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게시글: 73
등록: 2026년부터

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DevOps
Node.js 컨테이너, 왜 깔끔하게 안 죽을까? (feat. Graceful shutdown)
이 글은 Node.js 컨테이너 환경에서 Graceful Shutdown이 제대로 동작하지 않는 문제를 다룹니다. Kubernetes에서 Pod 종료 시 SIGTERM 시그널을 보내지만, Node.js 애플리케이션이 이를 받지 못하고 SIGKILL로 강제 종료되는 현상의 원인을 분석합니다. 일반적인 오해와 달리, 이는 Node.js 자체의 문제라기보다는 Linux 커널의 PID 1 보호 메커니즘과 Node.js 이벤트 루프의 동작 방식이 복합적으로 작용한 결과임을 설명합니다. SIGTERM을 제대로 처리하지 못하는 상황을 해결하기 위해 프로세스 종료 과정을 근본적으로 이해하고, 이를 통해 안정적인 서비스 운영 방안을 모색하는 방법을 제시합니다.
Node.jsGraceful ShutdownSIGTERM
쏘카·2026년 1월 19일
DevOps
FE Core팀의 CI 속도전: 캐시 전략을 활용한 병렬 빌드
이 글은 Monorepo 환경에서 FE Core팀이 겪었던 CI 빌드 시간 및 신뢰성 문제를 해결하기 위한 CI/CD 파이프라인 최적화 사례를 다룹니다. 기존 파이프라인의 한계를 분석하고, Runner 사양 개선, 병렬 빌드(Matrix) 도입, 그리고 핵심 전략인 캐시를 활용한 빌드 최적화 방안을 상세히 설명합니다. 특히, 캐시 키 전략을 통해 빌드 속도를 획기적으로 개선하고 불필요한 재빌드를 방지하는 방법을 중점적으로 다룹니다. 또한, 빌드 검증 단계를 분리하여 전체 파이프라인의 효율성을 높이는 방안도 제시합니다. 이를 통해 CI/CD 파이프라인의 속도와 안정성을 향상시켜 개발 생산성을 높이는 것을 목표로 합니다.
CI/CD모노레포빌드 최적화
쏘카·2025년 6월 10일
DevOps
자동화는 처음이라: 실험과 실패, 그리고 성장
이 글은 테스트 자동화 도입 과정에서의 시행착오와 그 경험을 공유합니다. 초기에는 수동 테스트에 의존하여 발생하는 비효율성과 리소스 소모 문제를 해결하기 위해 자동화 테스트 도입을 결정했습니다. E2E 테스트와 API 테스트의 장단점을 비교 분석한 결과, 변동성이 적은 API 테스트를 중심으로 자동화를 시작하기로 했습니다. 초기 아키텍처는 Jenkins 기반으로 Zephyr에서 테스트 항목을 받아 Postman Script를 실행하고 결과를 Slack으로 공유하는 방식으로 구성되었습니다. 하지만 Jenkins 서버 구축 및 관리의 어려움, AWS EC2 환경에 대한 지식 필요성, 복잡한 설정 등의 문제점을 발견했습니다. 이러한 경험을 통해 자동화 도입의 어려움 속에서도 성장할 수 있었던 이유와 앞으로의 방향성을 제시합니다.
QA 자동화테스트 자동화E2E 테스트
쏘카·2025년 6월 1일
DevOps
로그 파이프라인 개선기 - 기존 파이프라인 문제 정의 및 해결 방안 적용
쏘카 데이터엔지니어링팀에서 서버 로그를 BigQuery에 적재하는 기존 로그 파이프라인의 문제점을 정의하고 개선 방안을 적용한 과정을 공유합니다. 특히 데이터 스키마 변경으로 인한 어려움을 해결하기 위해 데이터 컨트랙트를 도입한 경험을 중심으로 설명합니다. 기존 파이프라인은 여러 종류의 로그 데이터가 혼합된 형식으로 제공되며, 각 로그 타입마다 고유한 필드를 포함하고 있습니다. 이 글은 데이터 파이프라인 구축 및 개선을 원하는 데이터 엔지니어, 데이터 컨트랙트 도입을 고려하는 개발자, 그리고 데이터 엔지니어링 업무에 관심 있는 사람들에게 유용한 정보를 제공합니다. 단일 진실 공급원(SSoT)의 중요성을 강조하며, 신뢰할 수 있는 데이터 기반 마련의 중요성을 시사합니다.
로그 파이프라인데이터 엔지니어링BigQuery
쏘카·2025년 2월 25일
DevOps
CLI로 환경변수 관리하기
본 글은 CLI를 활용하여 환경변수 관리를 개선하고 개발자 경험을 향상시킨 경험을 공유합니다. 기존에는 AWS Amplify environment, GitHub secrets 등 다양한 도구를 사용했지만, 프로젝트 수가 늘어나면서 환경변수 관리에 비효율성이 발생했습니다. 이에 대한 해결책으로 쉘 스크립트를 활용하여 환경변수를 일원화하고 관리하는 방안을 제시합니다. 더 나아가, 쉘 스크립트의 한계를 극복하고 더욱 유연하고 강력한 환경변수 관리를 위해 CLI 도구를 직접 개발하는 과정을 설명합니다. 이를 통해 개발팀은 환경변수 관리의 복잡성을 줄이고 개발 생산성을 높일 수 있습니다.
