해당 스터디는 90DaysOfDevOps
https://github.com/MichaelCade/90DaysOfDevOps
를 기반으로 진행한 내용입니다.
Day 67 - Art of DevOps: Harmonizing Code, Culture, and Continuous Delivery
1. DevOps란?
데브옵스 엔지니어는 단순히 시스템을 관리하는 사람이 아니다.
개발(Dev)과 운영(Ops) 팀이 함께 일할 수 있도록 업무를 단순화하고 조율하는 역할을 수행한다.
-
정의: 개발과 운영 간의 협업과 소통을 장려하는 문화와 마인드셋, 그리고 이를 실현하는 도구와 프로세스의 집합
-
목표: 시스템 개발 수명 주기(SDLC)를 단축하여, 비즈니스 목표에 맞춰 새로운 기능과 업데이트를 빈번하고 신속하게 제공하는 것
역사적 배경과 진화
-
전통적 개발 (Waterfall): 폭포수 모델처럼 선형적이고 순차적인 접근으로, 중간에 문제가 발생하거나 보안 이슈가 터지면 대응하기 어려운 구조적 한계가 존재
-
애자일 (Agile): 폭포수 모델의 한계를 극복하기 위해 등장하였으며, 유연성, 고객 만족, 지속적 인도를 강조
-
데브옵스 (DevOps): Agile의 반응성과 지속적 인도에 안정성과 효율성을 결합한 형태로, 개발부터 운영, 모니터링까지 통합된 접근 방식을 제공한다.
2. DevOps의 중요성과 예술성
DevOps는 현대 기업 경쟁력의 핵심으로 현대 소프트웨어 생명주기 (Software Development Life Cycle : SDLC)에서 매우 중요하다.
-
시장 출시 속도 (Time to Market): AI 트렌드처럼 급변하는 시장에서 새로운 기능을 빠르게 배포하여 경쟁 우위를 점하게 한다.
-
협업 강화: 팀 간의 장벽을 허물고 투명성과 공유된 책임 문화를 형성한다.
-
효율성 및 생산성: 반복적인 작업의 자동화를 통해 효율적인 워크플로우를 구축한다.
-
품질 및 신뢰성: CI/CD를 통해 코드를 지속적으로 테스트하고 검증하여 버그와 장애를 줄인다
그럼 왜 데브옵스를 예술이라고 부르는 걸까?
데브옵스를 예술이라고 부르는 이유는 기술적 숙련도와 창의적 문제 해결이 조화를 이루기 때문이다.
-
기술적 숙련도: 예술가가 붓을 다루듯, 데브옵스 전문가는 시스템 엔지니어링과 자동화 도구를 마스터해야 한다.
-
창의적 문제 해결: 단순히 절차를 따르는 것을 넘어, 복잡한 장애 상황에서 혁신적인 해결책을 고안해내야 한다.
-
커스터마이징: 조직과 프로젝트의 요구사항에 맞춰 도구와 프로세스를 배합하는 팔레트와 같은 역할을 한다.
따라서, 데브옵스는 다음 세 가지 요소의 조화를 통해 완성 된다.
-
코드 관리: Git, GitHub 등을 활용한 버전 관리와 브랜칭 전략으로 병렬 개발을 촉진한다.
-
문화 조성: 협업, 피드백, 지속적 학습을 장려하며 팀 빌딩과 지식 공유 세션을 통해 Unified DevOps Culture를 만든다.
-
CI/CD 파이프라인: 코드 작성부터 빌드, 테스트, 릴리즈, 배포, 모니터링까지의 과정을 자동화한다.
3. 2024년 이후의 DevOpㄴ 미래 트렌드 및 추천 툴
발표에서 강조된 미래 트렌드와 각 분야별 핵심 도구들을 정리하였다.
3-1. AI와 머신러닝의 통합
생성형 AI(Gen AI)의 발전은 데브옵스에도 큰 영향을 미친다.
인증/인가 프로세스나 쿠버네티스 설정을 LLM을 통해 자동화하거나, 데이터 분석을 통해 버그를 식별하는 데 활용된다.
-
[핵심 툴] Kubeflow
-
설명: 쿠버네티스 위에서 머신러닝 워크플로우를 배포하고 관리할 수 있게 해주는 오픈소스 툴킷
-
용도: 데이터 과학자와 ML 엔지니어가 겪는
데이터 전처리-모델 학습-배포의 반복적인 과정을 자동화한다. (복잡한 ML 파이프라인을 구축하고 관리하는 데 필수적)
-
-
[추가 추천 툴]
-
MLflow: 머신러닝 수명 주기 (실험 관리, 배포 등)를 관리하는 오픈소스 플랫폼
-
TensorFlow Extended (TFX): 프로덕션 환경의 ML 파이프라인을 구축하기 위한 구글의 플랫폼
-
3-2. 클라우드 및 마이크로서비스
클라우드 인프라의 확장성과 마이크로서비스 아키텍처의 유연성을 결합한다.
