CI/CD Automation

CI/CD Automation

CI/CD 자동화는 소프트웨어 개발 프로세스에서 지속적 통합 (Continuous Integration), 지속적 전달 (Continuous Delivery), 지속적 배포 (Continuous Deployment) 를 자동화하는 방법론 및 기술이다. Continuous Integration(지속적 통합) 은 개발자가 코드 변경사항을 주기적으로 중앙 저장소에 통합하는 과정을 자동화하고, Continuous Delivery/Deployment(지속적 배포) 는 검증된 코드를 자동으로 프로덕션 환경에 배포하는 과정을 처리한다.

이 자동화 시스템은 개발 주기를 단축하고, 코드 품질을 향상시키며, 배포 위험을 감소시키는 핵심 도구이다. CI/CD 자동화는 DevOps 문화의 실천을 지원하며, 빌드, 테스트, 배포의 모든 단계를 효율적으로 연결하는 파이프라인을 구축한다.
이를 통해 개발 팀은 릴리스 주기를 단축하며, 품질을 유지하고 고객 피드백을 신속히 반영할 수 있다.

스크립트 기반 자동화, 트리거 기반 빌드, 자동화된 테스트, 배포 전략 (Blue-Green, Canary) 등으로 구성되며, Jenkins, GitLab CI/CD, GitHub Actions, Azure Pipelines 등 다양한 툴을 통해 구현된다.

핵심 개념

CI/CD 자동화는 세 가지 핵심 개념으로 구성된다:

1. 지속적 통합 (CI, Continuous Integration): 개발자들이 코드 변경사항을 중앙 저장소에 정기적으로 통합하는 과정을 자동화한다. 코드 변경 시 자동으로 빌드 및 테스트를 실행하여 통합 문제를 조기에 발견한다.

2. 지속적 전달 (CD, Continuous Delivery): 소프트웨어가 언제든지 안정적으로 릴리스될 수 있는 상태를 유지하도록 하는 과정이다. 코드 변경이 테스트 환경 또는 스테이징 환경까지 자동으로 배포된다.

3. 지속적 배포 (CD, Continuous Deployment): 지속적 전달의 확장으로, 모든 변경사항이 테스트를 통과한 후 자동으로 프로덕션 환경까지 배포되는 과정이다.

목적

CI/CD 자동화의 주요 목적은 다음과 같다:

• 소프트웨어 개발 속도 향상
• 버그와 결함 조기 발견 및 해결
• 릴리스 주기 단축
• 수동 작업 감소로 인한 인적 오류 최소화
• 일관된 개발 및 배포 프로세스 구축
• 개발팀과 운영팀 간의 협업 강화

필요성

현대 소프트웨어 개발에서 CI/CD 자동화가 필요한 이유:

1. 빠른 시장 진입 (Time-to-Market) 압박 증가
2. 복잡한 마이크로서비스 아키텍처 관리
3. 개발 주기 가속화 요구
4. 고품질 소프트웨어에 대한 기대 증가
5. 팀 간 협업 향상 필요성
6. 운영 오버헤드 감소 필요성

주요 기능

CI/CD 자동화 시스템의 주요 기능:

1. 코드 변경 감지 및 자동 빌드 트리거
2. 종합적인 자동화된 테스트 실행 (단위, 통합, 시스템, 성능)
3. 코드 품질 및 보안 검사
4. 환경 구성 자동화
5. 자동화된 배포 및 롤백 기능
6. 모니터링 및 알림
7. 아티팩트 관리 및 버전 제어

역할

CI/CD 자동화는 소프트웨어 개발 라이프사이클에서 다음과 같은 역할을 수행한다:

1. 개발자와 운영 팀 간의 가교 역할
2. 소프트웨어 출시 과정 가속화
3. 품질 보증 메커니즘 제공
4. 일관된 개발 및 배포 프로세스 보장
5. 문제 조기 발견 및 해결 지원
6. 개발 및 운영 사일로 (silos) 해체 촉진

