이 함께 참여할 수 있는 개방형 프레임워크 생태계를 만들 것"이라고 덧붙였다. 박 부사장은 정부가 추진하는 '소버린 AI' 정책 방향에도 힘을 실었다. 그는 "AI 주권이라는 말은 단순히 모델을 직접 만드는 것을 의미하지 않는다"며 "AI 서비스를 개발·운영할 수 있는 프레임워크까지 자립해야 진짜 의미의 소버린 AI가 가능하다"고 설명했다. 그는 "한국형 AI 반도체나 LLM이 주목받고 있지만, 그 위에서 작동하는 프레임워크가 없다면 산업 전반에 AI를 내재화하기 어렵다"며 "AI 반도체, LLM, 클라우드 인프라 위에 'AI 프레임워크'가 더해져야 완전한 기술 스택이 완성된다"고 덧붙였다. 티맥스소프트가 구상하는 AI 프레임워크는 오픈소스 기반이지만, 단순 복제가 아닌 '국산화된 통합 버전'을 목표로 한다. 박 부사장은 "글로벌 오픈소스 대부분은 해외 기업이 백업하고 있어 국내 산업에 바로 적용하기 어렵다"며 "티맥스소프트의 기술력으로 다양한 오픈소스 구성요소를 통합해 한국형 AI 프레임워크로 재구성하겠다"고 밝혔다. 티맥스소프트는 AI 프레임워크를 금융, 공공, 일반 기업 시장으로 나누어 단계적으로 확산할 계획이다. 금융 분야에서는 이미 비즈니스 프레임워크 '프로프레임'을 사용 중인 고객사를 중심으로 AI 기능을 탑재한다. 박 부사장은 "대형 금융사들은 이미 프로프레임을 기반으로 시스템을 운영하고 있어, AI 코드 어시스트나 자동화 기능을 손쉽게 확장할 수 있다"고 설명했다. 공공 부문에서는 '전자정부 표준프레임워크'의 AI 버전을 제안 중이다. 그는 "현재 전자정부 프레임워크에는 AI 기능이 포함돼 있지 않다"며 "정부가 AI 민원 시스템이나 챗봇을 구축하려면 SI 업체를 불러야 하는데 이를 '전자정부 AI 프레임워크' 형태로 확장하면 효율적으로 도입할 수 있다"고 말했다. 이에 따라 티맥스소프트는 상용 버전과 오픈소스 버전을 병행해 정부와 협력할 방침이다. 기업 시장은 가장 난이도가 높지만 성장 잠재력이 크다고 봤다. 박 부사장은 "AI 기술 변화 속도가 너무 빨라 일반 제조업체나 중견기업이 이를 따라가기 어렵다"며 "티맥스소프트의 상용 프레임워크를 사용하면 오픈소스를 직접 조합하지 않아도 안정적인 AI 서비스를 구현할 수 있다"고 말했다. 그는 "팔란티어 같은 글로벌 기업형 AI 플랫폼이 등장했듯, 티맥스소프트도 '한국형 AI 플랫폼'으로 자리 잡을 수 있을 것"이라고 강조했다. 티맥스소프트는 AI 역량 확보를 위해 생태계 구축에 무게를 두고, 국내 AI 스타트업과의 협력을 본격화하고 있다. 박 부사장은 "국내에는 벡터DB, 검색엔진, 에이전트, 신경처리장치(NPU) 등 다양한 기술을 보유한 AI 기업이 많다"며 "이들이 티맥스 프레임워크에 연동될 수 있도록 어댑터를 개발하고, 상호 호환 생태계를 만들 것"이라고 말했다. 그는 "예를 들어 업스테이지의 LLM '솔라'나 국산 NPU 업체인 리벨리온, 퓨리오사 같은 기업이 티맥스소프트의 파트너로 합류하면 우리 프레임워크를 쓰는 고객은 이들의 기술을 자유롭게 선택할 수 있게 된다"고 설명했다. 이어 "이 생태계는 스타트업에게는 대기업 진입의 통로가 되고 티맥스소프트에는 기술 다양성을 확보하는 기반이 된다"고 덧붙였다. 