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등록: 2026년부터

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DevOps
CI/CD에 기존 Provisioning Profile 유지하기(Git으로 유지하기)
이 글은 iOS 개발 환경에서 CI/CD 파이프라인을 구축할 때 Provisioning Profile을 효율적으로 관리하는 방법에 대해 설명합니다. 기존에는 개발자별로 프로파일을 관리하거나 CI 서버에 직접 저장하는 방식의 문제점을 지적하며, 특히 네트워크 망 분리로 인한 원격 관리의 어려움을 언급합니다. 이를 해결하기 위해 fastlane의 match 명령어를 활용하여 Provisioning Profile과 Certificate를 Git 저장소를 통해 중앙에서 관리하는 방안을 제시합니다. 이 방법을 통해 CI/CD 환경에서 코드 서명 자산을 일관되고 안전하게 관리할 수 있으며, 팀원 간의 협업 및 배포 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
CI/CDProvisioning ProfileiOS
다나와·2025년 8월 4일
DevOps
검색파트의 반복 작업 자동화 과정
다나와 기술 블로그의 '검색파트의 반복 작업 자동화 과정' 글은 검색 서비스 팀이 주기적으로 수행하는 키워드 업데이트 작업의 비효율성을 개선하기 위한 자동화 과정을 다룹니다. 기존 방식은 엑셀 파일 수신, SSH를 통한 서버 접속 및 파일 업데이트, 프로그램 실행, 파일 업로드, API 호출 등 여러 단계를 거치며, 반복적인 작업과 수동적인 과정으로 인해 시간 소모와 번거로움이 있었습니다. 이 문제를 해결하기 위해 Kotlin과 Spring Boot를 사용하여 서버를 개발하고 Docker, Gitlab CI를 활용했습니다. 특히 SSH 접근 문제를 해결하기 위해 SSH 터널링 방식을 도입하여 자동화 시스템을 구축했습니다. 이를 통해 개발자는 반복적인 업무에서 벗어나 생산성과 일관성을 향상시킬 수 있습니다.
자동화반복 작업SSH
다나와·2024년 3월 8일
DevOps
is-deploy 트러블 슈팅 및 회고
이 글은 'is-deploy' 프로젝트의 에이전트 개발 과정에서 겪은 트러블 슈팅과 회고를 다룹니다. go 언어를 선택한 이유로 개발 생산성과 다양한 환경에서의 실행 가능성을 들었으며, Java와 비교하여 go 언어의 간결한 코드와 defer를 활용한 자동 리소스 해제 기능을 장점으로 설명합니다. 특히, 이전 ISMS 보안 패치 프로젝트에서 레거시 스프링으로 인한 코드 복잡성을 경험했던 것을 바탕으로 go 언어를 선택하게 된 배경을 설명합니다. 또한, 에이전트 개발 시 테스트 코드 작성의 중요성을 강조하며 예제 코드를 함께 제시합니다.
goagentCI/CD
다나와·2022년 12월 22일
DevOps
아파치 톰캣 로드밸런싱 상태에서 WAS 무중단 자동 배포하기
이 글은 다나와 기술 블로그에서 WAS(Web Application Server)의 무중단 자동 배포 시스템인 'is-deploy' 개발 과정을 소개합니다. 기존에는 L4 또는 아파치-톰캣 로드밸런싱 환경에서 블루그린 배포 방식을 사용했으나, 이로 인해 시스템 관리팀과 개발자 모두에게 불필요한 시간과 작업이 소요되는 불편함이 있었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 'is-deploy' 프로젝트가 시작되었습니다. 'is-deploy'는 아파치 로드밸런싱 상태에서 톰캣을 동적으로 제거하여 무중단 배포를 가능하게 하는 시스템입니다. 특히 아파치 공식 문서의 'JkMountFileReload' 기능을 활용하여 uriworkermap.properties 파일을 동적으로 재로드함으로써 로드밸런싱 대상에서 톰캣을 유연하게 제외하는 방식을 채택했습니다. 개발 전 기술 검증을 통해 이 방식의 실현 가능성을 확인했으며, 이를 바탕으로 자동화된 WAS 배포 시스템을 구축하게 되었습니다.
