소프트웨어 지속 가능성 지표: 코드의 환경 영향을 측정하고 개선하는 방법

소프트웨어의 환경 발자국은 더 이상 틈새 관심사가 아닙니다. 데이터 센터는 이미 전 세계 온실가스 배출량의 약 2–3%를 차지하고 있으며, 이는 항공 산업과 동등하며, AI 워크로드, 클라우드 컴퓨팅 및 항상 켜져 있는 디지털 서비스가 확장됨에 따라 그 비중이 증가하고 있습니다. 현재 성장 추세가 계속해서 통제되지 않는다면, ICT 부문은 향후 몇 년 내에 전 세계 전기의 최대 20%를 소비할 수 있습니다.

엔지니어링 팀과 기술 리더에게 소프트웨어 지속 가능성이 중요한지 여부는 더 이상 문제가 아닙니다. 어떻게 측정할 것인가가 문제입니다. 구체적인 지표가 없으면 지속 가능성은 좋은 의도 수준에 머물러 있습니다. 지표가 있으면 비용을 절감하고 성능을 개선하며 강화되는 규제 및 ESG 기대에 부합하는 엔지니어링 분야가 됩니다.

이 가이드는 소프트웨어 지속 가능성 지표가 실제로 무엇인지, 가장 중요한 지표는 무엇인지, 이 분야를 형성하는 새로운 표준은 무엇인지, 실제 개발 워크플로에서 측정 가능한 개선을 구현하는 방법을 다룹니다.

소프트웨어 지속 가능성의 실제 의미

소프트웨어 지속 가능성은 소프트웨어 시스템이 환경적, 기술적, 경제적 낭비를 최소화하면서 시간이 지남에 따라 가치를 제공할 수 있는 능력입니다. 이는 단순히 “친환경 코딩”에 관한 것이 아니라 세 가지 상호 연결된 차원을 포함합니다.

환경 지속 가능성 소프트웨어 수명 주기 전반에 걸쳐 에너지 소비, 탄소 배출 및 하드웨어 낭비를 줄이는 데 중점을 둡니다. 이 차원은 가장 많은 주목을 받으며, 그럴 만한 이유가 있습니다. 모든 컴퓨팅 사이클, 모든 API 호출, 모든 데이터베이스 쿼리는 전기를 소비하며, 그 전기에는 탄소 비용이 있습니다.

기술 지속 가능성 코드베이스 자체의 장기적인 건강을 다룹니다. 기술 부채가 누적되고 점점 더 복잡해지거나 수정이 어려워지는 소프트웨어는 시간이 지남에 따라 유지 관리가 어려워지고 비효율적이 됩니다. 잘못 유지 관리된 코드는 개발 속도를 늦출 뿐만 아니라 비효율적인 작업, 중복 프로세스 및 불필요한 종속성을 통해 컴퓨팅 자원을 낭비합니다.

경제적 지속 가능성 소프트웨어 운영 및 유지 관리의 비용 효율성과 관련이 있습니다. 과도하게 프로비저닝된 클라우드 인프라, 유휴 컴퓨팅 자원 및 비대해진 CI/CD 파이프라인은 모두 환경적 낭비와 직접적으로 연결되는 재정적 낭비를 나타냅니다. 비용 효율성을 최적화하는 조직은 종종 부수적으로 환경적 이점을 얻습니다.

이 세 가지 차원은 서로를 강화합니다. 더 깨끗한 코드는 더 효율적으로 실행되는 경향이 있습니다. 더 효율적인 소프트웨어는 운영 비용이 적게 듭니다. 운영 비용이 낮아지면 낭비되는 자원이 줄어듭니다. 이를 별도의 이니셔티브가 아닌 통합된 문제로 취급하면 가장 강력한 결과를 얻을 수 있습니다.

소프트웨어 지속 가능성 지표가 지금 중요한 이유

여러 수렴하는 힘이 소프트웨어 지속 가능성 지표를 선택적 열망이 아닌 전략적 우선순위로 만들고 있습니다.

