10장: 실전 프로젝트 -- Platform Engineering 구축
Backstage, ArgoCD, Crossplane으로 엔드투엔드 IDP를 구축하는 실전 프로젝트. Golden Path 작성, 셀프서비스 워크플로우, 비용 가시성 통합까지 전 과정을 다룹니다.
30개의 글
Backstage, ArgoCD, Crossplane으로 엔드투엔드 IDP를 구축하는 실전 프로젝트. Golden Path 작성, 셀프서비스 워크플로우, 비용 가시성 통합까지 전 과정을 다룹니다.
플랫폼 팀의 구조와 Team Topologies 적용, 채택률 측정과 개선, 개발자 만족도(NPS), 이해관계자 관리, 그리고 플랫폼 성숙도 모델을 다룹니다.
FinOps 원칙과 플랫폼 통합, Backstage 비용 대시보드, 태그 기반 비용 할당, 리소스 생성 시점의 비용 예측, 그리고 AI 기반 비용 최적화를 다룹니다.
Platform as a Product 관점에서의 API 계층 설계, 추상화 수준 결정, 내부 API 버전닝, 인증과 인가, 감사 로깅, 그리고 CLI 도구 제공까지 다룹니다.
셀프서비스의 핵심 원칙, GitOps 기반 인프라 요청, Crossplane을 활용한 Kubernetes 네이티브 인프라 추상화, 그리고 승인 워크플로우를 다룹니다.
빌드, 스캔, 서명, 배포, 런타임 모니터링까지 전체 컨테이너 보안 파이프라인을 GitHub Actions와 쿠버네티스 기반으로 통합 구축하는 실전 프로젝트입니다.
Golden Path의 정의와 철학, 옵셔널하되 매력적인 경로 설계, Terraform/Pulumi 기반 자동 인프라 프로비저닝, 그리고 80% 이상 자발적 채택률의 비결을 다룹니다.
의존성 혼동, 타이포스쿼팅, CI 침투 등 공급망 공격 유형을 분석하고, SLSA 프레임워크와 어드미션 컨트롤러 기반의 제로 트러스트 방어 전략을 구축합니다.
Backstage 소프트웨어 카탈로그의 엔티티 모델, catalog-info.yaml 스키마, 메타데이터 표준화, 그리고 Scaffolder를 활용한 프로젝트 자동 생성을 다룹니다.
쿠버네티스 Secrets의 한계를 이해하고, HashiCorp Vault, External Secrets Operator, Sealed Secrets로 안전한 시크릿 관리 체계를 구축합니다.
Spotify 오픈소스이자 CNCF 졸업 프로젝트인 Backstage의 아키텍처, 설치, 소프트웨어 카탈로그, TechDocs, 플러그인 시스템을 실습합니다.
쿠버네티스 NetworkPolicy로 기본 거부 정책을 구현하고, Calico/Cilium 네트워크 정책과 Istio mTLS로 컨테이너 간 통신을 안전하게 제어합니다.
IDP 아키텍처의 핵심 구성 요소, 사용자 리서치 기반 설계, Build vs Buy 의사결정, 그리고 MVP부터 점진적 확장까지의 전략을 다룹니다.
Falco의 eBPF 기반 시스콜 모니터링으로 컨테이너 런타임 위협을 실시간 감지하고, 규칙 작성부터 알림 통합까지 런타임 보안 체계를 구축합니다.
DevOps의 한계에서 출발한 Platform Engineering의 등장 배경, 인지 부하 감소를 위한 내부 개발자 플랫폼(IDP)의 정의, 그리고 2026년 현황과 트렌드를 살펴봅니다.
Sigstore 에코시스템(Cosign, Fulcio, Rekor)으로 컨테이너 이미지에 키리스 서명을 적용하고, SLSA 프레임워크 기반의 빌드 출처 증명을 구현합니다.
SBOM(소프트웨어 자재 명세서)의 개념과 필요성, SPDX와 CycloneDX 형식을 비교하고, Syft와 Trivy로 SBOM을 생성하여 공급망 가시성을 확보하는 방법을 실습합니다.
Trivy, Grype, Snyk 컨테이너 스캐너를 비교하고, CI/CD 파이프라인에 취약점 스캐닝 게이트를 통합하여 안전한 이미지만 배포하는 방법을 다룹니다.
최소 베이스 이미지, 멀티스테이지 빌드, 루트 없는 컨테이너 등 Dockerfile 보안 모범 사례와 불변 이미지 전략을 실습합니다.
컨테이너 환경에서 마주하는 보안 위협과 공격 벡터를 분석하고, 방어 심층 전략과 OWASP 쿠버네티스 보안 체크리스트를 기반으로 한 보안 로드맵을 소개합니다.
전체 시리즈에서 다룬 AI 코드 리뷰, 테스트 생성, 문서화, PR 분석을 하나의 통합 시스템으로 구축하는 실전 프로젝트를 진행합니다.
코드 리뷰, 테스트 생성, 문서화, PR 분석을 하나의 CI/CD 파이프라인으로 통합하고, 품질 게이트와 비용 관리 전략을 수립합니다.
Claude Code의 에이전트 기반 워크플로우를 활용하여 코드 생성, 리팩터링, 디버깅을 자동화하고, CI/CD에 통합하는 방법을 다룹니다.
GitHub Copilot의 인라인 자동 완성, Copilot Chat, Agent Mode를 실전에서 효과적으로 활용하는 전략과 팀 단위 도입 방법을 다룹니다.
PR의 변경 범위와 위험도를 AI로 분석하고, 리뷰어에게 구조화된 인사이트를 제공하는 시스템을 구축합니다.
코드 변경에 따라 API 문서, README, 변경 로그를 AI로 자동 갱신하는 시스템을 구축하고, 문서와 코드의 동기화를 유지하는 전략을 다룹니다.
코드 변경을 분석하여 단위 테스트와 통합 테스트를 자동으로 생성하는 시스템을 구축하고, 테스트 품질을 검증하는 방법을 다룹니다.
GitHub Actions를 활용하여 PR에 자동으로 AI 코드 리뷰를 수행하는 시스템을 직접 구축하고, 실전에서 활용 가능한 수준으로 완성합니다.
LLM이 코드를 이해하고 리뷰 피드백을 생성하는 원리를 분석하고, AI 코드 리뷰 시스템의 아키텍처를 설계합니다.
AI가 소프트웨어 개발의 각 단계를 어떻게 혁신하는지 전체 그림을 조망하고, 코드 리뷰, 테스트, 문서화, CI/CD 자동화의 핵심 개념을 정리합니다.