Android Developers Blog 한국어 노트

Android Developers Blog 한국어

Android Developers 블로그는 Google에서 관리하는 플랫폼으로, Android 앱 개발자에게 업데이트와 통찰, 가이드를 제공합니다. 이 블로그는 Android의 새로운 기능, Android 개발 도구의 업데이트와 같은 다양한 주제에 대한 정기적인 게시물을 게시합니다. 또한 개발자 성공 스토리와 개발자 최고 실천 방법에 대한 팁도 포함되어 있습니다.이 블로그는 Android 플랫폼에서 앱을 최적화하는 데 도움이 되는 정보를 제공하는 것을 목표로 합니다. 또한 앱 개발 경험, 아이디어, 업적을 공유하는 개발자를 장려합니다.

노트 스레드

Google Play는 사용자를 앱과 더 잘 연결하고 개발자가 지속 가능한 비즈니스를 구축하도록 돕기 위해 플랫폼을 강화하고 있습니다. "Ask Play"와 같은 새로운 검색 기능은 이제 검색 결과 내에서 앱 비교를 제공하며, "Game finder"는 개인화된 게임 추천을 제공합니다. Gemini 앱 내 대화를 통해 앱이 직접 발견되어 상당한 설치를 유도하고 있습니다. 개발자는 스토어 목록을 최신 상태로 유지하고, 고품질 미디어를 사용하며, 딥 링크를 검증하고, Engage SDK를 통합하는 것이 좋습니다.플레이어 참여를 심화시키기 위해 Google Play는 소셜 경쟁 및 보상을 도입하고 있습니다. Sidekick의 "Playbacks"는 Quests 및 Sprints와 같은 기능을 사용자에게 제공하며, "Sprints"는 짧고 기술 기반의 챌린지를 제공합니다. "Quests"는 Play Points를 넘어선 게임 내 보상을 포함하도록 확장되고 있습니다. "Game Stats" 및 "Play Games Rewards"를 통합하면 이러한 소셜 및 경쟁 메커니즘을 사용할 수 있습니다.Google Play의 품질 프로그램인 "Apps Experience" 및 "Level Up"은 우수 앱 및 게임에 대해 서비스 수수료를 인하하여 보상합니다. 이러한 프로그램은 개발자가 그래픽을 개선하고, 주요 기능을 통합하고, 새로운 참여 도구를 출시하도록 장려합니다. 성공적인 통합은 참여 타이틀의 설치 및 플레이어 지출을 크게 증가시켰습니다. 이러한 프로그램은 전 세계적으로 확장되고 있으며, Play Console 내에서 등록 절차가 간소화되었습니다.
Android 엔지니어링은 에이전트 개발로 발전하고 있으며, 개발자의 지시에 따라 에이전트가 엔드투엔드 작업을 실행할 수 있도록 합니다. Gemini 4 Argon이 이제 Android 개발자에게 제공되며, 다양한 도메인에서 복잡한 실제 작업에 탁월한 성능을 발휘합니다. 개발자는 Google Antigravity 및 Android Studio Canary를 통해 Google AI Ultra 구독자에게 Argon을 이용하거나, Android Studio 및 Google AI Studio의 Gemini API 유료 등급을 통해 이용할 수 있습니다. Argon은 장기적이고 다단계적인 소프트웨어 작업에 대한 향상된 자율 실행 기능을 제공합니다. 또한 오류 로그를 사용하여 빌드 실패를 진단하고 수정하는 자체 복구 빌드 루프를 도입합니다. 이 모델은 고급 그래픽을 위한 프로덕션 준비된 Jetpack Compose 코드 및 AGSL 셰이더를 생성하는 정교한 UI 개발을 보여줍니다. 유연한 개발자 경험은 Android CLI 플러그인을 통해 제공되며, 에이전트를 로컬 Android 도구에 연결합니다. Argon에 대한 액세스는 Antigravity Desktop App 또는 Android Studio Canary에서 시각적으로 설정할 수 있습니다. 또는 android-cli-plugin을 설치하여 터미널 CLI를 통해 구성할 수 있습니다. Argon은 Google Antigravity, Android Studio 및 Google AI Studio를 포함한 액세스 포인트를 통해 전 세계적으로 출시되고 있습니다. Firebase AI Logic은 또한 모바일 및 웹 애플리케이션에서 지능형 기능을 구축하기 위해 Argon을 지원합니다. 개발자는 Argon으로 빌드를 시작하기 위해 Google AI Ultra 구독이 필요하거나 유료 Gemini API 등급에 있어야 합니다.
Google은 Googlebooks에 Linux 터미널을 도입하여 기술 전문성에 관계없이 사용자가 AI 워크플로우에 액세스할 수 있도록 지원합니다. 이 새로운 기능은 즉각적인 사용을 용이하게 하는 필수 도구가 사전 설치되어 있습니다. 터미널은 에이전트 개발의 진입점 역할을 하며, AI 에이전트가 자연어 프롬프트를 기반으로 소프트웨어 설치, 파일 작성, 프로세스 자동화와 같은 작업을 수행할 수 있도록 합니다.보안은 핵심 원칙이며, 터미널은 격리된 Linux 가상 머신(VM) 샌드박스 내에서 작동하여 호스트 운영 체제와 사용자 파일을 보호합니다. 모든 작업이 VM 내에서 이루어지므로 사용자는 AI 도구에 관리자 권한을 안전하게 부여할 수 있습니다. 디렉터리를 마운트하려면 명시적인 사용자 권한이 필요하며, 원클릭 VM 재설정을 통해 사용자 파일을 보존하면서 스트레스 없이 실험할 수 있습니다. Linux 파일은 Googlebook Files 앱을 통해 액세스할 수 있으며, 동기화된 Android 휴대폰 콘텐츠와 원활하게 통합됩니다.Debian Linux 환경은 apt, git, ssh와 같은 표준 개발자 도구에 액세스할 수 있는 성숙한 생태계를 제공합니다. 터미널은 자동 localhost 포트 전달 및 Node.js 및 Python과 같은 인기 있는 런타임 지원을 특징으로 하며, 빠른 프로토타이핑, 웹 개발, 스크립팅 및 에이전트 워크플로우에 최적화되어 있습니다. 사용자는 최적의 성능을 위해 VM 메모리를 조정할 수도 있습니다.향후 계획에는 앱 실행기에 통합될 Linux GUI 앱 지원이 포함되어 사용자가 Googlebooks에서 직접 그래픽 Linux 애플리케이션을 실행할 수 있게 됩니다. 로드맵에는 로컬 장치 디버깅을 위한 USB 패스스루, 더 복잡한 작업을 위한 동적 메모리 및 스토리지 확장, 까다로운 워크로드를 위한 GPU/NPU 하드웨어 가속도 포함됩니다. 장기 실행 에이전트 프로세스를 더 잘 지원하기 위해 VM 지속성 및 터미널 창과의 분리도 계획되어 있습니다. Google은 이 진화하는 생태계를 형성하는 데 있어 사용자 피드백과 협력을 장려합니다.
Instagram Direct 팀은 Jetpack Compose를 채택하여 Android UI를 대대적으로 현대화했습니다. 이 마이그레이션은 단순한 UI 재작성을 넘어, 처음부터 AI 네이티브 코드베이스를 구축하는 것을 목표로 했습니다. 주요 동기는 고도로 최적화된 레거시 View 시스템과 관련된 기술 부채 및 엔지니어링 오버헤드를 해결하는 것이었습니다. UI 코드를 더 예측 가능하고 AI 모델이 이해하기 쉽게 만들기 위해 Jetpack Compose의 선언적 특성이 선택되었습니다.Instagram Direct는 매일 수십억 개의 메시지를 처리하는 방대한 규모 때문에 점진적인 마이그레이션 전략이 중요했습니다. 기존 View 계층 구조에 Compose를 포함시키는 것이 임시 단계로 고려되었지만, UI 패러다임 혼합으로 인한 미묘한 버그와 성능 문제를 피하기 위해 완전한 전환이 선호되었습니다. 팀은 AI가 고품질 코드를 생성하는 능력을 향상시키기 위해 명확한 아키텍처 경계를 만드는 데 집중했습니다.사용자 정의 컨텍스트 종속성을 최소화하고 아키텍처 경계를 강제하는 등 AI 친화적인 원칙을 준수함으로써 팀은 더 나은 AI 결과를 보장했습니다. 그들은 AI 지원을 받아 모든 Compose 코드를 작성한 후 다듬고 테스트하는 구조화된 마이그레이션 프로세스를 개발했습니다. 이 접근 방식은 진행 중인 기능 릴리스를 방해하지 않고 신속한 개발을 가능하게 했습니다.결과는 상당한 개선을 보여주었습니다. UI 코드는 50% 감소했고, 엔지니어-에이전트 교환은 32% 감소했으며, AI 실행 시간은 35% 단축되었습니다. Compose를 사용할 때 View를 사용할 때보다 AI 작업에 대한 토큰 비용도 33% 감소했습니다. 새로운 Compose 기반 UI는 레거시 View 시스템에 비해 코드 위험에 대한 탄력성이 더 높았습니다. Meta와 Google 간의 이러한 협력 노력은 Instagram Direct를 현대화했을 뿐만 아니라 Compose 자체를 최적화하여 더 넓은 Android 개발자 생태계에 기여했습니다. 팀은 레거시 UI의 높은 성능 기준을 성공적으로 충족하거나 초과 달성하여 원활한 사용자 경험을 보장했습니다.