개발자는 비즈니스 로직에 집중하고, 데브옵스 팀은 배포 및 운영 관리에 집중하는 구조로, Service Mesh 기술이 중요하게 다뤄진다.
-
[추가 추천 툴]
-
Istio: 대표적인 서비스 메시 툴로, 마이크로서비스 간의 트래픽 흐름을 제어하고, 보안 및 모니터링을 제공한다.
-
Linkerd: 가볍고 빠른 서비스 메시 도구로, 쿠버네티스 환경에 최적화되어 있다.
-
3-3. DevSecOps
인증, 인가, 접근 제어에 집중해야 하며, 배포 전 실시간 스캐닝을 통해 취약점을 사전에 차단해야 한다.
-
[핵심 툴] Kyverno / Wireshark
-
Kyverno: 쿠버네티스 네이티브 정책 관리 도구로, 클러스터 내 리소스 생성 시 보안 정책을 자동으로 검사하고 적용한다.
-
Kyverno: 네트워크 패킷 분석 도구로, 터널링이나 VPN, 트래픽 문제를 분석하는 데 사용된다.
-
-
[추가 추천 툴]
-
Vault (HashiCorp): 비밀번호, 인증서 등 민감한 정보를 안전하게 저장하고 관리하는 도구
-
SonarQube: 코드 품질 및 보안 취약점을 지속적으로 검사하는 정적 분석 도구
-
3-4. IaC 및 데이터 관리
인프라를 코드로 관리 (Infrastructure as Code)하여 복잡한 환경을 효율적으로 제어한다.
또한, Data on Kubernetes가 화두가 되며 데이터의 잠재력을 비즈니스 인텔리전스로 연결하는 것이 중요하다.
-
[핵심 툴] Terraform / Pulumi
-
Terraform: 가장 대중적인 IaC 도구로, 선언적 코드를 통해 클라우드 리소스를 프로비저닝한다.
-
Pulumi: 범용 프로그래밍 언어(Python, TS 등)를 사용하여 인프라를 코드로 정의할 수 있는 도구
-
-
[추가 추천 툴]
-
Ansible: 구성 관리 및 자동화 도구로, 서버 설정이나 애플리케이션 배포를 자동화한다.
-
Crossplane: 쿠버네티스 API를 사용하여 인프라를 구성하고 관리할 수 있게 해주는 도구
-
3-5. GitOps (Git + Operations)
GitOps는 인프라와 애플리케이션의 설정을 Git 리포지토리를 단일 진실 공급원(Single Source of Truth)으로 삼아 관리하는 방식이다.
개발자가 코드를 Git에 푸시하면, 자동화된 도구가 변경 사항을 감지하여 쿠버네티스 클러스터 등의 인프라에 즉시 동기화한다.
-
[핵심 툴] Argo CD
-
용도: 쿠버네티스를 위한 선언적 GitOps 지속적 배포 도구
-
특징: Git 리포지토리의 상태(원하는 상태)와 현재 클러스터의 상태를 비교하여, 차이가 발생하면 자동으로 동기화 및 배포하거나 경고를 보낸다.
-
-
[추가 추천 툴] Flux
-
용도: Argo CD와 함께 가장 널리 쓰이는 GitOps 도구
-
특징: 컨테이너 이미지가 업데이트되면 자동으로 Git의 설정을 업데이트하고 배포까지 연결하는 자동화 기능이 존재
-
3-6. AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations)
방대한 IT 인프라에서 발생하는 로그와 데이터를 사람이 일일이 모니터링하는 것은 불가능해졌다.
AIOps는 AI와 머신러닝을 활용하여 이상 징후를 탐지하고, 근본 원인을 분석하며, 장애를 예측하여 운영 팀의 부담을 줄여준다.
-
[추가 툴] Dynatrace / Datadog (Watchdog)
-
용도: 풀스택 모니터링 및 AI 기반 장애 분석
-
특징: 애플리케이션 성능 모니터링 (APM) 툴에 AI 엔진을 탑재하여, 장애 발생 시 수천 개의 의존성을 분석해 정확한 문제 원인을 자동으로 지목해 준다.
-
3-7. MLOps (Machine Learning Operations)
머신러닝 모델 개발과 운영의 간극을 줄이는 방법론이다.
데이터 과학자가 모델을 만드는 데 집중할 수 있도록, 데이터 수집부터 모델 학습, 배포, 모니터링까지의 과정을 파이프라인으로 구축하여 자동화한다.
-
[핵심 툴] Kubeflow
-
용도: 쿠버네티스 기반의 머신러닝 툴킷
-
특징: 데이터 과학자들이 겪는
데이터 전처리-학습-튜닝의 반복을 해결해 준다. 쿠버네티스 위에서 ML 파이프라인을 쉽게 구축하고 확장할 수 있게 하여, 모델의 수명 주기를 관리한다.
-
-
[추가 툴] MLflow
-
용도: 머신러닝 실험 관리 및 모델 레지스트리
-
특징: 어떤 파라미터로 학습했을 때 성능이 좋았는지 기록하고, 만들어진 모델을 패키징 하여 배포하는 과정을 표준화한다.
