초기에는 오픈소스가 고가의 독점 소프트웨어를 모방하고 상품화하는 경향이 있었다. 유닉스와 리눅스, BEA 웹로직과 JBoss를 예로 들 수 있다. 오늘날 오픈소스는 모방자가 아닌 혁신자의 역할을 맡고 있다. 클라우드 인프라 및 데브옵스 자동화에서 머신러닝 및 데이터 엔지니어링에 이르기까지 오픈소스 프로젝트는 기업의 기본값이 됐다.

그렇다면, 앞으로는 어떨까? 소프트웨어의 미래를 보려면 세계 최대의 오픈소스 소프트웨어 리포지토리인 깃허브에서 무슨 일이 일어나고 있는지 살펴보는 것이 좋다. 깃허브의 별점과 포크, 커밋 활동을 측정하면, 오픈소스의 떠오르는 스타와 그 연장선상인 업계 트렌드를 파악할 수 있다. 데이터를 자세히 살펴보겠지만, 놀랍지 않은 스포일러를 미리 공개한다. 다른 분야와 마찬가지로 AI는 오픈소스에서도 가장 큰 화두이다. 깃허브에서는 생성형 AI 프로젝트가 전년 대비 98% 증가했고, 주피터 노트북 사용은 92% 증가했다.

기초를 다지는 쿠버네티스와 컨테이너 기술

사실 인프라의 나머지 부분이 견고하지 않으면 어떤 기업도 AI를 사용할 수 없다. 이런 인프라 보장을 위해 지난 수십 년 동안 많은 기업이 오픈소스를 채택했다. 앞서 리눅스에 대해 언급했지만, 쿠버네티스는 지난 10년 동안 가장 큰 성공을 거둔 기술로, 포춘지 선정 100대 기업 중 71%가 이 기술을 주요 컨테이너 오케스트레이션 도구로 사용한다. 이런 성공은 11만 4,000개의 깃허브 별점, 4만 개 이상의 포크, 7만 4,000명 이상의 기여자(7,800개 이상의 기업이 참여), 31만 4,000건 이상의 코드 커밋으로 입증된다. 이는 오픈소스 개발이 얼마나 놀라운지를 잘 보여주는 예로, 오늘날에도 계속되고 있다. 2025년에는 약 2,000건의 공개 이슈와 일일 커밋이 이뤄지고 있다.

쿠버네티스를 넘어, 기업은 클라우드 배포를 관리하기 위해 오픈소스 IaC(Infrastructure as Code) 및 컨테이너 툴로 몰리고 있다. 예를 들어, 지난 몇 년 동안 하시코프 테라폼은 IaC의 사실상의 표준으로 부상했으며, 4만 5,000개의 별점과 9,800개의 포크를 통해 그 인기를 입증하고 있다. 최근에는 오픈토푸(OpenTofu)가 또 다른 오픈소스 선택지로 부상하고 있다.

더 의미 있는 것은 IaC 사용이 전반적으로 증가하고 있다는 사실이다. 깃허브의 데이터에 따르면, 하시코프의 HCL과 같은 선언적 환경 구성 언어는 2023년에 전년 대비 36%의 성장률을 기록했다. 이는 클라우드 배포를 표준화하기 위해 테라폼을 비롯한 유사 도구를 사용하는 개발자가 급격히 증가한 것과 일치한다. 이스티오(Istio, 서비스 메시)에서 프로메테우스(Prometheus, 모니터링 시스템)에 이르기까지 다른 클라우드 네이티브 인프라 프로젝트도 강력한 커뮤니티로 성장했다.

같은 기간에 컨테이너화 및 파이프라인 자동화를 위한 오픈소스의 사용이 폭발적으로 증가했다. 깃허브의 오토버스(Octoverse)는 2023년까지 깃허브에 있는 430만 개의 리포지토리가 도커 컨테이너 파일을 사용하고 있으며, 그 중 100만 개 이상의 공개 리포지토리가 도커파일을 사용하고 있다고 밝혔다. 이는 컨테이너 기반의 개발 및 배포가 보편화되었음을 반영한다. 이와 함께 CI/CD 파이프라인 및 코드 기반 관리(Everything as Code)를 통한 인프라 자동화도 급속히 성장했다. 개발자는 앱을 컨테이너화할 뿐만 아니라 깃허브 액션, 깃허브 CI, 아르고 워크플로우 같은 도구를 사용해 릴리즈 프로세스도 자동화하고 있다.

이런 데이터는 오픈소스 운영 도구가 소프트웨어 개발과 보조를 맞추고 있다는 것으로 해석할 수 있다. 오픈소스 데브옵스 프로젝트는 AI처럼 헤드라인을 장식하지는 않지만, 채택률이 해마다 꾸준히 증가하고 있다. HCL과 셸(Shell)이 깃허브에서 가장 많이 사용되는 언어로 부상한 것은 운영에 중점을 둔 코드가 오픈소스 활동에서 차지하는 비중이 증가하고 있음을 보여준다. 실질적으로 기업은 복잡한 클라우드 환경을 관리하기 위해 이런 개방형 도구를 표준으로 삼고 있다.

