GitOps와 GitHub Actions로 Amazon ECS 자동 배포 완벽하게 구현하기

빠르게 변화하는 개발 환경에서, 애플리케이션을 신속하고 안전하게 배포하려면 자동화와 지속적 배포(CI/CD)는 필수입니다. 최근 DevOps 흐름에서 GitOps가 인기를 끌고 있는데, 이는 Git을 인프라 관리의 '단일 진실 저장소'로 삼아 모든 변경 사항을 투명하게 관리할 수 있습니다. 특히 Amazon ECS와 GitHub Actions를 연동하면 개발팀은 배포를 완전 자동화하고, 복잡한 인프라도 한결 쉽게 다룰 수 있게 됩니다. 이 글에서는 실제 GitOps 워크플로 구축 방법과, ECS에 CI/CD를 적용해 자동화와 보안, 효율을 한 번에 잡는 비법을 살펴봅니다. GitOps란? DevOps의 진화된 자동화 프레임워크 GitOps는 애플리케이션뿐 아니라 인프라 전체를 "코드"로 관리하는 방식입니다. 모든 설정과 변경 사항을 Git 저장소에 기록하고, 협업과 리뷰, 이력 관리가 자연스럽게 이루어집니다. 결과적으로, 인프라 변경이 추적 가능하고, 필요할 때 손쉽게 롤백

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트렁크 기반 개발과 GitHub Actions로 AWS ECS 자동화 배포 완전 정복

트렁크 기반 개발(Trunk-Based Development)은 개발자들이 하나의 메인 브랜치에 자주, 그리고 소규모로 코드를 병합하는 방식을 말합니다. 이 방식은 민첩한 협업과 빠른 배포를 도와주죠. 하지만 다양한 환경에 동일한 브랜치에서 바로 배포해야 하기 때문에, CI/CD 파이프라인 구성은 다소 복잡해질 수 있습니다. 오늘은 GitHub Actions로 트렁크 기반 개발을 효율적으로 적용하여 AWS ECS에 자동으로 배포하는 실질적인 방법과 핵심 노하우를 쉽고 재밌게 소개합니다. 트렁크 기반 개발: 협업과 빠른 배포의 핵심 트렁크 기반 개발이란, 모든 개발자가 자주, 짧은 주기로 메인 브랜치('trunk')에 코드를 병합하는 전략입니다. 예전의 개발 방식(Git Flow 등)에서는 각 환경마다 브랜치를 따로 관리하지만, 이 방식은 모든 환경 배포도 하나의 브랜치에서 처리합니다. 덕분에 코드 충돌이 감소하고, 실시간으로 코드를 공유하며 협업이 한층 편해집니다. 이런 방

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AWS ECS, Terraform, 그리고 GitHub Actions로 만드는 진정한 DevOps 자동화 환경 (팩트 체크와 최신 워크플로우)

클라우드 인프라의 자동화와 효율적 운영은 개발·운영팀에게 필수가 되고 있습니다. 이 글에서는 실제 사례를 바탕으로 Terraform, Docker, AWS ECS Fargate, 그리고 GitHub Actions 조합으로 프로덕션 환경을 구축하는 과정과 각 기술의 최신 변화, 그리고 워크플로우를 핵심만 간추려 설명합니다. 팩트 체크를 기반으로 최신 정보만 반영했습니다. Terraform 상태 잠금과 관리 실제 변화점 과거 Terraform은 원격 상태 파일 관리에서 동시성 제어를 위해 S3와 DynamoDB 테이블의 상태 잠금(Locking) 기능을 함께 활용하는 것이 권장되었습니다. 하지만, 2024년 6월 기준 Terraform 최신 버전(1.6.x 이후)에서는 DynamoDB 잠금 기능이 공식적으로 제거되지 않았으며, 여전히 S3와 DynamoDB를 병행해 상태 잠금을 설정하는 것이 가능합니다. 팩트: DynamoDB

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GitOps와 Terraform으로 AWS 리소스 자동 관리하기: Kubernetes에서 실전 적용법

클라우드 인프라를 효율적으로 관리할 수 있는 방법을 고민하고 계신가요? 최근 DevOps 현장에서 GitOps가 표준처럼 자리 잡으며, Terraform과 Kubernetes를 결합한 자동화가 각광받고 있습니다. 이 글에서는 Flux와 KubeVela Terraform Controller를 활용해 Kubernetes 클러스터에서 AWS 리소스를 코드로 관리하는 실질적인 방법을 알려드립니다. 설치부터 자동 변경 반영까지 핵심 단계와 실전 팁을 쉽게 풀어서 설명합니다. GitOps란? 클라우드 인프라 자동화의 핵심 방식 GitOps는 인프라와 애플리케이션 구성을 Git 저장소에 선언적으로 기록하고, 실제 배포와 관리를 자동화하는 최신 접근 방법입니다. Git이 유일한 '진실의 원천'이 되고, 변경 사항이 생기면 자동으로 클러스터와 인프라에 반영됩니다. 덕분에 버전 관리, 변경 이력 추적, 롤백이 쉬워지고 운영의 일관성도 높아집니다. Flux로 Kubernetes와 Ter

