7. 산업 적용의 제약 조건

7장에서는 러스트가 실제 산업 분야에 적용될 때 직면하는 제약 조건들을 분석합니다.

논의는 '임베디드 및 커널 환경'(7.1)과 '미션 크리티컬 시스템'(7.2)과 같은 특수 분야의 과제에서 시작합니다. 이어서 '일반 산업계' 도입의 장벽(7.3)을 검토하고, 마지막으로 '거대 기업 채택' 서사(7.4)를 다각적으로 분석하며 논의를 마무리합니다.

7.1 임베디드 및 커널 환경: 적용 현실과 공학적 과제

러스트(Rust)가 C/C++의 대안으로서 평가받는 영역 중 하나는 임베디드 시스템과 운영체제 커널 개발입니다. 그러나 이 두 분야에서 러스트를 적용하는 데에는 몇 가지 공학적 과제가 존재합니다. 커널 환경에서는 C언어가 glibc와 같은 사용자 공간의 표준 라이브러리를 사용할 수 없듯이, 러스트 역시 운영체제의 기능에 의존하는 표준 라이브러리(libstd)를 사용할 수 없습니다.

따라서 no_std의 존재 자체보다, std 환경에 익숙한 러스트 개발자가 no_std로 전환할 때 겪게 되는 개발 모델의 차이와 그로 인한 비용이 과제가 됩니다. C언어 개발 모델은 저수준 환경을 가정하는 반면, std 생태계에 익숙한 러스트 개발자에게 no_std로의 전환은 인지적 비용을 요구합니다. 힙 메모리 할당, 스레딩, 표준 자료구조(Vec<T>, String 등)와 같은 기능의 부재, 그리고 std에 의존하는 라이브러리를 사용할 수 없게 되어 활용 가능한 생태계가 제한되기 때문입니다.

이러한 과제들을 해결하려는 시도 중 하나는 'Rust for Linux' 프로젝트이며, 그 접근 방식은 다음과 같은 특징으로 요약할 수 있습니다.

1. 안전한 추상화 계층(safe abstractions) 구축: 프로젝트의 목적 중 하나는 기존 리눅스 커널의 C로 작성된 '불안전한(unsafe)' 저수준 API들을 러스트의 소유권(ownership)과 생명주기(lifetime) 규칙을 활용해 '안전하게(safe)' 감싸는 것입니다. 예를 들어, 커널의 메모리 할당 함수(kmalloc, kfree), 락(lock) 메커니즘, 참조 카운팅(reference counting)과 같은 요소들을 러스트의 Box<T>, Mutex<T>, Arc<T>와 유사한 '안전한' 자료구조로 추상화합니다. 이를 통해 개발자들은 커널의 내부 동작을 직접 다루는 대신, 러스트가 제공하는 컴파일 시점의 안전성 검사를 활용하며 고수준의 논리에 집중할 수 있습니다.
2. unsafe의 활용: 그러나 이 추상화 계층의 하단에서는, C 함수를 호출하거나 하드웨어 레지스터에 직접 접근하기 위해 unsafe 코드의 사용이 필요합니다. 이는 C 생태계와 상호 운용하기 위한 FFI(Foreign Function Interface) 설계의 결과입니다. 즉, unsafe 코드를 특정 경계면에 격리하고, 그 위에서는 '안전한(safe)' 코드를 작성할 수 있도록 하는 것이 전략입니다.
3. 실제 적용 사례와 문화적 도전: 이러한 기반 위에서, 현재 러스트는 안드로이드의 Binder IPC 드라이버, Apple M1/M2 GPU 드라이버 등 실제 시스템의 일부에서 실험적으로 채택되고 있습니다. 이 과정에는 기술적 장벽 외에, 일부 C 커널 개발자들의 회의적인 시각이나 리눅스 커널 메일링 리스트(LKML)의 문화적, 철학적 논쟁이 통합 과정의 일부로 존재합니다.

리눅스 커널의 통합 현황을 정량적으로 분석하기 위해, kernel.org에서 배포된 리눅스 커널 v6.15.5 (2025년 7월 9일 기준) 소스 코드를 cloc v2.04 도구를 사용하여 분석했습니다.¹ 분석 결과, 주석과 공백을 제외한 순수 코드 라인(SLOC)은 총 28,790,641 라인이었으며, 이 중 러스트 코드는 14,194 라인으로 전체의 약 0.05%를 차지하는 것으로 나타났습니다.

이 수치는 특정 시점의 현황을 보여주는 것입니다. 러스트의 커널 내 통합은 현재진행형인 프로젝트이므로 이 비중은 향후 변동될 수 있습니다. 이 데이터는 2025년 중반 현재, 러스트가 커널의 C언어 코드베이스 내에서 차지하는 상대적 규모와 통합 현황을 보여줍니다. 코드의 양적 비중이 해당 코드의 중요성이나 기술적 영향력을 대변하는 것은 아닙니다. 현재 포함된 코드의 내용을 살펴보면, 그 역할은 드라이버 작성을 위한 기본 인프라 구축에 집중되어 있음을 알 수 있습니다. 한편, 이러한 데이터에 기반한 비판이 특정 기술 담론 내에서 어떻게 수용되고 방어되는지는 8.4절의 사례 연구를 통해 다시 분석될 것입니다.

