새해 DevOps가 어떻게 될지 트렌드 5가지와 GitLab 신규 릴리즈 기능을 소개합니다. 인포레터 36호를 시작하며
2024년 1월이 벌써 3분의 2가 지났네요. 인포레터 인사말을 쓰다가 달력을 보고 깜짝 놀랐습니다. 구독자분 모두 새해 결심 잘 지키고 계시는지요? 인포그랩은 올해 계획을 진행하면서 ‘혹시 중요한 걸 놓치지 않았는지’ 꾸준히 점검하고 있어요. 결심한 일을 이루고자 ‘일신우일신’하려 합니다.
알찬 DevOps 콘텐츠로 구독자분을 더 자주 만나는 일도 저희에게 중요한 새해 계획이에요. 앞서 말씀드렸듯 인포레터가 올해부터 매달 둘째 주, 넷째 주 월요일마다 여러분을 찾아갑니다. 저희 편집진은 요즘 눈썹을 휘날리며 동분서주하고 있는데요. DevOps 콘텐츠를 더 좋은 품질로 더 신속하게 제작하고, 배포하고자 열심히 뛰고 있어요.
이번 인포레터 36호에도 인포그랩 멤버 모두 힘을 합쳐 DevOps 읽을거리를 살뜰히 준비했는데요. 아티클이 도움이 되셨다면, 인포레터를 주변에 알려주세요! 구독과 소개는 편집진을 춤추게 합니다.😁
- 인포레터 편집진- |
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이주의 Tech Article
- GitLab 16.8 Release
- GitLab 주요 보안 릴리스 16.7.2, 16.6.4, 16.5.6
- 2024년 DevOps 트렌드 5가지 알아보기
- 슬랙봇을 활용한 기술 블로그 배포 자동화 이야기
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최근 발표된 GitLab 16.8 버전을 우리말 동영상으로 소개합니다.
- GCP Secret Manager 지원
- Workspaces GA 버전 출시
- GitLab 관리자를 위한 2FA 적용
- DORA 기반 업계 벤치마크를 포함한 새로운 조직 수준의 DevOps 보기
- 작업 또는 OKR의 모든 상위 항목 보기
자세한 내용은👉GitLab 릴리즈 노트👈를 확인해 보세요.
인포그랩은 구독자분이 더 쉽고 빠르게 GitLab 업데이트 소식을 접하도록 우리말 영상을 제작하고 있어요. "YouTube 구독과 좋아요"는 인포레터 편집진에게 큰 힘이 된답니다.😆 |
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GitLab이 최근 주요 보안 릴리스로 Community Edition(CE)과
Enterprise Edition(EE)용 버전 16.7.2, 16.6.4, 16.5.6을 출시했습니다.
이번 릴리스에서 해결한 보안 문제는 다음과 같습니다.
- 사용자 상호작용 없이 비밀번호 재설정을 통한 계정 탈취
- 우회 CODEOWNER 승인 제거
- 공격자가 Slack/Mattermost 통합을 악용해 다른 사용자로 슬래시 명령을 실행하는 문제
- 다른 루트 네임스페이스에서 Workspaces 생성 가능
- 커밋 서명 유효성 검사에서 서명 후 헤더 무시
자세한 내용은👉인포그랩 기술 블로그👈에서 확인해 보세요.
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매년 IT 업계 전문가, 기업, 전문 매체 등에서 새해 DevOps 트렌드를 다각도로 전망합니다. DevOps에 빠삭한 사람이 보기에 어떤 트렌드는 신선하지 않을 수 있는데요. 매년 비슷한 트렌드가 반복해서 나오는 경향이 있기 때문이죠. 그러나 조사, 전망 시점에 따라 시장 상황과 전망은 달라지기도 하는데요. 이미 알고 있는 기술 트렌드도 그때그때 새롭게 찾아보고 내용을 업데이트하는 건 의미 있습니다.
인포그랩은 지난해부터 새해 DevOps 트렌드를 전망하는 콘텐츠를 제작, 발행하고 있어요. 여러 DevOps 트렌드 전망 가운데 3회 이상 지목된 트렌드 5개를 고르고요. 각 트렌드 기술의 개념과 기능, 장점, 시장 전망, 성장요인 등을 소개하고 있습니다.
올해는 인공지능(AI)과 머신러닝, 컨테이너화, Infrastructure as code(IaC), 옵저버벌리티(Observability), NoOps를 DevOps 트렌드 기술로 꼽았는데요. 이번 Tech Article에서는 각 트렌드를 구체적으로 살펴봤습니다.