아파치톰캣로드밸런싱
다나와·2022년 12월 21일
DevOps
Gitlab 마이그레이션 후 업그레이드 (with. Gitlab-Runner)
다나와 기술 블로그는 Gitlab v12.8.5에서 v15.4.2로 업그레이드한 경험을 공유합니다. CVE 취약점 발견으로 인해 업그레이드를 진행했으며, 기존 Kubernetes 기반의 Gitlab-Runner 구조를 Docker 기반으로 변경했습니다. Kubernetes를 사용했던 이유는 빌드 시 발생하는 컴퓨팅 리소스 부하를 분산하기 위함이었으나, 실제 사용 시 리소스 사용량이 분산되지 않는 경우가 많아 Docker로 전환했습니다. 마이그레이션 과정은 백업 및 복원 단계를 포함하며, 업그레이드는 특정 버전 순서를 따라 진행해야 합니다. 패키지 매니저를 이용한 업그레이드 방법도 설명하며, Gitlab Runner의 변경은 CI/CD 파이프라인의 효율성을 높이는 데 중점을 두었습니다.
Gitlab마이그레이션업그레이드
다나와·2022년 11월 28일
DevOps
Github Action에 Self-hosted Runner 등록하기
이 글은 Github Actions에서 Self-hosted Runner를 등록하고 사용하는 방법에 대해 설명합니다. Self-hosted Runner는 사용자가 지정한 로컬 컴퓨팅 자원을 사용하여 빌드를 수행하는 기능으로, 특히 배포 작업이 많거나 Github-Hosted Runner의 비용이 부담될 때 유용합니다. 글에서는 macOS 환경을 기준으로 Self-hosted Runner 설정 과정을 상세히 안내합니다. 저장소 설정에서 Runners 메뉴로 이동하여 OS에 맞는 Runner 패키지를 다운로드하고 압축 해제한 후, 저장소 주소와 액세스 토큰을 사용하여 로컬 머신을 등록하는 방법을 보여줍니다. 등록된 Runner는 Github 저장소의 Runners 목록에서 확인할 수 있으며, 이를 통해 CI/CD 파이프라인을 구축할 수 있습니다. 특히 iOS 앱 배포와 같이 특정 환경이 필요한 경우, 로컬 머신을 Runner로 활용하여 비용 효율성과 유연성을 높일 수 있습니다.
GitHub ActionsSelf-hosted RunnerCI/CD
다나와·2022년 8월 24일
DevOps
Fastlane을 이용한 앱 자동 배포
이 글은 모바일 앱 개발 과정에서 반복적이고 지루한 배포 작업을 자동화하는 도구인 Fastlane에 대해 소개합니다. Fastlane은 Ruby 기반의 오픈소스 라이브러리로, 인증서 관리, 스크린샷 생성, 테스트, 베타 및 앱스토어 배포 등 다양한 기능을 자동화할 수 있습니다. 글에서는 iOS와 Android 환경에서의 Fastlane 설치 방법과 초기 환경 설정 과정을 설명하며, 특히 `fastlane init` 명령어를 통해 프로젝트에 Fastlane을 설정하고 `Appfile`과 `Fastfile`을 통해 배포 관련 환경 정보와 자동화할 작업(lane)을 정의하는 방법을 다룹니다. 이를 통해 개발자는 수동적인 배포 작업에서 벗어나 효율성을 높일 수 있습니다.
Fastlane앱 자동 배포CI/CD
다나와·2022년 8월 23일
DevOps
Kubernetes 인증서 만료시 갱신 방법
Kubernetes 클러스터의 인증서 만료는 kubelet 서비스 실패, kubectl 명령어 오류 등 다양한 문제를 야기할 수 있습니다. 본 글에서는 Kubernetes 인증서 만료 시 갱신하는 방법을 단계별로 안내합니다. 먼저, 인증서가 저장된 pki 디렉토리를 백업하고, `kubeadm alpha certs renew all` 명령어를 사용하여 인증서를 일괄 갱신합니다. 갱신 후에는 `openssl` 명령어로 만료일을 재확인합니다. 마지막으로 사용자 구성을 업데이트하기 위해 kubernetes 디렉토리를 백업하고 `kubeadm alpha kubeconfig user --client-name=admin` 명령어를 실행하여 설정을 갱신합니다. 이 과정을 통해 Kubernetes 클러스터의 안정적인 운영을 유지할 수 있습니다.