구독 환경은 생성형 AI와 정교한 앱 경험에 힘입어 빠르게 진화하고 있으며, 개발자들에게 더욱 유연한 수익화 도구가 필요합니다. Google Play는 성장, 새로운 비즈니스 모델, 사용자 참여를 지원하기 위해 구독 플랫폼을 확장하고 있습니다. 새로운 기능에는 생산성 및 교육을 위한 팀 전체 액세스를 지원하는 Multi-Quantity Subscriptions가 포함됩니다. Usage-Based Billing은 선불 계량 결제를 통해 AI 도구와 같이 컴퓨팅 비용이 가변적인 앱을 지원합니다. Mixed Carts는 구독과 일회성 제품의 결합 구매를 허용하여 결제 과정을 간소화하고 업셀 기회를 창출합니다. Cross-Developer Bundling은 개발자 간 파트너십을 촉진하여 개발자가 상호 보완적인 구독을 함께 판매하여 도달 범위를 넓힐 수 있도록 합니다. 성능을 극대화하기 위해 In-App Messaging API는 결제 거부를 해결하고 가격 변경 사항을 전달하는 데 도움이 됩니다. Dynamic Grace Period는 머신러닝을 사용하여 결제 복구 기간을 맞춤 설정하여 사용자 요구와 서비스 비용의 균형을 맞춥니다. Retention Offers 및 Plan Changes는 취소 흐름 내에서 인센티브 또는 등급 조정을 제공하여 자발적인 이탈을 방지합니다. Native Winback Offers는 개인화된 제안으로 Play 스토어에서 이탈한 구독자를 직접 재참여시킵니다. Google Play는 또한 개발자 수익을 보호하기 위해 스마트 결제 재시도 및 사기 방지와 같은 백엔드 최적화를 제공합니다.
이 글은 클라우드에서 자율적인 에이전트 워크플로우를 생성하여 지능형 Android 앱을 구축하는 방법을 자세히 설명합니다. 단일 기기 세션을 초과하는 복잡한 작업을 위해 자체 호스팅 백엔드는 백그라운드에서 에이전트를 실행하여 진행 상황을 유지하고 자격 증명 관리를 단순화합니다. 클라우드 호스팅 에이전트는 중단 없는 백그라운드 실행, 정교한 다중 에이전트 오케스트레이션, 적응형 클라이언트 UI와 같은 이점을 제공합니다. Jetpacker 앱의 Booking Assistant는 Agent Development Kit(ADK)를 사용하여 다양한 예약을 조정하는 예시입니다.ADK는 데이터베이스 상호 작용 및 예약을 위한 Python 함수 도구를 사용하여 에이전트를 정의할 수 있도록 하여 오케스트레이션을 간소화합니다. Android 앱은 여정 데이터를 보내고, 코디네이터 에이전트는 하위 에이전트를 트리거하며, 결과는 세션 큐를 통해 스트리밍됩니다. 에이전트와 Android 앱 간의 통신은 AG-UI 프로토콜에 의해 표준화되어 수명 주기 이벤트 및 메시지 유형을 처리합니다. A2UI는 에이전트가 UI 구성 요소를 동적으로 설명할 수 있도록 하여 이를 더욱 향상시킵니다.이 동적 UI 렌더링은 레이아웃 변경에 대한 앱 업데이트를 방지합니다. 백엔드는 구성 요소를 설명하는 JSON 페이로드를 보내고 클라이언트는 이를 해석합니다. ADK A2UI 통합은 구성 요소 스키마를 시스템 프롬프트로 컴파일하여 LLM이 유효한 A2UI 페이로드를 생성하도록 안내합니다. Android에서는 Jetpack Compose A2UI Renderer 라이브러리가 등록된 카탈로그 정의를 기반으로 이러한 구성 요소를 네이티브로 렌더링합니다. 예약 도우미의 특정 구성 요소가 구현되었으며 A2uiMessageProcessor가 A2UI 메시지를 처리합니다.
AI 기반 개발자 도구는 엔지니어링 생산성을 향상시키고 있으며, 에이전트 기반 접근 방식을 통해 안드로이드 개발이 더욱 유연해지고 있습니다. 안드로이드 스튜디오는 이제 다양한 AI 모델을 지원하며, 선호하는 코딩 에이전트를 위한 "Bring Your Own Agent" (BYOA)를 도입했습니다. 이 기능은 Anthropic의 Claude, OpenAI의 Codex, Google의 Antigravity와 같은 에이전트를 안드로이드 스튜디오의 AI 최적화 인프라에 통합합니다. 최신 안드로이드 스튜디오 카나리에서 사용할 수 있는 BYOA는 코드베이스 인식, 토큰 효율성 및 원활한 워크플로우 연속성을 제공합니다. 또한 에이전트 유연성을 제공하여 사용자가 에이전트를 전환하고 테스트 및 실행을 위해 네이티브 도구를 주입할 수 있습니다. 이러한 강력한 에이전트는 파일 읽기/쓰기, 명령 실행, 하위 에이전트에 작업 위임 등 기술 워크플로우를 계획하고 실행할 수 있습니다. 또한 안드로이드 스킬과 안드로이드 지식 기반을 활용하여 모범 사례를 적용합니다. Gemini 사용자의 경우, 최신 Gemini 모델에 액세스하고 할당량을 늘리기 위해 Google Antigravity 에이전트를 선택하는 것이 좋습니다. BYOA는 엔터프라이즈 및 소비자 AI 계획을 모두 지원하며, 안드로이드 스튜디오 Rabbit 2와 함께 미리 보기로 출시될 예정입니다. 사용자는 안드로이드 스튜디오를 업데이트하고, 선택한 에이전트로 로그인한 후, 문서를 탐색하여 에이전트를 연결할 수 있습니다. 피드백은 안드로이드 스튜디오의 AI 경험을 개선하는 데 중요합니다.
Googlebook은 Android 기반의 새로운 노트북 카테고리를 선보이며, 모바일 편의성과 데스크톱 성능을 갖춘 고성능 하드웨어를 제공합니다. 이 기기들은 OLED 터치스크린, 전용 키보드, 정밀 트랙패드, 올데이 배터리 수명, 그리고 OS 레벨의 Gemini Intelligence를 특징으로 합니다. 개발자들은 적응형 개발을 통해 Googlebook에 Android 앱을 최적화할 수 있으며, 이는 대형 디스플레이와 새로운 기기 폼팩터에 걸쳐 애플리케이션을 자연스럽게 확장합니다. 여기에는 최적의 사용자 경험을 위해 적응형 레이아웃, 멀티 패널 아키텍처, 그리고 창 크기 클래스에 대한 응답을 활용하는 것이 포함됩니다. 모바일 인터페이스를 조정할 때 높은 정보 밀도와 정밀 입력과 같은 데스크톱 디자인 원칙을 고려해야 합니다. Jetpack Compose는 키보드 및 포인터 탐색을 네이티브로 지원하여 컨텍스트 커서와 오른쪽 클릭 메뉴를 통한 향상된 사용성을 제공합니다. 멀티 인스턴스 지원 및 드래그 앤 드롭 기능은 멀티태스킹과 창 간의 원활한 데이터 전송을 가능하게 합니다. 개발자는 창 프레임을 사용자 정의하고 "Continue On" 기능을 활용하여 기기 간 작업을 원활하게 전환할 수도 있습니다. Android Studio의 데스크톱 에뮬레이터와 AI 지원 개발과 같은 도구는 Googlebook에 대한 테스트 및 최적화 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 적응형으로 구축함으로써 단일 코드베이스는 최적의 성능을 보장하고 Android 생태계 전반의 앱에 대한 Google Play에서의 가시성을 높일 수 있습니다.
Android Auto 및 Android Automotive OS용 게임 카테고리가 베타에서 일반 출시로 전환되었습니다. 개발자는 이제 이러한 플랫폼에 게임을 게시하여 차량 내 자연스러운 여유 시간에 사용자에게 도달할 수 있습니다. 기존 Android 게임을 적용하려면 개발자는 앱 매니페스트를 구성하고 게임이 차량의 주차 상태를 존중하도록 해야 합니다. 매니페스트는 android:appCategory="game" 속성을 사용하여 앱을 게임으로 선언해야 합니다.Android Auto 지원은 액티비티의 인텐트 필터에 android.intent.category.CAR_LAUNCHER 카테고리 요소를 포함하여 선언됩니다. Android Automotive OS의 경우 매니페스트에 android.hardware.automotive 요소를 포함해야 합니다. 게임은 주차된 앱으로 간주되며 운전자 주의 산만을 방지하기 위해 차량이 움직이는 동안에는 실행할 수 없습니다. 개발자는 사용자가 운전을 시작할 때 게임 오디오가 중지되고 차량이 움직이는 동안 일시 중지되지 않도록 해야 합니다.또한 게임은 UX 제한이 활성화된 후 다시 시작될 때 상태를 복원해야 하며, 멈추거나 끊김 없이 응답해야 합니다. android.hardware.gamepad 기능을 통해 컨트롤러 지원을 선언하면 컨트롤러 호환 게임을 찾는 사용자에게 앱 가시성을 높일 수 있습니다. 게임은 또한 다양한 차량 화면 크기 및 화면 비율에 적응하여 레터박스 또는 필러박스 없이 전체 화면으로 실행되어야 합니다.프로덕션에 제출하기 전에 개발자는 Google Play Console에서 Android Auto 및 Android Automotive OS 폼 팩터에 옵트인하고 차량 앱 품질 가이드라인에 따라 게임을 테스트해야 합니다. Desktop Head Unit 및 Android Automotive OS 에뮬레이터를 사용하여 철저한 테스트를 수행할 수 있습니다. 게임은 승인 전에 게임 카테고리에 대한 차량 앱 품질 가이드라인에 따라 검토됩니다.
