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500~1000대 노드의 대규모 멀티클러스터, 그리고 폐쇄망(On-premise Air-gapped) 환경에서의 Cloud Native Data Lakehouse 운영은 단순한 자동화를 넘어 'Platform Engineering' 관점의 정교한 설계가 필요합니다.

Harness(Platform) Engineering의 핵심은 재사용성, 격리, 그리고 가시성입니다. Bitbucket에서 GitOps와 AIOps를 동시에 수용할 수 있는 전형적인 디렉토리 구조를 제안해 드립니다.

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📂 Cloud Native Platform Unified Repository 구조

/ (Root)
├── .harness/                   # CI/CD 파이프라인 정의 (Harness 전용)
├── apps/                       # 서비스별 애플리케이션 소스 (Data Lakehouse 관련)
├── infrastructure/             # 플랫폼 기반 인프라 관리 (IaC)
│   ├── terraform/              # 노드 및 네트워크 프로비저닝 (RHEL 10, VM 등)
│   └── kubevirt/               # 가상화 리소스 관리 (VMI, DataVolume)
├── platform/                   # 플랫폼 서비스 설정 (GitOps/Helm/Kustomize)
│   ├── core/                   # 핵심 계층 (Cilium, OpenEBS, CNPG, Kyverno, OPA)
│   ├── storage/                # 데이터 계층 (MinIO AIStor)
│   ├── security/               # 인증/인가 (Keycloak)
│   ├── registry/               # 이미지/패키지 관리 (Nexus, Harbor)
│   ├── cicd/                   # 배포 도구 (ArgoCD, Jenkins)
│   └── observability/          # 모니터링 (Prometheus, Grafana, OpenSearch)
├── clusters/                   # 멀티클러스터별 타겟 설정 (ArgoCD App-of-Apps 패턴)
│   ├── cluster-prod-01/        # 운영 클러스터 01 설정
│   └── cluster-dev-01/         # 개발 클러스터 01 설정
├── operations/                 # AIOps 및 운영 데이터 관리 (중요)
│   ├── docs/                   # SOP, 작업계획서, 장애관리 (Markdown 기반)
│   ├── knowledge-base/         # RAG용 원천 데이터 (BM25/LLM 인덱싱 타겟)
│   ├── ai-ops/                 # LangChain 프롬프트, LLM 파이프라인, 모델 메타데이터
│   └── reports/                # 성능/운영 결과 (iperf3, fio, health-check 로그 저장)
├── policies/                   # 거버넌스 관리 (Kyverno, OPA 정책)
└── scripts/                    # 관리용 유틸리티 (Nexus 업로드, EE 빌드 스크립트)

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1. 핵심 설계 원칙 및 고려사항

① GitOps 중심의 형상 관리 (ArgoCD 연계)

• platform/ vs clusters/ 분리: 플랫폼 서비스의 공통 템플릿(Helm/Kustomize)은 platform/에 두고, 각 클러스터별 특화 변수(Value 파일)는 clusters/ 하위에서 관리합니다. 500대 이상의 노드를 관리할 때는 App-of-Apps 또는 ApplicationSet 패턴이 필수적입니다.

② 폐쇄망(Air-gapped) 최적화

• scripts/ 내 Proxy 관리: 외부 이미지를 내부 Nexus/Harbor로 미러링하는 스크립트와 EE(Execution Environment) 빌드 정의서를 이곳에서 관리합니다.
• 로컬 경로 참조: platform/ 내의 모든 차트와 이미지는 인터넷 주소가 아닌 내부 Nexus 주소를 참조하도록 하드코딩하거나 템플릿화합니다.

③ AIOps를 위한 데이터 구조 (operations/)

• 문서의 자산화: SOP와 장애관리 문서를 Markdown(.md)으로 관리하면 Git Diff를 통해 변경 이력을 추적할 수 있을 뿐만 아니라, LangChain의 Loader가 즉시 읽어 들여 벡터 DB(OpenSearch)에 인덱싱하기 매우 유리합니다.
• RAG 피드백 루프: 운영 중 발생한 reports/ 내의 성능 점검 결과(fio, iperf3 로그)를 LLM이 분석하여 "현재 네트워크 대역폭 저하로 인한 MinIO 성능 저하 발생 가능성" 등을 추론하게 합니다.

④ 보안 및 정책 거버넌스 (policies/)

• Kyverno/OPA: 멀티클러스터 환경에서 모든 Pod과 네트워크 설정을 검증합니다. 예를 들어, "모든 MinIO Pod은 반드시 지정된 DirectPV 스토리지 클래스를 사용해야 함" 같은 정책을 소스코드로 관리합니다.

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2. AIOps 연동 시나리오

1. 데이터 수집: operations/reports/에 Ansible로 수행한 노드 점검 결과(JSON)가 저장됩니다.
2. 임베딩: operations/docs/의 작업계획서와 최신 보고서를 LangChain이 읽어 벡터화합니다.
3. AIOps 질의: 운영자가 "최근 Cluster-A의 MinIO Latency 증가 원인이 뭐야?"라고 물으면, LLM이 fio 결과와 Cilium 네트워크 로그를 교차 분석하여 SOP에 기반한 해결책을 제시합니다.

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3. 요약된 기술 사양 (Technical Specs)

[Slide 가이드 적용]

클라우드 네이티브 플랫폼 저장소 전략

• GitOps 기반 멀티클러스터 통합 제어
• Markdown 중심 운영 문서 자산화 및 RAG 최적화
• 폐쇄망 인프라 도구(Nexus/Harbor) 내장 설계
• AIOps 연동을 위한 성능 리포트 데이터 레이크화

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다음 단계로 무엇을 도와드릴까요?

• "위 구조를 바탕으로 실제 operations/docs/에 들어갈 장애 대응 SOP의 Markdown 템플릿을 만들어 드릴까요?"
• "ArgoCD가 clusters/ 폴더를 읽어 들여 플랫폼을 배포하는 ApplicationSet 예시 코드가 필요하신가요?"
• "LangChain이 reports/ 폴더의 JSON을 읽기 위한 Python 로더 스크립트를 짜 드릴까요?"

