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OpenTelemetry Auto-Instrumentation & Observability-Driven Autoscaling 파이프라인 ⸻🎯 목표코드 수정 없이 애플리케이션에 자동으로 분산 트레이싱을 삽입하고, 획득한 **트레이스 기반 SLO 메트릭(p95 응답속도, 오류율 등)**을 사용해 Kubernetes를 자동 스케일링하며, 전체 설정을 GitOps로 선언·관리하는 엔드-투-엔드 Observability-as-Code 파이프라인을 구축합니다.⸻⚙️ 핵심 구성 요소 1. OpenTelemetry Operator • Kubernetes에 자동 계측(automatic instrumentation) 사이드카 주입 • Java, Node.js, Python 애플리케이션에 런타임 무손실 계측 2. Collector + Tempo/Jaeger • Collector로 수집된 트레이스 데이터를 Grafana Tempo/Jaeger에 저장 • 백.. 2025. 5. 29.
Chaos Engineering as Code: LitmusChaos + ArgoCD + Prometheus 기반 장애 주입·회복 자동화 파이프라인⸻🎯 개요“이제 장애를 수동으로 테스트하지 말고, **코드로 정의된 실험(Chaos Experiments)**을 CI/CD 파이프라인에 통합”합니다.ArgoCD를 통해 Chaos 실험을 선언적(Manifest)으로 배포하고, Prometheus 모니터링 지표 기반으로 **자동 롤백·자가 치유(Healing Loop)**를 실행하는 완전 자동화된 Chaos Engineering 워크플로우를 구축합니다.⸻⚙️ 핵심 구성 요소 1. LitmusChaos • Kubernetes 네이티브 Chaos 실험 프레임워크 • CPU·메모리 폭주, 네트워크 지연, Pod 삭제 등 다양한 Chaos 실험 제공 2. ArgoCD + Application CRD • ChaosExperiment, ChaosResult.. 2025. 5. 29.
AI/ML 기반 AIOps 파이프라인 구축 Elastic ML 이상 탐지 → Prometheus Alertmanager → Kubernetes 자동 복구 & GitOps 기록화이 글에서는 로그·메트릭 데이터를 실시간으로 학습·분석해 이상 징후를 포착하고, 감지 즉시 **자가 치유(healing loop)**를 돌아 장애를 자동 복구하며, 모든 복구 이력을 GitOps 방식으로 기록·추적하는 AIOps 파이프라인을 단계별로 살펴봅니다.⸻1. 전체 아키텍처┌───────────────────────┐│ Application / K8s ││ ┌───────────────────┐ ││ │ Metricbeat, │ ││ │ Filebeat │ ││ └───────────────────┘ │└──────────┬─────.. 2025. 5. 29.
🧠 “서비스 상태 기반 SLA 중심 자동 스케일링: KEDA + Prometheus + 슬랙 경보형 HPA 확장 전략” 🎯 문제 인식: 단순 CPU 기반 오토스케일링의 한계기존 Kubernetes HPA(Horizontal Pod Autoscaler)는 CPU나 메모리 사용률만 기반으로 오토스케일링을 수행합니다.하지만, 실제 운영에서는 다음과 같은 문제가 발생합니다: • 사용자 응답 시간 증가에도 CPU 사용률은 낮은 경우 • 특정 API에서만 오류율이 급증하는데 스케일링이 되지 않음 • 특정 지표를 기준으로 경보가 발생했지만, 스케일 조치 없이 알람만 전송됨→ 이제는 단순한 리소스 사용률이 아니라 **서비스 상태(SLO/SLA 기준)**에 따라 정책 기반으로 자동 스케일링할 수 있어야 합니다.⸻🔧 해결 전략: KEDA + Prometheus + SLA 알람 기반 확장“애플리케이션 상태나 SLA 지표가 일정 기준을 초.. 2025. 5. 29.