아래 표는 해당 커널 버전 내에서 코드 라인 비중이 높은 언어의 분포를 요약한 것입니다.

표 7.1: 리눅스 커널 v6.15.5 내 언어 비중 (단위: 라인, %)¹

¹*총 코드 라인 28,790,641 라인 기준. 일부 언어는 생략됨.*

7.2 미션 크리티컬 시스템과 국제 표준의 부재

항공, 국방, 의료 등 고신뢰성이 요구되는 미션 크리티컬(mission-critical) 시스템 분야에서 언어를 선택할 때는 기술적 성능 외에 산업 표준과 생태계의 성숙도가 주요 기준 중 하나입니다.

이러한 분야는 소프트웨어의 안정성과 예측 가능성을 확보하기 위해 국제 표준(예: ISO/IEC) 준수를 요구하는 경우가 많습니다. 표준화된 언어는 명세가 고정되어 있어 장기적인 유지보수를 지원하며, 다양한 벤더가 호환되는 컴파일러, 정적 분석 도구, 인증 지원 서비스 등을 제공하는 상업적 생태계의 기반이 됩니다. C, C++, Ada와 같은 언어는 이러한 표준화 절차와 벤더 생태계를 갖추고 있습니다.

하지만 러스트는 국제 표준으로 제정된 언어가 아니며, 발전을 위해 언어 명세를 변경하는 모델을 채택하고 있습니다. 이러한 '빠른 진화' 모델은 단기적인 기능 개선에 기여할 수 있으나, 변화에 보수적이고 장기적인 안정성을 중시하는 미션 크리티컬 분야의 요구사항과는 상충될 수 있습니다. 결과적으로 관련 규제 준수 및 인증 절차가 복잡해지고, 상업 벤더의 지원을 받기 어려워 해당 분야로의 진입에 구조적인 장벽으로 작용하고 있습니다.

7.3 일반 산업계 도입의 장벽

러스트가 특정 분야를 넘어 일반적인 산업계 전반으로 확산되는 데에는 다음과 같은 장벽들이 존재합니다.

1. 인력 수급 및 교육 비용: 러스트 개발자의 인력풀은 Java, C#, Python 등 다른 언어들에 비해 제한적입니다. 이는 기업 입장에서 채용의 어려움과 인건비 부담으로 이어질 수 있습니다. 또한, 기존 개발자들을 러스트로 전환시키기 위해서는 소유권 모델과 같은 개념에 대한 학습 비용과 초기 생산성 저하 기간을 수반합니다.
2. 엔터프라이즈 생태계의 성숙도: 대규모 기업용 애플리케이션 개발에 사용되는 ORM(객체 관계 매핑) 프레임워크, 클라우드 서비스 SDK, 인증/인가 라이브러리 등의 생태계가 Java나 .NET 등에 비해 성숙하지 않은 영역이 존재합니다. 이는 개발 속도와 안정성을 중시하는 기업 환경에서 도입의 장벽으로 작용할 수 있습니다.
3. 레거시 시스템 연동 및 마이그레이션 비용: 대부분의 기업은 이미 C++, Java 등으로 구축된 레거시 시스템을 운영하고 있습니다. 이 시스템들을 러스트로 전면 재작성하는 것은 높은 비용과 예측 불가능한 리스크를 동반합니다. 따라서 점진적인 통합이나 연동이 대안이지만, FFI(Foreign Function Interface)를 통한 언어 간 상호 운용은 그 자체로 기술적 복잡성과 잠재적 오류 발생 가능성을 내포합니다.

이러한 요인들은 언어의 기술적 특징과는 별개로, 실제 기업이 기술 스택을 선택할 때 고려해야 하는 비즈니스 및 공학적 제약 조건들입니다.

7.4 '거대 기업 채택' 서사의 다각적 분석: 맥락, 한계, 그리고 전략적 함의

러스트(Rust)의 실용성과 미래 가치를 주장하는 논거 중 하나는, 구글, 마이크로소프트, 아마존 등 기술 기업들의 채택 사례입니다. 이러한 기업들이 러스트를 사용한다는 사실은, 러스트의 기술적 특징과 특정 문제 해결 능력을 보여주는 지표로 사용됩니다.

하지만 공학적 평가를 위해서는, '어떤 기업이 사용하는가'라는 사실 외에, 그 채택의 구체적인 '맥락(context)', '규모(scale)', 그리고 '조건(condition)'을 분석할 필요가 있습니다. 이러한 다각적 분석은 '거대 기업의 채택'이라는 서사와 기술적 현실 및 그 전략적 함의를 이해하는 데 도움이 됩니다.

