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Policy-as-Code 통합 전략: Open Policy Agent(OPA) + Gatekeeper + GitOps 쿠버네티스 보안·거버넌스 자동화✅ 왜 Policy-as-Code인가?클라우드 인프라가 커질수록 “규칙 없는 자유”는 오히려 위험합니다.RBAC만으로는 부족하고, 네이티브 K8s 리소스만으로는 환경·보안·컴플라이언스를 통제하기 어렵습니다.**Policy-as-Code(PaC)**는 “사람 대신 정책이 자동 감시하고 조치하는 체계”입니다.특히 **Open Policy Agent (OPA)**와 Gatekeeper는 다음을 해결합니다: • 누가 어떤 네임스페이스에 어떤 리소스를 배포할 수 있는가? • PVC는 반드시 storageClass를 명시해야 하는가? • 서비스는 반드시 특정 레이블을 포함해야 하는가? • 파드는 privileged 모드를 사용할 수 있는가?⸻🧱 핵심 구성요소구성요소 설명OPA (Op.. 2025. 5. 28.
Kubernetes 환경에서 GPU 자원 스케줄링 최적화 전략: Nvidia Device Plugin, MIG, 쿠버네티스 스케줄러 확장까지 ⸻⸻🧭 왜 GPU 자원 스케줄링이 중요한가?AI/ML 워크로드가 늘어나며 Kubernetes 위에서 GPU를 할당하고 관리하는 것이 일반화되었지만,기본 스케줄링만으로는 “과도한 자원 고립”, “불균형 GPU 할당”, “미활용 자원” 문제가 빈번하게 발생합니다.이 글에서는 다음과 같은 GPU 관련 실전 이슈를 커버합니다: • GPU 단위가 아닌 Sub-GPU(MIG) 레벨의 분배 • GPU Job의 큐잉/자원 대기 시간 최소화 • 쿠버네티스 스케줄러 확장을 통한 fine-grained 자원 제어⸻🧱 구성 요소 요약구성 요소 역할 설명Nvidia Device Plugin GPU 디바이스를 K8s 노드에 등록, 사용 가능한 리소스로 인식MIG (Multi-Instance GPU) A100 같은 고성능 GP.. 2025. 5. 28.
Alembic · ArgoCD · Pre-Deployment Hook 통합 Zero-Downtime DB 마이그레이션을 위한 GitOps 기반 자동화 전략:⸻1. 배경: 데이터베이스 마이그레이션이 무서운 이유서비스에서 가장 보수적으로 다뤄야 하는 컴포넌트는 데이터베이스입니다. 특히 스키마 변경이나 DDL/DML 반영은 다음과 같은 위험을 동반합니다. • 다운타임 유발 (Lock, Block, Long Transaction 등) • 롤백 불가능한 변경 (Drop, Alter without backup) • 스테이징/운영 환경 스키마 불일치이를 해결하기 위한 접근법이 바로 Zero-Downtime Migration, 그리고 GitOps 기반 자동화 배포입니다.⸻2. 기술 스택 및 구성 요소구성 요소 설명Alembic SQLAlchemy 기반 Python DB 마이그레이션 도구Arg.. 2025. 5. 28.
고가용성과 스팟 인스턴스를 동시에 잡는 전략: EC2 Auto Scaling + Lifecycle Hook + 스팟 복구 시나리오 완전 설계 ⸻1. 배경: 스팟 인스턴스는 왜 까다로운가?AWS 스팟 인스턴스는 최대 90% 저렴한 대신 예고 없이 사라질 수 있음→ “실서비스에 못 쓴다”는 낡은 인식이 존재함하지만 다중 AZ, 적절한 롤링 정책, 스마트 Lifecycle Hook 조합으로스팟 기반 고가용 인프라가 충분히 현실화됨이 글에서는 단가 절감 + 중단 방어 + 재기동 자동화까지 가능한지속 가능한 스팟 설계 패턴을 다룸⸻2. 기본 구성도 +--------------------------+ | ALB | +-----------+--------------+ | +----------v----------+ | Auto .. 2025. 5. 28.
