차량 네트워크 및 임베디드 시스템 개발 분야에서 소프트웨어 솔루션을 제공하는 글로벌 기업 벡터코리아(지사장 장지환)는 오늘, 엔드투엔드 데브옵스(DevOps, 개발과 운영을 결합한 자동화와 협업을 통해 소프트웨어를 더 빠르고 안정적으로 제공) 기반의 SDV(소프트웨어 중심 차량) 테스트 자동화 플랫폼인 ‘애자일 차량 개발(Agile Methods)’ 프레임워크를 발표했다. 데브옵스 기반 CI/CD(지속적 통합/배포)와 서비스 지향 아키텍처(SOA)를 중심으로 기존 V-모델 중심 개발 프로세스의 한계를 극복하고, 빠른 소프트웨어 업데이트가 요구되는 차세대 차량 개발에 최적화된 접근을 제시한다.

SDV 시대가 요구하는 새로운 차량 개발의 DNA
기존 하드웨어 중심 개발 방식은 ADAS(첨단운전자보조시스템), IVI(차량용 인포테인먼트, In-Vehicle Infotainment) 등 다양한 도메인에서 늘어나는 시스템 복잡도와 기술 이질성, 수많은 하드웨어·소프트웨어 조합을 더 이상 감당하기 어려운 수준에 이르렀다. 여기에 조직의 사일로(Silo), 짧아진 개발 주기, 비용 압박, 그리고 기능 안전, 사이버보안, 차량 진단 등 규제 요구는 개발 부담을 더욱 가중시키고 있다.

SDV 전환을 위해서는 차량을 ‘업데이트 가능한 디지털 플랫폼(Updateable Digital Platform)’으로 재정의하는 패러다임 전환이 필수적이다. 이를 위한 기술적 토대는 차량 기능을 하드웨어가 아닌 ‘서비스’ 단위로 제공하도록 설계한 차세대 전기·전자 구조로, SDV 시대의 OTA 업데이트·기능 확장·개발 유연성을 가능하게 하는 핵심 기술인 ‘서비스 지향 E/E 아키텍처(Service-Oriented E/E Architecture)’이며, “Shift-North(차량 기능을 개별 ECU에서 고성능 컴퓨터(HPC)와 클라우드로 이동시키는 SDV 시대의 핵심 전략으로, 소프트웨어와 하드웨어의 생명주기를 분리하고 OTA 기반의 지속적 기능 개발 지원)” 패러다임을 따라 소프트웨어 기능이 고성능 컴퓨터(HPC)와 클라우드로 집약되면서 소프트웨어와 하드웨어의 생명주기 분리가 가능해졌다.

기술적 분리만으로는 부족… DevOps가 필수적
소프트웨어와 하드웨어의 분리가 실질적인 효과를 가지기 위해서는 DevOps(데브옵스) 기반의 ‘애자일 차량 개발’이 핵심이 된다. 데브옵스는 CI/CD를 중심으로 개발과 운영을 통합하여, 코드 작성 초기 단계에서부터 차량 전체의 OTA(Over-the-Air, 무선 소프트웨어 업데이트)까지 일관된 개발 플로우를 제공한다.

벡터코리아의 ‘애자일 차량 개발’ 프레임워크는 개발자의 경험(DevEx)을 중심에 두고 설계되어 있으며, 인프라·AI 기반 엔드투엔드 툴체인(E2E AI-enabled Toolchain)·자동화된 워크플로우를 결합해 기업 간 협업 효율을 극대화한다. 또한 가상 검증(Virtual Validation)과 실제 차량 데이터 수집(Field Data Collection) 기반의 피드백 루프를 구축해 개발 사이클을 단축하고 기능 혁신을 가속화한다.

역할 분담과 선후 관계에 따른 선형적인 개발 프로세스에서 DevOps 중심 개발체계로 전환
SDV 개발은 전 세계 수백~수천 명의 개발자가 동시에 참여하기 때문에 대규모·확장형 개발 인프라가 필수적이며, GitLab·GitHub 등 현대적 코드 호스팅 플랫폼(Code Hosting Platform)은 버전 관리(Git), CI/CD, 아티팩트 관리 기능을 통합해 제공하지만 자동차 산업의 다양한 엔지니어링 도구들과 이를 자연스럽게 연결하는 것이 가장 큰 기술적 과제다.

이를 해결하기 위해 벡터코리아의 ‘애자일 차량 개발’ 프레임워크는 아키텍처 모델이나 테스트 환경 등 모든 개발 산출물을 코드로 표현해 버전 관리 및 CI/CD 파이프라인에 통합하는 ‘Everything-as-Code(소프트웨어 개발과 운영에 필요한 모든 요소를 코드 형태로 정의하고 관리하는 개발·운영 방식)’를 제공한다. 또한 MCP와 같은 개방형 표준 인터페이스(Open Standardized Interfaces)를 도입해 다양한 엔지니어링 툴과 AI 엔지니어링 어시스턴트(AI Engineering Assistant)가 유기적으로 연동될 수 있도록 지원한다. 이와 함께 ‘애자일 차량 개발’ 프레임워크는 개발자가 복잡한 인프라 운영 부담 없이 개발에만 집중할 수 있도록 로컬·클라우드 기반 컨테이너형 개발 워크벤치(Container-Based Engineering Workbench)를 제공해 누구나 동일 환경을 자동 로딩해 재현성 높은 개발을 수행하도록 지원하며, 원격 하드웨어 접근(Remote Hardware Access) 기능을 통해 검증 효율성도 크게 향상시킨다.