규제 압력이 강화되고 있습니다. EU의 기업 지속 가능성 보고 지침(CSRD)과 더 넓은 그린 딜 프레임워크는 기업이 디지털 인프라를 포함한 운영 전반에 걸쳐 환경 영향을 공개하도록 압박하고 있습니다. 소프트웨어의 발자국을 정량화할 수 없는 조직은 이러한 요구 사항을 충족하는 데 어려움을 겪을 것입니다.

클라우드 비용이 계속 상승하고 있습니다. 조직이 클라우드 인프라를 확장함에 따라 비효율성은 빠르게 비용이 많이 듭니다. 리소스 활용도 및 거래당 에너지와 같은 지속 가능성 지표는 비용 최적화와 직접적으로 겹칩니다. 하나를 측정하면 종종 다른 것에서 기회를 발견할 수 있습니다. ESG 약속에는 지원이 필요합니다., 많은 조직이 공개적으로 지속 가능성 서약을 했지만, 측정 가능한 목표가 없는 모호한 약속은 신뢰성을 약화시킵니다. 소프트웨어 지속 가능성 지표는 실제 진행 상황을 입증하거나 부족한 부분을 식별하는 데 필요한 데이터를 제공합니다.

이제 ISO 표준이 존재합니다. 2024년, 그린 소프트웨어 재단이 개발한 소프트웨어 탄소 강도(SCI) 사양이 ISO/IEC 21031:2024로 채택되었습니다. 이는 조직에 소프트웨어 탄소 영향을 측정하기 위한 인정된 표준화된 프레임워크를 제공하여 이 분야를 임시 추정에서 공식 측정으로 전환합니다.

소프트웨어 탄소 강도(SCI) 프레임워크. SCI 프레임워크는 현재까지 소프트웨어 지속 가능성 측정에서 가장 중요한 표준화 노력으로 주목할 만합니다.

SCI 작동 방식

SCI는 간단한 공식을 사용하여 기능 단위당 소프트웨어 애플리케이션의 탄소 배출량을 계산합니다:.

SCI = ((E × I) + M) / R

각 변수는 소프트웨어의 탄소 발자국의 고유한 구성 요소를 나타냅니다:

E (에너지)

는 소프트웨어가 소비한 총 에너지를 킬로와트시(kWh)로 나타냅니다. 여기에는 소프트웨어에 예약되거나 프로비저닝된 모든 하드웨어가 포함되며, 단순히 적극적으로 사용되는 것만 포함되지 않습니다. 이는 과도한 프로비저닝을 벌하는 중요한 구분입니다.

I (탄소 강도) 는 전기 그리드의 지역별 탄소 강도를 나타내며, kWh당 CO₂ 등가그램으로 측정됩니다. 주로 재생 에너지원으로 구동되는 그리드에서 실행되는 소프트웨어는 석탄 중심의 그리드에서 실행되는 동일한 소프트웨어보다 더 나은 점수를 받습니다.

M (내재된 탄소) 는 소프트웨어가 실행되는 하드웨어의 제조, 운송 및 최종 폐기에서 발생하는 배출량을 고려합니다. 이러한 배출량의 일부는 하드웨어의 유용한 수명에 대한 소프트웨어의 비율에 따라 소프트웨어에 할당됩니다.

R (기능 단위) 는 API 호출당, 사용자당, 거래당, ML 훈련 실행당 등 의미 있는 작업 단위로 결과를 정규화합니다. 이를 통해 SCI 점수는 릴리스 및 아키텍처 변경에 걸쳐 비교 가능하며 규모를 고려합니다.

엔지니어링 팀에게 SCI가 중요한 이유 SCI 프레임워크는 지속 가능성을 보고 연습에서 엔지니어링 신호로 전환합니다. 연속 릴리스에서 SCI 점수가 감소하면 소프트웨어가 작업 단위당 더 탄소 효율적으로 변하고 있음을 의미합니다. 팀은 이를 사용하여 아키텍처 접근 방식(모놀리식 대 마이크로서비스, 서버리스 대 프로비저닝)을 비교하고, 특정 코드 변경의 탄소 영향을 평가하고, 그리드 탄소 강도에 대한 정보에 기반한 인프라 결정을 내리고, 측정 가능한 결과에 연결된 구체적인 지속 가능성 목표를 설정할 수 있습니다.