해외 기업과의 협력도 논의 중이다. 티맥스소프트는 최근 인텔과 '오픈 플랫폼 포 엔터프라이즈 AI(OPA)' 프로젝트 협력 방안을 논의했다. 박 부사장은 "인텔이 주도하는 이 프로젝트는 다양한 오픈소스를 묶어 기업이 쉽게 쓸 수 있도록 하는 구조로 우리가 지향하는 AI 프레임워크 개념과 유사하다"며 "이런 국제 협력도 적극적으로 검토하겠다"고 밝혔다. 더불어 AI 주권의 핵심은 데이터 보호라고 단언했다. 그는 "금융사나 공공기관은 외부 클라우드를 쓸 수 없고 내부 데이터가 밖으로 나가는 순간 보안 리스크가 발생한다"며 "티맥스소프트의 AI 프레임워크는 완전한 내부 구축형으로, 데이터가 외부로 나가지 않도록 설계된다"고 말했다. 또한 "외부 오픈AI나 글로벌 LLM을 연동하고 싶어 하는 고객이 있다면, 연결은 가능하지만 기본적으로 내부형 시스템을 우선 제공할 것"이라며 "AI의 활용과 데이터 보호를 동시에 잡을 수 있는 구조를 만드는 것이 목표"라고 밝혔다. 티맥스소프트는 AI 사업을 세 단계로 나눠 추진한다. 첫 번째는 AI 코드 어시스트 기능이다. 개발자가 코드 작성 중 필요한 로직을 입력하면 자동으로 코드가 제시되는 기능으로, 오픈AI의 '코파일럿'과 유사하지만 내부망에서도 동작한다. 박 부사장은 "금융권처럼 망분리된 환경에서도 사용할 수 있다는 점이 가장 큰 차별점"이라고 말했다. 두 번째는 AI 기반 운영관리 시스템 'AI옵스(AIOps)'다. 그는 "티맥스소프트의 여러 제품과 서버 모니터링 시스템을 통합해, AI가 장애를 예측하고 리포트를 자동으로 생성하도록 만들겠다"며 "운영자가 로그를 일일이 확인하지 않아도 AI가 이상 패턴을 탐지해 미리 알려주는 체계를 구축할 것"이라고 설명했다. 마지막 단계가 AI 프레임워크다. 박 부사장은 "AI 프레임워크는 단순한 기술 플랫폼이 아니라 산업 전반의 AI 내재화를 이끄는 허브"라며 "국산 생태계를 구축하고, 정부·금융·기업 고객이 독자적으로 AI를 운영할 수 있게 하는 것이 최종 목표"라고 밝혔다. 현재 티맥스소프트는 이 세 가지 AI 기술을 병행해 연구·개발 중이며 올해 말부터 순차적으로 시장에 선보일 예정이다. 코드 어시스트는 올해 4분기 공개를 목표로 하고 있으며, AI옵스는 내년 상반기 상용화, AI 프레임워크는 내년 하반기 이후 본격 상용화를 계획하고 있다. 박 부사장은 이러한 계획을 실현하기 위한 핵심 요소로 '속도'와 '생태계'를 꼽았다. 그는 "AI 기술은 6개월 단위로 바뀌고 있다. 이 속도를 따라가지 못하면 도태된다"며 "티맥스소프트는 내부 개발 문화를 애자일 방식으로 전환해 제품 출시 주기를 대폭 줄이고 있다"고 말했다. 이어 "AI 산업은 이제 개별 제품의 경쟁이 아니라 생태계의 경쟁"이라며 "티맥스소프트는 국산 프레임워크를 중심으로 중소 AI 기업, 반도체 기업, 솔루션 개발사들과 함께 AI 주권 생태계를 만들겠다"고 덧붙였다. 더불어 "AI 주권은 단순히 기술 자립의 문제가 아니라 산업의 생존과 직결된 문제"라며 "티맥스소프트가 그 중심에서 한국형 AI 프레임워크의 길을 열겠다"고 밝혔다.