모듈화·재사용성 기반의 경쟁력 갖추고, 운영 효율성 높여

개발 주기가 짧아지는 환경에서 소프트웨어 모듈화(Modularity)와 재사용성(Reusability)은 중요한 경쟁력이기 때문에, 의존성 관리(Dependency Management), 변형 관리(Variant Management), 인터페이스 기반 테스트 구조(Interface-Based Test Architecture)를 통해 SiL(Software-in-the-Loop, 실제 하드웨어없이 가상환경에 테스트)부터 HiL(Hardware-in-the-Loop, 실제 하드웨어로 테스트)까지 동일 구조의 테스트 블록을 재사용할 수 있다. 개발자가 ASIL(Automotive Safety Integrity Level) 등 필수 파라미터만 지정하면 전체 파이프라인 구성, 테스트 범위, 배포 단계 등이 자동 구축되며, 이 과정에서 ASPICE, ISO 21434, ISO 26262와 같은 국제 표준에 대한 준수가 자동으로 보장된다. 또한 품질·DevOps·비용 지표를 통합 제공하는 대시보드는 모든 단위 커밋까지 추적이 가능해 프로젝트 투명성과 운영 효율성을 강화할 수 있다.

안정적 아키텍처와 애자일 기능의 조화
‘애자일 차량 개발’ 프레임워크의 SDV 개발 프로세스는 Architecture Journey(아키텍처 여정)와 Development Journey(개발 여정) 두 축이 결합된 형태로 운영된다. 먼저 아키텍처 여정은 요구사항 관리, E/E 및 소프트웨어 아키텍처, 네트워크 토폴로지(Network Topology)를 정의하고, 개발팀 간 공통 규칙으로 기능하는 Interface Agreement(인터페이스 합의서)를 마련한다. 또한 개발 여정은 애자일 기능 팀이 이 인터페이스 규칙 안에서 독립적으로 기능을 개발하는 방식으로 운영되며, 새로운 요구사항이 발생하면 ‘as-code’ 기반 프로토타입을 생성해 아키텍처 팀에 신속하게 피드백할 수 있다. 모든 커밋에서는 정적 분석(Static Analysis), 단위 테스트(Unit Test), SiL 기반 테스트가 즉시 수행되며, 품질 게이트를 통과한 아티팩트는 소프트웨어 플랫폼으로 전달된 후 SiL에서 HiL까지 자동화된 시스템 검증으로 이어진다. 검증된 가상 ECU는 디지털 트윈의 핵심 요소로 활용되어 대규모 시나리오 기반 시뮬레이션도 가능하다

‘Big Loop(차량 양산 이후 운영 단계)’: 양산 이후에도 계속되는 실시간 개발
차량이 양산(SOP: Start of Production) 단계에 돌입하면 개발이 종료되는 것이 아니라 Big Loop(빅 루프)라 불리는 확장된 개발·운영 단계로 진입하며, 차량 플릿(Fleet)은 실시간 데이터 센서 역할을 수행하고 사용 패턴과 진단 데이터가 개발 시스템으로 지속 반영된다. 스마트 플릿 관리(Fleet Management)는 OTA 업데이트 전략, 배포 계획, 카나리 릴리스(Canary Release) 등을 조율하며, 실제 차량 데이터는 예측 모델(Predictive Model) 학습과 가상 승인(Virtual Homologation)의 핵심 근거가 된다. 또한 디지털 트윈 및 SDV 기능 모델은 실데이터 기반으로 지속 보정되며, 이는 규제 수준의 신뢰성과 안전성 확보에도 기여한다.

SDV 시대의 표준 전략: 전체 개발 환경을 단일 데브옵스 플랫폼으로 연결하는 소프트웨어 팩토리(Software Factory) 구축
자동차 산업 경쟁력은 소프트웨어 개발 속도와 품질에 의해 좌우되고 있으며, OEM과 공급사는 Everything-as-Code, AI 기반 개발 지원(AI-Enabled Engineering), IDE 중심 개발환경(IDE-Centric Development), Interface Agreement(소프트웨어 모듈 간의 상호작용 방식과 책임, 역할 등을 명확히 정의하는 규약) 기반 아키텍처, 데브옵스 기반 자동화 검증 파이프라인을 결합한 일관된 전략을 수립해야 한다. 특히 대규모 복잡성을 관리하기 위해 조직 전체 개발 환경을 하나의 DevOps 플랫폼으로 연결하는 Software Factory(소프트웨어 팩토리) 구축은 SDV 시대 혁신 속도를 결정짓는 핵심 요소이며, 지속적인 업데이트, 규제 준수, 품질 확보, 대규모 협업을 모두 충족시키기 위한 필수 전략으로 평가된다.

보도자료 원문: https://www.vector.com/int/en/news/news/agile-methods-devops-sdvs-demand-new-development-paradigms/

벡터코리아, 데브옵스 기반 SDV 테스트 자동화 플랫폼 ‘애자일 차량 개발 프레임워크’ 공개