🧠 “Policy-as-Code 기반 배포 승인 자동화: OPA Gatekeeper + ArgoCD로 GitOps 보안 강화하기” 🎯 문제 인식GitOps 기반 배포는 선언적이고 자동화된 장점이 있지만, 다음과 같은 문제를 수반합니다: • 누가, 어떤 리소스를, 어떤 조건에서, 어느 네임스페이스에 배포했는지에 대한 검증 기준이 불명확 • 특정 정책(예: 이미지 레지스트리 제한, configMap 보안성 등)을 사람이 눈으로 리뷰해야 하는 상황 발생 • 배포 승인 및 거절을 정성적 판단에 의존이제는 **“배포 정책 자체를 코드화하여 자동 판단”**하는 시스템이 필요합니다.⸻🔧 핵심 전략: Policy-as-Code + GitOps“코드로 정의된 보안 정책이 실시간으로 배포를 허용/차단하도록 한다.”이 구조는 다음과 같이 구성됩니다:구성 요소 설명ArgoCD GitOps 배포 엔진OPA Gatekeeper Open Policy Ag.. 2025. 5. 29.
🧬 GitOps × 환경 메트릭 기반 자율 배포 파이프라인: “환경 반응형 배포 전략”의 실전 구현 🔍 왜 단순한 GitOps 배포만으로는 부족한가?전통적인 GitOps는 코드 변경 → 배포라는 단선적인 흐름으로 구성됩니다.그러나 실전 운영 환경에서는 다음과 같은 변수들이 중요합니다: • 배포 시점의 시스템 부하 • 기능별 사용자 반응 (예: 클릭율, 에러율) • 기능 실험 중 성능 저하 유무 • 특정 사용자의 불만 or 문의 급증 여부이러한 조건들은 단순히 Git에 정의된 상태만으로는 판단할 수 없습니다.⸻🎯 목표“메트릭 + 기능 플래그 + 배포 시스템”을 연동하여, 배포 자체가 환경에 반응하도록 자동화하는 것입니다.즉, 배포 여부와 범위를 **“배포 후 관찰되는 지표”**에 따라 동적으로 조절합니다.⸻⚙️ 구성요소구성 요소 설명GitOps 배포 엔진 ArgoCD / Flux – 선언형 배포 자동.. 2025. 5. 29.
🔐 HashiCorp Vault + Kubernetes 동적 인증 완전 자동화: 서비스 계정으로 인증 받고 TTL 기반 시크릿 자동 주입까지 🔍 왜 Vault-K8s 인증이 중요한가?기존 Kubernetes에서는 시크릿을 Secret 리소스로 만들어서 직접 마운트하거나 환경 변수로 주입합니다. 그러나 이 방식은 다음과 같은 보안 리스크를 내포합니다: • 시크릿이 K8s 내에 영구 저장되어 있음 • 누가 접근했는지 감사 불가능 • 환경별 권한 분리 미비 (dev → prod 누출 가능성) • 장기 토큰 사용으로 노출 시 리스크 극대화HashiCorp Vault의 Kubernetes 인증 기능을 활용하면, 다음을 모두 해결할 수 있습니다: • K8s 서비스 계정 기반 동적 인증 • Vault 정책 기반 권한 제어 • Vault Agent Injector로 Pod 수준 자동 시크릿 주입 • TTL(수명) 기반 시크릿 자동 소멸 및 갱신⸻🏗️ 아.. 2025. 5. 29.
🔐 Terraform + Vault + ArgoCD 기반 전환경 비밀정보(Secrets) 자동 관리 파이프라인 구축기 🔎 왜 이 전략이 필요한가?DevOps의 고질적 문제는 Secrets 관리의 파편화입니다.개발 환경에서는 .env, 운영 환경에서는 AWS Secrets Manager, 일부는 K8s Secret 등…결과적으로: • 접근 권한이 불분명해 보안 위험 발생 • CI/CD 자동화 시 Secrets 삽입 위치가 복잡해짐 • 운영자 수동 배포 → 사람 오류 발생 가능성 증가이를 해결하기 위해 실리콘밸리 및 대형 기업들은 다음과 같은 통합 전략을 사용합니다:Terraform으로 Vault 인프라를 정의하고,Vault에서 Secret을 관리하고,ArgoCD에서 동적으로 Secrets를 주입하며,CI/CD와 통합하여 자동화합니다.⸻🧱 전체 아키텍처 요약Terraform → Vault 생성 및 초기화Vault .. 2025. 5. 29.
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