프레임워크는 에너지 효율성(전기 사용량 감소), 탄소 인식(저탄소 에너지원 선택 또는 타이밍), 하드웨어 효율성(물리적 자원 사용량 감소)의 세 가지 개선 유형을 명시적으로 보상합니다.

핵심 소프트웨어 지속 가능성 지표.

SCI 외에도 여러 범주의 지표가 포괄적인 지속 가능성 측정 관행의 기초를 형성합니다.

에너지 소비 지표

에너지 소비는 소프트웨어의 환경적 영향을 가장 직접적으로 측정하는 방법입니다. 이 범주의 주요 지표에는 거래당 또는 요청당 에너지(kWh/API 호출당, 페이지 로드당, 쿼리당), 정의된 기간 동안 서비스 또는 애플리케이션당 총 에너지 소비, 사용자 세션당 에너지 소비, 유휴 에너지 소비량, 즉 시스템이 작업을 적극적으로 처리하지 않을 때 소비하는 에너지가 포함됩니다.

유휴 에너지는 특히 중요합니다. 많은 시스템은 항상 켜져 있는 서비스, 지속적인 폴링, 과도하게 프로비저닝된 인스턴스 또는 필요 여부에 관계없이 실행되는 백그라운드 프로세스 때문에 트래픽이 적을 때도 상당한 자원을 소비합니다. 유휴 소비를 식별하고 줄이는 것은 팀이 할 수 있는 가장 영향력 있는 지속 가능성 개선 중 하나입니다.

CodeCarbon, Cloud Carbon Footprint 및 AWS, Azure, GCP의 클라우드 네이티브 대시보드와 같은 도구는 다양한 수준의 세분성에서 에너지 사용량을 정량화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

자원 활용도 지표.

자원 활용도는 소프트웨어가 할당된 컴퓨팅 자원을 얼마나 효과적으로 사용하는지를 측정합니다. 주요 지표에는 프로비저닝된 용량의 백분율로 CPU 활용도, 메모리 활용도 및 누수율, 저장 효율성(중복 또는 고아 데이터 포함), 네트워크 데이터 전송량 기능 단위당이 포함됩니다.

낮은 활용도는 낭비를 나타냅니다. 애플리케이션이 프로비저닝된 인스턴스 전반에서 평균 15% CPU 활용도를 기록하면 해당 인스턴스를 구동하는 에너지의 약 85%가 낭비됩니다. 인프라를 적절히 조정하고 프로비저닝된 자원을 실제 수요에 맞추는 것은 사용할 수 있는 가장 영향력 있는 지속 가능성 관행 중 하나입니다.

탄소 배출 지표 탄소 지표는 에너지 소비를 환경적 영향으로 변환합니다. 운영 탄소는 소프트웨어 운영 중 소비된 에너지로 인한 배출량을 측정합니다(SCI의 E × I 부분). 내재된 탄소는 소프트웨어에 할당된 하드웨어 제조 배출량의 비율을 추적합니다. 총 탄소 강도는 총 배출량을 기능 단위로 정규화합니다. 배포 또는 릴리스당 탄소는 CI/CD 파이프라인 실행, 빌드 프로세스 및 테스트 인프라에서 생성된 배출량을 추적합니다. 코드 품질 및 유지 관리 가능성 지표.

기술 지속 가능성 지표는 코드베이스의 장기적인 건강과 효율성을 평가합니다. 여기에는 코드 복잡성, 양 및 가독성을 반영하는 복합 점수를 제공하는 유지 관리 가능성 지수가 포함됩니다. 사이클로매틱 복잡성은 코드의 독립 경로 수를 측정하며, 복잡성이 높을수록 일반적으로 리소스 소비가 증가하고 유지 관리가 더 어려워집니다. 기술 부채 비율은 누적된 코드 품질 문제를 해결하는 데 소비되는 개발 노력의 비율을 정량화합니다. 종속성 팽창은 빌드 크기, 공격 표면 및 처리 오버헤드를 증가시키는 사용되지 않거나 불필요한 종속성을 추적합니다.

이러한 지표는 환경 지속 가능성과 연결되어 있습니다. 잘못 구조화되고 지나치게 복잡한 코드는 더 많은 자원을 소비하고 처리 시간이 길어지며 에너지 소비를 줄이는 최적화를 저항하는 경향이 있습니다.

