현대 기업은 종종 일반적인 DevOps 도전에 직면합니다 – 도구 체인, 흐릿한 파이프라인, 수동 병점 및 맹점 – 배달이 느리고 엔지니어를 좌절시킵니다. 300 IT 전문가에 대한 2023 설문 조사에 따르면 빠른 기술 변화, 숨겨진 IT 맹점 및 복잡한 시스템이 관찰성을 큰 도전으로 만듭니다. 확장 및 취약한 통합. 도구 Common pain points include: 도구 스프롤: SCM, 빌드, 보안 등에 대한 수십 개의 포인트 솔루션, 각각 통합 두통을 초래하는 사용자 지정 접착 코드가 필요합니다. 파이프라인 불안정성: 길고 단독 CI/CD 파이프라인은 코드가 바뀌면서 부서지며 자주 건설/테스트 실패와 재작업을 일으키는 경향이 있습니다. 관찰력 부족: 제한된 모니터링/메트릭은 문제의 느린 진단을 의미합니다.한 보고서에서 언급했듯이 전체 과정에서 명확한 가시성의 부족은 손가락을 가리키는 것과 지연을 초래합니다. 수동 프로세스: 인간의 승인 및 배송은 느리고 오류에 취약합니다.모든 수동 단계는 광범위한 노동을 초래하고 인간의 실수로 인한 잘못된 업데이트의 위험을 초래합니다. 이러한 도전은 속도가 느린 기능 배달과 DevOps 팀에 대한 스트레스로 번역됩니다. 혼돈을 통제로 바꾸려면 기업은 자동화, 선언 인프라 및 관찰성으로 파이프라인을 현대화해야합니다. Infrastructure as Code and GitOps 첫 번째 단계는 인프라 코드(IaC) - 선언 코드를 통해 서버, 네트워크 및 서비스를 관리합니다.Git에서 스토리지 인프라를 구성하면 환경을 반복하고 감사 할 수 있습니다. 예를 들어 : provider "aws" { region = "us-west-2" } resource "aws_instance" "web" { ami = "ami-0c55b159cbfafe1f0" instance_type = "t2.micro" tags = { Name = "web-server" } } 이 Terraform 스크립트는 간단한 EC2 인스턴스를 정의합니다.When committed to Git, a CI/CD pipeline can automatically apply it, ensuring consistent environments each time. IaC를 바탕으로 GitOps 관행은 Git를 두 코드 모두에 대한 진실의 단일 소스로 만듭니다. GitOps 워크플로우에서 모든 변경은 pull requests를 통해 이루어지고 Git로 병합됩니다; 자동화 된 시스템은 Git에서 원하는 상태와 일치하기 위해 라이브 상태를 배포하거나 반환합니다. GitLab이 설명하는 바와 같이, “GitOps는 인프라 정의에 대한 진실의 단일 소스로서 Git 리포토리를 사용합니다... 그리고 CI/CD를 사용하여 Git 워크플로우를 사용하여 인프라 업데이트를 자동화합니다.” 그리고 Automated CI/CD Pipelines 현대 DevOps의 핵심은 모든 commit에서 소프트웨어를 구축, 테스트 및 배포하는 자동 CI/CD 파이프라인입니다.일간의 릴리스 대신 자동 파이프라인은 매 push로 링팅, 유닛 테스트, 통합 테스트 및 패키지를 실행합니다.예를 들어, 전형적인 파이프라인은 코드 푸시 (또는 PR) 트리거로 시작하여 GitHub/GitLab에서 코드를 확인한 다음 구축 및 테스트 단계를 실행합니다.성공된 테스트 후 파이프라인은 VM 또는 컨테이너 클러스터에 자동으로 아티파크를 배포할 수 있습니다. Any commit or pull request fires the pipeline. The pipeline “authenticates to an SCM and checks out the code,” including any build scripts. Trigger & Checkout: The code is compiled, and unit tests are executed (using tools like Maven, npm, or others). Additional steps run code quality checks (SonarQube, linting) and integration or end-to-end tests. If any test fails, the pipeline halts and notifies developers immediately. Build & Test: If all tests pass, the pipeline packages the application and deploys it to the target environment. Advanced workflows may include canary or blue-green deployments and automated rollbacks on failure. Package & Deploy: Leading CI/CD tools that support these stages include Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI, Azure Pipelines, and newer cloud-native systems like Tekton or Harness. For example, a Jenkinsfile or GitHub Actions YAML can define a multi-stage pipeline with steps for building, testing, and deploying the code. on: [push] jobs: build: runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@v2 - name: Run Tests run: make test - name: Deploy to Kubernetes run: kubectl apply -f k8s/deployment.yaml CI를 CD 단계에서 자동화하고 분리함으로써 팀은 매뉴얼 스크립트와 매뉴얼 핸드오프를 피할 수 있습니다.One expert notes, mature organizations “deploy to production as often as possible,” leveraging CI to catch errors early and CD to push reliably. 