-
3-8. 서버리스 컴퓨팅
클라우드 네이티브 환경이 성숙해지면서 인프라 관리는 더 추상화되고 (서버리스), 복잡해진 통신은 더 체계적으로 관리 (서비스 메시)하는 방향으로 나아가고 있다.
-
[핵심 툴] AWS Lambda / Google Cloud Functions
-
용도: 이벤트 기반의 코드 실행 서비스 (FaaS - Function as a Service)
-
특징: 특정 이벤트 (예: 이미지 업로드, API 호출)가 발생할 때만 코드가 실행되고 서버가 자동으로 할당되며, 인프라 관리가 전혀 필요 없다.
-
-
[추가 툴] Serverless Framework
-
용도: 서버리스 애플리케이션 배포 및 관리 프레임워크
-
특징: AWS, Azure, GCP 등 다양한 클라우드 제공자의 서버리스 함수를 하나의 설정 파일(YAML)로 쉽게 배포하고 관리할 수 있게 도와주는 도구
-
3-9. 서비스 메시 (Service Mesh)
마이크로서비스 아키텍처(MSA)가 도입되면서 수많은 서비스 간의 통신이 복잡해졌다.
서비스 메시는 서비스 간의 통신을 제어하는 전용 인프라 계층으로, 서비스 간의 트래픽 관리, 보안(mTLS), 모니터링 기능을 애플리케이션 코드 수정 없이 제공한다.
-
[핵심 툴] Istio
-
용도: 가장 대표적인 오픈소스 서비스 메시 플랫폼.
-
특징: 쿠버네티스 환경에서 각 서비스 옆에 사이드카(Sidecar) 프록시를 붙여 트래픽을 가로채고 제어한다. 강력한 트래픽 분할(Canary 배포), 보안 정책 적용이 가능하다.
-
-
[추가 툴] Linkerd
-
용도: 경량화된 초고속 서비스 메시
-
특징: Istio에 비해 설치와 운영이 간단하고 리소스 소모가 적어, 복잡한 기능보다 성능과 간편함을 중시하는 팀에게 적합하다.
-
3-10. 플랫폼 엔지니어링 (Platform Engineering)
발표에서 내년의 가장 큰 트렌드로 지목된 분야로, 데브옵스 엔지니어가 모든 팀의 요청을 처리하다 보니 발생하는 병목 현상을 해결하기 위해 등장했다.
플랫폼 엔지니어링은 개발자가 스스로 인프라를 사용하고 배포할 수 있도록 내부 개발자 플랫폼(IDP, Internal Developer Platform)을 구축하는 것이다.
플랫폼 엔지니어는 개발팀이 사용할 최적의 도구(CI/CD, 모니터링, 클라우드 리소스 등)를 연구하고 검증하여 하나의 통합된 플랫폼 형태로 제공한다.
이를 통해 개발자는 복잡한 인프라 설정에 신경 쓰지 않고, 셀프서비스로 필요한 환경을 즉시 얻을 수 있다.
-
[핵심 툴] Backstage
-
용도: Spotify에서 개발해 오픈소스로 공개한 개발자 포털 구축 플랫폼
-
특징: 회사 내의 모든 소프트웨어 카탈로그(서비스 목록), 문서, 도구 등을 한곳에 모아 보여준다. 개발자는 여기서 "새 서비스 생성" 버튼 하나만 누르면 표준화된 템플릿으로 프로젝트를 시작할 수 있다.
-
-
[추가 툴] Port
-
용도: 내부 개발자 포털(Internal Developer Portal) 서비스.
-
특징: Backstage보다 설정이 간편하며, 기업의 기존 도구들과 빠르게 연동하여 개발자에게 필요한 대시보드와 셀프서비스 액션을 제공한다.
-
-
[추가 툴] Crossplane
-
용도: 쿠버네티스를 범용 제어 평면(Control Plane)으로 확장하는 도구.
-
특징: 플랫폼 엔지니어가 AWS RDS나 S3 같은 클라우드 리소스를 쿠버네티스 API처럼 정의해두면, 개발자는 쿠버네티스 리소스를 만들듯이 쉽게 클라우드 인프라를 생성할 수 있다.
-
4. 결론
2032년까지 연평균 25%의 성장이 전망되는 데브옵스는 단순한 도구의 집합을 넘어, 기술적 숙련도와 창의적 문제 해결이 결합된 하나의 예술로 진화하고 있다.
AI와 플랫폼 엔지니어링 등 급변하는 미래 트렌드를 적극적으로 수용하고, 코드, 문화, 그리고 지속적 인도(Continuous Delivery)를 조화롭게 연결하는 것이 무엇보다 중요하다.
결국 이러한 유연한 적응과 끊임없는 혁신이야말로, 복잡한 현대 소프트웨어 환경에서 조직이 진정한 가치를 창출하는 핵심 열쇠가 될 것이다.