Android는 기기 보안 투명성을 개선하기 위해 새로운 라이브러리를 출시하고 있습니다. AndroidX Security State 버전 1.1.0 및 Security State Provider 버전 1.0.0 라이브러리는 기기 보안 상태 및 보류 중인 업데이트를 이해하기 위한 중앙 집중식 방법을 제공합니다. 이러한 도구를 통해 개발자는 기존의 단일 Security Patch Level을 넘어 구성 요소 수준에서 보안을 확인할 수 있습니다. 이 라이브러리는 설치된 수준에 대한 Device SPL(DSPL), 최신 보안 공지 수준에 대한 Published SPL(PSPL), 다운로드 준비 상태에 대한 Available SPL(ASPL)의 세 가지 새로운 패치 수준을 도입합니다. 이러한 수준은 시스템, 시스템 모듈 및 커널에 대해 추적됩니다. 이 세분화된 데이터는 개발자와 기업이 실제 보호 및 보류 중인 업데이트를 기반으로 정보에 입각한 보안 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 예를 들어, 은행 앱은 고액 거래 전에 ASPL을 확인하고 필요한 경우 사용자에게 업데이트를 요청할 수 있습니다. Security State Provider 라이브러리는 업데이트 클라이언트가 가용성을 보고하는 방식을 표준화하여 통합 API를 통해 ASPL에 액세스할 수 있도록 합니다. Open Source Vulnerabilities 데이터베이스와의 통합은 보다 정확한 "효과적인" 보안 상태를 제공합니다. 또한 OEM은 이제 백포트된 수정 사항에 대한 즉각적인 크레딧을 받기 위해 보충 패치 정보를 선언할 수 있습니다. 개발자는 가이드 및 문서를 탐색하여 이러한 새로운 보안 라이브러리 사용을 시작할 수 있습니다. 라이브러리에 대한 피드백은 Android Issue Tracker를 통해 제공할 수 있습니다.
Android Bench가 버전 2.0으로 업데이트되어 복잡하고 다일한 엔지니어링 과제를 반영하는 장기 과제(LHTs)를 도입했습니다. 이번 업그레이드에는 해당 모델 제공업체의 에이전트부터 시작하는 에이전트 평가도 포함됩니다. 이전 벤치마크는 더 간단하고 점진적인 코드 변경에 초점을 맞췄지만, 새로운 LHT는 앱 종속성 업그레이드, 기능 추가, 처음부터 앱 빌드와 같은 과제를 포함합니다. 전통적인 이진 채점은 이러한 복잡한 과제에서 이루어진 미묘한 진행 상황을 더 잘 반영하기 위해 연속 채점으로 대체되고 있습니다. 이 새로운 채점 방식은 기능성, 시각적 충실도를 고려하고 회귀를 피하며 지침 위반에 대한 페널티를 부과합니다. 현재 LHT의 최고 통과율은 약 28%로, 이전 벤치마크의 성공률에서 크게 하락했습니다. AI 모델은 기존 코드를 리팩토링하는 것보다 새 코드를 작성하는 데 강점을 보이며, 확립된 결정론적 변환에 탁월합니다. 그러나 런타임 검증, 프레임워크 변경 중단 또는 출시되지 않은 라이브러리의 지식 격차가 필요한 작업에는 어려움을 겪습니다. 크로스 플랫폼 앱을 Android로 포팅하는 것은 AI에게 특히 어려운 영역으로 남아 있습니다. 평가는 이제 에이전트 워크플로우에서의 성능을 평가하기 위해 일반적으로 사용되는 에이전트를 통합합니다. Gemini 3.8 Flash 및 OpenAI의 GPT-6와 같은 새로운 모델이 리더보드에 추가되었습니다. Android Bench 2.0은 Android 개발을 위한 AI 평가를 위한 보다 강력한 환경을 제공함으로써 투명성을 제공하고 개발자에게 권한을 부여하는 것을 목표로 합니다. 향후 개선을 위해 업데이트된 방법론 및 리더보드에 대한 피드백을 권장합니다.
Android Studio Quail 4가 안정 버전으로 출시되어 앱 개발을 위한 향상된 AI 기능을 제공합니다. IDE는 이제 AI 모델을 위한 엄선된 "Android 스킬"을 번들로 제공하여 Android 특정 작업에 대한 정확하고 최신 코드 지원을 보장합니다. 이러한 스킬은 Google의 모범 사례를 활용하여 대규모 언어 모델을 복잡한 워크플로우로 안내합니다. 사전 로드된 23가지 스킬은 빌드 업그레이드, 프로파일링, UI 적응과 같은 영역을 다룹니다. 개발자는 전문화된 팀 워크플로우를 위한 사용자 지정 스킬을 만들거나 외부 명령줄 도구와 함께 사용할 수도 있습니다. Android Studio Quail 4는 또한 Google의 강력한 오픈 모델인 Gemma 4를 통합하여 개인적이고 안전하며 오프라인 AI 코딩 지원을 제공합니다. 이 통합에는 상당한 RAM이 필요하지만 코드가 로컬 머신을 벗어나거나 토큰 제한에 도달하지 않고도 다중 파일 리팩토링을 허용합니다. Quail 4의 사용자 인터페이스 개선은 하이퍼링크된 코드 기호 및 병렬 에이전트 작업에 대한 실시간 알림을 통한 AI 상호 작용을 향상시킵니다. 통합된 변경 사항 요약 탭은 다단계 작업 결과를 통합하여 검토를 용이하게 합니다. 더 고급 AI 사용을 위해 개발자는 API 키, Google AI 플랜 또는 Gemini Enterprise를 통해 Gemini 액세스를 업그레이드할 수 있습니다. Quail 시리즈는 App Quality Insights 통합, 에이전트 멀티태스킹, 로컬 모델 지원, 단순화된 계획 모드와 같은 기능을 점진적으로 도입했습니다. Android Studio Quail 4는 사용자에게 더 효율적이고 지능적인 개발 경험을 제공하며 사용자가 다운로드하고 피드백을 제공하도록 권장합니다.
Android에서 적응형 앱 개발을 위해서는 다양한 기기와 화면 구성에 대한 철저한 테스트가 필요합니다. Android Studio는 수동 레이아웃 확인을 위한 크기 조절 가능한 에뮬레이터를 제공하지만, 더 효율적인 방법이 터미널 명령어를 통해 존재합니다. adb emu 명령어를 사용하면 개발자는 명령줄에서 직접 에뮬레이터 폼 팩터를 제어할 수 있으며, 실행 직후 쉘로 제어권을 즉시 반환합니다. 이 바로가기는 특히 폴더블 기기 테스트에 유용하며, 프로그래밍 방식으로 접고 펼쳐 다양한 화면 상태를 시뮬레이션할 수 있습니다. 개발자는 접힌 상태와 펼쳐진 상태를 전환하여 폴더블 전용 사용자 여정과 레이아웃 동작을 테스트할 수 있습니다. 또한, adb emu rotate 명령어는 앱 내에서 방향 변경 및 상태 복원 테스트를 용이하게 합니다. 테이블탑 모드와 같은 물리적 자세를 시뮬레이션하기 위해 개발자는 adb emu posture를 사용하여 사용 가능한 자세를 쿼리한 다음 특정 자세를 설정할 수 있습니다. 크기 조절 가능한 에뮬레이터는 터미널을 통해 제어할 수도 있으며, adb emu resize-display를 통해 다양한 크기에 대한 사전 설정을 사용할 수 있습니다. 이러한 명령어는 여러 에뮬레이터를 관리하는 것에 비해 상당한 시간과 리소스를 절약하여 테스트 프로세스를 간소화합니다. 개발자는 적응형 앱 개발 워크플로우를 개선하기 위해 이러한 콘솔 바로가기를 탐색하는 것이 좋습니다.
세계 최대 메시징 플랫폼인 WhatsApp은 2023년에 패스키를 도입하여 사용자 보안과 편의성을 강화했습니다. 이 이니셔티브는 사용자 마찰을 줄이고 계정 탈취로부터 보호하는 빠르고 피싱 방지 인증 방법을 제공하는 것을 목표로 했습니다. WhatsApp 등록 및 액세스 팀의 Android 엔지니어인 Mayank Manuja가 이 설계 및 구현을 주도했습니다. 수십억 명의 사용자를 위한 개발은 다양한 네트워크 조건, 기기 기능 및 디지털 문해력 수준을 탐색해야 했습니다. 패스키는 생체 인식 또는 화면 잠금 인증과 함께 공개-개인 키 암호화를 활용하여 간소화된 원탭 로그인 경험을 제공합니다. 이는 로그인 속도를 크게 향상시키고 전통적인 SMS OTP 전달이 일관되지 않은 곳에서도 안정적으로 작동합니다.개발자 관점에서 Credential Manager API는 통합 인터페이스를 제공하여 Android 버전 및 기기 구성 전반에 걸친 수많은 엣지 케이스에도 불구하고 통합을 단순화했습니다. WhatsApp과 Google은 크리덴셜 조회 흐름을 최적화하기 위해 협력하여 새로운 패스키 사용자의 지연 시간을 개선했습니다. 또한 기기별 장애를 관리하고 패스키 흐름이 완료되지 않을 때 우아한 성능 저하를 보장하기 위해 포괄적인 오류 처리 계층을 구축했습니다. 또한 OS별 예외를 해결하고 더 원활한 패스키 생성 흐름을 위해 플랫폼 수준 개선 사항을 구현했습니다.WhatsApp은 광범위한 A/B 테스트를 통해 사용자 경험을 개선하고 패스키 생성 프롬프트를 위한 컨텍스트 프레임워크를 개발했습니다. 백엔드에서 WhatsApp의 서버는 Erlang과 Rust webauthn-rs 라이브러리를 사용하여 서명 검증을 위한 표준 WebAuthn/FIDO2 의식을 구현합니다. 서버 아키텍처는 클라이언트에 대한 옵션을 생성하고, 어테스테이션을 검증하고, 크리덴셜을 안전하게 유지함으로써 패스키 등록을 조정합니다. 인증을 위해 유효한 크리덴셜을 가져오고, 서버 측 챌린지를 생성하고, 클라이언트의 어설션을 검증합니다.고급 아키텍처 고려 사항에는 계정당 여러 패스키 시스템으로 마이그레이션하는 것이 포함되었으며, 이는 제한에 도달하면 이전 크리덴셜을 제거하기 위한 바운드 목록 시스템을 엔지니어링해야 했습니다. 이 중요한 구조적 변화는 안정성을 보장하기 위해 엄격한 실험을 통해 점진적으로 출시되었습니다. 크리덴셜 수명 주기를 균형 있게 유지하는 것도 크리덴셜 유효성 관리에 신중한 관리가 필요했습니다.