주요 기능

CI/CD 자동화의 주요 기능은 다음과 같다:

1. 코드 통합 자동화: 개발자가 코드를 중앙 저장소에 커밋할 때마다 자동으로 통합 및 빌드를 수행한다.
2. 자동화된 테스트: 단위 테스트, 통합 테스트, 회귀 테스트, 성능 테스트 등 다양한 테스트를 자동으로 실행한다.
3. 환경 프로비저닝: 테스트, 스테이징, 프로덕션 등 필요한 환경을 자동으로 구성한다.
4. 배포 자동화: 코드를 다양한 환경으로 자동 배포하는 기능을 제공한다.
5. 모니터링 및 피드백: 배포 상태, 성능, 오류 등을 모니터링하고 피드백을 제공한다.
6. 롤백 관리: 문제가 발생했을 때 이전 버전으로 신속하게 롤백할 수 있는 기능을 제공한다.

특징

CI/CD 자동화의 주요 특징:

1. 파이프라인 방식의 워크플로우
2. 자동화된 피드백 메커니즘
3. 구성 가능한 단계 및 작업
4. 다양한 도구 통합 지원
5. 버전 관리 시스템과의 긴밀한 통합
6. 환경 간 일관성 보장
7. 확장성 및 병렬 처리 지원

핵심 원칙

CI/CD 자동화의 핵심 원칙은 다음과 같다:

1. 코드 통합의 빈번함: 개발자들은 작은 단위의 변경사항을 자주 통합하여 통합 문제를 최소화하고 빠른 피드백을 받는다.
2. 자동화 우선: 수동 프로세스를 최대한 자동화하여 인적 오류를 줄이고 일관성을 유지한다.
3. 작은 단위의 변경: 변경사항을 작게 유지하여 테스트와 배포의 위험을 최소화한다.
4. 지속적인 테스트: 모든 코드 변경에 대해 자동화된 테스트를 실행하여 품질을 보장한다.
5. 배포 자동화: 코드가 모든 테스트를 통과한 후 자동으로 배포될 수 있도록 한다.
6. 롤백 자동화: 문제가 발생했을 때 신속하게 이전 버전으로 돌아갈 수 있는 메커니즘을 구축한다.
7. 투명성 및 가시성: 파이프라인의 모든 단계와 결과를 팀원들이 쉽게 확인할 수 있도록 한다.
8. 보안 통합: 개발 초기 단계부터 보안을 고려하고 통합한다.

빌드 - 테스트 - 배포 사이클

• 빌드 (Build): 소스 코드를 컴파일하여 실행 파일을 생성한다.
• 테스트 (Test): 빌드된 코드에 대해 자동화된 테스트를 수행한다.
• 배포 (Deploy): 테스트를 통과한 코드를 운영 환경에 배포한다.

CI/CD 파이프라인의 주요 단계는 다음과 같다:

1. 코드 변경 및 커밋:
   • 개발자가 코드를 작성하고 버전 관리 시스템에 커밋
   • 코드 변경은 일반적으로 작은 단위로 자주 이루어짐
2. 빌드 단계:
   • 소스 코드 컴파일
   • 종속성 해결
   • 실행 가능한 아티팩트 생성
   • 정적 코드 분석 및 초기 코드 품질 검사
3. 테스트 단계:
   • 단위 테스트: 개별 코드 구성 요소 테스트
   • 통합 테스트: 구성 요소 간 상호작용 테스트
   • 시스템 테스트: 전체 시스템 기능 테스트
   • 성능 테스트: 속도, 확장성, 안정성 테스트
   • 보안 테스트: 취약점 및 보안 위험 검사
4. 배포 준비 단계:
   • 환경 구성 및 프로비저닝
   • 데이터베이스 마이그레이션
   • 배포 아티팩트 준비
5. 배포 단계:
   • 스테이징 환경에 배포
   • UAT(사용자 수용 테스트)
   • 프로덕션 환경 배포 (자동 또는 수동)
6. 검증 및 모니터링:
   • 배포 후 검증
   • 성능 및 오류 모니터링
   • 사용자 피드백 수집

이 사이클은 반복적으로 진행되며, 각 단계에서 문제가 발견되면 해당 문제가 해결될 때까지 다음 단계로 진행되지 않는다. 이러한 접근 방식은 소프트웨어 품질을 향상시키고 배포 위험을 최소화한다.