확장성 및 효율성 지표.

확장성 지표는 소프트웨어가 리소스 소비의 비례적 증가 없이 성장을 처리할 수 있는지를 나타냅니다. 부하 시 응답 시간 저하는 수요 증가에 따른 성능 변화를 측정합니다. 리소스 소비 확장은 작업량을 두 배로 늘리면 리소스 사용량이 두 배로 증가하는지(선형 확장) 또는 더 적게 증가하는지(더 지속 가능한 서브 선형 확장)를 추적합니다. 와트당 처리량은 에너지 입력에 의해 처리 용량을 정규화합니다. 자동 확장 효율성은 수요에 따라 인프라가 얼마나 빠르고 정확하게 확장 및 축소되는지를 평가하여 과도한 프로비저닝 기간을 최소화합니다.

실용적인 지속 가능성 관행 및 구현 방법.

지표는 행동을 알릴 때만 가치가 있습니다. 다음 관행은 지속 가능성 측정을 실질적인 개선으로 변환합니다.

지속적인 에너지 모니터링

표준 관측 가능성 관행에 에너지 모니터링을 포함시키는 것이 기본입니다. 이는 성능 대시보드와 함께 에너지 및 탄소 지표를 통합하고, 리소스 급증, 비정상적인 유휴 소비 및 활용도 감소에 대한 경고를 설정하고, 서비스당 에너지 지표를 추적하여 가장 영향력 있는 최적화 대상을 식별하는 것을 의미합니다.

Prometheus와 같은 모니터링 도구는 사용자 지정 에너지 내보내기, Grafana 대시보드 또는 Cloud Carbon Footprint와 같은 전용 지속 가능성 플랫폼을 통해 지속 가능성 데이터를 수집하는 것뿐만 아니라 이에 대한 조치를 취하는 데 필요한 가시성을 제공합니다.

친환경 아키텍처 결정.

아키텍처 선택은 종종 코드 수준 최적화보다 더 큰 지속 가능성 영향을 미칩니다. 가장 중요한 패턴에는 저활동 기간 동안 에너지 낭비를 제거하는 이벤트 기반 아키텍처 채택이 포함됩니다. 서버리스 또는 제로로 확장 가능한 컴퓨팅을 사용하면 유휴 인프라의 에너지 비용을 지불하지 않아도 됩니다. 지능형 캐싱을 구현하면 중복 계산 및 데이터베이스 쿼리가 줄어듭니다. 지연에 민감한 워크로드에 엣지 컴퓨팅을 사용하면 데이터 전송 거리와 관련 에너지 비용이 줄어듭니다. 탄소 인식 스케줄링을 선택하면 전기 그리드가 더 깨끗한 시간이나 지역으로 집중적인 워크로드를 이동할 수 있습니다.

효율적인 CI/CD 파이프라인.

개발 인프라 자체는 대부분의 팀이 측정하지 않는 탄소 발자국을 가지고 있습니다. 지속 가능한 CI/CD 관행에는 코드 변경 사항에 따라 테스트를 선택적으로 실행하여 모든 커밋에 전체 스위트를 실행하는 대신, 테스트 실행을 병렬화하여 전체 파이프라인 실행 시간을 줄이고, 최소 기본 이미지를 사용하고 불필요한 레이어를 제거하여 컨테이너 이미지를 최적화하고, 빌드 간에 종속성을 캐싱하여 중복 다운로드를 방지하고, 모든 푸시가 아닌 병합 이벤트에 전체 통합 테스트 실행을 제한하는 것이 포함됩니다.

코드 최적화 및 리팩토링

코드 수준에서 지속 가능성 중심의 최적화는 가장 높은 리소스 비용을 가진 작업을 대상으로 합니다. 이는 데이터베이스 쿼리를 최적화하는 것을 의미합니다. SELECT * 대신 특정 열 선택을 사용하고, 적절한 인덱스를 추가하고, N+1 쿼리 패턴을 제거합니다. 빌드 크기와 메모리 소비를 증가시키는 사용하지 않는 종속성을 제거하는 것을 의미합니다. 특히 높은 빈도로 실행되는 작업에 대해 에너지 효율적인 알고리즘을 선택하는 것을 포함합니다. 그리고 배치, 캐싱 및 더 스마트한 클라이언트 측 논리를 통해 불필요한 API 호출을 줄이는 것을 포함합니다.

