엔지니어링 효율성을 위한 라쿠텐의 OpenAI Codex 통합
라쿠텐은 보안 표준을 유지하면서 소프트웨어 제공 및 사고 대응을 가속화하기 위해 엔지니어링 워크플로에 OpenAI Codex를 통합했습니다. 이 통합을 통해 평균 복구 시간(MTTR)이 약 50% 감소했으며, 복잡한 프로젝트의 개발 주기를 분기에서 몇 주로 압축할 수 있게 되었습니다.
사고 대응 가속화 및 MTTR 감소
라쿠텐은 Codex를 사용하여 시스템 알림과 해결 사이의 시간을 압축합니다. Codex를 KQL(Azure의 로그 및 텔레메트리용 쿼리 시스템)과 통합함으로써 엔지니어는 API를 보다 효율적으로 모니터링하고, 신호를 분석하며, 근본 원인을 식별할 수 있습니다.
쿼리, 로그, 패치를 수동으로 합성하는 대신, 사이트 신뢰성 엔지니어링(SRE) 팀은 Codex를 활용해 수정안을 제시하고 복구를 가속화합니다. 이 접근 방식으로 평균 복구 시간(MTTR)이 약 50% 감소했으며, 라쿠텐은 운영 문제를 두 배 빠르게 해결할 수 있게 되었습니다.
CI/CD에서 안전 및 보안 자동화
배포 병목 현상을 방지하기 위해 라쿠텐은 Codex를 CI/CD 파이프라인에 직접 통합하여 코드 리뷰와 취약점 검사를 자동화합니다. 내부 코딩 원칙과 표준을 Codex 워크플로에 제공함으로써 모든 코드 변경이 회사 고유의 기대에 부합하도록 보장합니다.
라쿠텐의 비즈니스 AI 총괄 매니저인 카지 유스케는 다음과 같이 말합니다:
‘우리는 내부 코딩 원칙을 Codex에 제공합니다. 동일한 원칙을 사용해 코드가 우리 표준에 부합하는지 검토합니다.’
이 자동화는 배포 속도가 빨라져도 엔지니어링 표준을 낮추지 않고 안전 검사가 일관되게 수행되도록 보장합니다.
자율적인 풀스택 개발 확장
라쿠텐은 Codex를 활용해 초기 사양부터 실제 구현까지 대규모이며 모호한 프로젝트를 수행함으로써 완벽히 정의된 요구사항에 대한 의존도를 낮춥니다. 이 ‘AI화’ 전략은 모델이 부분적인 요구사항을 해석하고 자율적으로 사용 가능한 산출물을 생성하도록 합니다.
특정 사례로, 라쿠텐은 기존 웹 기반 AI 에이전트 서비스를 모바일 앱 버전으로 구축하기 위해 Codex를 사용했습니다. Codex는 전체 스택 구현을 수행했으며, 포함된 내용은 다음과 같습니다:
- Python/FastAPI 백엔드
- Swift/SwiftUI iOS 애플리케이션
- 필요한 모든 백엔드 API
이 프로젝트는 단계별 인간 지시 없이 완료되었으며, 개발 기간을 한 분기에서 몇 주로 단축했습니다.
엔지니어링 역할의 진화
Codex 도입으로 라쿠텐은 엔지니어의 주요 책임을 수동 코드 리뷰에서 사양 작성 및 검증으로 전환하고 있습니다. 초점은 명확한 목표 정의와 AI 생성 결과물을 검증할 수 있는 측정 가능한 기준을 설정하는 쪽으로 이동했습니다.
이 전환을 촉진하기 위해 라쿠텐은 엔지니어링, 제품, 비기술 팀 전반에 실습 워크숍을 도입하여 조직 전체에 자율 개발 활용을 확대하고 있습니다.
SUMMARY: 라쿠텐은 OpenAI Codex를 엔지니어링 스택에 통합하여 평균 복구 시간(MTTR)을 50% 단축하고, 분기 단위 개발 프로젝트를 몇 주로 압축했습니다.
TITLE: 엔지니어링 효율성을 위한 라쿠텐의 OpenAI Codex 통합