Google Play는 개발자와 사용자 모두를 위해 Android 생태계를 향상시키기 위한 새로운 품질 요구 사항을 도입합니다. 이러한 변경 사항은 앱 메모리 사용량을 줄이고 안전한 기기 마이그레이션을 간소화하는 데 중점을 둡니다. 하드웨어 제약 조건과 Android의 메모리 제한을 해결하기 위해 새로운 성능 임계값이 설정됩니다. 이러한 임계값은 동적 메모리 사용량, 비트맵 메모리 사용량 및 코드 최적화를 포함합니다. 개발자는 Play Console 내에서 메모리 과다 문제를 식별하고 해결하기 위한 새로운 도구에 액세스할 수 있습니다. 이러한 도구에는 Android vitals의 메모리 메트릭, 충돌 필터 및 DEX 코드 최적화 인사이트가 포함됩니다. 앱이 새로운 악성 동작 임계값을 초과하면 사전 예방적 성능 경고도 제공됩니다. 이러한 메모리 관련 요구 사항에 대한 시행은 2027년 2월에 시작됩니다. 이러한 임계값을 충족하지 못하는 앱은 가시성 및 게시 기능이 제한될 수 있습니다.또한 Google Play는 안전하고 원활한 기기 마이그레이션을 위한 새로운 온보딩 표준을 도입합니다. 이 표준은 사용자 로그인을 지원하는 앱에 Android Restore Credentials API를 사용하여 Zero-Tap Sign-In을 구현하도록 요구합니다. 이 기능을 통해 사용자가 새 Android 기기로 전환할 때 로그인 상태가 자동으로 복원됩니다. Zero-Tap Sign-In 요구 사항은 2027년 4월에 발효됩니다. 현재 게임은 면제되지만, 2027년에는 게임 인증에 대한 지침이 예상됩니다. 이러한 다가오는 품질 요구 사항을 충족하는 것은 Google Play에서 최적의 가시성과 게시 기능을 유지하는 데 중요합니다.
Google Play는 사용자 안전과 개발자 성공이 상호 연결되어 있음을 강조합니다. 플랫폼은 AI 생성 기능을 통합하는 앱에서 성장을 보고 있으며, 이는 창의적인 가능성을 제공합니다. 그러나 이러한 AI 발전은 특히 비동의 친밀한 이미지(NCII)의 생성 및 배포와 관련하여 새로운 안전 문제를 야기합니다. Google Play는 이러한 콘텐츠를 엄격히 금지하며 유해한 애플리케이션을 제거하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 회사는 남용에 대처하기 위해 플랫폼 보호, 기술 방어 및 개발자 리소스에 막대한 투자를 하고 있습니다. 생태계를 보호하는 것은 앱 수명 주기 전반에 걸친 다층 방어, 강력한 제어를 위한 지속적인 테스트, 악의적인 행위자에 대한 수익 창출 경로 차단을 포함합니다. Google Play는 또한 NCII 남용을 식별하고 해결하기 위해 제3자 조직 및 AI 안전 연구 그룹과 협력합니다. 개발자는 AI 기능 및 안전 가드레일에 대한 명확한 가시성을 제공하여 앱 검토를 간소화하도록 권장됩니다. 안전을 위한 앱 구축에는 적대적인 프롬프트에 대한 스트레스 테스트와 사용자 지정 입력/출력 조정 제어 통합이 포함됩니다. 개발자는 앱 광고에 대한 책임을 상기하고 지속적인 개선 및 안전을 위한 신호로 사용자 상호 작용을 활용하도록 권고받습니다. 안전 및 사용자 신뢰와 결합된 책임감 있는 AI 혁신은 개발자에 대한 Google Play의 지속적인 지원의 핵심 초점입니다.
소프트웨어 정의 차량을 위한 Android Automotive Operating System은 도메인 격리를 위해 가상화를 활용하며, 클러스터 및 인포테인먼트 시스템과 같은 여러 논리적 도메인을 병렬 가상 머신에서 실행합니다. 이는 사용자 ID 기반 프로세스 격리 및 SELinux에 의해 강제되는 기본 거부 정책을 포함한 Android의 강력한 보안 기능을 계승합니다. AAOS SDV는 자동화된 스캔 및 침투 테스트를 통해 보안 문제 식별, 수정 및 공개를 위한 Android의 성숙한 취약점 관리 인프라를 통합합니다. 소프트웨어 무결성은 읽기 전용 파티션 및 필수 서명 유효성 검사가 포함된 APEX 패키지를 활용하는 인증된 소프트웨어 배달을 통해 보장됩니다. APEX 패키지는 변경 불가능한 스토리지, dm-verity를 통한 암호화 무결성, 엄격한 프로세스 격리 및 업데이트를 위한 원자적 복구 메커니즘을 통해 보안을 강화합니다. 플랫폼 복원력을 위해 AAOS SDV는 메모리 안전 개발을 우선시하며, 새로운 구성 요소에는 주로 Rust를 사용합니다. 이는 통신 엔드포인트를 암호화 방식으로 검증하고 네트워크 ID를 실행 상태에 바인딩하는 메시 프로비저닝 아키텍처를 통해 분산된 신뢰를 구축합니다. DICE 기반 인증 및 증명은 하드웨어 기반 ID 검증 및 무결성 검사에 사용되며, 특히 TLS를 통한 VM 간 통신 보안에 사용됩니다. 서비스 수준 및 VM 수준 권한으로 구성된 계층적 액세스 제어는 OEM이 동적 차량 업데이트를 위한 보안과 업데이트 가능성의 균형을 맞출 수 있도록 합니다. 전반적으로 AAOS SDV는 다층 방어 및 하드웨어 기반 검증을 통해 소프트웨어 정의 차량을 위한 설계 시 보안 접근 방식을 제공합니다.
Android는 빠르고 반응성이 좋으며 안정적인 기기에 집중하여 훌륭한 사용자 경험을 우선시하고 있습니다. 기기는 종종 제한된 물리적 메모리를 가지고 있지만 사용자는 높은 성능을 기대하므로 메모리 최적화는 매우 중요합니다. Android 17은 앱이 시스템 전체의 속도 저하를 유발하는 것을 방지하기 위해 처음에는 Pixel 기기에서 앱별 메모리 제한을 도입했습니다. 이 기능은 다양한 제조업체의 더 넓은 범위의 기기 및 RAM 구성으로 확장될 것입니다. 메모리 제한을 초과하는 앱은 속도가 제한되고 시스템에 의해 종료될 수 있습니다. zRAM 스와핑 및 프로세스 종료를 포함하여 이러한 제한이 어떻게 작동하는지 이해하는 것은 개발자에게 필수적입니다. 개발자는 ApplicationExitInfo의 특정 종료 이유를 통해 앱이 메모리 제한의 영향을 받았는지 확인할 수 있습니다. 메모리 사용량을 모니터링하는 것은 최적화에 매우 중요하며, Google Play Console의 Android Vitals는 메모리 분포에 대한 거시적 수준의 가시성을 제공합니다. Firebase Crashlytics는 추가 디버그 데이터와 함께 Out-Of-Memory 예외 및 메모리 제한기 종료를 추적하는 데 도움이 됩니다. ProfilingManager API를 사용하면 프로덕션 기기에서 상세한 메모리 디버그 아티팩트를 현장에서 수집할 수 있습니다. 개발자는 앱의 메모리 사용량을 감사하고 성능 문제를 피하기 위해 최적화 모범 사례를 구현하도록 권장됩니다. 메모리 최적화를 우선시하고 지속적으로 모니터링하는 것은 원활한 사용자 경험을 유지하는 데 중요한 단계입니다.
Tinder의 대규모 Android 앱 코드베이스는 약 70%가 최적화되지 않았고 수많은 dex 파일이 존재하는 등 상당한 최적화 과제에 직면했습니다. R8에 의해 활성화된 keep 규칙은 범죄자를 명확하게 식별하지 않고 의도치 않게 최적화를 차단하고 있었습니다. 느린 시작 시간과 체감 ANR 오류를 해결하기 위해 Tinder는 R8 Configuration Analyzer를 채택했습니다. 이 도구는 의도치 않은 최적화 차단 요소를 정확히 찾아 제거하는 데 도움이 되었고, 즉각적인 개선으로 이어졌습니다. 구체적으로 Tinder는 앱 콜드 스타트를 47% 줄이고, 다운로드 크기를 거의 29% 줄였으며, 사용자 체감 ANR을 28% 낮췄습니다. Configuration Analyzer는 축소, 최적화 및 난독화 점수를 추적하여 개선 영역을 식별합니다. 외부 라이브러리에서 비롯된 광범위하거나 중복되거나 불필요한 keep 규칙을 보여줍니다. Tinder는 사내 라이브러리에 있는 특히 광범위하고 범위가 지정되지 않은 keep 규칙이 상당한 최적화를 방해하고 있음을 발견했습니다. 이 규칙을 개선함으로써 R8 점수를 28%에서 50%로 높여 상당한 성능 향상을 이루었습니다. 이러한 개선은 DEX 파일을 줄였고, 이는 사용자 참여, 특히 리소스가 제한된 기기에서 긍정적인 영향을 미쳤습니다. Tinder는 이후 CI/CD 파이프라인에 최적화 모니터링을 통합하여 향후 회귀를 방지하고 있습니다.
