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DevOps
인프라 관점에서 접근하는 리디스토리 개발기
본 글은 리디스토리 서비스가 회원수 2명에서 20만 명으로 성장하는 과정에서 겪었던 인프라 구축 및 운영 경험을 공유합니다. 특히 MSA(Microservice Architecture) 전환과 함께 Kubernetes를 도입하고, CI/CD 파이프라인을 구축하며 겪었던 도전과 해결 과정을 상세히 다룹니다. 서비스 규모 확장에 따른 트래픽 증가, 장애 대응, 모니터링 시스템 고도화 등 실제 운영 환경에서의 다양한 문제들을 어떻게 해결해 나갔는지 인프라 관점에서 구체적인 사례와 함께 설명합니다. 이를 통해 안정적인 서비스 운영과 빠른 개발 속도를 동시에 달성하기 위한 실질적인 인사이트를 제공합니다.
인프라리디스토리개발기
리디·2017년 8월 11일
DevOps
[K8S보안 1탄] K8S 시스템 보안
이 글은 Kubernetes(K8S) 시스템 보안의 첫 번째 주제로, K8S 시스템 보안에 대해 다룹니다. K8S는 마이크로서비스 아키텍처(MSA)를 기반으로 하며, Control Plane과 Worker Node로 구성됩니다. Control Plane은 Kube API Server를 통해 모든 기능을 API로 제공하며, 이는 사용자와 다른 구성 요소들이 공유합니다. K8S의 구조는 Hub and Spoke 모델과 유사하며, 이는 마이크로서비스 간의 연결 보안, 즉 mTLS와 RBAC과 같은 권한 관리가 중요함을 시사합니다. 필자는 K8S 시스템을 무인 매장에 비유하며, Kubeadm을 사용하면 K8S 시스템 보안 문제를 큰 어려움 없이 해결할 수 있다고 결론짓습니다. 하지만 기술적인 이해를 위해 K8S 시스템의 구조와 보안의 중요성을 설명합니다.
K8SKubernetes보안
데보션·2024년 4월 2일
DevOps
빗썸의 AWS Systems Manager을 활용한 전사 EC2 보안 진단 자동화 구축 사례 2부: 중앙화된 EC2 보안 진단 자동화 아키텍처 구축
빗썸은 EC2 인스턴스 기반 워크로드의 보안 취약점 점검을 자동화하기 위해 AWS Systems Manager Run Command를 활용한 시스템을 구축했습니다. 본 글은 다중 계정 환경에서 중앙 계정의 Lambda 함수를 통해 여러 멤버 계정의 EC2 인스턴스를 대상으로 SSM RunCommand를 실행하여 보안 진단을 자동화하고, 그 결과를 중앙 S3 버킷으로 수집하여 관리하는 아키텍처 구축 사례를 소개합니다. 이를 통해 내부 보안 규정을 준수하고 클라우드 환경의 유연성을 안전하게 활용할 수 있는 방안을 제시합니다.
AWS Systems ManagerEC2보안 진단
AWS·2024년 12월 27일
DevOps
쿠버네티스에 레디스 캐시 클러스터 구축기
이 글은 카카오TV 백엔드 서버 개발자가 쿠버네티스 환경에 Redis 캐시 클러스터를 구축한 경험을 공유합니다. 기존 온프레미스 환경의 Redis는 트래픽 폭증 시 스케일 아웃이 어려워 장애 위험이 있었으나, MSA 기반의 다른 서버들은 쿠버네티스에서 스케일 인/아웃이 용이했습니다. 대형 스포츠 경기나 인기 가수 단독 송출 이벤트와 같이 예측 불가능한 트래픽 급증에 대비하기 위해, 팀은 쿠버네티스에 Redis 클러스터를 도입하여 스케일링 문제를 해결하고자 했습니다. 이 글은 Redis 클러스터 구축의 필요성과 그 과정에 대한 내용을 다룹니다.