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2024년 DevOps 트렌드 5가지 알아보기
Grace Park | Technical Writer
이 글은 2024년에 주목해야 할 DevOps 트렌드 5가지를 다뤘습니다. AI와 머신러닝 도입 증가, 컨테이너화 확대, IaC 도입 확산, 옵저버빌리티 중요성 확대, NoOps 부상이 그 예인데요. 1)많은 기업이 클라우드로 이전하면서 소프트웨어 개발은 자동화, 효율화되도록 요구받죠. AI와 머신러닝은 이 목적을 달성하는 데 더 많이 쓰일 거고요. 2)요즘 기업은 컨테이너의 유연성과 비용 절감 효과에 주목해 컨테이너 우선 전략을 취합니다. 이에 컨테이너화는 더 확산할 걸로 예상되고요. 3)최신 아키텍처가 느슨하게 연결된, 상호의존적 서비스와 API로 이뤄지면서 사람이 관리하는 클라우드 리소스 사용량은 늘었죠. IaC는 이 복잡성을 다뤄 더 널리 도입될 수 있습니다. 4)오늘날 기업은 애플리케이션 성능을 이해하고 분석하며, 애플리케이션 안정성과 확장성, 가용성을 향상하려는데요. 이에 옵저버빌리티가 더 많이 활용될 전망입니다. 5)IT 자동화와 클라우드 컴퓨팅이 확대돼 NoOps 입지도 더 커질 거고요.
자세한 내용은 본문을 통해 확인해 보세요!
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DevOps 기업이 사내 업무 자동화로 혁신하는 비결 |
IT 기업의 기술 블로그는 해당 기업의 기술력과 개발 문화를 대외로 드러내는 창구입니다. 기술 블로그에 양질의 콘텐츠가 있으면 잠재 고객에게 신뢰를 얻는 데 도움이 되고요. 기술 인재의 관심을 해당 기업으로 끌어들여 채용에도 기여할 수 있죠. 기술 블로그를 잘 운영하면 기업의 브랜드 이미지도 향상할 수 있습니다.
기술 블로그를 잘 관리하려면 양질의 콘텐츠를 기획, 제작하는 일 못지않게 이를 손쉽고 빠르게 배포하는 일도 중요한데요. 그러면 기술 블로그에 콘텐츠를 더 자주 발행해 기업 홈페이지로 트래픽을 더 많이 유도할 수도 있습니다. 특히 콘텐츠 배포 과정에서 이슈와 Merge Request 생성, 메타데이터와 커밋 메시지 입력 등과 같은 단순 반복 업무를 자동화하면 배포 속도를 훨씬 더 끌어올릴 수 있죠.
인포그랩은 지난해 기술 블로그에 콘텐츠를 자동 배포하는 슬랙봇을 개발, 도입했는데요. 이 봇은 콘텐츠 배포 과정에서 수동 업무를 자동화해 기술 블로그 업무의 효율성과 생산성을 크게 향상했습니다. 이는 구성원의 창의력과 혁신을 촉진하는 데도 도움이 될 걸로 기대되고요. 이번 Tech Article에서는 기술 블로그 배포용 슬랙봇의 개발 후기를 구체적으로 소개했습니다.
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슬랙봇을 활용한 기술 블로그 배포 자동화 이야기
Jeff Son | DevOps Engineer
글쓴이는 인포그랩의 DevOps 엔지니어로, 평소 사내 업무에 자동화 기술을 도입해 생산성과 효율성을 높이는 데 관심이 많습니다. 지난해 그는 사내 기술 블로그에 콘텐츠를 자동 배포하는 슬랙봇을 개발했는데요. 이 봇은 사용자가 슬랙의 아무 채널에 /ig blog 명령을 입력하면, 미리 설정된 워크플로가 실행돼 기술 블로그에 콘텐츠가 자동 배포되죠. 슬랙봇은 콘텐츠 배포 과정에서 불필요한 단순 반복 업무를 크게 줄였는데요. 인포그랩에서는 이 도구를 사용해 클릭 한 번으로 콘텐츠를 1분 안에 배포할 수 있고요. 파이프라인 실패율은 5% 아래로 감소했습니다. 이 글에서는 기술 블로그 배포용 슬랙봇의 개발 배경과 과정, 작동 방식, 도입 결과를 다뤘습니다.
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지능형 자동화가 DevSecOps 사일로를 해소하는 3가지 방식 |
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이 글에서는 DevSecOps 활성화와 관련해 지능형 자동화의 3가지 예시를 다뤘습니다. 지능형 자동화는 실시간 데이터에서 나온 신뢰할 만한 답변과 예측·인과·생성형 인공지능(AI) 기술의 시너지 조합에 따라 작동하는 자동화된 IT 프로세스인데요.
