구현을 위한 추상화는 끝났다. 설계를 위한 추상화는 영원하라

이 글에서는 AI의 코드 생성 능력으로 인해 Java의 Strategy 패턴과 같은 구현 패턴의 가치가 하락하고 있다고 주장합니다. 이러한 패턴은 코드 복잡성을 관리하기 위한 인지적 도구였지만, 이제 AI가 직접 해당 코드를 작성할 수 있게 되었습니다. 하지만 도메인 간 경계, 데이터 소유권, 일관성 모델, 장애 격리, 스키마 진화에 대한 결정인 설계 수준의 추상화는 변경에 비용이 많이 들고 자동화할 수 없습니다. 동기식 및 비동기식 주문 처리 중에서 선택하거나, 데이터 소유자를 정의하거나, 일관성 경계를 설정하는 것이 예입니다. AI는 선택한 모든 방식에 대한 코드를 생성할 수 있지만, 비즈니스 로직, 트래픽 패턴, SLA, 운영 현실에 따라 달라지는 이러한 아키텍처 결정은 내릴 수 없습니다. 이 글에서는 AI에 설계 자문을 요청할 수 있다는 생각을 비판하며, 설계에 대한 반복은 비용이 많이 들고 피드백 루프에 몇 개월이 걸린다고 지적합니다. 또한 프롬프트에 모든 장애 시나리오를 지정해야 한다는 생각에 도전하며, 가능한 시나리오를 예측하는 엔지니어의 역할을 강조합니다. 사후 분석 및 아키텍처 결정으로 구성된 선별된 지식 베이스가 도움이 되지만, 설계 판단의 마지막 10%는 여전히 매우 중요하며 엔지니어는 AI가 처리할 수 있는 프레임워크를 마스터하는 대신 이러한 고부가가치 기술에 집중해야 합니다.