KubernetesRedis캐시
카카오·2022년 2월 9일
DevOps
docker-compose를 이용하여 로컬 개발환경 구성하기(Part1)
Gmarket Member Engineering 팀에서 MSA 기반의 레거시 시스템을 Java + Container 환경으로 전환하며 겪었던 로컬 개발 환경 구성의 어려움을 해결하기 위해 docker-compose를 도입한 경험을 공유합니다. 기존에는 여러 애플리케이션과 미들웨어를 로컬에서 관리하기 위해 포트 충돌, 초기 설정의 번거로움 등 개발 생산성을 저해하는 요소가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 docker-compose를 사용하여 여러 컨테이너를 묶어 관리하고, 언제 어디서나 동일한 개발 환경을 재현할 수 있도록 구성했습니다. 본 글에서는 Spring Boot 프로젝트를 중심으로 4개의 인스턴스와 Redis, Nginx 등의 미들웨어를 포함하는 로컬 개발 환경을 docker-compose로 구축하는 과정을 소개합니다.
docker-compose로컬 개발환경MSA
지마켓·2023년 4월 12일
DevOps
Travis CI로 AWS S3에 SPA 배포하기
본문 내용이 없어 분석할 수 없습니다. 제목은 'Travis CI로 AWS S3에 SPA 배포하기'이며, 이는 DevOps 카테고리에 속할 가능성이 높습니다. 예상되는 내용은 Travis CI를 사용하여 AWS S3에 Single Page Application(SPA)을 자동 배포하는 CI/CD 파이프라인 구축에 관한 것입니다. 이를 통해 개발자는 코드 변경 사항을 자동으로 빌드하고 테스트한 후, S3에 배포하여 웹 서비스를 업데이트할 수 있습니다. 다만, 실제 본문 내용이 없어 구체적인 기술 스택, 설정 방법, 발생 가능한 문제점 및 해결 방안 등에 대한 정보는 제공할 수 없습니다.
Travis CIAWS S3SPA
루닛·2019년 8월 13일
DevOps
AWS SaaS Boost Installation
이 글은 AWS에서 제공하는 오픈소스 프로젝트인 "aws-saas-boost"의 설치 및 분석 과정을 다룹니다. "aws-saas-boost"는 멀티 테넌시, 사용자 인증, 빌링, 이메일 서비스, 이벤트 기반 아키텍처, 프론트엔드 개발 지원 등 SaaS 애플리케이션 구축에 필요한 다양한 기능을 제공합니다. 글쓴이는 로컬 Hyper-V 환경에서 설치를 시도하며, 특히 디스크 용량 부족 문제와 같은 설치 과정에서의 주의사항을 공유합니다. Apache-2.0 라이선스를 따르며, 상업적 이용이 가능하지만 수정 및 배포 시 주의가 필요함을 언급합니다. 이 도구는 AWS 환경에서 SaaS 애플리케이션 개발 및 배포를 간소화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
AWSSaaS Boostawslabs
베스핀글로벌·2023년 4월 4일
DevOps
OPA GateKeeper를 사용해보자
MSA 환경에서 복잡해지는 정책 관리를 해결하기 위한 PaC(Policy as Code) 기술과 OPA(Open Policy Agent)에 대해 소개합니다. 특히 Kubernetes 환경에서 OPA를 Admission Controller로 활용하는 방법을 설명하며, 기존 방식의 불편함을 해소하기 위해 등장한 GateKeeper 프로젝트를 집중적으로 다룹니다. GateKeeper는 정책을 Kubernetes의 사용자 정의 자원으로 관리하여 정책 관리 포인트를 Kubernetes 내부로 통합하는 솔루션입니다. 본문에서는 GateKeeper의 개념을 설명하고 간단한 사용법을 안내하여 Kubernetes 환경에서의 정책 관리를 효율화하는 방법을 제시합니다.
