create value with tech, not tool

안녕하세요. AI 시대에 개발자가 알아야 할 인프라 구성 배포 with 클로드 코드 책을 읽고 학습한 내용을 정리했습니다. 이전 실습을 통해 관측 가능성을 구축하면서 클러스터 안에서 무슨 일이 일어나는지 한 화면에서 볼 수 있게 되었습니다. 프로메테우스는 메트릭을 수집하고 Loki는 로그를 쌓고 Alertmanager는 이상이 생기면 알려줍니다. 아직 개선할 부분이 남았습니다. 배포할 때마다 잠깐씩 서비스가 끊깁니다. 3장에서 구현한 Rolling Update는 Pod를 하나씩 교체하는 방식이라 '완전 중단'이라고 할만큼 오래 끊기지는 않습니다. 다만 운이 나쁜 사용자가 교체되는 그 순간 요청을 보내면 connection refused를 보게 됩니다. 더 중요한 문제가 있습니다. 새 버전에 문제가 있을..

안녕하세요. AI 시대에 개발자가 알아야 할 인프라 구성 배포 with 클로드 코드 책을 읽고 학습한 내용을 정리했습니다. 이전 실습을 통해 클로드 코드를 통해 Notiflex API 서버를 GKE에 배포했습니다. 서비스는 잘 돌아가고 있지만 기능을 추가하거나 버그를 고칠 때마다 '이거 배포해도 괜찮겠지?'라는 의문이 생깁니다. 지금 클러스터에 뭐가 배포되어 있는지 정확히 모릅니다. 이번 실습을 통해 Push 기반 배포의 한계를 이해하고, ArgoCD로 GitOps를 도입합니다. GitHub Actions CI를 구성하고, CI와 ArgoCD를 연결하여 코드 Push부터 배포까지 자동화합니다. 3장. [SMB] 첫 번째 배포 파이프라인스토리: 배포할 때마다 긴장된다 → GitOps + CI 자동화 3.1..

안녕하세요. AI 시대에 개발자가 알아야 할 인프라 구성 배포 with 클로드 코드 책을 읽고 학습한 내용을 정리했습니다. 1장. [도입] AI 시대, 개발자의 인프라개발자가 인프라를 다루게 된 시대적 배경, 쿠버네티스가 좋은 출발점인 이유, GitOps에서 GitAIOps로의 전환, 그리고 이 책의 가드레일 시스템을 소개합니다.1.1 개발자에게 인프라가 다가온 시대클라우드와 컨테이너가 보편화되면서 개발자가 직접 인프라를 다루는 일이 늘어나고 있습니다. 이런 변화에는 아래와 같은 배경이 있습니다.- DevOps 문화 확산- 클라우드 네이티브 전환- 풀스택 범위 확장1.2 쿠버네티스, 클라우드 인프라의 공통 언어개발자가 인프라를 배우려면 어디서 시작해야할까요? k8s가 좋은 출발점입니다. - 특정 클라우드..

안녕하세요, devops를 이해하기 위해 학습한 내용에 대한 정리글입니다.그전에 Gemini에게 Agent AI가 나오면서 앞으로 devops 전망에 대해 물어봤습니다. ✦ 결론부터 말하면, DevOps 엔지니어의 역할은 사라지는 것이 아니라 'AI 조련사', '자동화 시스템 설계자' 와 같이 더 높은 수준의 전략가로 변화할 것입니다. DevOps의 각 단계가 AI 에이전트를 통해 어떻게 변하는지 살펴보면 다음과 같습니다. 1. 기획 및 설계 (Plan & Design) * 현재: 사람이 요구사항을 분석하고 아키텍처를 설계합니다. * AI 에이전트 도입 후: AI가 요구사항 문서를 분석해 최적의 기술 스택, 아키텍처 패턴, 예상 리소스 등을 추천합니다. 잠재적인 병목 현상이나 보안 취약점을 ..

안녕하세요. DevOps Engineering 개념에 대해서 간략히 정리했습니다. DevOps 모델 정의 애플리케이션과 서비스를 빠른 속도로 제공할 수 있도록 조직의 역량을 향상시키는 문화, 철학, 방식, 도구의 조합 소프트 개발 사이클의 속도를 높여 제품을 더 빠르게 혁신하고 개선할 수 있으며 조직은 고객을 더 잘 지원하고 시장에서 효과적으로 경쟁할 수 있다. DevOps Pipeline DevOps 운영 이슈 Amazon은 소프트웨어를 소규모 독립 서비스로 리팩토링하고 조직을 소규모 자율팀으로 재구성했다. 각 팀은 단일 서비스의 개발 및 운영에 대한 완전한 소유권을 가지고 고객과 직접 협력하여 개선했다. 이러한 명확한 초점과 제어로 팀은 새로운 기능을 빠르게 생성할 수 있었지만 배포 프로세스는 곧 병..

Task 1: Create a Git Repository Task 2: Create a Simple Python Application You need some source code to manage. So, you will create a simple Python Flask web application. The application will be only slightly better than "hello world," but it will be good enough to test the pipeline you will build. from flask import Flask, render_template, request app = Flask(__name__) @app.route("/") def main()..