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AWS EC2 자동 스케줄링: 서버리스로 비용 걱정 끝내는 실전 가이드

AWS EC2 인스턴스, 사용하다 보면 갑자기 청구서가 확 늘어난 경험 있으신가요? 평소 개발이나 테스트 때문에 띄워놓은 서버들이, 끄는 걸 잊으면 그대로 비용이 청구됩니다. 이제 AWS Lambda와 EventBridge를 활용해 EC2 인스턴스의 시작과 중지를 자동화하는 방법을 알아봅니다. 단순 스크립트에서 견고한 프로덕션 수준의 자동화까지, 실전 클라우드 운영의 핵심 노하우를 소개합니다. AWS EC2 인스턴스 자동 스케줄링의 필요성 많은 개발자와 운영자가 AWS EC2 인스턴스를 띄웠다가, 사용이 끝났음에도 끄는 걸 잊어 버려 불필요한 비용을 내곤 합니다. 이유는 단순합니다. 인스턴스가 "실행 중" 상태이면, 시간 단위로 비용이 계속 청구되기 때문이죠. 만약 서버를 특정 시간에만 필요하다면, 자동으로 인스턴스를 시작·중지하는 시스템을 갖추는 것이 비용 절감의 첫걸음입니다. 간단 스크립트 방식의 문제점 처음 시도해볼 수 있는 방법은 특정 인스턴스 ID를 하드코

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Kubernetes에서 Liveness Probe 실패 시 Pod 내부에서 벌어지는 일, 제대로 파헤치기

Kubernetes를 사용하다 보면 'Pod의 liveness probe가 실패하면 어떻게 될까?'라는 질문을 자주 접하게 됩니다. 많은 개발자들이 '그냥 재시작한다'고 답하지만, DevOps 전문가라면 그 이면에서 어떤 컴포넌트들이 어떻게 움직이고 있는지 깊이 이해해야 합니다. 이번 글에서는 Kubernetes Pod의 liveness probe가 실패했을 때 실제로 내부에서 발생하는 절차와, 그로 인한 시스템의 변화, 그리고 실전 디버깅 방법까지 쉽고 재미있게 안내해 드리겠습니다. liveness probe 실패: kubelet과 API Server의 상호작용 Pod의 liveness probe가 지정한 조건을 충족하지 못하면, 먼저 kubelet이 그 사실을 감지합니다. kubelet은 이 정보를 바로 API Server에 보고하고, API Server는 Pod의 상태를 etcd 데이터베이스에 'Unhealthy'로 기록하죠. 이때부터 해당 Pod는 더 이상 건강한 P

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AI 클라우드 비용의 숨겨진 60% 세금, 해결 방법까지 한 번에!

"우리가 혁신을 위해선 비용이 필요하다"라고 자신 있게 말했던 AI 프로젝트. 하지만 클라우드 사용료 청구서를 받아든 순간, 심장이 쿵 내려앉습니다. 지나치게 높은 요금에는 이유가 있습니다. 수많은 기업들이 미처 알지 못한 사이에, AI 클라우드 환경에서는 GPU 자원 낭비가 심각하게 발생하고 있죠. 오늘은 대부분의 기업이 겪는 '숨겨진 60% 세금' 문제와, 이를 극복하는 실전 방법들을 쉽고 흥미롭게 알려드리겠습니다. Kubernetes GPU 비용 폭탄의 정체 AI 클라우드를 운영하는 대부분의 팀은 최신 GPU를 Kubernetes 클러스터에 연결합니다. 데이터 사이언티스트들은 쾌속으로 모델을 학습시키며, 모두가 기대에 부풀죠. 하지만, 실제로는 GPU 자원의 60%가 '아무 일도 하지 않으며' 비용만 발생하고 있습니다. 이것이 바로 보이지 않는 'GPU 세금'입니다. 보드 승인도, GPU 부족에 대한 대처도 성공했지만 정작 클러스터 스케줄러의 한계 때문에 엄청난 낭비

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인공지능(AI) 에이전트 시대를 위한 데이터 시스템의 대변혁: 우리가 AI 군주를 지원하는 법