OPAGateKeeperKubernetes
데보션·2022년 6월 27일
DevOps
DevOps 엔지니어의 Redis Test 분투기 - Part 1
이 글은 MSA 전환 과정에서 발생한 Redis 성능 문제와 Key/Value 값 저장 실패 문제를 다룹니다. 서비스 고도화를 위해 Redis 도입을 고려하던 중, API 버전 업데이트 후 Redis에서 Key 값을 가져오지 못해 AWS RDS에 부하가 집중되는 장애가 발생했습니다. Look-Aside-Caching 방식을 사용하는 API에서 이러한 문제가 발생했으며, 원인 분석 결과 회사에 표준 Redis 규격과 성능 테스트 모델이 부재함을 확인했습니다. 이에 따라 간단한 테스트를 통해 문제의 원인을 분석하고, 향후 표준 Redis 사이징을 위한 모델을 구축하고자 합니다. 글에서는 성능 측정 도구로 `redis-benchmark`를 소개하지만, AWS Elasticache 환경의 제약으로 인해 직접적인 사용에 어려움이 있음을 설명합니다.
Redis성능 측정Elasticache
컬리·2020년 3월 4일
DevOps
모니터링 중앙화를 구축하는 가장 쉬운 방법, AWS CloudWatch cross-account-observability
본 글은 AWS CloudWatch의 Cross-account observability 기능을 활용하여 여러 AWS 계정의 모니터링 데이터를 중앙화하는 방법을 소개합니다. 비즈니스가 성장함에 따라 여러 계정을 관리해야 하는 상황에서, 별도의 도구 도입 없이 AWS 네이티브 기능을 사용하여 학습 곡선을 최소화하고 비용 효율적으로 다중 계정 가시성을 구축하는 절차를 단계별로 안내합니다. '모니터링 계정'과 '소스 계정'의 개념을 명확히 정의하고, 사전 준비 사항으로 계정 식별 및 필요한 IAM 권한 설정을 설명합니다. 이를 통해 복잡한 환경에서도 효율적인 모니터링 시스템을 구축할 수 있습니다.
AWS CloudWatchCross-account observability모니터링 중앙화
AWS·2025년 3월 19일
DevOps
Aurora MySQL 업그레이드엔 블루그린 배포 어때?
이 글은 Aurora MySQL의 메이저 버전 업그레이드를 성공적으로 수행하기 위해 블루/그린 배포 방식을 도입한 경험을 공유합니다. 기존의 In-place 업그레이드 방식은 다운타임이 길고 롤백이 어렵다는 단점이 있어, 운영 안정성과 유연성을 고려하여 블루/그린 배포를 선택했습니다. Aurora MySQL 2.11.2에서 3.04.1 버전으로의 업그레이드 과정을 상세히 설명하며, 특히 다운타임을 최소화하고 안전하게 전환하는 데 초점을 맞춥니다. SRE팀의 DBA가 주도한 이 프로젝트는 데이터베이스 업그레이드 시 발생할 수 있는 위험을 줄이고 안정적인 서비스 운영을 위한 실질적인 방안을 제시합니다.
Aurora MySQL블루그린 배포업그레이드
여기어때·2024년 2월 19일
DevOps
롯데이커머스 사례로 본 Amazon EKS 운영 안정성 확보하기
롯데이커머스는 롯데온 서비스를 운영하며 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 기반의 시스템을 사용하고 있습니다. 트래픽 증가에 따라 Amazon EKS Pod 확장/축소 과정에서 발생하는 문제와 애플리케이션 업데이트 시 기존 Pod로 요청이 전달되는 문제를 겪었습니다. 본 글은 롯데이커머스의 실제 사례를 통해 Amazon EKS 운영 중 발생할 수 있는 문제점들을 소개하고, 이에 대한 해결 방안을 제시하여 운영 안정성을 확보하는 방법을 다룹니다. Amazon EKS는 관리형 Kubernetes 서비스로, 컨트롤 플레인 관리를 AWS에 위임하여 운영 부담을 줄일 수 있습니다.
Amazon EKSKubernetes롯데e커머스
AWS·2022년 10월 21일
DevOps
AWS DMS의 data resync 기능을 이용한 데이터 일관성 구현하기
이 글은 AWS Database Migration Service(DMS)의 데이터 재동기화(Data Resync) 기능에 대해 설명합니다. 이 기능은 DMS 3.6.1 버전부터 도입되어 데이터베이스 마이그레이션 중 발생하는 데이터 불일치를 자동으로 감지하고 해결하여 수동 개입을 최소화합니다. 데이터 재동기화는 소스 및 타겟 데이터베이스 간의 데이터 검증을 통해 불일치를 식별하고, 이를 소스 데이터로 업데이트하여 동기화를 유지합니다. 특히 전체 로드 작업 후 또는 CDC 작업 시 예약된 시간에 실행될 수 있으며, 쓰기 작업 충돌을 방지하기 위해 일시적으로 CDC 및 검증을 중지합니다. 현재 Oracle, SQL Server를 소스로, PostgreSQL 또는 Amazon Aurora PostgreSQL을 타겟으로 하는 마이그레이션에서 지원됩니다.
