[Google Cloud Tech] 엔터프라이즈 레거시 현대화와 DevOps의 가속화: Gemini Code Assist 활용 전략

일반적인 AI 코딩 도구는 공개된 코드로만 학습되어 있어, 기업 고유의 내부 라이브러리나 복잡한 레거시 로직을 이해하지 못하는 경우가 많습니다.

Gemini Code Assist Enterprise의 코드 커스터마이제이션(Code Customization) 기능은 이 문제를 근본적으로 해결합니다.

• 전체 리포지토리 문맥 인식: 현재 열려 있는 파일뿐만 아니라, GitHub, GitLab, Bitbucket 등에 호스팅 된 조직의 전체 프라이빗 리포지토리를 안전하게 인덱싱하여 검색합니다.
• 레거시 코드 분석: “이 레거시 모듈이 사용하는 내부 인증 함수를 최신 표준으로 바꿔줘”라고 요청하면, AI가 인덱싱된 내부 코드를 참조(RAG)하여 기업의 최신 코딩 스타일과 컨벤션에 딱 맞는 코드를 제안합니다.
• 지원 언어: Java, Python, Go, C++, JavaScript 등 주요 엔터프라이즈 언어를 모두 지원하여 다양한 레거시 환경에 대응할 수 있습니다.

기업 도입의 핵심인 데이터 보안에 대해서도 구글 클라우드는 가장 높은 수준의 안전장치를 제공합니다.

• 데이터 학습 금지: Gemini Code Assist에 입력되는 프롬프트와 코드는 구글의 모델 학습에 절대 사용되지 않으며, 모든 응답은 무상태(Stateless)로 처리됩니다.
• 지적재산권 보호: 생성된 코드에 대해 IP 면책(Indemnification)을 제공하여 법적 리스크를 제거했습니다.
• 정밀한 접근 통제: IAM 권한 관리는 물론, .aiexclude 파일을 통해 AI가 접근해서는 안 되는 민감한 리포지토리나 파일을 세밀하게 지정할 수 있습니다.

오래된 모놀리식(Monolithic) 아키텍처를 MSA(Microservices)로 분리하거나, 프레임워크를 마이그레이션 하는 작업은 단일 파일 수정으로 끝나지 않습니다. 수십 개의 파일에 얽힌 의존성을 파악하고 동시에 수정해야 하기에 개발자의 피로도가 극심한 작업입니다.

새롭게 공개된 에이전트 모드(Agent Mode)는 이러한 복잡한 다단계 작업을 수행하는 데 최적화되어 있습니다.

• 스스로 계획하는 AI: “장바구니 로직의 MVC 패턴을 리팩토링해 줘”라고 목표만 제시하면, Gemini가 변경해야 할 파일 목록과 구체적인 실행 계획을 먼저 제안합니다.
• VS Code & IntelliJ 완벽 지원: VS Code에서는 전체 프로젝트 컨텍스트를 인식하여 여러 파일을 동시에 편집(Multi-file editing)할 수 있으며, IntelliJ에서는 변경 사항에 대한 세부 계획을 사전에 검토하고 승인할 수 있는 프로세스를 제공합니다.

인프라 운영과 배포 과정(DevOps)에서 반복되는 이슈 분류나 PR(Pull Request) 리뷰는 엔지니어의 시간을 뺏는 주범입니다.

새로 출시된 Gemini CLI GitHub Actions는 여러분의 저장소(Repository)에서 활동하는 ‘보이지 않는 팀원’이 됩니다.

• 지능형 이슈 분류(Intelligent Issue Triage): 새로운 이슈가 등록되면 백그라운드에서 비동기적으로 내용을 분석하고 적절한 라벨을 붙이거나 담당자를 제안합니다.
• 가속화된 PR 리뷰: 코드 변경 사항을 자동으로 분석하여 잠재적인 버그를 지적하거나 개선안을 코멘트로 남겨, 리뷰 시간을 획기적으로 단축합니다.
• 온디맨드 협업: 개발자가 코드를 푸시하고 퇴근해도, AI 에이전트가 밤새 코드 품질을 검토하고 리포트를 남겨두는 24시간 개발 체계가 가능해집니다.

Gemini Code Assist의 이번 업데이트는 개발자가 반복적인 ‘코딩(Coding)’에서 벗어나, 창의적인 ‘설계(Architecting)’와 ‘문제 해결(Problem Solving)’에 집중할 수 있도록 돕습니다.

지금 바로 VS Code나 IntelliJ에서 에이전트 모드를 켜고, 묵혀두었던 레거시 코드의 리팩토링을 지시해 보세요. 여러분의 옆자리에는 이미 가장 똑똑하고 지치지 않는 AI 동료가 앉아 있습니다.