작동 원리

CI/CD 파이프라인의 작동 원리는 다음과 같다:

1. 코드 변경 감지: 개발자가 버전 제어 시스템 (예: Git) 에 코드를 푸시하면, 웹훅이나 폴링 메커니즘을 통해 CI/CD 시스템이 이를 감지한다.
2. 빌드 단계: 소스 코드를 컴파일하고 의존성을 해결하여 실행 가능한 애플리케이션을 생성한다.
3. 테스트 단계: 다양한 수준의 자동화된 테스트 (단위, 통합, 시스템) 를 실행하여 변경사항의 품질을 확인한다.
4. 정적 분석: 코드 품질, 보안 취약점, 스타일 가이드 준수 여부를 검사한다.
5. 아티팩트 생성: 배포 가능한 아티팩트 (컨테이너 이미지, 바이너리, 패키지 등) 를 생성하고 저장한다.
6. 환경 구성: 인프라 코드를 사용하여 필요한 환경을 프로비저닝하거나 구성한다.
7. 배포 단계: 아티팩트를 타겟 환경 (개발, 스테이징, 프로덕션) 에 배포한다.
8. 검증 및 모니터링: 배포 후 검증 테스트를 실행하고 애플리케이션의 건강 상태를 모니터링한다.

구성 요소 및 아키텍처

CI/CD 자동화의 주요 구성 요소:

장점과 단점

분류에 따른 종류 및 유형

자동화 전략

스크립트 자동화 (Script Automation)

• 정의: 개발 및 배포 과정의 반복되는 작업 (빌드, 테스트, 린팅, 마이그레이션, 설정 등) 을 쉘 스크립트, Makefile, PowerShell, Bash, Python 스크립트 등으로 자동화하는 작업.
• 목적: 반복 작업 (데이터 수집, 로그 분석 등) 을 코드 기반으로 자동화
• 주요 도구:
  • Python + Selenium: 웹 크롤링/테스트 자동화 (예: 일일 리포트 생성)
  • Cron: 리눅스 기반 스케줄링 (예: 주기적 DB 백업)
  • Shell Script: 서버 관리 작업 자동화 (예: 로그 파일 정리)
• 주요 자동화 예시
  • 테스트 실행: npm test, pytest, mvn test
  • 린트/포맷: eslint, black, prettier
  • DB 마이그레이션: flyway migrate, sequelize db:migrate
  • 환경 설정: .env 자동 생성, 비밀 키 로딩
  • 의존성 설치: npm install, pip install -r requirements.txt
• 도구 예시
  • Bash, PowerShell
  • Make, Fabric, Ansible (스크립트 수준의 자동화 포함)
    실전 예시:

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# Selenium으로 네이버 뉴스 크롤링
from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://news.naver.com")
titles = driver.find_elements_by_css_selector(".news_tit")
print([title.text for title in titles][:5])
driver.quit()

빌드 자동화 (Build Automation)

• 정의: 소스 코드를 실행 가능한 형태 (바이너리, 패키지, 컨테이너 이미지 등) 로 변환하는 컴파일, 종속성 설치, 테스트, 패키징을 자동화하는 과정
• 목적: 소스코드 → 실행 가능 패키지 변환 과정 표준화
• 핵심 자동화 단계
  1. 코드 컴파일
  2. 의존성 해결
  3. 테스트 실행
  4. 패키징
  5. 아티팩트 저장소 업로드 (Nexus, Artifactory 등)