2025.10.20 14:18남혁우

"복잡한 개발도 한 번에"…구글, '제미나이 코드 어시스트' 업그레이드

구글이 인공지능(AI) 코딩 도우미에 '에이전트 모드'를 도입해 개발 환경을 강화했다. 구글은 18일 '제미나이 코드 어시스트'를 업그레이드했다고 공식 홈페이지를 통해 밝혔다. 개발자는 비주얼 스튜디오 코드 플러그인이나 젯브레인 통합 개발 환경(IDE) 확장 프로그램을 통해 이를 무료로 이용할 수 있다. 에이전트 모드는 기존 코드 어시스트보다 한 단계 발전된 형태다. 전체 코드베이스를 분석해 복잡한 다중 파일 작업을 자동으로 계획·실행한다. 단순한 파일 기반 제안에서 벗어나 애플리케이션의 구조와 패턴, 의존성을 종합적으로 모델링해 맥락 인식 기반 제안을 제공한다. 예를 들어 사용자가 "새 인증 방식으로 모든 API를 업데이트해줘" 또는 "사용자 설정 페이지를 새로 만들어줘" 등 자연어로 요청하면, 에이전트 모드가 작업을 자동 처리하는 식이다. 기존처럼 파일마다 요청을 보내고 수동 통합하는 과정이 사라진 셈이다. 또 에이전트는 코드를 자동으로 수정하지 않고, 작업 전 구체적 변경 계획을 사용자에게 제안한 뒤 수락 여부를 받는다. 사용자는 변경될 파일 목록과 계획 요약을 검토한 뒤 설명 요청이나 대안 제시, 일부 수정 거부 등 직접 통제할 수 있다. 구글은 "이같은 사용자 통제 기반 협업 구조는 AI의 작업 속도와 사용자의 설계 의도를 결합할 수 있다"며 "최종 코드 품질과 일관성을 높인다"고 강조했다. 그러면서 "최근 롤백 기능도 추가돼 실험 도중 원래 상태로 복구할 수도 있다"며 "개발자가 다양한 시도를 더 자유롭게 할 수 있다"고 덧붙였다. 구글은 제미나이 코드 어시스트의 에디터 경험도 개선했다고 강조했다. .gitignore 자동 적용, .aiexlude 파일 생성을 통한 민감 파일 제외, 특정 코드 조각에 대한 초점 지정 기능이 추가돼 컨텍스트 제어가 정밀해졌다. 로그나 출력은 채팅창에 직접 첨부할 수 있어 디버깅 시 로그 복사 없이 질문이 가능하다. 채팅 인터페이스도 직관적으로 개편됐다. 코드 제안은 미리보기 블록으로 표시되며 접거나 펼칠 수 있다. 응답 중단 기능, 자동 스크롤 해제 등 사용자가 유저인터페이스(UI)를 능동적으로 제어할 수 있어 작업 흐름이 기존보다 매끄러워졌다. 구글은 "우리는 실제 개발 작업을 위임할 수 있는 에이전트로서의 전환을 시도하고 있다"며 "AI 제안과 사용자 협업 기반으로 생산성과 신뢰성을 동시에 확보할 것"이라고 밝혔다.