1. 채택의 맥락, 규모, 조건에 대한 검토

첫째, 적용의 맥락입니다. 이들 기업은 러스트를 모든 시스템과 제품에 전면적으로 도입하는 것이 아니라, 러스트의 특징이 부각되는 특정 영역에 '선택적으로(selectively)' 적용하고 있습니다. 예를 들어, 운영체제 커널의 저수준 컴포넌트, 웹 브라우저의 보안에 민감한 렌더링 엔진 일부, 그리고 가비지 컬렉터의 지연이 허용되지 않는 고성능 인프라스트럭처 등이 그 대상입니다. 이는 해당 기업들이 C#, Java, Go, C++를 더 넓은 영역에서 주력으로 사용하고 있다는 현실 속에서, 러스트가 '전면적 대체'가 아닌 '전략적 도구'로 활용되고 있음을 의미합니다.

둘째, 채택의 규모입니다. '채택'이라는 단어는 종종 조직 전체의 수용을 암시하지만, 현실은 다를 수 있습니다. 해당 기업들의 전체 소프트웨어 프로젝트 수나 개발자 인력풀과 비교했을 때, 러스트가 차지하는 비중은 성장 단계에 있습니다. 일부 팀의 도입 사례가, 해당 기업의 로고를 통해 조직 전체의 표준 기술인 것처럼 확대 해석되는 '후광 효과(halo effect)'가 나타날 수 있습니다.

셋째, 채택의 조건입니다. 기술 기업은 새로운 기술 도입에 따르는 비용을 감당할 수 있는 자원을 보유하고 있습니다. 여기에는 학습 곡선에 따른 개발자 교육 비용, 생태계의 부족한 부분을 해결하기 위한 내부 툴링 및 라이브러리 개발 비용, 그리고 도입 초기의 생산성 저하를 수용할 수 있는 시간적, 재정적 여유가 포함됩니다. 이러한 자원의 현실을 고려하지 않은 채, 특정 기업의 사례를 인력과 예산이 한정된 일반 기업에도 동일하게 적용될 수 있는 '보편적 증거'로 제시하는 것은 '표본의 대표성(representativeness of the sample)' 문제를 간과하는 것일 수 있습니다. 특정 표본 집단(기술 기업)에서 관찰된 결과가, 전체 산업 생태계라는 모집단에서도 동일하게 재현될 것이라고 가정하기는 어렵습니다. 이는 5.5절에서 지적한 '표본의 대표성(representativeness of the sample)' 문제와도 연결됩니다.

2. 전략적 채택의 함의

이들 기업이 러스트를 '전략적으로 선택'했다는 사실은, 이 기업들이 러스트를 '어떤 문제'를 해결하기 위해 도입했는지와 연결됩니다. 구글의 안드로이드, 마이크로소프트의 윈도우 커널, 크롬 브라우저 등은 수억 라인에 달하는 기존 C++ 코드베이스 위에서 동작합니다. 이 시스템들에서 성능 저하 없이 메모리 안전성을 확보하는 것은 과제였습니다.

이러한 상황에서 러스트는 '기존의 C++ 성능과 제어 수준을 유지하면서, 대규모 코드베이스에 확장 가능한 방식으로 메모리 안전성을 점진적으로 도입할 수 있는 기술적 해답'으로 선택되었습니다. 이는 러스트가 엔지니어링 조직이 직면한 문제를 해결하는 데 사용될 수 있음을 보여줍니다.

이러한 선택은 러스트가 '틈새시장'의 문제를 해결하는 것을 넘어, 시스템 프로그래밍의 패러다임이 변하고 있음을 보여주는 선행 지표(leading indicator)로 해석될 수 있습니다.

3. 결론: 다각적 분석

결론적으로, 거대 기업의 러스트 채택 사례는 양면적으로 분석될 수 있습니다. 한편으로는, 이것이 모든 문제 상황에 대한 증거로 사용되기보다 그 구체적인 맥락과 한계를 분석할 수 있습니다. 다른 한편으로는, 이 선택적 채택이 시스템 프로그래밍 분야의 특정 문제를 해결하는 러스트의 특징을 보여주며, 패러다임의 변화를 시사하는 신호로 해석될 수 있습니다.

공학적 판단은 다각적인 분석을 통해 이루어질 수 있으며, 특정 기술이 가진 한계와 잠재력을 평가하는 데서 출발할 수 있습니다.

본 장에서 분석한 러스트의 산업 적용 제약 조건들은, '성숙도 문제'와 '본질적 상충 관계'라는 두 가지 요인이 복합적으로 작용한 결과입니다.

국제 표준의 부재나 ABI 안정성 문제로 인해 발생하는 미션 크리티컬 시스템으로의 진입 장벽은, '빠른 진화'를 우선시하는 러스트의 개발 모델에서 비롯된 '본질적 상충 관계'로 볼 수 있습니다.

반면, 개발자 인력풀의 부족이나 특정 엔터프라이즈 영역의 라이브러리 생태계 미비는, 기술의 채택이 확산되고 커뮤니티가 성장함에 따라 완화될 수 있는 '성숙도 문제'입니다.

결론적으로, 러스트가 현재의 적용 분야를 넘어 더 넓은 산업 분야로 확산되기 위해서는, 이러한 두 가지 성격의 장벽을 해결해야 하는 과제를 안고 있습니다. 생태계의 성숙과 함께, 언어의 설계 철학이 다양한 산업의 요구사항과 어떻게 부합할 수 있을지에 대한 검토가 필요합니다.