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대규모 멀티클러스터와 AIOps(RAG/BM25) 환경을 고려한 장애 대응 SOP(Standard Operating Procedure) Markdown 템플릿입니다.

이 템플릿은 단순한 문서화를 넘어, LLM이 구조적으로 파싱하기 좋도록 메타데이터(YAML Front-matter)를 포함하고 있으며, 명사형 종결 어미를 사용하여 전문성을 높였습니다.

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📂 operations/docs/sop/SOP-MINIO-LATENCY-001.md

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id: SOP-MINIO-LATENCY-001
title: MinIO AIStor I/O 지연시간 상승 대응 절차
category: Storage / Performance
severity: Critical
tags: [MinIO, DirectPV, fio, RHEL10]
target_clusters: [all-clusters]
last_updated: 2026-03-28
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# [SOP] MinIO AIStor I/O Latency 임계치 초과 대응

## 1. 장애 정의 및 감지 조건 (Detection)
* **현상:** MinIO Read/Write Latency가 20ms 이상 지속 발생함.
* **감지:** Prometheus 알람(`minio_s3_requests_ttfb_seconds_avg` > 0.02) 발생.
* **영향:** Data Lakehouse 쿼리 성능 저하 및 애플리케이션 타임아웃 유발.

## 2. 긴급 확인 사항 (Quick Check List)
* [ ] **Cilium Status:** 노드 간 eBPF 네트워크 패킷 드랍 여부 확인 (`cilium status`).
* [ ] **DirectPV Drive:** 특정 디스크의 하드웨어 에러(Bad Sector) 여부 (`kubectl directpv list`).
* [ ] **Resource Usage:** 해당 노드의 CPU/Memory Steal 비율 확인.

## 3. 단계별 조치 절차 (Response Steps)

### Step 1: 인프라 계층 진단 (Infrastructure)
* **네트워크 대역폭 확인:** `iperf3`를 이용한 노드 간 Throughput 측정.
* **디스크 I/O 프로파일링:** `fio` 실행을 통한 물리 디스크 성능 측정.
  - 실행 명령: `fio --name=chk --rw=randrw --bs=4k --direct=1 --filename=/mnt/directpv/test`
  - 기대 수치: IOPS 50,000 이상, Latency 1ms 이하 유지 여부 확인.

### Step 2: 서비스 계층 조치 (Application)
* **MinIO Healing 상태 점검:** 데이터 재균형 작업(Healing) 중인지 확인 (`mc admin heal`).
* **로그 분석:** `mc admin trace`를 통한 특정 버킷/오브젝트 병목 현상 추적.

### Step 3: 리소스 격리 및 복구 (Recovery)
* **노드 드레인:** 성능 저하 노드를 스케줄링 제외 처리 (`kubectl drain <node_name>`).
* **DirectPV 드라이브 교체:** 장애 드라이브 물리적 교체 후 재등록.

## 4. AIOps 연동용 키워드 (RAG/BM25 Indexing)
> **LLM 인덱싱 가이드:** 본 문서는 MinIO의 성능 저하와 DirectPV/Cilium의 상관관계를 다룸. 
> `fio` 결과값이 기준치 미달일 경우 하드웨어 결함으로 판단하는 로직을 포함함.

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## 5. 관련 장애 이력 (Related Incidents)
* #INC-20260115: 특정 RHEL 10 커널 파라미터 미적용으로 인한 I/O 병목 사례.
* #INC-20260210: Cilium MTU 불일치로 인한 패킷 파편화 사례.

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💡 이 템플릿의 특징 (Platform Engineering 관점)

1. YAML Front-matter 활용: 상단의 --- 사이의 정보는 AIOps 시스템이 문서를 분류하고 우선순위를 정하는 메타데이터로 활용됩니다. (예: severity: Critical인 문서 우선 검색)
2. 구조화된 섹션: '감지-확인-조치-복구'로 이어지는 표준 흐름을 유지하여 운영자의 판단 착오를 방지합니다.
3. 코드 스니펫 포함: 실제 터미널에서 쳐야 할 명령어(fio, mc)를 포함하여 대응 시간을 단축합니다.
4. RAG 최적화: 4. AIOps 연동용 키워드 섹션을 통해 LLM이 문서를 요약하거나 답변을 생성할 때 참조해야 할 핵심 컨텍스트를 명시합니다.

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🛠 다음 단계 제안

• "이 SOP에 기반하여 실제 장애가 발생했을 때 AWX에서 자동으로 fio 점검을 수행하는 '자동 대응 템플릿' 구성을 보여드릴까요?"
• "SOP 문서들을 자동으로 읽어 OpenSearch 벡터 DB에 넣는 LangChain 파이프라인 코드가 필요하신가요?"
• "다른 구성 요소(Keycloak, Cilium 등)에 대한 SOP 예시도 추가로 만들어 드릴까요?"

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SOP(SOP-MINIO-LATENCY-001)를 기반으로 장애 감지 시 AWX가 자동으로 fio 점검을 수행하고 결과를 리포팅하는 자동 대응 워크플로우를 설계해 드립니다.

이 구성은 Prometheus Alertmanager → AWX Webhook → Ansible Playbook → Slack/AIOps Report 순으로 이어지는 'Closed-loop' 구조입니다.

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1. AWX 자동 대응 아키텍처 (Workflow)

1. 감지: Prometheus가 MinIO Latency 임계치 초과 감지.
2. 트리거: Alertmanager가 AWX의 Workflow Job Template으로 Webhook 발송.
3. 수행: AWX가 해당 장애 노드에 fio 점검 전용 플레이북 실행.
4. 분석: 점검 결과(JSON)를 /operations/reports/에 저장하고 AIOps(LLM)에 요약 요청.

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2. Ansible Playbook: diagnose_minio_latency.yml

이 플레이북은 SOP의 Step 1(인프라 진단)을 코드로 구현한 것입니다.