2025.07.18 16:41김미정

몽고DB, AWS・구글클라우드와 생성형 AI 협력 확대

몽고DB는 아마존웹서비스(AWS), 구글 클라우드 등과 협력을 확대한다고 13일 밝혔다 . 몽고DB는 '날리지베이스 포 아마존 베드록'에 '몽고DB 아틀라스 벡터 서치'를 정식 통합해, 기업이 완전관리형 파운데이션 모델(FM)를 활용해 생성형 AI 애플리케이션 기능을 더 쉽게 구축할 수 있도록 지원한다. 수많은 개발자와 고객이 비즈니스 크리티컬 애플리케이션 구동을 위해 사용 중인 업계를 선도하는 개발자 데이터 플랫폼인 몽고DB에서 구글 클라우드의 제미나이 코드 어시스트를 최적화하며 애플리케이션 개발 및 현대화를 위한 향상된 개발자 경험을 제공한다. 아마존 베드록은 AWS의 완전관리형 서비스로, 단일 API를 통한 다양한 고성능 FM을 지원하고 보안, 개인정보 보호 및 책임감 있는 AI 역량을 갖춘 생성형 AI 애플리케이션 구축을 위한 광범위한 기술을 제공한다. 이번 통합으로 개발자는 자체 데이터를 활용해 복잡한 작업을 자동화하고, 엔드 유저의 요구사항에 따라 정확하고 신뢰 가능한 최신 응답을 제공하는 생성형 AI 애플리케이션을 쉽게 제작할 수 있다. 기업은 아틀라스 벡터 서치에서 처리된 데이터를 기반으로 AWS에서 빠르고 쉽게 생성형 AI 애플리케이션을 배포할 수 있으며, 더욱 정확하고 관련성 높은 응답을 제공할 수 있다. 벡터 데이터만 저장하는 애드온 솔루션과 달리, 아틀라스 벡터 서치는 고성능의 확장 가능한 벡터 데이터베이스로서 전 세계에 분산된 운영 데이터베이스와 통합돼 기업의 전체 데이터를 저장 및 처리할 수 있어 생성형 AI 애플리케이션을 효과적으로 지원한다. 아마존 베드록과의 통합으로 고객은 실시간 운영 데이터를 벡터 임베딩으로 변환해 대규모 언어 모델(LLMs)에서 사용할 수 있다. AI21랩스, 아마존, 앤트로픽, 코히어, 메타, 미스트랄 AI, 스태빌리티 AI 등의 LLM 을 자체 데이터로 맞춤화한다. 개발자는 검색 증강 생성(RAG)을 위한 아마존 베드록 에이전트로 직접 코딩하지 않더라도 사용자 쿼리와 연관된 맥락에 맞는 응답을 바탕으로 애플리케이션을 구축할 수 있다. 기업은 몽고DB 아틀라스 서치 노드를 통해 핵심 운영 데이터베이스에서 생성 AI 워크로드를 분리 및 확장하며 쿼리 시간을 최대 60% 단축하는 등 비용과 성능을 최적화할 수 있다. 이 같은 완전관리형 기능은 노보 노디스크 같은 AWS와 몽고DB의 공동 고객이 조직 전반에서 자체 데이터로 생성형 AI를 안전하게 사용하고, 운영 오버헤드와 수작업을 줄이며 비즈니스 가치 실현을 가속화하도록 돕는다. 구글 클라우드의 제미나이 코드 어시스트는 코드 제안을 생성하고, 통합개발환경(IDE)에서 기존 코드에 관한 문의에 답하며, 간단한 프롬프트 입력으로 전체 코드베이스를 업데이트할 수 있는 기능을 제공한다. 몽고DB와 구글 클라우드의 협업으로 개발자는 제미나이 코드 어시스트를 활용해 몽고DB 코드와 매뉴얼, 모범 사례에 대한 답변과 정보를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 신기능을 빠르게 프로토타이핑하고 애플리케이션 개발을 가속화할 수 있다. 오늘날 많은 개발자는 워크플로우에 생성형 AI 기반 코딩 어시스턴트를 통합해 일상 업무를 자동화해 생산성을 높이고 중요한 업무에 집중하기 위한 방법을 모색하고 있다. 제미나이 코드 어시스트는 공개된 데이터 세트를 학습하고 코드베이스에 대한 뛰어난 가독성을 갖췄으며, 널리 사용되는 애플리케이션, 소스 코드 저장소, 코드 편집기 등과 통합돼 개발자의 요구사항을 충족할 수 있는 기능을 제공한다. 