Google의 최신 Pixel 기기, Pixel Fold 및 Pixel Watch를 포함한 기기들은 개발자들에게 다양한 폼팩터에 걸쳐 사용자 경험을 향상시킬 수 있는 상당한 기회를 제공합니다. 특히 폴더블 폰은 앱이 더 크고 동적인 화면 공간에 적응할 수 있는 기회를 제공합니다. 개발자들은 Jetpack Compose API와 Window Size Classes를 활용하여 폴드와 힌지 주변에서 콘텐츠를 지능적으로 재배치하는 반응형 레이아웃을 만들 수 있습니다. ViewModel을 사용한 상태 보존은 Notability와 Flo Health에서 보여준 것처럼 폴드 및 펼쳐진 상태 간의 원활한 전환을 보장합니다.웨어러블의 경우, Pixel Watch 5의 Wear OS 7은 효율적이고 한눈에 볼 수 있는 상호 작용을 제공하기 위해 한 손 제스처 제어 및 라이브 업데이트를 도입합니다. Spotify는 이미 미디어 재생을 위한 제스처 제어를 통합하고 있으며, Just Eat은 실시간 주문 추적을 위해 라이브 업데이트를 사용합니다. Wear Widgets는 시계 화면 전반에 걸쳐 표현력과 일관성을 제공합니다. Pixel 기기의 Gemini Nano 4는 강력한 온디바이스 AI를 가능하게 하여 ML Kit GenAI Prompt API를 통해 낮은 지연 시간의 실시간 지능형 기능을 제공합니다. 개발자들은 셀프 서비스 도구와 Gemini 모델을 활용하여 하드웨어에 직접 스마트 기능을 구축할 수 있습니다. Android skills는 에이전트 및 도구에 대한 AI 최적화 지침을 제공하여 복잡한 워크플로우를 단순화함으로써 개발을 더욱 가속화합니다. 적응형 가이드라인을 탐색하고, 한눈에 볼 수 있는 Wear OS 경험을 만들고, 온디바이스 AI를 통합함으로써 개발자들은 Pixel 생태계의 미래를 형성할 수 있습니다.
한 손 제스처는 스마트워치와 편리하고 터치 없이 상호작용할 수 있는 방법을 제공합니다. Pixel Watch의 Wear OS 6.1과 함께 도입된 이 기능은 타이머 및 통화 제어와 같은 작업을 용이하게 했습니다. Wear OS 7은 새로운 제스처 프레임워크로 이를 확장하여 OEM 및 개발자가 제스처 제어를 통합할 수 있도록 지원합니다. 개발자는 이제 1.7 베타 릴리스를 사용하여 Wear Compose 앱에 이러한 제스처를 통합할 수 있습니다. 이 프레임워크는 두 가지 주요 상호작용 패턴을 지원합니다. 타이머 시작을 위한 더블 핑거 핀치와 같은 기본 동작과 뒤로 가기를 위한 손목 회전과 같은 해제 동작입니다. 이러한 기능은 Pixel Watch 3 이상에서 사용할 수 있으며, 이 프레임워크는 모든 Wear OS 제조업체에서 채택할 수 있도록 개방되어 있습니다. 제스처 통합에는 제스처 구성 정의, 표시기 상태 초기화, Modifier.oneHandedGesture를 대화형 구성 요소에 적용하는 것이 포함됩니다. 이 수정자는 사용자 안내를 위한 제스처 표시기라는 시각적 힌트를 활성화합니다. 예로는 버튼 누르기를 위한 더블 핑거 핀치 사용 또는 콘텐츠 스크롤이 있습니다. OneHandedGestureClickIndicator 및 OneHandedGestureScrollIndicator와 같은 구성 요소는 이러한 시각적 단서를 구현하는 데 도움이 됩니다. Spotify는 화면 상호작용 없이 원활한 음악 재생 제어를 위해 한 손 제스처를 활용하는 초기 채택자입니다. 개발자는 Wear Compose 종속성을 업데이트하고 Wear OS 7을 대상으로 하여 오늘부터 이러한 제스처를 실험할 수 있습니다.
Jetpack Compose 2026년 8월 릴리스, 버전 1.12가 안정화되었습니다. 이 업데이트는 더 풍부한 시각 효과를 위해 Mesh Gradients와 Wide Color Gamut 지원을 도입합니다. 또한 Grid의 명명된 영역과 같은 구조적 레이아웃 기능과 Android의 Credential Manager와의 원활한 통합을 제공합니다. 개발자를 위해 컴파일 SDK는 API 37로 업데이트되었으며, 최소 AGP 9.2.0이 필요하고, Modifier.onFirstVisible()은 Modifier.onVisibilityChanged()를 선호하여 더 이상 사용되지 않습니다. 그래픽 기능은 다중 지점 그라디언트에 대한 MeshGradientPainter와 Wide Color Gamut 및 HDR 렌더링에 대한 전체 파이프라인 지원로 향상되었습니다. 실험적인 Styles API는 타입 안전성과 사용자 정의 디자인 시스템에 중점을 두고 계속 구축되고 있습니다. 런타임 최적화에는 더 나은 성능의 일회성 효과를 위한 Keyed SideEffect 오버로드가 포함됩니다. 애니메이션 기능에는 이제 DeferredTargetAnimation 졸업 및 수동 제어와 원활한 핸드오프를 갖춘 2단계 전환을 위한 새로운 컴포저블이 포함됩니다. 텍스트 편집은 BasicTextField에서 풍부한 텍스트 서식 지정 및 SelectionState를 통한 텍스트 선택에 대한 프로그래밍 방식 제어를 위한 새로운 API를 얻습니다. Credential Manager 통합을 통해 텍스트 필드는 암호 키 및 저장된 자격 증명을 요청할 수 있습니다. 레이아웃 향상에는 복잡한 2D 배열을 더 쉽게 만들기 위한 실험적인 Grid 레이아웃의 명명된 영역이 포함됩니다. 성능 개선은 시작에 중점을 두어 Views와 유사한 Time to Initial Display를 목표로 합니다. 테스트 업그레이드는 hasPendingWork 및 runWithoutImplicitWait와 같은 새로운 API를 통해 향상된 테스트 동기화를 제공합니다.
Android Skills 프로젝트는 최첨단 언어 모델의 지식 격차를 해소하는 것을 목표로 합니다. 공식 스킬은 새로운 API 버전이나 고급 도구와 같이 매우 구체적이고 빠르게 발전하는 영역을 위해 의도적으로 개발됩니다. 일반적인 스킬은 정보가 풍부한 모델에 큰 이점 없이 귀중한 토큰을 소비하기 때문에 일반적으로 권장되지 않습니다. 각 스킬은 출시 전에 소프트웨어 개발의 통합 테스트와 유사하게 명백한 가치를 제공하는지 확인하기 위해 엄격한 평가를 거칩니다. 이러한 평가는 공식 문서에 액세스할 수 있는 다양한 언어 모델과 에이전트를 사용하여 수행됩니다. Android Studio 또는 CLI를 통해 액세스할 수 있는 Android Knowledge Base는 공식 문서에 액세스하기 위한 단일하고 효율적인 도구로 권장됩니다. 내부 비공개 소스 평가 인프라에 대한 의존성으로 인해 새로운 스킬에 대한 Pull Request는 비활성화되어 있지만, 이슈 제출을 통해 커뮤니티 피드백을 적극적으로 찾고 있습니다. 기본 또는 핵심 스킬은 프롬프트가 모호하거나, 작고 덜 유능한 모델을 사용하거나, 레거시 코드를 리팩토링하거나, 표준 아키텍처 패턴에서 벗어날 때 유용할 수 있습니다. 커뮤니티는 Compose 및 Kotlin에 대한 수많은 가치 있는 스킬을 제공하지만, 개발자는 평판이 좋은 소스를 우선시해야 합니다. 궁극적인 목표는 스킬에 포함된 지식이 미래 모델에 통합되어 시간이 지남에 따라 스킬을 쓸모없게 만드는 것입니다.
Google Play의 최우선 과제는 안전한 온라인 경험을 제공하고 사용자를 유해한 것으로부터 보호하는 것이며, 이를 달성하기 위해 Google Play는 기본적인 보호 조치에 투자하고 부모에게 가족을 위한 결정을 내릴 수 있는 도구를 제공해 왔습니다. Google Play는 또한 개발자가 앱의 콘텐츠를 기반으로 연령에 적합한 경험을 제공할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다. Google Play Age Signals API는 부모가 자녀의 연령 범위를 앱과 공유할 수 있도록 하는 개인 정보 보호 도구로, 개발자가 앱 내 안전 경험 및 콘텐츠를 맞춤 설정할 수 있도록 합니다. 이 API는 전 세계 모든 Play 개발자에게 확장될 예정이며, 8월 중순까지 호주와 캐나다의 사용자에게 먼저 제공되고 올해 말에는 전 세계적으로 출시될 예정입니다. Play Age Signals API는 부모에게 통제권을 부여하여 자녀의 연령 범위를 앱과 직접 공유할 수 있도록 하며, 성인이 앱 개발자의 요청에 따라 자신의 연령을 쉽게 공유할 수 있도록 합니다. 개발자는 사용자에게 연령에 적합한 방식으로 자체 앱 내 안전 경험 및 콘텐츠를 맞춤 설정하는 데 필요한 신호를 받으며, 안전 신호를 통합하는 방법을 선택할 수 있는 유연성을 갖습니다. 이 API는 부모를 위한 안전 설정을 단순화하여 연령 공유 제어를 Google Family Link 앱 내 한 곳에 집중시키며, 부모는 자녀의 연령 범위를 공유할지 여부를 선택할 수 있으며, 이는 언제든지 업데이트하거나 끌 수 있습니다. Play Age Signals API는 Google Play에서 시행되는 엄격한 정책 및 가족을 위해 설계된 앱에 대한 엄격한 안전 표준, 앱을 누가 발견할 수 있는지 관리하기 위한 개발자용 내장 도구를 포함한 기존 안전 기능의 강력한 기반 위에 구축됩니다. Play Age Signals API의 전 세계 확장은 Google Play의 기존 안전 제품군에 강력한 새 도구를 추가하여 부모와 개발자가 협력하여 Google Play를 가족에게 더 안전하고 신뢰할 수 있는 장소로 만드는 데 도움을 줍니다. Google Play는 신뢰할 수 있는 신호를 제공함으로써 개발자가 앱의 콘텐츠, 기능 및 설정을 잠재고객에 맞게 조정할 수 있는 완전한 재량권을 유지할 수 있도록 하며, 이는 모든 사용자에게 더 안전한 온라인 경험을 만드는 데 도움이 됩니다.