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- name: "[Auto-Response] MinIO Latency Diagnosis"
  hosts: "{{ target_node }}"
  become: yes
  vars:
    fio_test_path: "/mnt/directpv/test_file"
    report_path: "/var/log/ansible/fio_reports"

  tasks:
    - name: "SOP Step 1.1: Create Report Directory"
      file:
        path: "{{ report_path }}"
        state: directory

    - name: "SOP Step 1.2: Run FIO Performance Test"
      command: >
        fio --name=latency_chk --rw=randrw --bs=4k --ioengine=libaio --direct=1 
        --filename={{ fio_test_path }} --runtime=30 --group_reporting --output-format=json
      register: fio_result

    - name: "SOP Step 1.3: Save Result as JSON for AIOps"
      copy:
        content: "{{ fio_result.stdout }}"
        dest: "{{ report_path }}/fio_{{ inventory_hostname }}_{{ ansible_date_time.iso8601 }}.json"

    - name: "SOP Step 1.4: Analyze Latency and Alert"
      set_fact:
        avg_lat: "{{ (fio_result.stdout | from_json).jobs[0].read.lat_ns.mean / 1000000 }}" # ns to ms

    - name: "Post-Check: Send Results to AIOps Channel"
      uri:
        url: "https://internal-aiops-gateway/ingest"
        method: POST
        body_format: json
        body:
          issue_id: "SOP-MINIO-LATENCY-001"
          node: "{{ inventory_hostname }}"
          measured_latency: "{{ avg_lat }}ms"
          raw_data_path: "{{ report_path }}"
          status: "{{ 'CRITICAL' if avg_lat|float > 20 else 'NORMAL' }}"

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3. AWX 설정 (Workflow Job Template)

AWX UI에서 다음과 같이 자동화 템플릿을 구성합니다.

① Credentials 설정

• Machine Credential: 이전에 생성한 Infra-SSH-Key (모든 노드 접속용).
• Vault Credential: 보고서 서버 접속 정보 등을 암호화하여 저장.

② Job Template 생성 (TPL-DIAG-MINIO-LATENCY)

• Inventory: Data-Lakehouse-Inventory
• Project: Bitbucket-Infra-Repo
• Playbook: diagnose_minio_latency.yml
• Allow Callbacks: 체크 (Webhook 연동 필수)

③ Webhook 연동 (Alertmanager -> AWX)

AWX Job Template의 Webhook 탭을 활성화하고, Alertmanager 설정(alertmanager.yaml)에 아래 내용을 추가합니다.

receivers:
- name: 'awx-webhook'
  webhook_configs:
  - url: 'https://awx.internal/api/v2/job_templates/TPL-DIAG-MINIO-LATENCY/callback/'
    http_config:
      bearer_token: '<AWX_TOKEN>'

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4. AIOps(RAG) 연동을 위한 데이터 흐름

이 자동 대응 템플릿이 완료되면 다음과 같은 데이터 레이크가 형성됩니다.

1. 입력: fio 결과 JSON 파일이 /operations/reports/에 쌓임.
2. 연결: LangChain 기반의 AIOps Agent가 새 파일 생성을 감지.
3. 추론: "SOP-MINIO-LATENCY-001 가이드에 따르면 기준치는 1ms인데, 현재 측정치는 25ms임. 하드웨어 교체 권고"라는 인사이트를 자동으로 생성.

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💡 실무 팁 (폐쇄망 환경)

• Image Proxy: fio 패키지가 노드에 없을 경우를 대비해, 플레이북 첫 단계에 dnf install -y fio를 넣되, 반드시 내부 Nexus/Harbor 레포지토리를 바라보도록 설정해야 합니다.
• Cleanup: 테스트용 파일(test_file)은 점검 직후 반드시 삭제하는 로직을 always 핸들러로 추가하세요.

다음 단계로 무엇을 도와드릴까요?

• "위에서 언급한 AIOps Agent용 LangChain Python 코드를 짜 드릴까요?"
• "RHEL 10 노드들에 fio를 미리 배포해두는 Provisioning Role이 필요하신가요?"
• "AWX에서 장애 발생 시 Slack이나 Keycloak 연동 알림 설정을 구체화해 드릴까요?"

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500~1000대 노드 규모의 멀티클러스터 환경에서 Keycloak(인증)과 Cilium(네트워크)은 전체 플랫폼의 생존과 직결되는 핵심 요소입니다. AIOps(RAG)가 문서를 읽고 정확한 판단을 내릴 수 있도록 구조화된 Markdown SOP 템플릿 2종을 추가로 설계해 드립니다.

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📂 1. Keycloak 인증 지연 및 장애 대응 SOP

이 문서는 PostgreSQL(CNPG) 의존성과 JVM 힙 메모리 문제를 중점적으로 다룹니다.

operations/docs/sop/SOP-KEYCLOAK-AUTH-001.md

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id: SOP-KEYCLOAK-AUTH-001
title: Keycloak 사용자 인증 지연 및 접속 불가 대응
category: Identity / Security
severity: High
tags: [Keycloak, Quarkus, CNPG, PostgreSQL]
target_clusters: [mgmt-cluster, prod-cluster]
last_updated: 2026-03-28
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# [SOP] Keycloak Auth Latency 및 서비스 가용성 장애

## 1. 장애 정의 및 감지 조건 (Detection)
* **현상:** Login 페이지 로딩 5초 초과 또는 5xx 에러 발생.
* **감지:** Prometheus Alert(`keycloak_request_duration_bucket` > 2s) 발생.
* **영향:** 전체 Data Lakehouse 플랫폼 접근 차단 (SSO 불능).

## 2. 긴급 확인 사항 (Quick Check List)
* [ ] **DB Health:** CloudNativePG(CNPG) 클러스터 상태 확인 (`kubectl cnpg status`).
* [ ] **Pod Restart:** Keycloak Pod의 Restart Count 증가 여부 및 OOMKilled 확인.
* [ ] **Network:** Keycloak과 DB 노드 간 레이턴시 확인.