제미나이 코드 어시스트의 통합으로 개발자는 신속한 애플리케이션 구축과 현대화를 위한 몽고DB 활용법을 익히고, 몽고DB 매뉴얼에서 엄선된 콘텐츠와 코드를 확인하며, 사용사례를 비롯해 몽고DB에서 데이터 작업 시 적용할 수 있는 다양한 기능에 대한 고도화된 제안을 받을 수 있다. 이 밖에도 제미나이 코드 어시스트는 자연어 채팅, 코드 사용자화, 전체 코드베이스의 대규모 변경, AI 기반의 스마트한 작업 자동화, API 개발 간소화 등 핵심 기능과 기업이 라이선스 요건을 준수할 수 있도록 코드 제안 시 출처를 함께 제공한다. 이처럼 양사의 지속적인 협력은 개발자가 반복적인 작업에 투입하는 시간을 대폭 줄이고 구글 클라우드용 몽고DB에서 데이터 기반 애플리케이션을 신속하게 구축할 수 있는 토대를 제공한다. 바시 필로민 AWS 생성형 AI 부문 부사장은 “오늘날 수만 개의 기업은 특정 요구사항에 맞는 생성형 AI 애플리케이션을 구축하기 위해 아마존 베드록을 사용하고 있다”며 “이제 양사의 공동 고객은 날리지베이스 포 아마존 베드록에서 정식 제공되는 몽고DB 아틀라스 벡터 서치로 RAG를 더욱 쉽고 빠르게 구현하며 데이터에서 풍부한 인사이트를 도출할 수 있다”고 강조했다. 스티븐 오반 구글 클라우드 마이그레이션, ISV 및 마켓플레이스 부문 부사장은 “제미나이 코드 어시스트는 개발자가 고품질 코드를 더 효율적으로 작성할 수 있도록 엔터프라이즈급 AI를 지원한다”며 “개발자는 제미나이 코드 어시스턴트로 확장된 몽고DB 관련 정보와 매뉴얼, 코드를 통해 애플리케이션 구축과 가치 창출에 소요되는 시간을 줄이고, 소프트웨어 개발 및 제공 프로세스 전반에서 불필요한 마찰을 줄일 수 있다”고 밝혔다.

2024.05.13 11:05김우용

오라클, AI 코딩 도구 '오라클 코드 어시스트' 발표

오라클은 AI 코딩 동반 툴인 오라클 코드 어시스트를 발표하고, 애플리케이션 속도 향상 및 코드 일관성 개선 계획을 13일 밝혔다. 오라클 코드 어시스트는 거대 언어 모델(LLM)을 기반으로 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)에서 실행되며 OCI 기반 자바, SQL 및 애플리케이션 개발에 최적화됐다. 된 오라클 코드 어시스트는 개발자에게 기업의 모범 사례 및 코드베이스에 맞춤화해 맥락에 특화된 제안 기능을 제공한다. 오라클 코드 어시스트는 대부분의 모던 프로그래밍 언어로 작성된 코드를 업데이트하고 업그레이드 및 리팩토링하는 데에도 사용할 수 있도록 설계될 예정이다. AI 기반 소프트웨어 개발은 소프트웨어의 개념화 및 생성, 테스트, 관리 방식에 혁신을 불러일으켰다. 개발자는 AI 지원 도구를 사용하면 새로운 아이디어를 탐색하고 신규, 업그레이드 또는 리팩토링된 코드를 위한 지능형 제안을 받을 수 있다. 또한 일상적인 작업을 자동화하는 기능 덕분에, AI 도구가 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC)의 모든 단계에서 핵심적인 부분으로 자리 잡게 됐다. 오라클 코드 어시스트는 코드 스니펫, 종속성 분석, 오류 완화 대안, 테스트 사례, 주석, 요약 및 문서화를 제공해 SDLC의 각 단계를 처리한다. 오라클 코드 어시스트는 젯브레인 인텔리제이 IDEA, 또는 마이크로소프트 비주얼 스튜디오 코드용 개발 환경 플러그인으로도 배포된다. 개발자가 애플리케이션 실행 위치와 상관없이 애플리케이션을 구축, 최적화, 업그레이드하는 데 도움을 주는 전문가 의견을 반영한 피드백을 제공하도록 특별히 훈련될 계획이다. 