AWS DMSData Resync데이터베이스 마이그레이션
AWS·2025년 12월 14일
DevOps
Prometheus를 사용한 kubernetes 모니터링
본 글은 Kubernetes 환경에서의 모니터링 표준으로 자리 잡은 Prometheus에 대해 소개합니다. 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 환경에서 개별 서비스의 가시성 확보는 필수적이며, TACO 플랫폼은 Cloud Native 환경을 지원하기 위해 Prometheus를 활용한 LMA(Logging-Monitoring-Alerting) 서비스를 제공합니다. Prometheus는 SoundCloud에서 시작된 오픈소스 툴킷으로, CNCF를 통해 성장했으며 Kubernetes 환경에서 매트릭 수집 및 대시보드 구축의 표준으로 사용됩니다. 다차원 데이터 지원, PromQL을 통한 강력한 검색 기능, Grafana 등 다양한 시각화 지원, 효율적인 저장소 구조, 간편한 운영, 그리고 Alertmanager를 통한 정확한 알람 발생 기능이 주요 특징입니다. 이를 통해 복잡한 IT 시스템의 안정적인 운영과 활용을 지원합니다.
PrometheusKubernetes모니터링
데보션·2021년 11월 2일
DevOps
LINE의 2022년 신년 대응: 리모트 환경에서 트래픽 폭증에 대비하기
LINE Plus 서비스 엔지니어링 팀의 권용찬님이 작성한 글로, 메신저 서비스 회사가 새해 트래픽 폭증에 대비하는 과정을 다룹니다. 과거 통신망의 한계와 현재의 변화를 비교하며, 특히 새해를 맞아 급증하는 트래픽에 대응하기 위한 LINE의 준비 과정을 설명합니다. 과거에는 통신망 대역폭 부족으로 인한 통화량 폭증이 문제였다면, 현재는 더 안정적이고 효율적인 시스템 운영을 위한 기술적 대비가 중요해졌음을 시사합니다. 글은 LINE의 신년 준비 과정을 통해 서비스 안정성 확보의 중요성을 강조합니다.
트래픽 폭증신년메신저
라인·2022년 1월 25일
DevOps
Apache Atlas on Amazon EMR을 사용하여 Data Lineage 구성하기
이 글은 데이터 거버넌스의 중요성을 강조하며, Apache Atlas를 Amazon EMR 위에 설치하여 데이터 리니지를 구성하는 방법을 설명합니다. Apache Atlas는 데이터레이크의 메타데이터 관리, 카탈로깅, 데이터 리니지, 데이터 분류를 통합적으로 관리할 수 있게 해주는 도구입니다. 특히 Hive 메타데이터 관리와 데이터 리니지 생성에 초점을 맞춰, AWS Glue Data Catalog를 Hive 메타스토어로 활용하여 Apache Atlas와 연동하는 과정을 다룹니다. 이를 통해 데이터 흐름을 시각적으로 파악하고 데이터 분석에 활용할 수 있습니다. 솔루션 개요에서는 Apache Atlas가 의존하는 기술 스택(JanusGraph, Apache Solr, Apache HBase, Apache ZooKeeper, Apache Kafka)과 Amazon EMR 및 AWS Glue와의 연동 아키텍처를 간략히 소개합니다.