## 3. 단계별 조치 절차 (Response Steps)

### Step 1: DB 커넥션 풀 및 락(Lock) 점검
* **현상 진단:** DB 세션이 가득 찼는지 확인.
* **실행 명령:** `kubectl exec -it <cnpg-pod> -- psql -c "SELECT count(*) FROM pg_stat_activity;"`
* **기준치:** 설정된 `max_connections`의 80% 초과 시 커넥션 리크(Leak) 의심.

### Step 2: JVM 힙 메모리 분석
* **조치:** Keycloak(Quarkus)의 GC 활동량 확인.
* **명령:** `kubectl logs <keycloak-pod> | grep -i "GC pause"`
* **해결:** 일시적 부하일 경우 Pod 수평 확장(HPA) 강제 수행 (`kubectl scale deployment keycloak --replicas=5`).

### Step 3: 에어갭 환경 이미지 체크
* **확인:** Nexus Proxy를 통한 이미지 풀링 지연 여부 확인.

## 4. AIOps 연동용 키워드 (RAG/BM25 Indexing)
> **LLM 가이드:** Keycloak 장애의 70%는 배후 DB(PostgreSQL)의 성능 저하에서 기인함. 
> 인증 지연 발생 시 가장 먼저 CNPG의 트랜잭션 락 상태를 검색할 것.

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## 5. 관련 장애 이력
* #INC-20260220: 사용자 세션 급증으로 인한 DB Connection Timeout 사례.

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📂 2. Cilium 네트워크 패킷 드랍 대응 SOP

멀티클러스터 환경에서 eBPF 기반 네트워크의 복잡성을 해결하기 위한 SOP입니다.

operations/docs/sop/SOP-CILIUM-NW-001.md

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id: SOP-CILIUM-NW-001
title: Cilium eBPF 기반 노드 간 통신 유실(Packet Drop) 대응
category: Network / Connectivity
severity: Critical
tags: [Cilium, eBPF, Hubble, MTU, Hubble-Relay]
target_clusters: [all-clusters]
last_updated: 2026-03-28
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# [SOP] Cilium Network Connectivity 및 패킷 드랍 장애

## 1. 장애 정의 및 감지 조건 (Detection)
* **현상:** 서비스 간 통신 Timeout 혹은 대역폭 급감.
* **감지:** Hubble 데이터 기반 패킷 드랍 감지 (`hubble observe --kind drop`).
* **영향:** 클러스터 전체 통신 마비 및 분산 스토리지(MinIO) 데이터 동기화 실패.

## 2. 긴급 확인 사항 (Quick Check List)
* [ ] **Cilium Agent:** 모든 노드의 Cilium Agent가 `Ready` 상태인지 확인.
* [ ] **BGP/Direct Routing:** 노드 간 라우팅 테이블 정상 여부 확인.
* [ ] **MTU Check:** 터널링(VXLAN) 환경에서의 MTU 불일치 여부.

## 3. 단계별 조치 절차 (Response Steps)

### Step 1: Hubble을 이용한 실시간 드랍 분석
* **명령:** `cilium hubble observe --last 100 --kind drop`
* **분석:** 드랍 사유(Reason) 필드 확인 (예: `policy-denied`, `auth-required`).

### Step 2: eBPF 맵(Map) 상태 점검
* **명령:** `cilium status --host` 및 `cilium bpf endpoint list`
* **조치:** 특정 노드의 엔드포인트 맵이 꼬였을 경우 해당 Cilium Pod 재시작.

### Step 3: 정책(NetworkPolicy) 검증
* **확인:** Kyverno나 OPA에 의해 강제된 정책이 실시간 트래픽을 차단하고 있는지 대조.

## 4. AIOps 연동용 키워드 (RAG/BM25 Indexing)
> **LLM 가이드:** Cilium 장애는 `policy-denied`와 `stack-drop` 구분이 핵심임. 
> Hubble 로그에서 `REASON` 필드를 최우선으로 파싱하여 정책 문제인지 하드웨어 문제인지 분류할 것.

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## 5. 관련 장애 이력
* #INC-20260310: 노드 증설 중 VXLAN MTU 1450 미설정으로 인한 패킷 파편화 사례.

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💡 AIOps 인덱싱 전략 제언

위와 같이 작성된 Markdown 파일들을 Bitbucket에 저장하면 다음과 같은 흐름으로 관리할 수 있습니다.

1. GitOps 연동: SOP 내용이 수정되면 Git Diff를 통해 변경 이력이 남고, 승인된 문서만 실제 운영 환경에 적용됩니다.
2. RAG 인덱싱: operations/ai-ops/에 위치한 스크립트가 정기적으로 이 .md 파일들을 읽어 OpenSearch 벡터 저장소에 tags와 YAML 메타데이터를 기반으로 저장합니다.
3. 전문가 답변: 장애 발생 시 LLM이 "SOP-CILIUM-NW-001에 따르면, 현재 Hubble 로그의 드랍 사유가 MTU 문제일 가능성이 85%입니다"라고 답변하게 됩니다.

다음으로 무엇을 도와드릴까요?

• "이 SOP들을 기반으로 실제 운영 데이터를 수집하는 Python(LangChain) 데이터 로더 코드를 보여드릴까요?"
• "Keycloak이나 Cilium 장애 시 AWX가 실행할 Ad-hoc 진단 플레이북이 필요하신가요?"
• "멀티클러스터 통합 대시보드(Grafana)의 구성안을 잡아드릴까요?"

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500~1000대 규모의 RHEL 10 멀티클러스터 환경에서는 패키지 설치 하나도 하위 의존성과 폐쇄망 레포지토리 상태를 고려해야 합니다. 특히 fio는 성능 측정 시 필수적이므로, 모든 노드에 표준화된 버전이 깔려 있어야 AIOps 가동 시 정확한 벤치마킹 데이터를 얻을 수 있습니다.

이를 위해 Ansible Role 구조로 설계된 Provisioning 코드를 제안해 드립니다.