오라클 코드 어시스트의 코드 생성(Generation) 기능은 학습한 맥락 및 패턴을 바탕으로 코드 제안을 제공하고, 전체 클래스 파일, 메소드 또는 코드 라인을 생성한다. 개발자는 코드 스니펫을 승인, 변경 또는 거절할 수 있고, 보일러플레이트 코드 작성에 드는 시간을 줄이고, 애플리케이션 개발 속도를 높일 수 있다. 코드 주석(Annotation) 기능은 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 문서화 또는 코멘트 생성을 통해 코드 기능을 설명한다. 개발자는 이를 통해 애플리케이션을 수명 주기 동안 지속적으로 관리할 수 있다. 코드 설명 가능성(Explainability) 기능은 코드에 대한 명확한 언어 요약을 제공한다. 이 기능은 기존 코드를 검토 또는 리팩터링하는 개발자들을 지원하고, 정확하고 이해하기 쉬운 맥락 제공을 통해 시간을 절약해 준다. 더욱 빨라진 코드 검토(Faster Code Reviews) 기능은 풀(pull) 요청을 실행해 코드 리뷰를 작성한 뒤의 변경 사항을 저장소에 병합하고, 성능, 품질, 효율성, 스타일링 가이드라인을 기반으로 코드 변경을 추천한다. 개발자들은 이 기능을 활용해 보다 고품질의 코드를 제공할 수 있다. 테스트 커버리지 생성은 코드의 맥락을 기반으로 유닛과 기능 테스트를 생성한다. 이 기능은 개발자가 훨씬 다양한 테스트 입력 값을 아우르는 더 나은 테스트 커버리지를 바탕으로 테스트 품질을 개선하게 해 준다. 맞춤형 제안(Tailored Suggestions)은 기업 조직의 코딩 프레임워크, 사내 라이브러리, 모범 사례, 업계 별 표준을 통합해 조직 전용 코드를 생성한다. 이 기능은 개발자의 코드 리뷰, 업데이트, 기존 코드베이스로의 코드 통합을 지원한다. 코드 생성 컨텍스트(Code Origination Context)는 필터를 적용해 코드가 비허용적(non-permissive) 라이선스를 출처로 삼지 않도록 한다. 이 기능은 개발자가 규정 준수 관련 위험을 해결할 수 있게 돕는다. 자동 언어 업그레이드(Automated Language Upgrades)는 새로운 라이브러리를 사용해 기존 코드를 현재의 언어 버전으로 변환 및 업데이트한다. 이 기능은 개발자가 사용된 언어 또는 프레임워크의 최신 기능을 활용해 애플리케이션의 성능과 품질을 개선할 수 있게 지원한다. 코드 분석은 버그와 비효율성을 파악하고, 기업 조직의 소프트웨어 개발 관행을 바탕으로 오피니어네이티드(opinionated) 코드를 생성한다. 이 기능은 개발자가 자체 독점 코드베이스와 일관된, 보다 강력한 코드를 제공하도록 지원한다. OCI 최적화 제안 기능은 OCI 서비스 API, 코딩 패턴, 모범 사례로부터 확보한 제안을 통합해 애플리케이션이 OCI에서 최적의 상태로 실행될 수 있게 지원한다. 이 기능은 개발자가 OCI에서 실행되고 OCI 서비스를 사용하는 애플리케이션의 유용성은 극대화하고, 효율성은 높이도록 해 준다. 오라클의 개발자들은 이미 오라클 코드 어시스트를 적극 활용해 새로운 오라클 제품 및 서비스를 개발하고 있다. 이 서비스는 오라클 고객들에게도 제공될 예정이다. 아난드 크리슈난 오라클 클라우드 인프라스트럭처 제품 관리 부사장은 “커스텀 애플리케이션은 전 세계 모든 기업 조직이 스스로를 차별화하기 위해 사용하는 방식”이라며 “애플리케이션의 구축, 배포, 유지 관리에는 노동력과 시간이 많이 든다”고 밝혔다. 그는 “오라클 코드 어시스트를 활용하는 기업들은 개발자가 애플리케이션 속도 및 코드 일관성을 개선해 애플리케이션을 안전하고 강력하며, 규정을 준수하는 방식으로 장기간 유지 관리할 수 있도록 지원할 수 있다”고 덧붙였다.

2024.05.13 10:59김우용