Kubernetes인증서갱신
다나와·2022년 3월 28일
DevOps
로켓챗 설치 및 버전 업그레이드 방법
이 글은 오픈소스 메신저 서버인 로켓챗(Rocket.Chat)을 Docker를 이용하여 설치하고 버전 업그레이드하는 방법을 상세히 안내합니다. 특히, 기존 MongoDB 버전과의 호환성 문제 및 storageEngine 변경 필요성을 설명하며, docker-compose 파일 수정 및 데이터 마이그레이션 과정을 단계별로 설명합니다. 이를 통해 최신 버전의 로켓챗을 안정적으로 구축하고 운영하는 데 필요한 기술적인 내용을 다룹니다.
로켓챗Rocket.ChatDocker
다나와·2022년 3월 18일
DevOps
Grafana Novatec Service Dependency Graph Panel 사용법
이 글은 Grafana의 Novatec Service Dependency Graph Panel 플러그인 사용법을 안내합니다. Novatec Service Dependency Graph Panel은 서비스 간의 의존성을 시각화하는 데 사용됩니다. 글에서는 Grafana 7.1.5 버전과 Novatec 패널 4.0.3 버전을 기준으로 설치 방법과 패널 설정 방법을 설명합니다. 특히, 매트릭 데이터를 올바르게 읽기 위해 쿼리 설정에서 Format을 'Table'로 변경하는 것이 중요함을 강조합니다. 이후, 'Connection Mapping' 설정을 통해 서비스 간의 요청 흐름을 시각화하는 과정을 보여주며, 이를 통해 복잡한 서비스 의존 관계를 한눈에 파악할 수 있는 방법을 제시합니다. 이 패널은 시스템 모니터링 및 문제 해결에 유용하게 활용될 수 있습니다.
GrafanaNovatec Service Dependency Graph PanelMonitoring
다나와·2022년 3월 10일
DevOps
그라파나 게이지의 Threshold 마커
이 글은 다나와 기술 블로그에서 그라파나(Grafana)의 게이지(Gauge) 시각화에서 발생하는 Threshold 마커의 오해 소지를 다룹니다. 검색 엔진의 동적 색인 소요 시간을 모니터링하는 과정에서 게이지 테두리의 색상이 실제 수치와 다르게 보이는 현상의 원인을 설명합니다. 테두리는 최근 최대값을 기반으로 그려지기 때문에, 실제 수치가 낮더라도 최대값이 높으면 빨간색 테두리가 나타날 수 있습니다. 이는 시스템에 문제가 있는 것으로 오해하게 만들 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 그라파나 패널 설정에서 'Show threshold markers' 옵션을 비활성화하여 테두리를 숨기고 실제 수치만 명확하게 볼 수 있도록 하는 방법을 안내합니다. 이 글은 그라파나를 사용하는 개발자들에게 유용한 정보를 제공합니다.
GrafanaGaugeThreshold
다나와·2022년 2월 18일
DevOps
프로젝트 CI/CD 개선
이 글은 프로젝트의 CI/CD 파이프라인을 개선하는 과정을 다룹니다. 기존 방식에서는 여러 개의 저장소와 복잡한 배포 절차로 인해 충돌 문제, 브랜치별 이미지 이름 관리의 어려움, CI/CD 작업 증가 등의 문제점이 있었습니다. 개선 방식으로는 소스 프로젝트만 유지하고 Gitlab CI/CD를 활용하며, Gitflow 브랜치 전략을 도입하고 Docker 이미지 태그를 개선했습니다. 이를 통해 단일 저장소로 통합하고, 브랜치 전략을 명확히 하여 코드 충돌을 최소화하며, 컨테이너 이미지 관리를 용이하게 하여 개발부터 배포까지의 효율성을 높였습니다. 특히, Maven 프로젝트를 예로 들어 Dockerfile 구성과 빌드 아규먼트 활용 방안을 제시하며 실제적인 개선 방안을 보여줍니다.