자동 파이프라인은 또한 실행 테스트 및 보안 스캔을 일찍 실행하는 것과 같은 스위트 왼쪽 관행을 가능하게하고 컨테이너 레지스트리, 유물 상점 및 서비스 메쉬와 통합하여 일관된 흐름을 제공합니다. Containerization and Orchestration 기업은 컨테이너 및 오케스트레이션에 대한 표준화로 큰 이익을 얻습니다.Docker 컨테이너의 포장 애플리케이션은 테스트, 스테이지 및 생산에서 동일하게 실행되도록 보장합니다.이 컨테이너는 Kubernetes와 같은 오케스트레이터에 의해 관리됩니다.Kubernetes 클러스터는 컨트롤 플레인 (API 서버, etcd, 스케줄러)과 많은 작업자 노드가 pods 및 서비스를 실행하는 것으로 구성됩니다. 그림: 예를 들어 Kubernetes 클러스터 아키텍처.The control plane (master) includes components such as kubu-apiserver and etcd, while worker nodes run kubelets and application pods. Kubernetes를 사용하여 DevOps 팀은 자체 서비스 환경과 빠른 규모를 얻습니다. 인프라 정의는 종종 Git에 저장되고 CI/CD를 통해 배포됩니다. 위에서 언급했듯이, Argo CD와 같은 GitOps 도구는 지속적으로 원하는 대상 상태에 대한 "라이브 상태"를 비교하여 자동으로 드리프를 수정합니다. 예를 들어, 누군가가 배포를 수동으로 변경하면 Argo CD는 "OutOfSync"라고 표시하고 안전성과 일관성을 보장하여 Git와 일치하기 위해 다시 롤하거나 업데이트 할 수 있습니다. 컨테이너와 오케스트레이션은 또한 현대적인 배포 전략을 쉽게 통합할 수 있습니다. CI/CD 파이프라인은 새로운 컨테이너 이미지를 만들고 레지스트리로 밀어 넣고 Kubernetes 롤링 업데이트 또는 캐나리어 배포를 촉발시킬 수 있습니다. 서비스 메시와 운영자는 데이터베이스 배포, 저장 등을 자동화할 수 있습니다. Observability and Monitoring 강력한 DevOps 실습은 자동화뿐만 아니라 통찰력을 필요로합니다. 엔터프라이즈 시스템은 지속적으로 모니터링해야합니다. 인기있는 오픈 소스 스택에는 메트릭스 수집을 위한 Prometheus와 대시보드를 위한 Grafana가 포함됩니다. Prometheus는 메트릭스(사용, 인프라, 사용자 지정)를 스크래프하고 Grafana는 팀이 실시간으로 그들을 시각화할 수 있도록 해줍니다. 이것이 중요하기 때문에 팀이 "분자 측정"을 정의 할 수 없으며 알 수없는 실패를 쫓는 시간을 낭비합니다. 고성능 DevOps 조직은 전체 스택 관찰 가능성에 투자하여 문제를 일찍 발견합니다. 핵심 측정 (연기, 오류 비율, 파이프라인 기간) 및 대시보드 요약에 대한 경고는 작업 팀이 잘못 될 때 실패하는 데 도움이됩니다. 사실 SolarWinds는 기업이 이제 관찰 가능성 플랫폼을 채택하여 "기업에 부정적인 영향을 미치는 문제의 근본 원인을 조사"하고 있다고보고합니다. (하드웨어에서 응용 프로그램 코드에 이르기까지) 각 레이어를 도구함으로써 팀은 AI 기반 통찰력을 사용하여 "자동 운영" 잠재력을 달성합니다. Prometheus/Grafana for metrics, Alertmanager 또는 Grafana Alerts for notifications, and centralized log management tied to dashboards.Many teams also use Tracing for microservices.The result: pipelines fail or apps crash, rich telemetry avoids guesswork.Observability closes the loop – enabling data-driven feedback to improve CI/CD processes and accelerate mean-time-to-recovery. Conclusion 엔터프라이즈 DevOps는 좌절의 원인이 될 필요가 없습니다. 도구를 통합하고, 인프라를 코딩하고, 파이프라인을 자동화함으로써 팀은 혼란에서 통제로 이동할 수 있습니다. 핵심 관행에는 인프라를 위한 GitOps를 채택하고, 자동화된 테스트를 통해 강력한 CI/CD를 구축하고, 조정된 컨테이너에서 워크로드를 실행하는 것이 포함됩니다. 관찰성과 모니터링은 피드레일링과 경비를 제공합니다. 결과적으로 조직은 빠르고 신뢰할 수 있는 배달을 달성할 수 있습니다 – 예를 들어, 넷플릭스 스타일의 다중 일일 배포 또는 BT의 10분 미만 릴리스 대신에 까다롭고 오류에 취약한 프로