핵심 도구 비교:

GitLab CI 예시:

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build-job:
  stage: build
  script:
    - echo "Compiling source code..."
    - mvn clean package
  artifacts:
    paths:
      - target/*.jar

배포 자동화 (Deployment Automation)

• 정의: 빌드된 결과물을 개발/스테이징/운영 환경에 자동으로 배포하는 프로세스를 자동화하여 신속하고 일관된 릴리스를 지원
• 목적: 빌드 결과물을 다양한 환경에 안정적으로 전달
• 배포 단계
  1. 아티팩트 다운로드
  2. 환경 구성 (IaaC 도구로 자동화)
  3. 애플리케이션 배포
  4. 상태 확인 및 롤백 처리

최신 접근법:

GitHub Actions 워크플로우:

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deploy:
  runs-on: ubuntu-latest
  steps:
    - uses: actions/checkout@v4
    - run: npm install && npm run build
    - uses: azure/webapps-deploy@v2
      with:
        app-name: 'my-nextjs-app'
        package: ./out

통합 CI/CD 파이프라인 아키텍처

graph LR
  A[코드 저장소] --> B{CI 서버}
  B -->|빌드| C[JAR/WAR 생성]
  B -->|테스트| D[유닛/통합 테스트]
  C --> E[패키지 저장소]
  E --> F{CD 도구}
  F -->|Canary| G[스테이징]
  F -->|Blue-Green| H[프로덕션]

주요 고려사항

성공 요인:
✅ 환경별 구성 관리 (Dev/Prod 일관성)
✅ 모니터링 연동 (Prometheus + Grafana)
✅ 인프라 코드화 (Terraform 활용)

문제 해결:
⚠️ 병목 현상: 병렬 빌드 설정 (Gradle –parallel)
⚠️ 환경 차이: Docker 컨테이너 사용
⚠️ 보안 이슈: Vault 를 이용한 자격증명 관리

실무 적용 예시

활용 예시

마이크로서비스 기반 전자상거래 플랫폼의 CI/CD 파이프라인 시나리오

1. 개발 단계: 개발자는 장바구니 서비스에 새로운 기능을 추가하고 변경사항을 Git 저장소에 푸시한다.
2. 코드 통합 단계: GitHub Actions 는 푸시를 감지하고 자동으로 CI 파이프라인을 트리거한다.
3. 빌드 단계: Node.js 애플리케이션이 빌드되고 의존성이 설치된다.
4. 테스트 단계:
   • 단위 테스트가 실행되어 개별 함수의 기능을 검증한다.
   • 통합 테스트가 실행되어 다른 서비스와의 상호작용을 검증한다.
   • 성능 테스트가 실행되어 응답 시간과 처리량을 검증한다.
5. 코드 품질 단계: SonarQube 가 코드 품질을 분석하고 보안 취약점을 스캔한다.
6. 아티팩트 생성 단계: Docker 이미지가 빌드되고 Amazon ECR 에 푸시된다.
7. 개발 환경 배포 단계: 새 이미지가 Kubernetes 개발 클러스터에 자동으로 배포된다.
8. 스테이징 환경 배포 단계: QA 팀의 승인 후, 동일한 이미지가 스테이징 환경에 배포된다.
9. 프로덕션 배포 단계: 블루 - 그린 배포 전략을 사용하여 프로덕션 환경에 배포한다.
   • 새 버전 (그린) 이 기존 버전 (블루) 과 병렬로 배포된다.
   • 자동화된 스모크 테스트가 실행된다.
   • 점진적으로 트래픽이 새 버전으로 전환된다.
   • 모니터링 시스템이 오류율과 성능 메트릭을 관찰한다.
   • 문제가 없으면 전체 트래픽이 새 버전으로 전환된다.
   • 문제가 발생하면 자동으로 이전 버전으로 롤백된다.
10. 피드백 및 모니터링 단계: Prometheus 와 Grafana 를 통해 새 버전의 성능을 지속적으로 모니터링한다.