인프라 적정 크기 조정

과도한 프로비저닝은 클라우드 컴퓨팅에서 가장 일반적이고 가장 낭비적인 패턴 중 하나입니다. 적정 크기 조정은 프로비저닝된 용량에 대한 실제 리소스 활용도를 분석하고, 지속적으로 낮은 활용도로 실행되는 인스턴스를 축소하고, 수요에 정확하게 반응하는 자동 확장을 구현하고, 고아 리소스, 사용하지 않는 저장 볼륨, 유휴 로드 밸런서 및 잊혀진 개발 환경을 식별하고 제거하는 것을 포함합니다.

소프트웨어 지속 가능성 측정을 위한 도구

개발 수명 주기의 다양한 단계에서 소프트웨어 지속 가능성 측정을 지원하는 도구 생태계가 성장하고 있습니다.

그린 소프트웨어 재단 도구

, Impact Framework 및 SCI 지침을 포함하여, 이제 ISO 표준화로 뒷받침되는 탄소 측정을 위한 방법론적 기초를 제공합니다.

CodeCarbon

은 특히 ML 훈련 워크로드에 유용한, 계산 집약적인 코드의 에너지 소비 및 탄소 배출을 추적하는 오픈 소스 Python 라이브러리입니다.

Cloud Carbon Footprint , 는 AWS, Azure 및 GCP의 청구 및 사용 데이터를 기반으로 클라우드 인프라의 탄소 배출량을 추정하는 오픈 소스 도구입니다.

Green Metrics Tool 은 컨테이너화된 애플리케이션의 SCI 계산을 자동화하여 소프트웨어를 벤치마킹하고 시뮬레이션된 사용 중 에너지 소비, CPU 활용도 및 네트워크 트래픽을 측정합니다.

SonarQube 는 코드 품질, 유지 관리 가능성 및 기술 부채를 측정하여 에너지 효율성에 간접적으로 영향을 미치는 기술 지속 가능성 차원을 평가합니다.

클라우드 네이티브 지속 가능성 대시보드 AWS(고객 탄소 발자국 도구), Google Cloud(탄소 발자국) 및 Azure(배출 영향 대시보드)에서 제공하는 플랫폼별 가시성을 제공하여 클라우드 워크로드의 탄소 영향을 보여줍니다.

프로파일링 도구 Intel Power Gadget, Linux의 RAPL(실행 평균 전력 제한) 및 애플리케이션 수준 프로파일러와 같은 도구는 특정 코드 경로의 에너지 핫스팟을 식별하는 데 도움이 됩니다.

소프트웨어 지속 가능성 지표의 예는 무엇입니까? 주요 예로는 거래당 에너지 소비(kWh/API 호출당), 소프트웨어 탄소 강도(SCI) 점수, CPU 및 메모리 활용도, 유지 관리 가능성 지수, 기술 부채 비율, 배포당 탄소 배출량, 유휴 에너지 소비 및 리소스 확장 효율성이 있습니다. 이제 ISO 표준(ISO/IEC 21031:2024)인 SCI 지표는 탄소 측정의 인식된 기준이 되고 있습니다.

소프트웨어 탄소 강도(SCI) 프레임워크란 무엇입니까? SCI는 기능 작업 단위당 소프트웨어 애플리케이션의 탄소 배출량을 계산하기 위한 표준화된 방법입니다. 그린 소프트웨어 재단이 개발하고 ISO/IEC 21031:2024로 채택된 이 프레임워크는 SCI = ((E × I) + M) / R이라는 공식을 사용하며, 여기서 E는 소비된 에너지, I는 그리드 탄소 강도, M은 내재된 하드웨어 배출량, R은 기능 단위(사용자당, 요청당 등)입니다.

자주 묻는 질문

소프트웨어에 적용되는 지속 가능성의 5P는 무엇입니까?

