DevOps란 무엇인가, 전제 조건, AI와 함께하는 DevOps
Source: Dev.to
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DevOps 개요
DevOps는 소프트웨어 개발(Dev)과 IT 운영(Ops) 사이의 프로세스를 자동화하고 통합하는 실천, 도구, 그리고 문화적 철학의 집합입니다.
그 주요 목표는 시스템 개발 수명 주기를 단축하고 높은 소프트웨어 품질을 유지하면서 지속적인 배포를 제공하는 것입니다. 두 팀이 각각 사일로(고립)에서 작업하는 대신, 전체 서비스 수명 주기에 걸쳐 협업합니다.
DevOps 단계
DevOps 라이프사이클은 종종 무한 루프로 표현되며, 지속적인 개선을 상징합니다.
| 단계 | 설명 | 일반적인 도구 |
|---|---|---|
| 계획 | 비즈니스 가치와 요구사항을 정의합니다. | Jira, Trello |
| 코드 | 코드를 작성하고 버전 관리 시스템(VCS)으로 변경을 관리합니다. | Git |
| 빌드 | 코드를 컴파일하고 실행 가능한 형식으로 패키징합니다. | Maven, Gradle |
| 테스트 | 자동화 테스트(단위, 통합, 성능)를 실행하여 버그를 조기에 발견합니다 (“빠른 실패”). | JUnit, Selenium, Gatling |
| 릴리스 | 배포를 위해 빌드를 준비하고, 일정 및 버전을 관리합니다. | Release pipelines in Azure DevOps, GitLab |
| 배포 | IaC를 사용하여 소프트웨어를 프로덕션 서버에 배포하고 일관된 환경을 보장합니다. | Terraform, Ansible |
| 운용 | 실시간 애플리케이션의 구성 및 성능을 관리합니다. | Docker, Kubernetes |
| 모니터링 | 시스템 상태와 사용자 행동을 지속적으로 추적합니다. | Nagios, Splunk, Prometheus |
DevOps 모델 채택 방법
DevOps를 도입하는 것은 문화와 도구 모두에 관한 일입니다. 아래는 단계별 로드맵입니다.
- 문화 변화 – “비난”에서 “공동 책임”으로 전환합니다. 개발자와 운영팀이 공통 목표(예: 시스템 가동 시간은 모두의 책임)와 정렬되어야 합니다.
- Agile 방법론 채택 – 길고 경직된 계획 주기에서 짧고 반복적인 스프린트(Scrum/Kanban)로 전환하여 작업을 작은 단위로 전달합니다.
- CI/CD 구현
- CI – 코드 병합 및 테스트를 자동화합니다.
- CD – 스테이징/프로덕션 환경으로의 릴리스를 자동화합니다.
- 인프라 자동화(IaC) – 서버를 수동으로 구성하는 것을 중단합니다. 코드 스크립트(예: Terraform)를 사용해 환경을 프로비저닝함으로써 “내 머신에서는 동작한다”는 오류를 없앱니다.
- 테스트 자동화 – 수동 QA를 자동화된 테스트 스크립트로 교체하여 모든 코드 변경 시 실행되도록 합니다.
- 지속적인 모니터링 구축 – 실시간 대시보드를 설정해 시스템 상태를 확인하고 장애 발생 시 즉시 대응합니다.
DevOps가 비용을 절감하는 방법 (실제 사례)
| 혜택 | 비용 절감 이유 |
|---|---|
| 다운타임 감소 | 자동화된 모니터링이 시스템이 다운되기 전에 버그를 잡아냅니다; 다운타임 = 매출 손실. |
| 시장 출시 속도 향상 | 기능을 몇 주 안에 출시하면 수개월이 걸리는 경우보다 매출이 더 빨리 발생합니다. |
| 인건비 절감 | 자동화가 서버 업데이트와 같은 반복 작업을 처리해 시니어 엔지니어가 혁신에 집중할 수 있게 합니다. |
실시간 사례
예시 1 – Network Rail (영국)
문제: 레거시 테스트 환경이 느려서 릴리스에 수동 개입이 필요했고 며칠간 다운타임이 발생했습니다.
DevOps 솔루션: 인프라스트럭처를 코드로 관리(IaC)하고 자동 테스트를 도입했습니다.
비용 영향: 구성 시간이 5.5 days to minutes에서 몇 분으로 감소해 막대한 운영 인력을 절감하고 벌금 비용을 피했습니다.
예시 2 – Target (소매 대기업)
문제: 2013년 데이터 유출 이후 Target의 단일형 업데이트 프로세스 때문에 보안 패치를 적용하기 어려웠습니다.
DevOps 솔루션: DevSecOps 모델을 구현해 보안을 CI/CD 파이프라인에 통합했으며, 분기별 릴리스에서 하루 수천 건의 릴리스로 전환했습니다.
비용 영향: 자동 보안 검사를 통해 잠재적인 billion‑dollar 유출 비용을 방지하고 변경 실패율을 낮춰 수백만 달러의 복구 비용을 절감했습니다.