인공지능 기술, 특히 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 AI 에이전트가 일과 생활 곳곳을 장악하며, 데이터 시스템의 주 사용자로 급부상하고 있습니다. 최근 논문 ‘Supporting Our AI Overlords: Redesigning Data Systems to Be Agent-First’에서는 앞으로 우리가 어떻게 데이터 시스템을 ‘에이전트 우선’으로 재설계해야 하는지, 그리고 그 과정에서 마주할 도전과 기회를 흥미롭게 다루고 있습니다. 이 글에서는 AI 에이전트가 왜 기존 시스템을 흔들며, 데이터와 어떻게 상호작용하는지, 앞으로 어떤 변화가 필요한지 쉽고 재미있게 풀어봅니다. AI 에이전트란? 기존 AI와 무엇이 다를까 AI 에이전트는 인간의 역할을 흉내내며 직접 데이터를 활용해 문제를 해결하도록 설계된 인공지능입니다. 이들은 목표를 설정하고, 계획을 세우고, 필요할 땐 스스로 학습하며 점점 더 똑똑해집니다. 기존의 AI가 주어진 데이터 내에서 정해진 방식을 반복해왔

애플의 2025 글로벌 출시: AI 결합한 새로운 아이폰·애플워치·에어팟 세상에 등장!

AI와 로봇, 기대와 위험 사이: 실전 데모 실패부터 안전 규제, 로봇공학의 황금기까지

Notion 3.0 AI 에이전트, 웹 검색 도구 악용이 부르는 숨겨진 데이터 유출 위험

Claude 최신 기능 완전정복: 업무 자동화와 파일 생성, 앱 연동, 보안 강화

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AI와 인공지능, Meta의 AR 혁신 그리고 캘리포니아의 AI 안전 법안 이야기

아부다비 AI 정부 혁명: 2027년까지 200개의 인공지능 시스템 도입 계획

Notion 3.0의 AI 에이전트: 문서와 워크플로우의 자동화 혁명

Spacecraft.io로 IaC 도구 통합 및 인프라 자동화 혁신하기

DevOps 팀이라면 인프라 구축과 운영에 수많은 IaC(코드로서의 인프라) 도구를 함께 써본 경험이 있을 겁니다. Terraform, Ansible, Kubernetes, Pulumi, CloudFormation 등 각 도구마다 강점은 있지만, 이들을 한꺼번에 사용하면 관리가 복잡해지고 정책 적용이나 상태 관리가 골치 아파지죠. 이런 시대에 등장한 Spacecraft.io는 산재된 IaC 도구들을 하나의 '관제 센터'로 통합해 DevOps 파이프라인을 깔끔하게 혁신하는 플랫폼입니다. 이 글에서는 기존 IaC의 한계, Spacecraft.io의 핵심 기능, 실제 활용 사례 그리고 앞으로의 IaC 자동화 전망까지 쉽고 재미있게 풀어봅니다. 인프라 자동화 시대, 왜 IaC 도구가 이렇게 많아졌을까? 현대 DevOps 환경은 여러 IaC 도구로 이루어진 '공동 작업장'입니다. Terraform은 AWS, Azure, GCP 등 다양한 클라우드를 코드로 구축하는 표준 도구고, An

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iOS 26과 애플의 로컬 AI, 개발자들이 바꿔놓은 앱의 미래

구글 크롬의 새로운 AI 기능, 브라우저가 진짜 똑똑해졌다!

이제 AI 맞춤화 끝판왕! Google Gemini 앱의 ‘Gems’ 공유 기능 완전 해부

아무 생각 말고 그냥 해보기! 동기부여로 삶을 바꾸는 실전 노하우

바쁘게 살아가는 요즘, 많은 사람이 도전 앞에서 머뭇거립니다. 망설임, 고민, 때론 '철저한 준비'라는 핑계를 대며 시작조차 못 하기도 하죠. 하지만 진짜 변화는 생각보다 더 단순합니다. 수많은 동기부여 콘텐츠가 말하는 핵심은 바로 '그냥 해보는 것' 이 글에서는 실전에서 바로 써먹을 수 있는 동기부여 메시지들과 실행의 가치에 대해 쉽고 재미있게 풀어봅니다. 경쟁에 대처하는 가장 쉬운 방법 살다 보면 늘 경쟁 속에 놓이게 됩니다. 모두가 나만큼 열심히 달린다는 생각에 마음이 무거울 수도 있죠. 하지만 실제로는 90%의 사람이 열심히 하지 않습니다. 대다수는 고민하거나, 머뭇거리다가 시작을 못 하죠. 그러니 '시작했다'는 그 자체만으로 이미 경쟁력 있습니다 생각만 많으면 아무것도 이뤄지지 않는다 "이거 할까, 저거 할까" 계속 생각만 하면 결과는 늘 제자리걸음입니다. 실제로 남들 역시 고민만 하고 움직이지 않는다는 사실, 알면 속이 좀 시원해지지 않나요? 중요한

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