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📂 Role 구조: roles/infra_provisioning_fio

roles/infra_provisioning_fio/
├── tasks/
│   └── main.yml          # 실제 설치 로직
├── vars/
│   └── main.yml           # 패키지 명칭 및 내부 레포 주소
├── templates/
│   └── local_fio.repo.j2  # (선택) 폐쇄망용 내부 레포 설정 템플릿
└── defaults/
    └── main.yml           # 기본값 설정

---

1. tasks/main.yml (설치 로직)

RHEL 10은 최신 dnf를 사용하므로, 내부 Nexus Proxy를 바라보도록 설정된 상태에서 설치를 진행합니다.

---
- name: "Check if FIO is already installed"
  command: fio --version
  register: fio_check
  ignore_errors: yes
  changed_when: false

- name: "Ensure Internal Repository is configured (Air-gapped)"
  template:
    src: local_fio.repo.j2
    dest: /etc/yum.repos.d/internal_nexus.repo
    owner: root
    group: root
    mode: '0644'
  when: is_airgapped | default(true)

- name: "Install FIO via DNF (Nexus Proxy)"
  dnf:
    name: "{{ fio_package_name }}"
    state: present
    disable_gpg_check: yes  # 사설 레포지토리 사용 시 필요할 수 있음
  when: fio_check.rc != 0

- name: "Create FIO Reporting Directory"
  file:
    path: "/var/log/ansible/fio_reports"
    state: directory
    mode: '0755'

- name: "Verify FIO Installation"
  command: fio --version
  register: fio_verify
  failed_when: fio_verify.rc != 0

---

2. templates/local_fio.repo.j2 (폐쇄망 레포 설정)

노드들이 인터넷이 안 되므로, 미리 구축하신 Nexus Proxy를 바라보게 강제하는 설정입니다.

[internal-baseos]
name=Internal BaseOS Proxy
baseurl=https://{{ nexus_url }}/repository/rhel10-baseos-proxy/
enabled=1
gpgcheck=0

[internal-appstream]
name=Internal AppStream Proxy
baseurl=https://{{ nexus_url }}/repository/rhel10-appstream-proxy/
enabled=1
gpgcheck=0

---

3. defaults/main.yml (변수 정의)

환경에 맞춰 수정 가능한 기본값들입니다.

---
fio_package_name: "fio"
nexus_url: "nexus.internal.lan"  # 실제 내부 Nexus 주소로 변경
is_airgapped: true

---

4. Playbook에서 Role 호출 (site_provisioning.yml)

전체 클러스터 노드에 대해 이 Role을 실행합니다.

---
- name: "Provisioning FIO on All Nodes"
  hosts: all_nodes
  become: yes
  roles:
    - infra_provisioning_fio

---

💡 실무 운영 포인트 (Platform Engineering)

1. Idempotency (적정성): 이미 설치되어 있다면 스킵하도록 fio_check 로직을 넣었습니다. 1000대 노드 배포 시 시간을 획기적으로 단축합니다.
2. RHEL 10 호환성: RHEL 10은 Crypto Policy가 강화되어 있습니다. 만약 Nexus가 너무 오래된 SSL 알고리즘을 쓴다면 dnf 설치가 실패할 수 있으니, 사전에 Nexus의 SSL 인증서를 최신화하거나 노드의 update-ca-trust에 등록하는 작업을 선행해야 합니다.
3. AIOps 준비: /var/log/ansible/fio_reports 디렉토리를 미리 생성해 둡니다. 나중에 AWX가 자동 대응 시 여기에 결과를 쓰고, LangChain이 이 경로를 Watcher로 감시하게 됩니다.

---

🛠 다음 단계 제안

• "이 Role을 AWX의 'Provisioning Workflow'에 등록하는 방법을 보여드릴까요?"
• "FIO 설치 후 전체 노드의 I/O 성능을 한 번에 측정해서 리포트를 뽑는 'Baseline Playbook'이 필요하신가요?"
• "Nexus에 RHEL 10 패키지를 미러링하는 구체적인 스크립트가 필요하신가요?"

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500~1000대 노드 규모에서 fio 배포와 같은 Provisioning Role을 개별적으로 실행하는 것보다, 전체 인프라 구축의 한 단계로 AWX Workflow Job Template에 등록하여 관리하는 것이 훨씬 효율적입니다.

특히 폐쇄망 환경에서는 '레포지토리 설정 -> 패키지 설치 -> 보안 설정 -> 검증'의 연쇄 과정을 시각적으로 관리할 수 있습니다.

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1. AWX Workflow 구성 설계 (Visual Workflow)

AWX의 Workflow Editor에서 다음과 같은 순서로 노드를 배치합니다.

1. Project Sync: 최신 Ansible Role 코드를 Bitbucket에서 가져옴.
2. Infra Setup (Role): OS 기본 설정 및 Nexus 레포지토리 연동.
3. FIO Provisioning (Role): 앞서 만든 infra_provisioning_fio 실행. (성공 시 다음 단계)
4. Verification: 모든 노드에서 fio --version 체크 및 대시보드 업데이트.

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2. AWX 등록 단계별 가이드

① Job Template 생성

먼저 Workflow에 넣을 각각의 '부품(Job Template)'을 만듭니다.

• Name: TPL-INFRA-FIO-PROVISIONING
• Inventory: Target-Node-Inventory (500~1000대 노드 포함)
• Project: Bitbucket-Infra-Repo
• Playbook: site_provisioning.yml (위에서 만든 Role을 호출하는 메인 파일)
• Credentials: Machine Credential (SSH 키), Vault Credential (필요 시)

② Workflow Job Template 생성 및 편집

1. Resources > Templates > Add > Add workflow job template 클릭.
2. Visualizer 탭으로 이동하여 Start 노드 옆의 + 버튼 클릭.
3. 위에서 만든 TPL-INFRA-FIO-PROVISIONING을 선택.
4. Convergence: Any 또는 All 설정 (멀티노드 작업 시 중요).