DevOps vs. Waterfall
| Feature | Waterfall Model | DevOps Model |
|---|---|---|
| Process Type | 선형 및 순차적 (A 단계가 끝나야 B 단계가 시작됩니다). | 순환적이며 반복적 (계획, 코딩, 테스트가 지속적으로 순환). |
| Collaboration | 사일로형 – 개발자가 코드를 테스트 담당자에게, 그 다음 운영팀에 전달합니다. | 협업형 – 개발, QA, 운영이 초기부터 함께 작업합니다. |
| Feedback Loop | 느림 – 문제를 마지막에야 발견합니다. | 빠름 – 커밋마다 즉시 피드백을 받습니다. |
| Release Cycle | 길게 (수개월/수년) – “빅뱅” 릴리스. | 짧게 (일일, 주간, 격주) – 지속적인 마이크로 릴리스. |
| Risk | 높음 – 마지막에 버그를 수정하면 비용이 많이 들고 출시가 지연됩니다. | 낮음 – 작은 배치로 버그를 즉시 발견하고 수정합니다. |
| Focus | 프로세스 준수와 엄격한 계획. | 전달 속도와 비즈니스 가치. |
DevOps 학습 전 선행 조건
DevOps는 입문 수준의 IT 기술이 아니라 개발(Development)과 운영(Operations)의 교차점에 위치합니다. 성공하려면 DevOps 도구가 의존하는 기술에 대한 탄탄한 기반이 필요합니다.
1. Linux 운영 체제 (기본)
- 왜? ~90 %의 DevOps 인프라가 Linux에서 실행되며, GUI는 거의 사용되지 않습니다.
- 배워야 할 내용:
- CLI 기본:
cd,ls,pwd,cp,mv,rm - 권한 관리:
chmod,chown,sudo - 텍스트 편집:
vim,nano - 패키지 관리:
apt‑get,yum,dnf
- CLI 기본:
2. 네트워킹 기본 (배관)
- 서버 간 애플리케이션 통신 방식(TCP/UDP, DNS, 로드 밸런싱, 방화벽, VPN 등)을 이해합니다.
3. 스크립팅 및 자동화 (접착제)
- 재사용 가능한 자동화 스크립트를 작성하기 위한 Bash, Python, PowerShell 중 하나 이상.
4. 버전 관리 (뼈대)
- Git 기본: 브랜치, 병합, 리베이스, 풀 리퀘스트, 태깅.
이 네 가지 기둥에 익숙해지면 Docker, Kubernetes, Jenkins 등 현대 DevOps 도구 상자에 포함된 도구들을 탐구할 준비가 된 것입니다.
1. 네트워킹 기본
네트워킹을 이해하지 못하면 배포 실패를 해결할 수 없습니다.
학습 내용
- IP 주소 및 포트 – 예: 웹 서버가 포트 80/443에서 실행되는 이유.
- DNS – 도메인 이름이 IP 주소로 해석되는 방식.
- HTTP/HTTPS – 일반적인 상태 코드 (200 OK, 404 Not Found, 500 Server Error).
- SSH – 원격 서버에 안전하게 로그인하는 방법.
2. 기본 스크립팅 (접착제)
전체 스택 개발자가 될 필요는 없지만, 반복 작업을 자동화하기 위해 스크립트를 작성하는 방법을 알아야 합니다.
배울 내용
| 언어 / 형식 | 왜 중요한가 |
|---|---|
| Bash / Shell Scripting | Linux의 기본 언어입니다. |
| YAML & JSON | 거의 모든 DevOps 도구(Kubernetes, Ansible, Docker Compose)에서 사용되는 데이터 직렬화 형식입니다. |
| Python (good to have) | 보다 복잡한 자동화 로직을 구현할 수 있게 합니다. |
3. SDLC & Git (The Process)
DevOps는 소프트웨어 개발 생명주기(SDLC)를 가속화하는 것입니다.
What to learn
- Git –
git clone,git commit,git push를 이해하고 병합 충돌을 해결하는 방법. - Agile – 스프린트와 반복 개발을 파악합니다.
4. 누가 DevOps를 배울 수 있나요?
DevOps는 특정 학위가 아니라 방법론입니다. 대부분의 DevOps 엔지니어는 다른 역할에서 전환합니다.