Android 팀은 Android 앱, 특히 Kotlin을 사용하는 앱에서 코루틴 성능을 최적화하기 위해 노력해 왔습니다. kotlinx.coroutines에서 사용하는 kotlinx.atomicfu 라이브러리는 리플렉션 검사로 인한 상당한 오버헤드를 가진 AtomicReferenceFieldUpdater를 사용하기 때문에 병목 현상이 발생하는 것으로 나타났습니다. 이 문제를 해결하기 위해 R8 컴파일러가 업데이트되어 대부분의 AtomicFieldUpdater 호출을 Unsafe 변형으로 최적화하여 2배에서 4배의 성능 향상을 가져왔습니다. 이 최적화는 AGP 9.2.0 이상 버전에서 사용할 수 있으며, 코루틴을 광범위하게 사용하는 Jetpack Compose의 성능에 상당한 영향을 미칩니다. 이 최적화는 AtomicFieldUpdater 호출을 Unsafe 호출로 대체하여 리플렉션 검사의 필요성을 제거함으로써 작동합니다. R8 컴파일러는 이러한 호출을 정적으로 최적화하여 상당한 성능 향상을 가져올 수 있습니다. 이 최적화는 벤치마크를 통해 테스트 및 검증되었으며, 코루틴 성능에서 2배의 향상을 보여줍니다. 또한 ART 팀은 VM 수준에서 유사한 최적화를 네이티브로 구현하기 위해 노력하고 있으며, 이는 추가적인 성능 향상을 제공할 것입니다. 이 최적화는 AGP 9.2.0 이상을 사용할 때 기본적으로 사용할 수 있으며, R8 9.2.0과 직접 함께 사용할 수도 있습니다. 일부 벤치마크에서 코루틴 성능이 2배 향상되는 것을 보여주는 등 성능 향상이 상당합니다. 전반적으로 이 최적화는 코루틴과 Kotlin을 사용하는 Android 앱의 성능을 향상시키는 중요한 단계입니다. 이 최적화는 성공적으로 테스트 및 구현되었으며, 이제 Android 앱에서 사용할 수 있습니다. Android 팀은 Android 앱의 성능을 최적화하기 위해 계속 노력하고 있으며, 이 최적화는 이러한 노력의 중요한 부분입니다.
삼성의 최근 갤럭시 언팩 행사에서는 새로운 폴더블 및 웨어러블 기기가 소개되었으며, 이는 개발자들이 지원해야 하는 폼팩터와 화면 크기의 다양성을 확장했습니다. 가로 우선 방향과 더 넓은 화면 비율을 가진 갤럭시 Z 폴드8은 앱 레이아웃에 새로운 과제를 제시합니다. 개발자들은 방향과 크기에 대한 고정된 가정을 버리고, 이러한 동적 디스플레이를 수용하기 위해 레이아웃 아키텍처를 재고하도록 권장됩니다. 주요 지침에는 창 클래스 너비를 우선시하고 유연한 컨테이너를 사용하여 콘텐츠를 재배치하는 유동적이고 적응적인 레이아웃 구축이 포함됩니다. 특히 멀티태스킹 시나리오에서는 Jetpack Window Manager의 Window Size Classes를 사용하여 실제 앱 공간을 추적하는 것이 중요합니다. 최신 Jetpack Compose 릴리스는 복잡한 아키텍처를 관리하고 UI를 조정하기 위한 Grid 및 FlexBox API와 같은 새로운 구조적 레이아웃 도구를 제공합니다. Jetpack WindowManager 라이브러리를 사용하여 앱을 폴더블 인식으로 만들면 중요한 콘텐츠가 힌지 위에 배치되는 것을 방지하고 힌지를 구분선으로 사용할 수 있습니다. ViewModel을 통해 앱 연속성을 유지하면 폴딩 및 언폴딩 중에 원활한 UI 상태 보존을 보장합니다. 폴더블 기기에서의 카메라 구현은 센서 방향 및 기기 회전을 처리하기 위해 CameraX로 마이그레이션하거나 CameraViewfinder와 통합해야 합니다. Wear OS 7은 Jetpack Glance 및 RemoteCompose로 구축된 Wear Widgets를 도입하여 개발자가 사용자의 손목에 glanceable 경험을 만들 수 있도록 합니다. 마지막으로 개발자는 삼성 기기에서 Gemini Nano 4와 ML Kit의 Prompt API를 활용하여 지능적인 온디바이스 기능을 구축할 수 있습니다.
이 글은 AppFunctions를 사용하여 Android 인텔리전스 시스템에 앱 기능을 통합하는 방법을 논의하며, 백그라운드 및 에이전트 주도 작업을 통해 사용자 경험을 향상시킵니다. AppFunctions는 기존 UI를 보완하며, 기기 내의 권한 있는 에이전트가 사용자 개입 없이 앱 기능에 접근할 수 있도록 합니다. 저자들은 여행 계획 앱인 JetPacker를 비용 추적, 일정 관리, 음성 메모 캡처와 같은 주요 기능을 AppFunctions로 노출하여 수정했습니다. 그들은 음성 또는 텍스트 명령이 수동 UI 상호 작용보다 빠른 작업을 식별했습니다. 예를 들어, 비용을 기록하거나 다음 일정 항목에 대해 묻는 것은 백그라운드에서 즉시 수행될 수 있습니다. 핸즈프리 메모 캡처도 단순화되어 사용자가 음성으로 메모를 받아쓸 수 있습니다. 이 시스템은 Android MCP에서 작동하며, 앱은 AppFunctions를 통해 기능을 노출하는 로컬 서버 역할을 합니다. 이러한 함수는 에이전트가 검색할 수 있는 샌드박스화된 도구 정의로 컴파일됩니다. AppFunctions 개발 스킬을 사용하여 개발이 가속화되었으며, 이는 데이터 모델링, 코드 생성 및 테스트를 지원합니다. 사용자 정의 데이터 유형은 @AppFunctionSerializable로 주석 처리되고, 기능은 @AppFunction을 사용하여 노출됩니다. KDoc 주석은 LLM이 매개변수를 이해하고 실행 정확도를 높이는 데 중요합니다. 서비스 진입점은 AppFunctionService를 확장하고 @AppFunctionServiceEntryPoint로 주석 처리하여 생성됩니다. AppFunctions의 검증은 ADB 명령 또는 AppFunctions Testing Agent를 통해 수행할 수 있습니다. AppFunctions는 앱을 위한 새로운 상호 작용 모델을 가능하게 하여, 에이전트가 앱이 개인 데이터를 제어하는 상태로 안전하게 기능에 접근할 수 있도록 합니다.
이 블로그 게시물 시리즈는 온디바이스 AI를 사용하여 지능형 Android 애플리케이션을 구축하는 데 중점을 둡니다. 데모 앱인 Jetpacker는 개인화된 기능으로 향상될 것입니다. 이번 편에서는 온디바이스 기능을 위해 ML Kit의 Prompt API를 통한 Gemini Nano 사용을 탐구합니다.온디바이스 처리는 향상된 사용자 개인 정보 보호, 오프라인 안정성 및 비용 절감과 같은 이점을 제공합니다. Jetpacker를 위해 세 가지 기능이 식별되었습니다. 여행 일정 요약, 경비 관리, 음성 메모 캡처입니다. 일정 요약은 상세한 일정을 준비 팁이 포함된 간결한 개요로 변환하여 사용자에게 도움을 줍니다. 이는 짧은 텍스트 입력/출력 및 확장성으로 인해 온디바이스 모델에 이상적입니다.Google의 효율적인 모바일 최적화 모델인 Gemini Nano는 이러한 기능을 지원합니다. ML Kit의 Prompt API는 쉬운 통합 및 프로토타이핑을 가능하게 합니다. 경비 관리는 온디바이스 처리가 민감한 영수증 데이터를 비공개로 유지하는 또 다른 핵심 영역입니다. Gemini Nano의 멀티모달 기능은 영수증 이미지에서 정보를 추출하는 데 도움이 됩니다.Structured Output API는 영수증 데이터를 정의된 Kotlin 객체로 파싱하는 과정을 더욱 간소화합니다. 마지막으로 음성 메모 기능은 ML Kit의 Speech Recognition API를 사용하여 온디바이스 전사를 수행합니다. 이 전사된 텍스트는 Prompt API에서 처리되어 관련 여행 활동을 식별합니다. 이 접근 방식은 Android 앱 내에서 효율적이고 개인적이며 안정적인 지능형 기능을 가능하게 합니다.
사용자 개인 정보 보호와 투명성은 Android 경험의 핵심이며, 이러한 원칙에 더 잘 부합하기 위해 Nearby Connections API의 기본 동작이 업데이트됩니다. 이 업데이트는 API가 장치 라디오, 특히 Wi-Fi 및 Bluetooth와 상호 작용하는 방식에 영향을 미칩니다. 이전에는 Nearby Connections API가 명시적인 사용자 개입 없이 연결을 용이하게 하기 위해 이러한 라디오를 자동으로 전환할 수 있었습니다. 그러나 앞으로는 API가 더 이상 첫 번째 및 세 번째 파티 애플리케이션에 대해 이러한 라디오를 자동으로 활성화하지 않습니다. 이 변경으로 인해 개발자는 새로운 동작을 고려하여 구현을 업데이트해야 합니다. 개발자는 Nearby Connections 작업을 시작하기 전에 필요한 라디오가 활성화되었는지 확인해야 하며, 이는 이제 수동 라디오 관리라고 합니다. 필요한 라디오가 비활성화된 경우 앱은 사용자에게 알려 수동으로 활성화하도록 요청해야 합니다. Nearby Connections API는 더 이상 앱을 위해 프로그래밍 방식으로 라디오를 켤 수 없습니다. 변경 사항은 2026년 말에 발효될 예정이며, 개발자는 사용자에게 원활한 전환을 보장하기 위해 지금 바로 연결 워크플로를 검토하는 것이 좋습니다. 이러한 변경을 통해 Android는 사용자에게 더 투명하고 사용자 중심적인 경험을 제공하는 것을 목표로 합니다.