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3. 대규모 환경(1000대 노드) 최적화 설정

AWX에서 수천 대의 노드에 Provisioning을 돌릴 때 반드시 체크해야 할 성능 옵션입니다.

설정 항목	권장 값	이유
Forks	50 ~ 100	동시에 통신할 노드 수. 서버 자원에 맞춰 상향 조정.
Gathering	smart	이미 수집된 팩(Fact)이 있다면 재사용하여 시간을 단축함.
Timeout	3600 (1시간)	대규모 배포 시 네트워크 병목을 고려하여 넉넉히 설정.
Enable Webhook	Checked	배포 성공/실패 여부를 외부(Slack/AIOps)로 즉시 알림.

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4. AIOps 연동을 위한 '성공 후 작업'

Workflow의 마지막 단계에 '인벤토리 업데이트' 또는 'AIOps 지식베이스 갱신' 스크립트를 추가하면 좋습니다.

• Success Node: AIOps-Knowledge-Update (HTTP API 호출)
• 내용: "현재 1000대 노드에 FIO v3.x 설치 완료. 이제부터 모든 노드에서 I/O 장애 대응 SOP 가동 가능."이라는 메시지를 LLM용 벡터 DB에 전달.

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💡 실무 팁: 폐쇄망에서의 실패 대응

만약 특정 노드에서 dnf install이 실패한다면, 높은 확률로 Nexus Proxy와의 일시적 통신 오류입니다. 이 경우 Workflow에서 'On Failure' 라인을 뽑아 Retry-Inventory-Update 노드를 연결해두면, 실패한 노드만 따로 모아 재시도할 수 있습니다.

다음으로 무엇을 도와드릴까요?

• "1000대 노드의 초기 I/O 성능 기준값(Baseline)을 뽑아 리포트로 만드는 플레이북을 보여드릴까요?"
• "AWX에서 실패한 노드만 골라내어 재시도(Retry)하는 자동화 전략이 필요하신가요?"
• "AIOps가 이 배포 결과를 인지하도록 만드는 LangChain 연동 가이드를 드릴까요?"

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1000대 규모의 노드에서 Baseline(기준점)을 잡는 것은 향후 장애 발생 시 "정상 상태"와 비교하기 위한 가장 중요한 데이터 자산이 됩니다.

이 플레이북은 모든 노드에서 fio를 동시 실행하고, 그 결과(JSON)를 관리 서버(AWX/Bastion)로 수집하여 하나의 통합 리포트로 만드는 구조입니다.

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📂 Baseline Playbook: generate_io_baseline.yml

이 플레이북은 각 노드에서 테스트를 수행한 후, 결과를 fetch 모듈로 수집하여 로컬에서 파싱합니다.

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- name: "[Baseline] Multi-Node I/O Performance Measurement"
  hosts: all_nodes
  become: yes
  vars:
    test_dir: "/mnt/directpv/baseline"
    result_dir: "/tmp/fio_results"
    local_report_dir: "./reports/baseline_{{ ansible_date_time.date }}"
    fio_size: "1G"  # 노드 수에 따라 조정 (1000대 동시 실행 시 스토리지 부하 주의)

  tasks:
    - name: "1. Prepare Test Environment"
      file:
        path: "{{ item }}"
        state: directory
      loop:
        - "{{ test_dir }}"
        - "{{ result_dir }}"

    - name: "2. Run FIO Baseline (Random Read/Write)"
      command: >
        fio --name=baseline_test --directory={{ test_dir }}
        --rw=randrw --bs=4k --direct=1 --size={{ fio_size }}
        --ioengine=libaio --iodepth=64 --group_reporting
        --output-format=json --output={{ result_dir }}/{{ inventory_hostname }}.json
      async: 600   # 1000대 동시 실행 시 타임아웃 방지 (비동기)
      poll: 10

    - name: "3. Collect Results to Management Server"
      fetch:
        src: "{{ result_dir }}/{{ inventory_hostname }}.json"
        dest: "{{ local_report_dir }}/"
        flat: yes

    - name: "4. Cleanup Test Data"
      file:
        path: "{{ item }}"
        state: absent
      loop:
        - "{{ test_dir }}/baseline_test.0.0"
        - "{{ result_dir }}/{{ inventory_hostname }}.json"

- name: "[Post-Process] Consolidate Reports for AIOps"
  hosts: localhost
  connection: local
  tasks:
    - name: "Summarize All Results into CSV"
      shell: |
        echo "Hostname,Read_IOPS,Write_IOPS,Read_Lat_ms,Write_Lat_ms" > {{ local_report_dir }}/summary.csv
        for f in {{ local_report_dir }}/*.json; do
          if [ -f "$f" ]; then
            HOSTNAME=$(basename "$f" .json)
            READ_IOPS=$(jq '.jobs[0].read.iops' "$f")
            WRITE_IOPS=$(jq '.jobs[0].write.iops' "$f")
            READ_LAT=$(jq '.jobs[0].read.lat_ns.mean / 1000000' "$f")
            WRITE_LAT=$(jq '.jobs[0].write.lat_ns.mean / 1000000' "$f")
            echo "$HOSTNAME,$READ_IOPS,$WRITE_IOPS,$READ_LAT,$WRITE_LAT" >> {{ local_report_dir }}/summary.csv
          fi
        done
      args:
        executable: /bin/bash

    - name: "Notify AIOps for RAG Indexing"
      debug:
        msg: "Baseline Report generated at {{ local_report_dir }}/summary.csv. Ready for LLM Analysis."

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🛠 대규모 환경(1000대) 실행 시 주의사항

1. 스토리지 집중 부하 (Thundering Herd)

1000대 노드가 동시에 공유 스토리지나 백엔드 네트워크에 1GB씩 쓰기를 시도하면 인프라 전체가 마비될 수 있습니다.