5P, 사람, 지구, 이익, 제품 및 프로세스는 소프트웨어에 다음과 같이 번역됩니다: 사람은 윤리적이고 포괄적인 설계 관행을 의미합니다. 지구는 에너지 소비 및 탄소 배출 감소를 의미합니다. 이익은 인프라 비용 최적화 및 낭비 감소를 의미합니다. 제품은 전체 수명 주기 동안 효율적이고 유지 관리 가능한 소프트웨어를 구축하는 것을 의미합니다. 프로세스는 그린 CI/CD에서 탄소 인식 배포에 이르는 지속 가능한 개발 워크플로를 채택하는 것을 의미합니다.

소프트웨어 메트릭의 세 가지 유형은 무엇입니까?

제품 메트릭은 소프트웨어 자체의 특성(코드 품질, 복잡성, 성능)을 측정합니다. 프로세스 메트릭은 개발 워크플로(빌드 시간, 배포 빈도, 결함률)를 평가합니다. 프로젝트 메트릭은 리소스 할당 및 진행 상황(일정 준수, 비용 추적, 팀 속도)을 추적합니다. 지속 가능성 메트릭은 세 가지 범주 모두에 걸쳐 있을 수 있습니다.

소프트웨어 지속 가능성 측정을 어떻게 시작합니까?

기준을 설정하는 것으로 시작하십시오. 현재 에너지 소비, 자원 활용도 및 (가능한 경우) 탄소 배출량을 사용 가능한 클라우드 대시보드 또는 Cloud Carbon Footprint와 같은 오픈 소스 도구를 사용하여 측정합니다. 가장 높은 소비 서비스와 과도하게 프로비저닝된 인프라 또는 항상 켜져 있는 유휴 서비스와 같은 가장 큰 낭비 원인을 식별합니다. 그런 다음 거래당 에너지를 정의된 비율로 줄이는 등 구체적인 개선 목표를 설정하고 연속 릴리스에 걸쳐 진행 상황을 추적합니다.

소프트웨어 지속 가능성 지표는 빠르게 성숙해지고 있습니다. 2024년 SCI 사양의 ISO 표준 채택은 엔지니어링 팀과 조직에 이전에는 측정할 수 없었던 것을 측정할 수 있는 인정된 프레임워크를 제공하여 전환점을 마련했습니다. 에너지 프로파일링, 탄소 추정 및 자원 최적화를 위한 도구는 점점 더 접근 가능해지고 표준 개발 워크플로에 더 통합되고 있습니다.

지속 가능성을 측정 가능한 엔지니어링 분야로 취급하는 조직은 모호한 열망이 아닌 규제 요구 사항을 충족하고 인프라 비용을 줄이며 불필요한 환경 비용 없이 잘 수행되는 소프트웨어를 구축할 수 있는 더 나은 위치에 있을 것입니다. 지표는 존재합니다. 도구는 사용 가능합니다. 남은 변수는 팀이 이를 사용할지 여부입니다.

How do you start measuring software sustainability?

Begin by establishing a baseline. Measure your current energy consumption, resource utilization, and (if possible) carbon emissions using available cloud dashboards or open-source tools like Cloud Carbon Footprint. Identify the highest-consumption services and the biggest sources of waste, such as over-provisioned infrastructure or always-on idle services. Then set specific improvement targets, reducing energy per transaction by a defined percentage, for instance, and track progress over successive releases.

최종 생각

Software sustainability metrics are maturing rapidly. The adoption of the SCI specification as an ISO standard in 2024 marked a turning point, giving engineering teams and organizations a recognized framework for measuring what was previously unmeasurable. Tools for energy profiling, carbon estimation, and resource optimization are becoming more accessible and more integrated into standard development workflows.

The organizations that treat sustainability as a measurable engineering discipline, rather than a vague aspiration, will be better positioned to meet regulatory requirements, reduce infrastructure costs, and build software that performs well without unnecessary environmental cost. The metrics exist. The tools are available. The remaining variable is whether teams choose to use them.

For teams looking to analyze digital platforms or gather media content for research and testing purposes, tools like Tube to MP4 allow secure offline access to video content, providing an additional resource to study performance, streaming behavior, and software efficiency in real-world scenarios.