중요한 것은 이런 프로젝트와 기타 클라우드 인프라, 컨테이너화, 파이프라인 자동화 프로젝트가 기업의 적극적인 참여의 혜택도 받고 있다는 점이다. 구글, 레드햇, AWS, VM웨어의 개발자들은 쿠버네티스 및 관련 프로젝트에 코드를 기여해 이런 도구가 기본적인 기업 요구 사항을 충족하도록 만든다. 그리고 그 이상의 역할도 한다. 경쟁사끼리 공통 인프라 플랫폼에서 협업하면서 기업은 더 높은 수준의 혁신에 집중할 수 있게 됐다.

머신러닝과 AI : 마법이 일어나는 곳

이런 인프라 프로젝트를 통해 기업은 AI를 도입할 수 있게 됐다. 그리고 풍부한 오픈소스 프로젝트 덕분에 기업은 AI를 적극적으로 도입하고 있다. 오픈소스 머신러닝 라이브러리와 새로운 AI 프로젝트는 사용량과 커뮤니티 규모 모두에서 전례 없는 성장을 이뤘다. 텐서플로우나 파이토치 같은 기존 프레임워크가 여전히 인기를 끌고 있지만, 진정한 변화는 오픈소스에서 생성형 AI 및 LLM 프로젝트가 등장한 것이다. 깃허브 데이터에 따르면, 2023년에만 생성형 AI 프로젝트 수가 전년 대비 248% 증가했으며, 이런 프로젝트에 참여한 개인 기여자 수도 148% 증가했다.

몇 가지 눈에 띄는 프로젝트는 오픈소스에서 AI의 우위를 잘 보여준다. 최첨단 모델을 통합하는 라이브러리인 허깅페이스 트랜스포머(Hugging Face Transformers)는 2025년까지 14만 개 이상의 별점을 기록하며 자연어 처리 및 모델 공유를 위한 핵심 도구로 자리매김했다. 신생 프로젝트들은 역대 가장 빠른 별점 획득률을 보였다. 랭체인(LangChain)은 언어 모델을 사용해 애플리케이션을 구축하기 위해 2022년 말에 도입된 AI 프레임워크로, 약 1년 만에 10만 개 이상의 별점을 받았다. 마찬가지로, 실험적인 자율 AI 에이전트인 AutoGPT는 17만 4,000개 이상의 별점을 받으며, 거의 하룻밤 사이에 깃허브 최고 프로젝트 중 하나가 됐다. 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion, 이미지 생성용)과 같은 AI 애플리케이션과 그 인기 있는 웹 UI도 거대한 커뮤니티를 형성했다. 물론 깃허브 별점은 수익으로 직결되지는 않으며, 채택의 확실한 지표도 아니지만, AI가 개발자들의 관심을 얼마나 끌고 있는지는 알 수 있다.

실제로 AI가 오픈소스의 성장을 주도하는 추세는 분명하다. 2023년에 깃허브는 일부 오픈소스 생성형 AI 프로젝트가 기여자를 기준으로 가장 인기 있는 프로젝트 10위권에 들 것이라고 전망했다. 이는 놀라운 변화이다. 역사적으로 가장 많은 기여를 받은 프로젝트는 운영체제, 데이터베이스 또는 개발 도구였다. 하지만 이제 AI 프로젝트(대부분은 개인 개발자나 연구소에서 시작됨)가 거대한 커뮤니티를 형성하고 있다. 다시 말하지만, 다른 분야에서 오픈소스가 먼저 기반을 다지지 않았다면 깃허브에서 이런 AI 열풍은 불가능했을 것이다. 예를 들어, 머신러닝 모델을 대규모로 배포하려면 AI 및 MLOps 파이프라인을 위한 쿠버네티스 오퍼레이터와 같은 클라우드 인프라와 데브옵스 자동화가 필요하다. AI를 활용하는 기업은 이런 개방형 플랫폼에도 투자하고 있다. 본질적으로 AI는 클라우드 또는 데브옵스 프로젝트에 대한 관심을 대체한 것이 아니라, 그 속도를 가속화하는 역할을 하고 있다.

데이터 엔지니어링 프로젝트는 생성형 AI 프로젝트만큼 주목을 받지 못하지만, 아파치 에어플로우(데이터 파이프라인 스케줄링의 표준으로 자리매김하고 있는)나 dbt(SQL 중심 데이터 변환)와 같은 프로젝트는 꾸준한 성장을 보이고 있다. 이런 프로젝트는 복잡한 기업 요구 사항(예: 수백만 건의 레코드 또는 이벤트 처리)을 해결하기 때문에 채택이 매우 신중하게 진행되는 경향이 있다. 그럼에도 불구하고 지난 몇 년 동안 유연성과 비용 등의 이점 때문에 독점적인 ETL/ELT나 분석 도구보다 오픈소스 솔루션을 선택하는 기업이 점점 늘고 있다.

오픈소스 버스에 탑승할 시간

최근 몇 년 동안 중요한 사실이 드러났다. 오픈소스는 더 이상 ‘있으면 좋은’ 것이 아니라 ‘꼭 필요한’ 비즈니스 필수 요소이다. 클라우드 네이티브 인프라와 데브옵스 도구부터 AI 프레임워크와 데이터 플랫폼에 이르기까지, 기업은 적극적인 참여를 통해 중요한 전략적 이점을 얻고 있다. 특히 AI가 초기에 오픈소스로 전환됨에 따라 오픈소스는 기업이 성공하기 위해 따라야 할 전략 플레이북이 됐다.
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