• 해결책: AWX Job 설정에서 Serial 값을 조정하세요.
• 예: serial: "10%" (한 번에 100대씩 순차 진행)

2. 비동기 처리 (async & poll)

SSH 연결이 끊기더라도 테스트가 완료될 때까지 기다릴 수 있도록 async 설정을 적용했습니다. 1000대 규모에서는 필수입니다.

3. 결과 수집 및 파싱

• fetch 모듈: 각 노드의 JSON 파일을 관리 서버로 가져옵니다.
• jq 활용: 수집된 수천 개의 JSON을 jq를 이용해 하나의 CSV로 합칩니다. 이 CSV는 나중에 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템이 "정상 범주"를 학습하는 기본 데이터셋이 됩니다.

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📊 AIOps 활용 시나리오

이 플레이북으로 생성된 summary.csv는 다음과 같이 활용됩니다.

1. Baseline 등록: LLM에게 "우리 클러스터의 평균 Read Latency는 0.8ms야"라고 학습시킵니다.
2. 이상 감지: 나중에 특정 노드에서 5ms가 나오면, LLM은 "Baseline 대비 6배 증가함. 네트워크 이슈 가능성 70%"라고 리포팅합니다.
3. 작업계획서 자동 생성: "성능이 Baseline 이하인 노드 5대에 대한 커널 튜닝 작업 계획서를 작성해줘"라고 요청할 수 있습니다.

다음으로 무엇을 도와드릴까요?

• "수집된 CSV 데이터를 OpenSearch(AIOps DB)에 자동으로 업로드하는 파이프라인이 필요하신가요?"
• "이 결과를 바탕으로 Grafana에 성능 분포도(Heatmap)를 그리는 법을 알려드릴까요?"
• "RHEL 10의 I/O 성능을 최적화하는 Kernel Tuning Role이 필요하신가요?"

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1000대 노드에서 수집된 summary.csv 데이터를 OpenSearch(AIOps DB)에 적재하는 파이프라인은 데이터의 '검색 가능성'과 '시계열 분석'을 모두 충족해야 합니다.

폐쇄망 환경임을 고려하여, 외부 라이브러리 의존성을 최소화한 Python(LangChain + OpenSearch-Py) 기반의 업로드 스크립트와 이를 자동화하는 AWX Job 구성안을 제안합니다.

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1. 데이터 파이프라인 아키텍처 (Data Flow)

1. 데이터 소스: Ansible Baseline Playbook이 생성한 ./reports/summary.csv
2. 변환 및 로드 (ETL): Python 스크립트가 CSV의 각 행(Row)을 JSON 문큐먼트로 변환.
3. 적재 (Sink): 내부망에 구축된 OpenSearch 클러스터의 특정 인덱스(perf-baseline-idx)에 bulk API로 전송.
4. AIOps 활용: LangChain이 이 인덱스를 참조하여 "정상 범주"를 인식.

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2. Python 업로드 스크립트: ingest_to_opensearch.py

이 스크립트는 CSV 데이터를 OpenSearch가 이해할 수 있는 벡터/검색 친화적 구조로 변환하여 업로드합니다.

import csv
import json
from datetime import datetime
from opensearchpy import OpenSearch, helpers

# 1. OpenSearch 연결 설정 (폐쇄망 내부망 주소)
client = OpenSearch(
    hosts=[{'host': 'opensearch.internal.lan', 'port': 9200}],
    http_auth=('admin', 'your_password'), # Keycloak 연동 시 토큰 사용 가능
    use_ssl=True,
    verify_certs=False # 사설 인증서 사용 시
)

INDEX_NAME = "infra-performance-baseline"

def csv_to_generator(file_path):
    with open(file_path, mode='r', encoding='utf-8') as f:
        reader = csv.DictReader(f)
        for row in reader:
            # AIOps 검색을 위한 메타데이터 보강
            yield {
                "_index": INDEX_NAME,
                "_source": {
                    "timestamp": datetime.utcnow().isoformat(),
                    "hostname": row['Hostname'],
                    "metrics": {
                        "read_iops": float(row['Read_IOPS']),
                        "write_iops": float(row['Write_IOPS']),
                        "read_lat_ms": float(row['Read_Lat_ms']),
                        "write_lat_ms": float(row['Write_Lat_ms'])
                    },
                    "os_version": "RHEL 10",
                    "description": f"Baseline performance data for {row['Hostname']}"
                }
            }

# 2. Bulk 업로드 실행
try:
    print(f"Starting ingestion to {INDEX_NAME}...")
    success, failed = helpers.bulk(client, csv_to_generator('./reports/summary.csv'))
    print(f"Successfully indexed {success} documents. Failed: {failed}")
except Exception as e:
    print(f"Error during ingestion: {e}")

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3. AWX Workflow 통합 (자동화)

이제 Baseline 측정부터 DB 업로드까지 하나의 Workflow로 묶습니다.

Workflow 단계 구성:

1. Node A (Job): generate_io_baseline.yml (FIO 측정 및 CSV 생성)
2. Node B (Job - On Success): upload_to_opensearch.yml
   • 이 플레이북은 내부적으로 위 ingest_to_opensearch.py를 실행합니다.
   • Runtime Environment: AWX의 EE(Execution Environment) 이미지에 opensearch-py 라이브러리가 포함되어 있어야 합니다.

# upload_to_opensearch.yml
- name: "Upload Baseline Data to AIOps DB"
  hosts: localhost
  tasks:
    - name: "Run Ingestion Script"
      command: python3 ingest_to_opensearch.py
      args:
        chdir: "./operations/ai-ops/"

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4. AIOps(LangChain)에서의 활용 방안

데이터가 OpenSearch에 적재되면, LangChain의 OpenSearchVectorSearch를 통해 다음과 같은 질문이 가능해집니다.

• 질문: "현재 Cluster-01의 평균 Write Latency가 얼마야? Baseline과 비교해줘."
• LLM의 사고 과정:
  1. OpenSearch의 infra-performance-baseline 인덱스에서 최근 데이터를 쿼리.
  2. write_lat_ms의 평균값을 계산.
  3. Baseline(정상치: 0.8ms)과 현재 측정치(1.5ms)를 비교.
  4. 답변: "현재 1.5ms로 Baseline 대비 약 87% 증가했습니다. 네트워크 대역폭 점검이 필요합니다."