Android Studio Quail 2가 안정화되어 프로덕션 환경에서 사용할 수 있게 되었으며, 개발 경험을 향상시키는 다양한 새로운 기능을 제공합니다. 이번 업데이트는 동시 에이전트 워크플로우를 도입하여 개발자가 수동적인 마찰 없이 여러 작업을 동시에 처리할 수 있도록 합니다. 새로운 아키텍처는 더 나은 성능과 유연성을 제공하여 개발자가 복잡한 작업을 분해하고 여러 에이전트 채팅 간에 전환할 수 있도록 합니다. 메모리 누수 감지는 인기 있는 오픈 소스 누수 탐지기인 LeakCanary의 네이티브 통합으로 개선되어 메모리 누수를 식별하고 대화형 누수 추적을 제공할 수 있습니다. 프로파일러는 이제 색상으로 구분된 누수 추적을 렌더링할 수 있어 개발자가 코드의 정확한 줄로 이동하고 Gemini 에이전트의 도움을 받아 누수를 수정할 수 있습니다. App Quality Insights도 에이전트 모드와 통합되어 개발자가 앱 충돌의 근본 원인을 추적하고 문제를 신속하게 해결할 수 있습니다. 에이전트는 문제를 분석하고 단계별 수정 계획을 제안하며 필요한 코드 변경 사항을 프로젝트에 직접 적용할 수 있습니다. 새로운 기능 외에도 이번 업데이트에는 품질 및 안정성 개선 사항이 포함되어 있으며, 수많은 버그를 해결하고 최신 성능 향상을 통합했습니다. 새로운 기능과 개선 사항은 개발을 가속화하고 수동적인 마찰을 줄여 개발자가 고품질 앱을 더 쉽게 만들 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 전반적으로 Android Studio Quail 2는 개발자가 워크플로우를 간소화하고 전반적인 개발 경험을 개선하는 데 도움이 되는 흥미로운 새로운 기능과 개선 사항을 제공합니다.
Android 개발 작업을 위한 LLM 리더보드인 Android Bench는 투명성과 모델 개선을 촉진하기 위해 3월에 도입되었습니다. 피드백을 바탕으로 벤치마크는 이제 오픈 웨이트 모델을 평가하고 비용 및 효율성 차원을 포함합니다. 7월 릴리스는 보다 엄격한 모델 평가를 위해 업데이트된 벤치마킹 에이전트인 Harbor 프레임워크를 채택합니다. 이 업데이트로 인해 모든 모델을 다시 실행해야 했으며 점수에 약간의 변화가 있었지만, 과거 데이터는 계속 액세스할 수 있습니다. Claude Fable 5, Claude Sonnet 5, GLM 5.2를 포함한 8개의 새로운 모델이 리더보드에 추가되었습니다. Claude Fable 5는 현재 84.5점으로 선두를 달리고 있으며, GLM 5.2는 오픈 웨이트 모델 중 최고입니다. Android 개발자 커뮤니티는 이제 새로운 개발 작업을 제출하거나 벤치마크 평가를 실행하고 공유함으로써 Android Bench에 기여할 수 있습니다. 이 이니셔티브는 전 세계 Android 개발자가 직면한 다양한 과제를 진정으로 반영하는 벤치마크를 만드는 것을 목표로 합니다. 목표는 AI 지원이 최첨단이고 더 스마트하며 더 효과적으로 유지되도록 Android Bench를 지속적으로 업데이트하는 것입니다. 개발자는 기여를 위해 GitHub 리포지토리 및 Harbor Hub에 참여하고 업데이트된 리더보드 및 방법론을 검토하도록 권장됩니다.
Google Play는 개발자에게 더 많은 유연성을 제공하고 성장을 지원하기 위해 비즈니스 모델을 업데이트합니다. 새로운 결제 선택 프로그램은 전 세계 개발자가 영국 및 EEA 내에서 구매를 위해 대체 결제 시스템을 사용하거나 자체 웹사이트에 연결할 수 있도록 허용하며, 다른 시장으로의 확장이 계획되어 있습니다. 이 프로그램은 Google Play의 기존 결제와 함께 디지털 상거래를 처리할 수 있는 더 많은 옵션을 제공합니다. 2026년 6월 30일부터 미국, EEA 및 영국에서 서비스 수수료가 결제 수수료와 분리됩니다. 초기 서비스 수수료는 자동 갱신 구독을 포함한 모든 거래에 대해 연간 수익 첫 100만 달러에 대해 10%가 적용됩니다. 다른 거래의 경우, 해당 지역에서 사용자의 앱 설치가 신규인지 기존인지에 따라 수수료가 달라집니다. 미국, 영국 및 EEA에서 Google Play 결제 시스템을 사용하는 거래에는 추가로 5%의 결제 수수료가 적용됩니다. 대체 결제 또는 외부 링크를 사용하는 개발자는 이 결제 수수료를 부담하지 않습니다. Google은 또한 개편된 Games Level Up과 새로운 Apps Experience 프로그램을 도입합니다. 이러한 프로그램의 특정 요구 사항을 충족하는 앱 및 게임을 보유한 개발자는 서비스 수수료율 인하 자격을 얻을 수 있습니다. 이러한 프로그램에 대한 자세한 지침이 제공되며, 프로그램 요금표는 2026년 9월 30일에 활성화됩니다. 이러한 업데이트는 모든 시장에 걸쳐 단계적으로 출시될 예정입니다. 개발자는 다가오는 변경 사항에 대비하기 위해 프로그램 세부 정보 및 지침을 검토하는 것이 좋습니다.
Android는 작년에 악의적인 행위자를 억제하기 위해 개발자 등록을 요구하며 출시된 프로그램인 개발자 인증을 통해 생태계 보안을 강화하고 있습니다. 이미 수백만 개의 앱이 등록되어 앱 설치의 상당 부분을 차지하고 있습니다. 새로운 인증 보호 조치는 2026년 9월 30일부터 브라질, 인도네시아, 싱가포르, 태국에서 7개의 주요 앱 스토어에 걸쳐 시행될 예정입니다. 이 이니셔티브는 업계 전반에 걸쳐 더 안전한 앱 환경을 조성하는 것을 목표로 합니다. 프로세스를 간소화하기 위해 대량 앱 등록 및 CI/CD 파이프라인으로의 직접 통합을 가능하게 하는 새로운 API가 도입되고 있습니다. Android Developer ID Status API는 기존 등록을 확인하고, Android Developer Console API는 패키지 이름의 직접 관리를 허용할 것입니다. 이러한 API는 타사 플랫폼에 대한 OAuth 위임을 지원할 것입니다. 2026년 6월부터 대부분의 Android 기기에 새로운 시스템 서비스가 설치되어 개발자 인증을 용이하게 할 것입니다. 학생 및 취미 활동가를 위한 제한된 배포 계정은 2026년 8월에 전 세계적으로 제공될 예정입니다. 검증되지 않은 개발자의 앱 설치를 위한 고급 흐름도 보안 검사소를 포함하여 8월에 출시될 것입니다. 단계적 출시 및 피드백 후, Android 인증 요구 사항은 2027년에 전 세계적으로 확장될 것입니다. 초기 4개 국가에서 배포하는 개발자는 9월 마감일까지 인증을 완료하도록 권장됩니다.
Google은 Jetpack XR용 Geospatial API의 미리보기를 발표하며, Visual Positioning System(VPS)을 Android XR에 도입했습니다. 이 기술은 지원되는 지역에서 디지털 콘텐츠를 높은 정확도와 방향으로 물리적 세계에 고정할 수 있게 합니다. 잠재력을 보여주기 위해 팀은 몰입감 있고 핸즈프리 워킹 투어 경험인 XR Geospatial Tour를 개발했습니다. 이 데모는 Geospatial API, Firebase AI Logic을 갖춘 Gemini API, Google Maps Grounding, Jetpack XR SDK를 결합합니다.Geospatial API는 컴퓨터 비전을 활용하여 GPS보다 더 정확한 위치와 방향을 제공합니다. 애플리케이션은 정확도 임계값을 모니터링하여 실내 또는 지원되지 않는 위치에 있는 경우 사용자에게 인식된 실외 지역으로 이동하도록 안내합니다. 투어 일정 생성을 위해 Gemini API는 사용자 좌표로 프롬프트되어 주변 워킹 투어에 대한 자세한 구조화된 JSON 응답을 생성합니다. Google Maps Grounding은 AI가 생성한 위치를 고정하여 부정확성을 방지하는 데 사용됩니다.동적 음성 안내는 오디오 데이터를 직접 반환할 수 있는 gemini-2.5-flash-tts 모델을 사용하여 구현됩니다. 이는 가상 투어 가이드에 현재적이고 매력적인 요소를 더합니다. XR용 Jetpack Compose는 공간 구성 요소를 렌더링하고 투어를 3D로 생생하게 구현하는 데 사용됩니다. 팀은 InfoSphere와 같은 사용자 지정 컴포저블을 구축하여 관심 지점을 대화형으로 표시했습니다.XR용 Jetpack Compose를 Geospatial API 및 Gemini와 결합함으로써 개발자는 사용자 위치와 컨텍스트를 모두 이해하는 공간 경험을 만들 수 있습니다. Geospatial API의 가용성은 Android에서 월드 스케일 공간 애플리케이션 구축의 장벽을 낮춥니다. 개발자는 XREAL Project Aura devkit에 액세스하기 위해 Android XR Developer Catalyst Program에 지원할 수 있습니다. 이 이니셔티브는 Android XR 개발의 혁신을 육성하는 것을 목표로 합니다.