첫째, 이는 자동화된 릴리즈 검증을 위한 품질 게이트 역할을 수행할 수 있습니다. 팀이 서비스 레벨 목표(SLO)에 영향을 미치는 잠재적 릴리즈 검증 이슈를 예측하고, 근본 원인과 다운스트림 효과를 판단하며, 동적 응답을 개발하고 실행하는 데 지능형 자동화를 도입할 수 있고요.
둘째, 폐쇄된 루프로 문제를 자동 수정할 수 있죠. 팀이 티켓 할당과 관련해 문제를 자동 수정하려면 정확한 답이 필요합니다. 인과 AI는 자동화된 근본 원인 분석을 수행해 문제 원인을 올바르게 확인하고요. 인과·예측 AI를 사용하면 팀은 수정 워크플로와 자동화된 런북을 트리거하면서 몇 초 안에 보안 또는 성능 문제를 자동 탐지, 표시, 할당, 해결할 수 있죠.
셋째, 피처 플래그를 사용한 프로그레시브 딜리버리를 진행할 수 있습니다. 프로그레시브 딜리버리는 트래픽 일부에 코드를 배포하면서 빠르게 움직이고, 실제 고객을 상대로 가설을 테스트하면서 제품 결정에 신뢰도를 높이죠. 지능형 자동화는 피처 플래그를 파이프라인에 더 쉽게 임베드해 프로그레시브 딜리버리를 지원하고요.
이밖에 자세한 내용은 본문을 확인해 주세요.
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이 글에서는 프로덕트 마인드셋을 플랫폼에 적용하는 방식과 플랫폼을 프로덕트로 다루는 방식을 다뤘습니다. 프로덕트 마인드셋은 소프트웨어를 일회성 프로젝트가 아닌 계속 진화하는, 고객 중심 프로덕트로 봅니다.
이러한 관점의 전환은 우리가 소프트웨어를 구축하고 유지관리하는 방식을 혁신하고요. 고객에게 지속적으로 가치를 전달하는 일에 주목하죠. 프로덕트 마인드셋의 핵심 원칙은 이렇습니다.
첫째, ‘고객 중심 경험’을 만드는 데 집중하고요.
둘째, 사용자 피드백에 기반해 MVP를 릴리즈하고, 제품을 혁신하는 ‘반복 개발’을 진행합니다.
셋째, 사용자 피드백에 적극적으로 귀를 기울이고, 데이터를 사용해 그들의 니즈를 이해하며 결정하는 ‘데이터 기반 의사 결정 방식’을 취하고요.
넷째, 다양한 전문 지식이 있는 팀이 협업해 프로덕트를 향상하는 ‘부서 간 협업’을 수행하죠.
플랫폼을 프로덕트로 다룰 때는 다음 사항을 고려해야 하는데요. 사용자 중심 디자인, 피드백 루프, 변화하는 플랫폼, 문서와 훈련 자료, 커뮤니티 참여, 정기 업데이트와 릴리즈가 그 예입니다.
이밖에 자세한 내용은 본문을 확인해 주세요.
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플랫폼 엔지니어가 당신보다 돈을 더 많이 번다 |
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이 글에서는 플랫폼 엔지니어가 DevOps 엔지니어보다 얼마나 더 많은 수입을 올리는지 소개합니다. ‘플랫폼 엔지니어링 2023 조사’에 따르면, 미국에서 플랫폼 엔지니어는 DevOps 엔지니어보다 평균 6만5439달러 더 많이 벌면서 42.5%의 급여 우위를 누립니다. 유럽에서는 플랫폼 엔지니어가 18.64% 더 많은 수입을 올려 비슷한 경향을 보이는데요. 이는 연간 1만5871달러 더 많습니다.
수입 격차가 큰 이유는 플랫폼 엔지니어링 업무의 부담이 크기 때문인데요. 기존 운영, DevOps 역할과 달리 플랫폼 엔지니어링은 더 폭넓고 더 전문화된 스킬셋을 요구하죠.
이는 소프트웨어 개발과 운영 간에 공백을 메우는 역할만 수행하는 게 아닙니다. 아울러 단순히 팀 또는 개인 문제만 해결하는 것도 아니고요.
플랫폼 엔지니어의 일은 전체 조직에 영향을 미치고, 플랫폼을 혁신하며 형성하죠. 플랫폼을 잘 구축하면 개발자와 운영팀의 병목을 해소하며 시장 출시 시간을 더 단축할 수도 있습니다.
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DevOps 혹은 GitLab에 대한 고민이 있으신가요?
온라인상에 많은 정보는 있으나,
내가 원하는 케이스와 동일한 케이스는 찾을 수 없고,
비용을 떠나서 질문할 곳을 찾기 어렵진 않으신가요?
인포그랩은 여러분의 고민을 함께할 준비가 되어있는 "DevOps 전문기업" 입니다. |
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