Apache AtlasAmazon EMRData Lineage
AWS·2023년 1월 25일
DevOps
Cloud Native Application 의 10가지 핵심 키 소개
이 글은 Cloud Native Application을 구성하는 10가지 핵심 키워드를 소개합니다. Cloud Native는 애플리케이션을 클라우드 환경에 최적화하여 개발, 배포, 운영하는 방식을 의미하며, 현대적인 소프트웨어 개발 및 운영의 필수 요소로 자리 잡고 있습니다. 본문에서는 이러한 Cloud Native 환경을 구축하고 관리하는 데 중요한 10가지 핵심 개념들을 제시합니다. 여기에는 컨테이너화(Docker), 오케스트레이션(Kubernetes), 마이크로서비스 아키텍처(MSA), 지속적 통합/지속적 배포(CI/CD), 서비스 메시, 서버리스, 관측 가능성(Observability), 보안, 자동화, 그리고 SRE(Site Reliability Engineering) 등이 포함될 것으로 예상됩니다. 이러한 핵심 키워드들을 이해하고 적용함으로써 개발팀은 더욱 빠르고 안정적으로 애플리케이션을 배포하고 운영할 수 있습니다. 이 글은 Cloud Native 기술 스택 전반에 대한 개괄적인 이해를 돕고, 관련 기술 도입을 고려하는 개발자 및 운영자에게 유용한 정보를 제공합니다.
DockerCI/CDObservability
데보션·2021년 1월 13일
DevOps
GitHub Actions 활용하기
이 글은 GitHub Actions를 활용하여 CI/CD 워크플로우를 자동화하는 경험을 공유합니다. 과거 Jenkins, CodeBuild 등을 사용하며 겪었던 불편함과 단일 저장소(Monorepo) 환경에서의 어려움을 설명하고, 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 환경에서 저장소 분리 후 GitHub Actions를 도입하게 된 계기를 밝힙니다. 특히, GitHub Actions의 쉬운 작성법과 확장성을 장점으로 꼽으며, 실제 팀에서 설정한 워크플로우 파일을 공유하여 독자들이 테스트 자동화 등 다양한 워크플로우 구축에 도움을 받을 수 있도록 안내합니다.
GitHub ActionsCI/CD워크플로우 자동화
카카오스타일·2020년 11월 6일
DevOps
Cloud Web Service Monitoring System(WMS) v2.0 A to Z
이 글은 네이버 클라우드 플랫폼의 웹 서비스 모니터링 시스템(WMS) v2.0을 중심으로 웹 서비스 모니터링 기술을 소개합니다. 모니터링 방식은 크게 Synthetic Monitoring과 Real User Monitoring(RUM)으로 나눌 수 있습니다. Synthetic Monitoring은 실험실 환경에서 자동화 도구를 사용하여 일관된 시나리오 기반으로 웹 서비스 성능을 측정하는 방식이며, CI와 연계하여 선제적인 오류 감지가 가능합니다. WMS는 이 방식을 활용하여 주기적인 시나리오 실행, 데이터 수집 및 분석, 이슈 발생 시 알람 기능을 제공합니다. 반면 RUM은 실제 사용자의 웹 애플리케이션 상호작용 데이터를 스크립트를 통해 측정하고 분석하는 방식입니다. 글은 두 방식의 차이점을 설명하며 WMS의 기능을 소개하는 데 중점을 둡니다.
모니터링Synthetic MonitoringReal User Monitoring
네이버클라우드플랫폼·2021년 5월 31일
DevOps
CJ온스타일 오라클 클라우드 적용기(Exadata Cloud@Customer)
CJ온스타일 아키텍쳐팀의 데이터베이스 관리자(DBA)가 오라클 데이터베이스의 높은 유지보수 비용과 라이선스 정책에 대한 고민을 공유하며, Exadata Cloud@Customer 도입 과정을 설명합니다. 노후화된 영업 시스템을 MSA 기반으로 개편하는 대형 프로젝트의 일환으로, 기존 오라클 DB 환경을 클라우드로 이전하며 비즈니스 효율성 증대와 미래 대비를 목표로 합니다. 이 글은 엔터프라이즈 환경에서 오라클 DB 의존도가 높은 현실과 탈오라클 바람 속에서 클라우드 전환을 모색하는 기업들에게 유용한 인사이트를 제공합니다.
오라클 클라우드Exadata Cloud@CustomerDBA
CJ온스타일·2023년 7월 18일