2025년 DevOps 트렌드 4가지 알아보기

Technical Writer

2025년 1월 17일 · 약 22분

이 글은 2025년 DevOps 트렌드 4가지를 소개합니다. 최근 글로벌 IT 업계 전문가, 기업, 전문 매체 등이 올해 DevOps 트렌드를 다각도로 전망했는데요. 이 가운데 중복으로 지목되거나, 업계의 중요한 흐름이며, 전망 근거가 사실에 기반해 타당한 트렌드를 4개 선정했습니다.

차세대 DevOps 자동화 핵심인 AI 에이전트, 기술팀의 FinOps 역할 강화, 인프라 자동화와 관리 투자 활성화, 정책 기반 거버넌스 중요성 지속이 그 내용인데요. 각 트렌드의 구체적인 현황과 등장 배경, 전망을 자세히 살펴보겠습니다.

1. AI 에이전트, 차세대 DevOps 자동화 핵심

Agent SRE 홈페이지 메인 화면. 출처=Agent SRE

AI 에이전트는 DevOps 자동화의 새로운 세대를 이끌 걸로 전망됩니다. ‘AI 에이전트’란 복잡한 업무를 대신 처리하는 대규모 언어 모델(LLM) 기반 봇인데요. 이는 특정 목표를 달성하기 위해 독립적으로 결정하고, 조치를 취하도록 설계됐죠. 이미 DevOps 분야에는 코드 버그 확인, 리소스 최적화, 인시던트 관리 등 다양한 AI 에이전트가 있습니다. Spark는 널리 쓰이는 오픈 소스 소프트웨어에 테스트를 자동 생성, 실행해 취약점을 찾고요. Kubert DevOps AI Agent는 Kubernetes 환경을 위해 설계됐으며, 리소스 확장과 배포, 관리 작업을 자동화하죠. Agent SRE는 인시던트 탐지를 자동화하고, 실시간 분석을 제공하며, 문제를 즉시 해결해 다운타임과 중단을 최소화합니다.

AI 에이전트가 ‘차세대 DevOps 자동화의 주인공’인 이유는 다음 장점 때문인데요. AI 에이전트는 알아서 판단해 자율적으로 행동을 취합니다. 이는 DevOps 자동화 효과를 극대화할 수 있죠. 글로벌 클라우드 개발 환경 기업 Jetify의 CEO인 Daniel Loreto에 따르면, AI 에이전트는 주변 환경에서 정보를 수집, 분석하고요. 인식과 프로그래밍된 목표에 따라 상황을 평가하고, 최선의 행동 방침을 결정합니다. 그다음, 자기 환경에서 작업을 실행하죠. AI 에이전트의 자율적인 행동 능력은 수동적인 기존 AI 시스템의 한계를 보완합니다. 이로써 DevOps에서 의사결정과 실행 속도를 높이고요. 문제를 예측하고 방지하죠. 또 일상 작업을 자동화하고, 리소스 할당을 최적화하며, 다운타임을 줄여 운영 비용을 낮추고요.

글로벌 소프트웨어 제공 플랫폼 Harness의 CTO인 Nick Durkin과 Martin Reynolds는 “AI 에이전트의 중요성이 생성형 AI를 능가하며, 2025년 DevOps 논의를 지배할 거”라고 관측합니다. 조직은 AI 에이전트 프레임워크를 배포해 소프트웨어 제공을 간소화하고요. “기업은 하나의 일반화된 AI 어시스턴트에 의존하는 대신, 코드 생성과 테스트, 품질 보증 작업에 전문화된 AI 에이전트를 통합할 거”라고 하죠. 이때 오케스트레이터 에이전트가 작업을 감독하고, 포괄적인 통찰을 제공하고요. 더 똑똑한 의사 결정을 내리도록 지원할 수 있습니다.

2. FinOps서 기술팀 역할 강화

FinOps 프레임워크. 출처=FinOps Foundation

FinOps(Financial Operations)에서 DevOps, 엔지니어링 등 기술팀의 활약이 갈수록 중요해집니다. ‘FinOps’란 클라우드 비용을 관리하기 위해 IT, 재무, 사업 등 여러 부서가 협업하는 클라우드 재무 관리 관행인데요. 이는 재무 책임을 DevOps 관행에 통합한 것으로, 클라우드 컴퓨팅 리소스의 비용과 효율성을 최적화하는 데 중점을 두죠. 클라우드 서비스와 인프라 비용을 이해하고 관리하며, 비용 관리를 개선하고 사용량을 최적화하는 전략을 개발하는 게 그 예입니다. FinOps 프레임워크*는 ‘분석→벤치마킹→최적화→협상’ 총 4단계로 구현되고요. 업계에는 Microsoft Cost Management와 같이 클라우드 비용을 분석, 모니터링, 최적화하는 FinOps 도구 모음이 있습니다.