CI/CDGitlabDocker
다나와·2021년 12월 31일
DevOps
Github Actions 사용법
이 글은 Github Actions를 사용하여 오픈소스 프로젝트의 지속적인 빌드 및 이미지 배포 방법을 다룹니다. 다나와 기술 블로그에서는 오픈소스를 GitHub Package로 공개하기 위해 기존 사내 Gitlab CI/CD 대신 Github Actions를 도입했습니다. 글에서는 dsearch-server 오픈소스를 예시로 들어 Github Actions 워크플로우를 추가하는 방법, 템플릿 선택, 워크플로우 에디터의 기본 구조 및 해석 방법을 설명합니다. 특히 `uses`를 통한 다른 액션 호출, `on`을 통한 이벤트 방식 정의, `jobs`와 `steps`를 통한 단계별 실행 과정 정의에 대해 상세히 설명하며, Java 프로젝트 빌드를 위한 JDK 활성화 방법까지 안내합니다. 이를 통해 프로젝트 빌드, Docker 이미지 빌드 후 GitHub Package로 저장하는 과정을 자동화하는 방법을 배울 수 있습니다.
GitHub ActionsCI/CDDocker
다나와·2021년 12월 28일
DevOps
Github Package (Container-Registry) 사용법
이 글은 GitHub Container Registry 사용법에 대한 기술 블로그입니다. GitHub는 Container, RubyGems, npm 등 다양한 패키지 레지스트리를 제공하며, 이 글에서는 특히 Container Registry에 초점을 맞춥니다. 사용자는 개인 GitHub 계정에서 토큰을 발급받아 GitHub Container Registry에 로그인할 수 있습니다. 토큰 발급 시에는 'workflow' 및 'package' 관련 권한을 설정해야 합니다. 로그인 성공 후에는 Docker 이미지를 GitHub Container Registry로 푸시하고 풀(pull)하는 과정을 설명합니다. 이 기능은 CI/CD 파이프라인에서 컨테이너 이미지를 관리하고 배포하는 데 유용하게 활용될 수 있습니다.
Github PackageContainer RegistryDocker
다나와·2021년 12월 27일
DevOps
엘라스틱 클라우드를 이용하여 로켓챗으로 알람 받기
본 글은 엘라스틱 클라우드 서비스를 이용하여 로켓챗으로 알람을 받는 방법을 안내합니다. 엘라스틱 서치 클라우드 가입, 배포 서비스 생성 및 설정은 이전 글을 참조하며, 로켓챗 알람 설정을 위한 관리자 계정 접속 및 인티그레이션 탭의 Incoming Webhook 설정 과정을 상세히 설명합니다. 이를 통해 엘라스틱 서치에서 발생하는 모니터링 및 이상 탐지 정보를 로켓챗으로 실시간 알림 받을 수 있습니다. 이 기능은 시스템 운영 및 장애 대응에 유용하게 활용될 수 있습니다.
Elastic CloudRocket.Chat알람
다나와·2021년 12월 17일
DevOps
서비스 운영플랫폼 #6 - 파일 전송
본 글은 다나와 기술 블로그의 '서비스 운영플랫폼 #6 - 파일 전송' 편으로, 파일 전송 시스템 구축 및 운영에 대한 내용을 다룹니다. Kubernetes, Docker 등 DevOps 관련 기술을 활용하여 안정적이고 효율적인 파일 전송 환경을 구축하는 방안을 모색합니다. 특히, 대용량 파일 전송 시 발생할 수 있는 문제점들을 분석하고, 이를 해결하기 위한 아키텍처 설계 및 구현 전략에 대해 논의합니다. 이를 통해 서비스 운영에 필수적인 파일 전송 시스템의 안정성을 높이고 운영 효율성을 개선하는 것을 목표로 합니다.