도구별 상세 비교

GitHub Actions

Node.js 빌드 및 테스트

.github/workflows/ci.yml

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name: Node.js CI

on:
  push:
    branches: [ "main" ]

jobs:
  build:
    runs-on: ubuntu-latest

    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Use Node.js
        uses: actions/setup-node@v3
        with:
          node-version: '18'
      - run: npm install
      - run: npm test

특징: GitHub 기반으로 가장 빠르게 파이프라인 정의 가능.

고급 기능 예시

Docker 빌드 및 푸시

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jobs:
  docker:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Log in to Docker Hub
        run: echo "${{ secrets.DOCKER_PASSWORD }}" | docker login -u ${{ secrets.DOCKER_USERNAME }} --password-stdin
      - name: Build and Push Docker Image
        run: |
          docker build -t myapp:${{ github.sha }} .
          docker tag myapp:${{ github.sha }} mydockerhub/myapp:latest
          docker push mydockerhub/myapp:latest

캐싱 예시 (npm)

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      - uses: actions/setup-node@v3
        with:
          cache: 'npm'

병렬 처리 (matrix 전략)

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strategy:
  matrix:
    node-version: [14, 16, 18]

GitHub Actions → Slack 알림 연동

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jobs:
  notify:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Slack Notification
        uses: slackapi/slack-github-action@v1.23.0
        with:
          payload: |
            {
              "text": "✅ 배포 성공: ${{ github.repository }} - ${{ github.sha }}"
            }
        env:
          SLACK_WEBHOOK_URL: ${{ secrets.SLACK_WEBHOOK }}

GitLab CI/CD

Node.js 빌드 및 테스트

.gitlab-ci.yml

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stages:
  - install
  - test

install:
  stage: install
  script:
    - npm install

test:
  stage: test
  script:
    - npm test

특징: 스테이지 단위로 나누어 동시 실행, 병렬 처리에 강함.

고급 기능 예시

Docker 이미지 빌드 및 GitLab Registry 배포

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image: docker:latest
services:
  - docker:dind

variables:
  DOCKER_DRIVER: overlay2

build:
  stage: build
  script:
    - docker login -u gitlab-ci-token -p $CI_JOB_TOKEN $CI_REGISTRY
    - docker build -t $CI_REGISTRY_IMAGE:latest .
    - docker push $CI_REGISTRY_IMAGE:latest

캐싱 예시

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cache:
  paths:
    - node_modules/

병렬 처리 (parallel keyword)

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test:
  stage: test
  script: npm test
  parallel: 4

Canary Deployment–GitLab CI/CD + Kubernetes

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stages:
  - deploy

canary-deploy:
  stage: deploy
  script:
    - kubectl apply -f k8s/canary-deployment.yaml
  environment:
    name: canary
    url: https://canary.example.com
  only:
    - main

k8s/canary-deployment.yaml 예시:

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apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: myapp-canary
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: myapp
      track: canary
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myapp
        track: canary
    spec:
      containers:
        - name: myapp
          image: myapp:latest

특징: Canary 인스턴스 1 개만 띄워서 실제 사용자 트래픽 일부만 분기

GitLab CI/CD → Slack 알림 연동

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notify:
  script:
    - curl -X POST -H 'Content-type: application/json' \
      --data '{"text":"배포 완료: '"$CI_COMMIT_SHORT_SHA"'"}' \
      $SLACK_WEBHOOK_URL

Jenkins

Node.js 빌드 및 테스트

Jenkinsfile

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pipeline {
  agent any

  stages {
    stage('Install') {
      steps {
        sh 'npm install'
      }
    }
    stage('Test') {
      steps {
        sh 'npm test'
      }
    }
  }
}

특징: Groovy DSL 로 유연하고 복잡한 조건 흐름도 처리 가능.