GitHub Actions에서 CI Job 캐시를 극한까지 최적화하는 기술: 종속성, 도커 레이어, 결과 재사용까지 1. 왜 캐시 최적화인가?CI 시간이 느리면: • 피드백 루프 지연 → 개발 속도 저하 • 병렬 러너 비용 증가 • 개발자 경험(DevEx) 악화캐시 전략이란 CI에서 *“한번 계산한 것 다시 하지 않기”*를 구현하는 핵심입니다.Node.js, Python, Rust 등 빌드 시 종속성, Docker 이미지, 테스트 결과를 적극 캐싱하면빌드 시간 50~90% 단축도 가능합니다.⸻2. 종속성 캐싱 기본: Node.js 예시 (actions/cache)- name: Cache Node.js modules uses: actions/cache@v3 with: path: ~/.npm key: npm-${{ hashFiles('**/package-lock.json') }} restore-keys.. 2025. 5. 28.
IaC에서 “State Drifting”을 자동 감지·복구 : Terraform + DriftCTL + GitHub Actions 통합 운영1. 왜 상태 드리프트 감지가 중요한가?**State Drifting(상태 드리프트)**란, 코드(*.tf)로 관리 중인 클라우드 리소스가외부 콘솔 수동 수정이나 다른 시스템에 의해 실제 상태가 코드와 어긋나는 현상을 말합니다.실무에서 발생하는 예시 • 누군가 AWS 콘솔에서 EC2 보안 그룹 수동 변경 • Terraform 외 Ansible, SDK 등으로 동일 리소스를 수정 • 기존 인프라 일부를 수동 삭제이런 경우, terraform apply가 예상치 못한 삭제/생성을 유발할 수 있어서비스 장애로 직결될 수 있습니다.⸻2. DriftCTL 소개 및 원리DriftCTL은 terraform.tfstate 파일과 실제 클라.. 2025. 5. 28.
셀프호스팅 GitLab을 위한 엔터프라이즈급 자동화 운영 전략: 백업·러너 관리·업타임 모니터링까지⸻1. 왜 SaaS가 아닌 Self-Hosted GitLab인가 • 규제 산업 (금융/헬스케어): 코드 저장소의 클라우드 외부 저장 불가 • 커스터마이징 자유도: LDAP, SSO, 프라이빗 러너, CI 로그 정책 자유 설정 가능 • 비용 측면 이점: 사용자 수 증가 시 GitLab.com EE 대비 선형 비용 구조하지만 셀프 호스팅의 진짜 도전은 설치가 아닌 운영 자동화입니다.실리콘밸리 기준 GitLab 셀프호스팅은 단순 설치 후 방치가 아니라운영/백업/확장/모니터링/러너까지 전면 자동화된 상태를 의미합니다.⸻2. 설치 자동화: GitLab Omnibus + Terraform + Ansible2.1 Terraform + AWS 예시resource "aws_instanc.. 2025. 5. 28.
도메인 경계 재설계부터 데이터/CI 분할 자동화까지 대규모 모놀리스를 실전에서 쪼개는 법:⸻1. 왜 단순 마이크로서비스 분리로는 실패하는가현업에서 모놀리스를 마이크로서비스로 나누는 작업은 “리팩터링”이 아니라시스템 전체를 해체 후 재조립하는 외과적 절차에 가깝습니다.실패하는 전형적인 시나리오: • 경계 없이 Controller/Service만 분리해 호출 관계가 엉키는 경우 • 공용 DB를 공유한 채 API만 분리한 ‘분산 모놀리스’ • 도메인과 무관한 팀 단위 분리 → 조직 구조와 아키텍처가 충돌따라서 도메인 중심 분할, 데이터 소유권 정리, 인프라 자동화가 반드시 병행되어야 합니다.⸻2. 도메인 경계 기반 코드 자동 분할 구조2.1 폴더 구조 재설계 예시 (NestJS 기준)apps/ user-service/ src/ user/ .. 2025. 5. 28.

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