| 현재 역할 | 전환 난이도 | 집중해야 할 사항 |
|---|---|---|
| 시스템 관리자 (Ops) | 높음 | 이미 Linux와 네트워킹을 알고 있습니다. 자동화(Python/Bash)와 클라우드(AWS/Azure)에 집중하세요. |
| 소프트웨어 개발자 (Dev) | 높음 | 이미 코드와 Git을 알고 있습니다. Linux, 네트워킹, 인프라 관리에 집중하세요. |
| QA / 테스트 엔지니어 | 보통 | 이미 릴리스 프로세스를 알고 있습니다. 자동화 테스트와 CI/CD 파이프라인(Jenkins/GitLab)에 집중하세요. |
| 신입 졸업생 (CS/IT) | 보통 | 이론은 가지고 있습니다. 실습 랩에 집중하세요; 대학 커리큘럼은 실제 DevOps 도구를 거의 다루지 않습니다. |
| 비IT 배경 | 어려움 | 가능하지만, 더 긴 여정이 필요합니다. 먼저 Linux와 네트워킹을 1‑2개월 동안 집중적으로 학습하세요. |
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5. DevOps + AI
DevOps와 AI의 교차점은 강력한 양방향 관계를 만들어냅니다. 두 개의 별도 개념을 의미하기 때문에 혼란스러울 수 있습니다:
| Concept | Description |
|---|---|
| AI for DevOps (AIOps) | AI 도구를 사용해 DevOps 워크플로우를 개선 (예: AI가 버그를 감지). |
| DevOps for AI (MLOps) | DevOps 원칙을 적용해 AI 개발을 관리 (예: AI 모델에 대한 버전 관리). |
5.1 AI for DevOps (AIOps)
인공지능을 DevOps 파이프라인에 적용하면 더 빠르고, 더 똑똑하며, 자동화 수준이 높아집니다.
- Smart Code Reviews – AI 도구(Amazon CodeGuru, DeepCode)가 코드를 실시간으로 스캔해 버그, 보안 취약점, 논리 오류를 찾아냅니다.
- Predictive Monitoring – AI 기반 모니터링(Dynatrace, Datadog)이 과거 데이터를 분석해 장애가 발생하기 전에 예측합니다(예: “메모리 사용량이 상승하고 있어 서버가 2시간 내에 실패할 가능성이 있습니다”).
- Automated Incident Response – AI 에이전트가 오류가 발생했을 때 자동으로 배포를 롤백하거나 서비스를 재시작할 수 있습니다.
- Self‑Healing Infrastructure – AI가 예측된 트래픽에 따라 리소스를 자동으로 확장·축소하여 현재 부하에만 반응하는 것이 아니라 사전에 조정합니다.
5.2 DevOps for AI (MLOps)
AI 모델을 만드는 과정은 실험적이고 복잡합니다. MLOps는 데이터 과학에 DevOps(CI/CD, 버전 관리)의 규율을 적용합니다.
- Version Control for Data – MLOps에서는 코드 + 데이터 + 모델 파라미터를 모두 버전 관리합니다. 오늘 모델을 재학습한다면, 6개월 전 사용한 정확한 데이터셋을 재현할 수 있어야 합니다.
- Continuous Training (CT) – 실제 데이터가 변함에 따라 AI 모델은 시간이 지나면서 “드리프트”합니다. MLOps 파이프라인은 모델 정확도가 떨어질 때 자동으로 재학습을 트리거합니다.
- Model Registry – 컴파일된 바이너리를 아티팩트 저장소(Nexus 등)에 보관하듯이, MLOps는 훈련된 모델을 프로덕션에 배포하기 전에 모델 레지스트리에 저장합니다.
5.3 Comparison: DevOps vs. MLOps vs. AIOps
| Feature | DevOps | MLOps (DevOps for AI) | AIOps (AI for DevOps) |
|---|---|---|---|
| Primary Goal | SDLC를 단축하고 고품질 소프트웨어를 제공 | 신뢰성 있고 확장 가능한 AI 모델 | IT 운영 자동화 |
| Core Artifact | 소프트웨어 애플리케이션(바이너리/WAR/JAR) | 머신러닝 모델 | 인시던트/알림 보고서 |
| Key Challenge | 버그 없는 코드 | 모델 드리프트(정확도 저하) | 노이즈 감소(과다 알림) |
| New Phase | CI / CD | CI / CD / CT (Continuous Training) | Observe / Engage / Act |
| Example Tool | Jenkins, Docker | Kubeflow, MLflow | Splunk ITSI, BigPanda |
6. 실제 사례
사례 1 – Netflix (AIOps)
- 도전 과제: 수천 개의 마이크로서비스가 서비스 장애 시 “알림 폭풍”을 일으켜 근본 원인 분석이 어려워집니다.
- AI 솔루션: Netflix는 AIOps를 사용해 알림을 하나의 인시던트로 연관시켜 문제 서비스를 정확히 찾아내고 평균 복구 시간(MTTR)을 단축합니다.
사례 2 – Uber (MLOps)
- 도전 과제: Uber의 ETA(예상 도착 시간) 예측은 수백 개의 지속적으로 업데이트되는 모델에 의존합니다.
- DevOps 솔루션: Uber는 Michelangelo라는 내부 MLOps 플랫폼을 구축하여 데이터 과학자가 모델을 한 번의 클릭으로 배포할 수 있게 했습니다—소프트웨어 엔지니어가 코드를 배포하는 방식과 동일하게—이를 통해 앱이 항상 가장 정확한 ETA 모델을 사용하도록 보장합니다.