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IaC Drift as Code: Terraform Cloud Sentinel + OPA Gatekeeper + Argo CD Self-Heal 기반 자동화 인프라 드리프트 감지 및 복구 파이프라인⸻🎯 목표“코드로 정의된 인프라(Infrastructure-as-Code)가 언제나 실제 클러스터/클라우드 상태와 일치하도록” 1. 드리프트(Drift) 감지 2. 정책 위반(Policy Violation) 식별 3. 자동 복구(Self-Healing) 4. 모든 과정을 GitOps 이력으로 기록까지 완전 자동화하는 엔드-투-엔드 워크플로우를 구축합니다.⸻⚙️ 핵심 구성 요소계층 도구 / 기술 역할정책 관리 Terraform Cloud Sentinel + OPA Gatekeeper Drift 정책·보안 정책 코드화 (Sentinel policy / Rego)드리프트 감지 Terraform Cloud + Atlantis terraform plan 자동 .. 2025. 5. 29.
ModelOps CI/CD: Kubeflow Pipelines + Seldon + Argo Rollouts 기반 ML 모델 자동 배포·카나리·자동 롤백 파이프라인⸻🎯 목표“코드를 한 줄도 바꾸지 않고” 개발→학습→검증→프로덕션 배포→카나리 롤아웃→데이터 드리프트 감지→자동 롤백까지 ML 모델 라이프사이클(CI/CD)을 완전 자동화합니다.⸻⚙️ 핵심 구성 요소 1. Kubeflow Pipelines • 모델 학습·평가 워크플로우를 재현 가능한 컴포넌트로 정의 • ‘train’ → ‘eval’ → ‘package’ → ‘push to registry’ 파이프라인 2. Container Registry • Trained 모델을 포함한 컨테이너 이미지(예: model:gitsha) 저장 3. Seldon Core • Kubernetes 위에 모델 Serving Inference API 자동 생성 • SeldonDeplo.. 2025. 5. 29.
Multi-Cloud Disaster Recovery as Code: Crossplane + Argo CD + Terraform 기반 DR 자동화 파이프라인⸻🎯 목표AWS와 GCP 등 멀티 클라우드 환경에서 주요 인프라(네트워크, 데이터베이스, 스토리지, 애플리케이션)를 코드(Infra as Code)로 복제·동기화하고, 평상시에는 리전 간 실시간 복제만 수행하다가 장애 발생 시 한 번의 Git 커밋/PR 머지로 자동으로 페일오버까지 완료하는 완전 자동화된 재해복구(Disaster Recovery) 체계를 설계합니다.⸻⚙️ 핵심 구성 요소 1. Crossplane • Kubernetes CRD 형태로 AWS·GCP 리소스를 선언적 관리 • ProviderConfig와 Composition을 통해 멀티 클라우드 리소스 동기화 2. Terraform (모듈) • 네트워크, IAM, VPC, DB 등 공통 리소스 초회 생성 • Cross.. 2025. 5. 29.
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.
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