FinOps에서 기술팀의 역할이 강화되는 이유는 이렇습니다. 첫째, 경제 불확실성이 지속되면서 오늘날 기술팀은 ROI를 더 투명하게 입증하도록 요구받고요. 둘째, 점점 더 많은 조직에서 기술팀이 정교한 비용 가시성 도구, 자동화된 프로비저닝 시스템, 실시간 모니터링 기능을 구현하길 기대합니다. 셋째, 클라우드 네이티브 인프라가 급격히 증가하고, 최신 클라우드 환경이 복잡해 재무팀의 감독만으로 기술 비용을 관리하려면 한계가 있는데요. IBM Automation 제품 관리 부문 부사장인 Bill Lobig는 “2025년에는 예산 관리가 IT 재무팀에서 기술팀으로 이동할 것”이라며 “컨테이너의 72%가 5분 미만 가동되고, 인프라가 초 단위로 바뀌는 최신 클라우드 환경을 기존 재무 감독으로 따라잡을 수 없기에 이러한 변화는 불가피하다”고 설명합니다.

기술팀은 클라우드 비용을 최적화하기 위해 어떤 기술 조치를 취할까요? Bill Lobig에 따르면, 컨테이너 비용 관리 솔루션과 IaC(Infrastructue-as-code) 플랫폼을 도입할 수 있고요. 클라우드 재무 관리 플랫폼을 기술, 재무 이해관계자 모두를 위한 도구로 발전시킬 수도 있습니다. DevOps 전략 성공 요건에서 재무 관리의 중요성도 더 커질 텐데요. 글로벌 클라우드 자동화, 최적화 기술 기업 Spot by NetApp의 솔루션 디렉터인 Tzvika Zaiffer는 “성공적인 DevOps 전략은 기술 우수성뿐만 아니라 성숙한 비용 관리와 효율적인 리소스 활용으로 명확한 재무 성공 가능성을 입증해야 할 것”이라고 전망합니다.

*FinOps 프레임워크 단계별 상세 내용:
- 분석: 모든 클라우드 비용 감사, 팀별 IT 예산과 할당에 가시성 확보
- 벤치마킹: 클라우드 인스턴스 성능 측정 → 오버/언더 프로비저닝 탐지
- 최적화: 인스턴스 크기 조정, 워크로드 재배치, 애플리케이션 조정 → 비용/성능 개선
- 협상: 클라우드 서비스 공급업체(CSP) 구매 통합, 조직 전략에 맞게 클라우드 서비스 할당 조정

3. 인프라 자동화, 관리 투자 활발

조직이 IaC와 관련해 직면하는 도전 과제. 출처=StackGen

조직이 IaC 도전 과제를 해결하기 위해 인프라 자동화, 관리에 활발히 투자할 걸로 관측됩니다. ‘IaC’는 수동 프로세스가 아닌 코드로 인프라를 관리하고, 프로비저닝하는 DevOps 관행이고요. ‘인프라 자동화’는 IT 서비스와 솔루션을 제공하는 데 쓰이는 하드웨어, 소프트웨어, 네트워킹 구성 요소, 운영 체제(OS), 데이터 스토리지 구성 요소를 관리하기 위해 사람 도움을 줄이며 작업을 수행하는 기술을 사용하죠. 구성, 시스템 유지 관리와 같은 IT 인프라 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 글로벌 정보기술 연구·자문기업인 가트너는 2025년까지 조직의 70%가 인프라 자동화를 구현할 걸로 예상하는데요. 이는 2021년 20%보다 많이 증가한 수치입니다.

2025년 인프라 자동화, 관리 투자의 특징은 ‘조직이 기존 IaC 투자를 개선하는 데 도움이 되는 인프라 자동화, 관리 도구를 찾으려 한다’는 점인데요. 글로벌 인프라 생성 자동화 기업인 StackGen의 ‘Stacked Up: The IaC Maturity Report’에 따르면, 설문조사 응답자 97%가 IaC에 어려움을 겪고 있고요. 가장 큰 우려 사항은 모든 환경에 일관된 구성을 적용하는 문제(56%), 가파른 러닝 커브와 호환성 문제로 이어질 수 있는 여러 도구를 관리하는 문제(54%)였습니다. 응답자 93%는 “IaC를 더 빠르고, 더 능률적으로 만들려면 혁신이 필요하다”는 데 동의했죠. 따라서 조직은 이러한 IaC 문제를 풀기 위해 인프라 자동화와 관리에 계속 투자할 걸로 전망되고요.

어떤 인프라 자동화, 관리 도구가 IaC의 이러한 도전 과제를 해결할 수 있을까요? StackGen의 CEO인 Sachin Aggarwal은 “일관성, 보안, 확장성을 위한 모범 관행을 자동으로 적용하는 새로운 도구가 IaC를 더 빠르고, 더 능률적으로 개선하며, 개발자의 인지 부하도 줄일 거”라고 내다봅니다. ‘Stacked Up: The IaC Maturity Report’의 설문조사 응답자 61%는 “모든 보안과 컴플라이언스 요구 사항이 IaC에 기본으로 적용되길 바란다”고 답변했는데요. 이렇듯 IaC를 개선하려면 더 강력한 자동화가 필요할 걸로 분석됩니다.