KubernetesDockerCI/CD
다나와·2021년 10월 8일
DevOps
서비스 운영플랫폼 #6 - 파일 전송
본 글은 '서비스 운영플랫폼 #6 - 파일 전송'이라는 제목으로 다나와 기술 블로그에 게시된 내용을 기반으로 합니다. 제공된 본문은 실제 내용 없이 404 페이지와 카테고리 목록만 포함하고 있어, 파일 전송 기능 구현에 대한 구체적인 기술적 내용은 파악할 수 없습니다. 다만, 카테고리 목록에 Kubernetes, Docker, GitLab, GCP, Elastic 등이 포함된 것으로 보아, 해당 글은 이러한 DevOps 관련 기술 스택을 활용한 서비스 운영 플랫폼의 파일 전송 기능 구축 또는 개선에 관한 내용을 다루었을 것으로 추정됩니다. 실제 내용은 404 오류로 인해 확인할 수 없으나, DevOps 및 인프라 운영 관점에서 파일 전송 솔루션의 중요성을 강조하고 관련 기술적 접근 방식을 공유하는 데 목적이 있었을 것으로 예상됩니다.
KubernetesDockerCI/CD
다나와·2021년 10월 8일
DevOps
influxDB의 flux를 활용하여 기간별 통계 그래프 만들기(grafana)
이 글은 InfluxDB의 Flux 쿼리를 활용하여 기간별 통계 그래프를 Grafana로 시각화하는 방법을 다룹니다. 시계열 데이터베이스인 InfluxDB와 Flux 쿼리의 기본 개념을 설명하고, 실제 데이터를 기반으로 일간 상품 수 그래프를 생성하는 과정을 예시 코드로 보여줍니다. 특히, `from`, `range`, `filter`, `group`, `aggregateWindow`, `map` 함수를 활용하여 데이터를 가공하고 원하는 형태의 그래프를 만드는 방법을 상세히 안내합니다. 이를 통해 InfluxDB와 Grafana를 이용한 효과적인 데이터 시각화 및 모니터링 시스템 구축에 대한 이해를 높일 수 있습니다.
InfluxDBGrafanaFlux
다나와·2021년 10월 8일
DevOps
node exporter를 활용한 서버 시스템 모니터링
이 글은 서버 시스템 및 네트워크 모니터링을 위해 기존에 사용하던 cacti를 대체하여 node-exporter를 활용하는 방법을 소개합니다. 검색 API와 서버 사용량 데이터를 통합하여 그라파나(grafana) 대시보드에서 한눈에 파악하고 싶다는 필요성에서 시작되었습니다. node-exporter는 서버의 CPU, 로드 평균, 메모리, 네트워크 정보 등의 시스템 메트릭을 수집하여 API 형태로 제공하며, 프로메테우스(prometheus)를 통해 이 메트릭을 스크랩할 수 있습니다. 글에서는 docker-compose를 이용한 node-exporter 설치 방법을 구체적인 YAML 파일 예시와 함께 설명하고, 기본 메트릭 외에 필요한 정보만 수집하도록 설정을 변경하는 방법도 제시합니다. 이를 통해 서버 리소스 사용량과 서비스 데이터를 연관 지어 통합적인 모니터링 환경을 구축할 수 있습니다.
node-exporterGrafanaprometheus
다나와·2021년 10월 6일
DevOps
Elastic Cloud를 활용한 모니터링 및 이상탐지
본 글은 Elastic Cloud를 활용하여 시스템 모니터링 및 이상 탐지 환경을 구축하는 방법을 다룹니다. Elastic Cloud는 AWS, Google Cloud, Azure 등에서 Elasticsearch와 Kibana를 포함한 관련 애플리케이션을 쉽게 관리하고 배포할 수 있는 호스팅 서비스입니다. 글에서는 새로운 이메일 생성부터 시작하여 Elastic Cloud 가입, Deployment 생성, Machine Learning 설정, APM, Filebeat, Metricbeat 등 모니터링 애플리케이션 구성, 그리고 이상 탐지 기능 설정까지의 구체적인 단계를 안내합니다. 이를 통해 개발팀은 시스템의 상태를 효과적으로 파악하고 잠재적인 문제를 사전에 감지하여 안정적인 서비스 운영을 지원할 수 있습니다.
Elastic CloudElasticsearchKibana
다나와·2021년 8월 30일