CLI환경변수개발자 경험
쏘카·2024년 11월 12일
DevOps
FMS(차량 관제 시스템) 데이터 파이프라인 구축기 2편. 신뢰성 높은 데이터를 위한 테스트 환경 구축기
본 글은 FMS(차량 관제 시스템) 데이터 파이프라인 구축기 2편으로, 신뢰성 높은 데이터 제공을 위한 테스트 환경 구축에 초점을 맞춥니다. 제한된 시간 내에 데이터 및 파이프라인의 신뢰성을 높이기 위해 E2E 테스트와 부하 테스트를 적용하고, 데이터 검증 및 모니터링 시스템을 구성한 과정을 소개합니다. 특히 실시간 데이터 파이프라인, 테스트 도입, 데이터 퀄리티 향상, AWS 기반 데이터 엔지니어링 환경 구축에 관심 있는 소프트웨어 엔지니어 및 데이터 업계 종사자에게 유용한 정보를 제공합니다. 안정적인 데이터 파이프라인 구현을 위한 실질적인 방법론을 다룹니다.
데이터 파이프라인E2E 테스트부하 테스트
쏘카·2023년 1월 25일
DevOps
전사 구성원들이 사용하는 배치 데이터 플랫폼 만들기 - Airflow Advanced
쏘카 데이터 플랫폼 팀은 전사 구성원이 Airflow를 활용하여 데이터 파이프라인을 직접 구축할 수 있도록 운영 고도화를 진행했습니다. 초기에는 데이터 엔지니어 위주로 사용되었으나, 비즈니스 본부 전체로 사용자가 확대되면서 발생한 문제점들을 해결하기 위한 과정을 공유합니다. 특히 Kubernetes 환경에서의 Airflow 운영 안정화, 개발 환경 개선을 통한 개발 주기 단축, 보안 강화, 모니터링 시스템 고도화 등 실질적인 운영 경험과 노하우를 다룹니다. 이 글은 Airflow 운영을 개선하고 싶은 엔지니어, Kubernetes 환경에서 Airflow를 다루는 엔지니어, 데이터 플랫폼 구축 및 운영에 관심 있는 개발자에게 유용한 정보를 제공합니다.
AirflowKubernetesCI/CD
쏘카·2022년 11월 9일
DevOps
데이터 디스커버리 플랫폼 도입기 - 2편. GKE에 Datahub 구축하기
쏘카 데이터 플랫폼 팀에서 Datahub를 GKE 환경에 배포하고 메타데이터 주입 파이프라인을 자동화하는 과정을 다룬 글입니다. 1편에서 Datahub를 선택한 배경을 설명한 후, 2편에서는 GKE에 Datahub를 안정적으로 배포하는 방법, CloudSQL DB 마이그레이션, Keycloak을 이용한 인증 연동, 그리고 Airflow를 활용한 메타데이터 주입 자동화 및 권한 축소 방안을 상세히 소개합니다. MySQL과 BigQuery 등 다양한 데이터 소스의 특성을 고려한 메타데이터 주입 파이프라인 구축과 데이터 유실 방지, CI/CD를 통한 배포 자동화 등 메타데이터 플랫폼 도입 시 고려해야 할 실질적인 문제 해결 과정을 공유합니다.
DatahubGKE메타데이터
쏘카·2022년 3월 16일
DevOps
쏘카의 관제 장치(Telematics Device)가 하는 일
쏘카 커넥티드디바이스팀에서 차량에 장착된 관제 장치(Telematics Device)의 역할과 기능에 대해 설명합니다. 관제 장치는 쏘카 차량이 비대면 카셰어링 서비스를 원활하게 운영할 수 있도록 차량의 위치, 상태, 문 개폐 등을 원격으로 관리하고 통제하는 핵심 IoT 장치입니다. 또한, 다양한 통신 방법을 통해 데이터를 교환하며, 외부 환경 조건(온도, 습기)을 견딜 수 있도록 설계되었습니다. 이를 통해 쏘카는 17,000대 이상의 차량을 효율적으로 관리하고 사용자에게 편리한 서비스를 제공합니다.
쏘카관제 장치Telematics Device
쏘카·2022년 2월 15일
DevOps
쏘카 데이터 그룹 - Airflow와 함께한 데이터 환경 구축기(feat. Airflow on Kubernetes)
쏘카 데이터 그룹에서 지난 3년간 Airflow를 구축하고 운영해온 경험을 공유하는 글입니다. 초기 Rundeck 사용부터 Google Cloud Composer, Compute Engine + Docker Compose를 거쳐 Kubernetes(GKE) 환경에 Airflow를 배포 및 운영하기까지의 과정을 상세히 다룹니다. 데이터 그룹의 성장과 함께 발생한 데이터 엔지니어링 이슈를 해결하고, Kubernetes 위에서 Airflow를 효과적으로 활용하기 위한 전략과 고려 사항을 설명합니다. 데이터 파이프라인 및 워크플로우 도구 도입, Kubernetes 환경에서의 Airflow 운영을 고려하는 분들에게 유용한 정보를 제공합니다.
AirflowKubernetesGKE
쏘카·2021년 6월 1일
DevOps
AWS VPC에서 FQDN Outbound Control
이 글은 AWS 클라우드 환경에서 FQDN(정규화된 도메인 이름) 기반의 아웃바운드 트래픽 제어 필요성과 이를 위한 Aviatrix 솔루션 구축 방안을 다룹니다. 멀웨어 확산 방지, 무단 활동 감지, IP 주소 범위가 넓거나 동적으로 변하는 서비스(CDN 등)에 대한 효과적인 대응, 그리고 AWS Security Group의 IP 제한(60개) 문제를 해결하기 위해 FQDN 필터링의 중요성을 강조합니다. Aviatrix Gateway를 활용하여 AWS VPC 환경에서 FQDN 아웃바운드 제어를 구현하는 아키텍처를 소개하고, 단일 및 다중 AWS 계정 환경에서의 구축 사례를 설명하며, 이를 통해 보안 요구사항을 충족시키는 방법을 공유합니다.
AWSVPCFQDN
쏘카·2019년 9월 1일