Android 17이 출시되어 운영체제가 앱 중심의 지능형 시스템으로 전환되었습니다. 이는 적응형 우선 개발을 강조하며, 대형 화면에서의 필수적인 크기 조절 기능과 개인 정보 보호, 보안, 미디어, 카메라 및 성능을 향상시킵니다. 소스 코드는 이제 개발자들이 검토할 수 있도록 AOSP에서 제공됩니다. Android 17은 하드웨어, 소프트웨어 및 AI를 통합하여 사용자 요구를 예측하고 앱 참여를 위한 새로운 기회를 제공합니다. 플랫폼 API인 AppFunctions를 통해 앱은 AI 에이전트의 오케스트레이션 가능한 "도구"로 기능을 기여할 수 있습니다. Jetpack 라이브러리는 클래스 주석과 KDoc 주석을 통해 AppFunctions의 구현을 단순화합니다.5억 8천만 개 이상의 대형 화면 기기가 있는 상황에서 적응형 개발은 매우 중요하며, 이에 따라 적응형 우선 표준으로 전환되었습니다. Android 17은 API 레벨 37을 타겟팅하는 앱의 대형 화면에서 방향 및 크기 조절 제한을 제거하여 모든 창 크기에 적응하도록 요구합니다. 새로운 멀티태스킹 기능에는 플로팅 앱을 위한 App Bubbles, 이러한 버블을 관리하기 위한 대형 화면의 Bubble Bar, 데스크톱 환경을 위한 대화형 Picture-in-Picture가 포함됩니다. 구성 변경 중 중단되는 상태 손실을 방지하기 위해 Activity 재 생성 기본값이 업데이트되었습니다."Continue On" 기능은 Android 기기 간의 원활한 작업 전환을 가능하게 합니다. Jetpack Compose는 이제 적응형 앱을 구축하는 주요 방법이며, 모든 새로운 Android API 및 라이브러리는 Compose 전용입니다. 레거시 View 구성 요소는 이제 유지 관리 모드에 있습니다. Android 17은 엄격한 앱 메모리 제한과 같이 위반 프로세스를 종료하는 성능 개선 사항을 포함합니다. 세대별 가비지 컬렉션과 잠금 없는 MessageQueue는 CPU 사용량과 UI 끊김을 줄여 성능을 더욱 향상시킵니다.
Android XR 생태계는 새로운 툴링과 확장된 엔진 지원으로 빠르게 성장하고 있습니다. Android XR SDK의 Developer Preview 4가 출시되어 개발자들은 노트북에서 몰입형 및 증강 현실 경험을 모두 구축하고 반복할 수 있습니다. 이 미리보기에는 다양한 XR 경험을 타겟팅하기 위한 라이브러리와 하드웨어 없이 테스트할 수 있는 Android Studio의 에뮬레이터가 포함되어 있습니다. Jetpack Projected 라이브러리를 통해 개발자는 기존 모바일 앱을 지능형 안경에 맞게 확장하고 기기 가용성에 따라 동작을 조정할 수 있습니다. 특수 툴과 업데이트된 Jetpack Compose Glimmer 구성 요소는 UI 구축을 용이하게 하고 광학 투과 디스플레이에서 가독성을 최적화합니다. 몰입형 경험을 위해 Developer Preview 4는 Kotlin 우선 아키텍처 업그레이드와 유선 XR 안경을 위한 Geospatial API의 초기 미리보기를 제공합니다. 이 API는 ARCore 및 Google의 Visual Positioning System과 결합하여 디지털 콘텐츠를 실제 세계의 정확한 위치에 고정할 수 있습니다. 기존 XR 경험의 전환을 용이하게 하기 위해 기존 Unity 지원과 함께 Unreal Engine 및 Godot에 대한 공식 지원이 추가되었습니다. Windows용 데스크톱 툴인 Android XR Engine Hub는 엔진 뷰포트 내에서 실시간 테스트를 가능하게 하여 반복 주기를 더욱 단축합니다. Android XR Developer Catalyst Program에 신청할 수 있으며, 선정된 개발자에게는 사전 출시 하드웨어와 지원이 제공됩니다. Samsung Galaxy XR과 SDK의 Developer Preview 4를 통해 지금 바로 구축을 시작할 수 있습니다. 포괄적인 기술 세션은 Android XR YouTube 플레이리스트에서도 확인할 수 있습니다.
Google I/O는 AI 및 에이전트 지원 도구의 확장을 포함하여 Android 개발을 위한 새로운 발표와 리소스를 소개했습니다. Android CLI는 이제 버전 1.0으로 안정화되었으며, 더 효율적인 탐색과 정확한 출력을 가능하게 하는 새로운 기능과 통합이 제공됩니다. Android CLI의 이 버전은 프로그래밍 방식 버전 조회, Journeys 지원, 에이전트가 Android Studio와 직접 통합할 수 있도록 하는 브리징 기능을 도입합니다. Android CLI는 이제 Android Studio와 원활하게 통합되어 성능 프로파일러 및 Compose Previews와 같은 고유한 도구에 액세스할 수 있습니다. Google Antigravity는 이제 Android CLI 및 스킬을 포함하는 Android 리소스 번들을 통해 Android 개발을 공식적으로 지원합니다. Android 리소스 번들은 온보딩 중에 또는 나중에 설정 메뉴에서 설치할 수 있으며, Antigravity에 핵심 작업을 수행하기 위한 강력한 도구와 지식을 제공합니다. Android 스킬 리포지토리도 확장되어 Adaptive UI 및 Jetpack Compose와 같은 영역에 대해 17개 이상의 스킬을 사용할 수 있습니다. 실제 Android 개발 과제에서 LLM을 테스트하기 위한 리더보드인 Android Bench는 성능을 평가하기 위해 Gemma 4 및 Gemini 3.5 Flash를 포함한 새로운 모델을 추가했습니다. 이러한 업데이트의 목표는 개발자가 선택한 곳 어디에서든 Android 개발자를 지원하고, AI 지원에 대한 더 유용한 옵션을 제공하며, 모델 개선을 가속화하는 것입니다. AI 지원 Android 개발 제품을 확장함으로써 Google은 개발자가 그 어느 때보다 빠르고 쉽게 아이디어를 실현할 수 있도록 지원하고 있습니다.
모바일 앱의 성능 회귀는 파악하기 어려워 개발자들에게 상당한 좌절감을 안겨줍니다. Datadog은 이 문제를 해결하기 위해 Android 15의 새로운 ProfilingManager API를 플랫폼에 통합하기 위해 Google과 협력했습니다. 이 API는 프로덕션 환경에서 직접 성능 데이터를 프로그래밍 방식으로 수집할 수 있도록 합니다. Datadog은 이제 매주 수백만 개의 프로덕션 프로파일을 처리하여 낮은 오버헤드로 실제 앱 성능에 대한 상세한 가시성을 제공합니다. ProfilingManager는 개발자가 반응적인 수동 재현에서 성능 병목 현상에 대한 사전 예방적 필드 분석으로 전환할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 필드 추적은 Google이 앱 시작을 늦추는 백그라운드 서비스를 식별하는 데 도움이 되었습니다. 이전에는 Datadog의 RUM이 높은 수준의 신호에 초점을 맞추었지만, 근본 원인 분석에 필요한 세분화된 코드 수준 통찰력이 부족했습니다. ProfilingManager는 CPU 추적, 호출 스택 샘플링 및 메모리 분석 기능을 제공합니다. 이 API는 세분화된 세션 진단, 자동화된 원격 측정 트리거 및 이상 현상에 대한 사전 예방적 추적 스냅샷을 제공합니다. 또한 다양한 하드웨어 및 네트워크 조건에서 대규모로 병목 현상을 감지할 수 있습니다. 시스템에서 강제 적용되는 리소스 안정성과 온디바이스 데이터 제어는 효율적이고 관련성 있는 데이터 수집을 보장합니다. Datadog은 이러한 상세한 추적을 처리하기 위한 강력한 인프라를 구축했으며 향후 자동화된 병목 현상 해결을 확장할 계획입니다.
Android는 앱 품질과 개발 효율성을 모두 향상시켜 모든 기기에서 프리미엄 사용자 경험을 제공하는 데 중점을 두고 있습니다. 주요 업데이트는 앱 성능 최적화, 다른 표면으로의 앱 확장, 미디어 처리 간소화를 목표로 합니다. Android Studio의 R8 Configuration Analyzer는 개발자가 최적화 기회를 식별하도록 도와 앱 시작 속도를 높이고 충돌을 줄입니다.Android 17의 메모리 제한으로 인해 앱 최적화가 중요해졌으며, R8은 앱 설치 공간을 줄이는 데 도움이 됩니다. Jetpack Glance는 휴대폰, 시계, 자동차의 위젯 개발을 통합하여 일관되고 매력적인 사용자 상호 작용을 가능하게 합니다. RemoteCompose는 Wear OS에서 표현력 있는 기능과 네이티브 렌더링으로 위젯을 향상시킵니다.CameraX와 Media3는 캡처부터 재생까지 미디어 수명 주기를 단순화합니다. CameraXViewfinder는 다양한 폼 팩터에서 반응성이 뛰어난 미리보기를 보장하며, Media3 AI Effects는 고급 편집 도구를 위한 통합 인터페이스를 제공합니다. CodecDB 및 Media3 Transformer와 같은 도구는 전문적인 수준의 비디오 내보내기 및 편집을 용이하게 합니다.ExoPlayer의 Scrubbing Mode는 원활한 탐색을 제공하며, 새로운 CastPlayer API는 캐스팅 경험을 향상시킵니다. 이러한 통합 도구를 활용하여 개발자는 일관성 있고 성능이 뛰어난 미디어 여정을 만들 수 있습니다. 이러한 발전은 사용자를 만족시키고 개발 투자에 대한 강력한 수익을 제공하는 것을 목표로 합니다.