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💡 실무 운영 팁 (Air-gapped)

• 인증서 관리: OpenSearch가 사설 인증서를 사용한다면, 스크립트 실행 환경(EE)의 /etc/pki/ca-trust/source/anchors/에 루트 인증서를 미리 배포해두어야 통신 에러가 나지 않습니다.
• 인덱스 관리: Baseline 데이터는 한 번 적재 후 고정하는 것이 좋지만, 분기별로 성능이 변할 수 있으므로 timestamp 필드를 기준으로 최신 5개 데이터만 참조하도록 LangChain 프롬프트를 설계하세요.

다음으로 무엇을 도와드릴까요?

• "OpenSearch에 저장된 이 데이터를 시각화하는 Grafana Dashboard JSON을 만들어 드릴까요?"
• "LangChain이 이 데이터를 읽어서 보고서를 작성하게 하는 Prompt Template이 필요하신가요?"
• "폐쇄망에서 opensearch-py를 포함한 커스트 EE(Execution Environment) 빌드 파일을 짜 드릴까요?"

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폐쇄망(Air-gapped) 환경에서 Execution Environment(EE)를 구축하고 AWX에 등록하는 과정은 크게 [외부망: 다운로드] → [망간 전송] → [폐쇄망: 빌드 및 등록]의 3단계로 진행됩니다.

가져온 컬렉션을 어떻게 처리하고 AWX가 인식하게 만드는지 구체적인 절차를 정리해 드립니다.

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1. 외부망에서 컬렉션 준비 (Download)

맥북이나 외부망 PC에서 필요한 컬렉션을 파일(.tar.gz) 형태로 내려받습니다.

# requirements.yml 작성
collections:
  - name: kubernetes.core
    version: 3.0.0
  - name: community.general

# 컬렉션 다운로드 (현재 폴더의 my_collections 폴더에 저장)
ansible-galaxy collection download -r requirements.yml -p ./my_collections

• 이제 my_collections 폴더 안의 파일들을 USB나 망간 전송 시스템을 통해 폐쇄망 빌드 서버로 옮깁니다.

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2. 폐쇄망에서 EE 빌드 (Build with Ansible-Builder)

폐쇄망 서버로 가져온 컬렉션 파일들을 포함하여 EE 이미지를 굽습니다. 이때 ansible-builder를 사용합니다.

① execution-environment.yml 설정

가져온 로컬 파일 경로를 참조하도록 설정하는 것이 핵심입니다.

version: 3
images:
  base_image:
    name: "nexus.internal.lan/ansible/ansible-builder-rhel9:latest" # 내부 Nexus의 베이스 이미지

dependencies:
  galaxy: requirements.yml  # 아래에서 작성할 파일 참조
  python: requirements.txt  # opensearch-py 등 필요한 라이브러리

options:
  package_manager_path: /usr/bin/dnf

② requirements.yml 수정 (로컬 경로 참조)

인터넷이 안 되므로, 가져온 파일의 상대 경로를 직접 적어줍니다.

collections:
  - name: ./my_collections/kubernetes-core-3.0.0.tar.gz
  - name: ./my_collections/community-general-8.0.1.tar.gz

③ 빌드 및 푸시 (Build & Push)

# 이미지 빌드
ansible-builder build -t nexus.internal.lan/repository/ee/data-lakehouse-ee:v1.0

# 내부 레포지토리(Nexus/Harbor)에 푸시
podman push nexus.internal.lan/repository/ee/data-lakehouse-ee:v1.0

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3. AWX에 EE 등록하기 (Registration)

이미지가 내부 레포지토리에 올라갔다면, 이제 AWX가 이 이미지를 사용하도록 설정해야 합니다.

1. AWX UI 접속: Administration > Execution Environments 메뉴로 이동합니다.
2. Add 버튼 클릭: 새로운 EE를 등록합니다.
   • Name: Data-Lakehouse-EE-v1.0 (식별하기 쉬운 이름)
   • Image: nexus.internal.lan/repository/ee/data-lakehouse-ee:v1.0 (실제 경로)
   • Pull: Always 또는 Missing (폐쇄망 환경이므로 Missing 권장)
   • Registry Credential: Nexus 접속을 위한 ID/PW가 저장된 AWX Credential을 선택합니다.
3. Save: 저장하면 등록 완료입니다.

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4. Job Template에서 사용하기

이제 앞서 만든 Job Template 설정 화면에서 Execution Environment 항목을 방금 등록한 Data-Lakehouse-EE-v1.0으로 선택하면 됩니다.

• 이제 해당 Job이 실행될 때, AWX는 내부 레포지토리에서 이미지를 당겨와 컨테이너를 띄우고, 그 안에 이미 포함된 컬렉션들을 사용하여 Playbook을 실행합니다.

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💡 실무 팁 (폐쇄망 최적화)

• 의존성 주의: 컬렉션 설치 시 의존성이 있는 다른 컬렉션이 있다면 그것도 함께 다운로드해서 가져와야 빌드 시 에러가 나지 않습니다. (ansible-galaxy collection download는 의존성을 자동으로 묶어줍니다.)
• 버전 관리: v1.0, v1.1 처럼 태그(Tag)를 명확히 관리하세요. AWX에서 특정 버전에 문제가 생겼을 때 이전 EE로 즉시 돌릴 수 있습니다.

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다음 단계로 무엇을 도와드릴까요?

• "컬렉션 외에 Python 라이브러리(pip)를 폐쇄망에서 설치하도록 EE를 구성하는 방법이 궁금하신가요?"
• "빌드된 EE 이미지를 Harbor나 Nexus에 효율적으로 관리하는 폴더 구조가 필요하신가요?"
• "AWX에서 EE가 이미지를 못 당겨올 때 체크해야 할 인증서(SSL) 설정을 알려드릴까요?"