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IT & Tech 정보369

🧠 “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.
🧱 Terraform 기반 DB 마이그레이션 + GitOps 통합 구조: RDS/Cloud SQL/PlanetScale까지 자동화하는 법 🌍 배경현대 DevOps 환경에서 “코드로 모든 것을 정의한다”는 Infrastructure as Code(IaC)는 더 이상 선택이 아닌 필수입니다.하지만 DB 마이그레이션은 여전히 수동, 혹은 애플리케이션과 느슨하게 연결되어 있는 경우가 많습니다.실리콘밸리의 상위 SRE/DevOps 팀들은 Terraform으로 DB 인프라를 정의하고, 동시에 GitOps 기반으로 DB 마이그레이션을 통합하여 완전 자동화된 구조를 구성하고 있습니다.⸻🎯 목표 • Terraform으로 DB 인프라 생성 및 관리 (RDS, Cloud SQL, PlanetScale 등) • GitHub Actions + ArgoCD 기반 마이그레이션 연동 • DB 버전 관리, 보안, 마이그레이션 승인까지 Git으로 추적 • 머지 시점에.. 2025. 5. 29.
🛠️ GitOps 기반 데이터 마이그레이션 자동화: PR 단위 DB 변경 추적, 롤백, 그리고 승인 체계까지 🔍 왜 이 전략이 필요한가?일반적인 DevOps 파이프라인에서는 DB 마이그레이션이 애플리케이션 배포보다 취약한 고리입니다.하지만 실리콘밸리의 상위 기업들은 GitOps 방식으로 DB 마이그레이션까지 자동화하고 있습니다.이렇게 하면 다음과 같은 문제가 해결됩니다: • PR별 DB 변경 추적 → Git commit으로 남김 • 승인 없는 직접 마이그레이션 방지 → 프로덕션 보호 • PR머지 전 마이그레이션 Dry-run → 에러 사전 차단 • 롤백 전략 포함 → 실시간 장애 대응 가능⸻🧱 전체 아키텍처 요약개발자 → 마이그레이션 파일 커밋 (예: Prisma, Liquibase, Alembic 등) ↓GitHub Actions에서 자동 dry-run 테스트 ↓Helm or Kustomize로 p.. 2025. 5. 29.
🏢 GitOps + Argo CD + Helm 기반 멀티테넌시 쿠버네티스 운영 전략 이번 7주제는 실리콘밸리급 DevOps 팀에서 자주 사용하는 고급 전략인 **“GitOps + Argo CD + Helm을 활용한 멀티테넌시(다중 테넌트) Kubernetes 환경 관리 자동화”**입니다. 이는 하나의 클러스터에서 여러 환경(예: dev, staging, prod 또는 여러 고객 테넌트)을 격리하면서도, 하나의 깃 저장소로부터 완전 자동화된 배포/업데이트가 가능한 구조를 설계하는 것이 핵심입니다.⸻⸻🎯 목적 • 단일 쿠버네티스 클러스터 내 여러 테넌트를 논리적으로 격리하여 운영 • 각 테넌트에 대해 독립적으로 Helm values 구성 • 모든 테넌트 설정은 GitOps 방식으로 자동 배포 및 관리 • 보안 격리, 자원 제한, 배포 파이프라인 재사용성 확보⸻🧱 아키텍처 개요┌─────.. 2025. 5. 29.
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