긴 마감 기한 속 DevOps 환경에서 피싱 탐지 파이프라인의 신속한 배포

Source: Dev.to

도전 과제 이해하기

주된 목표는 들어오는 이메일과 웹 트래픽에서 피싱 패턴을 식별하는 것이었습니다. 주요 제약 조건으로는 2주라는 촉박한 마감일, 기존 인프라의 제한, 그리고 최소한의 오탐률로 높은 정확도를 유지해야 한다는 점이 있었습니다. 우리는 실시간 분석, 원활한 배포, 손쉬운 업데이트가 가능한 시스템을 설계해야 했습니다.

DevOps를 염두에 둔 솔루션 설계

우리 아키텍처는 패턴 인식을 위한 머신러닝 모델과 Kubernetes로 오케스트레이션되는 컨테이너화된 마이크로서비스를 결합했습니다. 개발 속도를 높이기 위해 GitLab CI/CD를 중심으로 한 DevOps 파이프라인을 도입했으며, 이를 통해 자동 테스트, 컨테이너 빌드, 배포가 가능해졌습니다.

CI/CD 파이프라인 구성

stages:
  - build
  - test
  - deploy

build_job:
  stage: build
  script:
    - docker build -t phishing-detector:latest .
  artifacts:
    paths:
      - Dockerfile

test_job:
  stage: test
  script:
    - docker run phishing-detector:latest pytest tests/

deploy_job:
  stage: deploy
  script:
    - kubectl rollout restart deployment/phishing-detector
  environment:
    name: production

이 파이프라인은 코드 품질, 컨테이너 무결성, 그리고 Kubernetes 클러스터에 대한 빠른 배포를 보장했습니다.

머신러닝 모델 통합

우리의 탐지 로직은 알려진 피싱 지표 데이터셋으로 학습된 여러 지도학습 모델을 결합한 것이었습니다. Python을 사용해 TensorFlow로 모델을 배포하고, Flask를 이용해 REST API 형태로 제공했으며, 이를 Docker 안에서 컨테이너화했습니다.

from flask import Flask, request, jsonify
import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.load_model('phishing_model.h5')
app = Flask(__name__)

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.json['features']
    prediction = model.predict([data])
    return jsonify({'phishing_score': float(prediction[0][0])})

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

이 API는 파이프라인에 원활히 통합되어 트래픽 분석 중 실시간 점수를 제공했습니다.

운영 배포 및 모니터링

우리는 Prometheus와 Grafana를 활용해 실시간 메트릭을 수집했으며, 이를 통해 시스템 상태와 탐지 성능을 가시화했습니다. 오탐률이나 시스템 오류가 임계값을 초과하면 알림이 발생하도록 설정해 사고 대응을 자동화했습니다.

주요 시사점

• 공격적인 마감일을 맞추기 위해 모든 단계에서 자동화를 강조한다.
• 모든 구성 요소를 컨테이너화해 빠른 확장과 일관된 환경을 유지한다.
• CI/CD 파이프라인을 활용해 코드 품질을 보장하고 신속하게 롤아웃한다.
• 초기 단계부터 모니터링을 도입해 다운타임을 최소화하고 빠른 문제 해결을 가능하게 한다.

QA 팁

Pro Tip: TempoMail USA를 사용해 일회용 테스트 계정을 생성하세요.