4. 정책 기반 거버넌스 중요성 지속

출처=픽사베이

IT 환경의 규모가 커지고, 복잡성이 증가함에 따라 정책 기반 거버넌스가 보안과 컴플라이언스 의무를 충족하는 데 계속 중요할 걸로 예상됩니다. ‘정책 기반 거버넌스’는 코드를 사용해 IT 리소스가 충족해야 하는 규칙을 정의하고, ‘리소스가 규칙에 부합하는지’ 자동으로 평가하는 관행입니다. DevOps 실무자는 자동화된 정책 모니터링, 컴플라이언스 확인, 강화로 자동화를 그들의 전략에 통합해 수작업을 최소화하려 하죠. 이미 특정 형태의 정책 기반 거버넌스가 있는 조직도 많습니다.

정책 기반 거버넌스가 지속적으로 중요한 이유는 다음과 같습니다. 거버넌스, 위험, 컴플라이언스팀은 복잡한 인프라를 관리하는 부담이 상당히 크고요. 이러한 팀은 분산된 여러 팀에 일관된 정책 시행, 위험 완화, 컴플라이언스를 유지할 책임이 있기 때문입니다. 정책 기반 거버넌스는 이러한 책임을 원활하고 편리하게 수행하도록 지원합니다. 이는 ‘규제와 내부 표준을 일관되게 지키는지’ 확인하고요. 운영 오버헤드를 줄이죠. 또 규제 대응력을 향상하며, 모든 환경에 컴플라이언스를 유지하는 데 도움이 되고요.

글로벌 DevOps 자동화 기업 Progress의 시니어 프로덕트 마케팅 매니저 Jnanankur Ghosh와 콘텐츠 매니저 Smitha Ravindran은 “2025년에는 DevOps 실무자가 컴플라이언스 정책을 정의하고, 모니터링하며, 일관되게 유지하도록 돕는 도구를 도입해 높은 수준의 거버넌스를 사람이 읽을 수 있는 지침으로 전환할 걸”로 전망합니다. 단, 이러한 도구는 기업의 거버넌스와 규제 요건에 부합하는 실시간 컴플라이언스 확인과 정책 시행을 지원해야 합니다.

맺음말

지금까지 2025년 DevOps 트렌드 4가지를 알아봤습니다. 이 글의 요점은 다음과 같은데요.

AI 에이전트는 DevOps 자동화의 새로운 세대를 이끌 걸로 전망됩니다. 이미 DevOps 분야에는 코드 버그 확인, 리소스 최적화, 인시던트 관리 등 다양한 AI 에이전트가 있습니다. AI 에이전트는 알아서 판단해 자율적으로 행동을 취합니다. 이는 DevOps 자동화 효과를 극대화할 수 있죠. AI 에이전트의 중요성은 생성형 AI를 능가하며, 2025년 DevOps 논의를 지배할 걸로 예상됩니다.
FinOps에서 DevOps, 엔지니어링 등 기술팀의 활약이 갈수록 중요해집니다. FinOps는 재무 책임을 DevOps 관행에 통합한 것으로, 클라우드 컴퓨팅 리소스의 비용과 효율성을 최적화하는 데 중점을 두죠. 경제 불확실성이 지속되면서 오늘날 기술팀은 ROI를 더 투명하게 입증하도록 요구받고요. 클라우드 네이티브 인프라가 급증하고, 최신 클라우드 환경이 복잡해 재무팀의 감독만으로 기술 비용을 관리하려면 한계가 있습니다.
조직이 IaC 도전 과제를 해결하기 위해 인프라 자동화, 관리에 활발히 투자할 걸로 관측됩니다. 가트너는 2025년까지 조직의 70%가 인프라 자동화를 구현할 걸로 예상합니다. 조직은 기존 IaC 투자를 개선하는 데 도움이 되는 인프라 자동화, 관리 도구를 찾으려 합니다. 많은 실무자가 IaC에 어려움을 겪고 있고요. IaC를 더 빠르고, 더 능률적으로 만들도록 혁신을 원합니다. 조직은 이러한 IaC 문제를 풀기 위해 인프라 자동화와 관리에 계속 투자할 걸로 전망됩니다.
IT 환경의 규모가 커지고, 복잡성이 증가함에 따라 정책 기반 거버넌스가 보안과 컴플라이언스 의무를 충족하는 데 계속 중요할 걸로 예상됩니다. DevOps 실무자는 자동화된 정책 모니터링, 컴플라이언스 확인, 강화로 자동화를 그들의 전략에 통합해 수작업을 최소화하려 하죠. 정책 기반 거버넌스는 ‘규제와 내부 표준을 일관되게 지키는지’ 확인하고요. 운영 오버헤드를 줄이죠. 또 규제 대응력을 향상하며, 모든 환경에 컴플라이언스를 유지하는 데 도움이 됩니다.