고급 기능 예시

Docker 빌드 및 푸시

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pipeline {
  agent any
  stages {
    stage('Build Docker') {
      steps {
        script {
          docker.build('my-image')
        }
      }
    }
    stage('Push Docker') {
      steps {
        withDockerRegistry([credentialsId: 'docker-hub', url: '']) {
          script {
            docker.image('my-image').push('latest')
          }
        }
      }
    }
  }
}

캐싱 (custom Workspace 또는 외부 Cache Tool 필요)

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tools {
  nodejs "NodeJS 18"
}
stages {
  stage('Install with Cache') {
    steps {
      cache(path: 'node_modules', key: 'npm-cache') {
        sh 'npm install'
      }
    }
  }
}

※ 캐시 기능은 플러그인 또는 외부 도구 필요 (e.g., ws-cleanup, build-cache)

병렬 처리

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stage('Test in Parallel') {
  parallel {
    unit: {
      sh 'npm run test:unit'
    }
    e2e: {
      sh 'npm run test:e2e'
    }
  }
}

Blue-Green Deployment–Jenkins + Nginx Proxy

1. Jenkinsfile 예시

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pipeline {
  agent any
  stages {
    stage('Deploy Green') {
      steps {
        sh './deploy-green.sh'
      }
    }
    stage('Switch Traffic') {
      steps {
        input '전환할까요?'
        sh './switch-to-green.sh'
      }
    }
  }
}

2. deploy-green.sh

1

docker-compose -f docker-compose.green.yml up -d

3. switch-to-green.sh

1

cp nginx.green.conf /etc/nginx/nginx.conf && nginx -s reload

특징: 별도 Green 환경에 배포 후 수동 또는 자동으로 트래픽 전환 가능

Jenkins → Prometheus + Grafana 연동 (배포 성공률 추적)

1. Jenkins 에 Prometheus 플러그인 설치
2. prometheus-metrics 엔드포인트 활성화
3. Grafana 에서 Jenkins Exporter 추가

실시간 배포 성공률, 평균 빌드 시간, 실패율 등을 시각화

Azure Pipelines

Node.js 빌드 및 테스트

azure-pipelines.yml

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trigger:
  branches:
    include:
      - main

pool:
  vmImage: 'ubuntu-latest'

steps:
  - task: NodeTool@0
    inputs:
      versionSpec: '18.x'
    displayName: 'Install Node.js'

  - script: |
      npm install
      npm test
    displayName: 'Install & Test'

특징: Azure 환경에 강하며 Microsoft 서비스와 통합이 뛰어남.

고급 기능 예시

Docker 빌드 및 ACR (Azure Container Registry) 푸시

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steps:
  - task: Docker@2
    inputs:
      containerRegistry: 'myACRServiceConnection'
      repository: 'my-app'
      command: 'buildAndPush'
      Dockerfile: '**/Dockerfile'
      tags: |
        latest

캐싱 예시 (npm)

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  - task: Cache@2
    inputs:
      key: 'npm | "$(Agent.OS)" | package-lock.json'
      restoreKeys: |
        npm | "$(Agent.OS)"
      path: $(Pipeline.Workspace)/.npm

병렬 처리 (job 병렬화)

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jobs:
- job: LinuxJob
  pool:
    vmImage: 'ubuntu-latest'
  steps:
    - script: echo Linux
- job: WindowsJob
  pool:
    vmImage: 'windows-latest'
  steps:
    - script: echo Windows

Blue-Green Deployment–Azure Pipelines + Deployment Slot (App Service)

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jobs:
- deployment: DeployGreen
  environment: 'staging'
  strategy:
    runOnce:
      deploy:
        steps:
        - task: AzureWebApp@1
          inputs:
            azureSubscription: 'MyAzureConnection'
            appName: 'myapp-staging'
            package: '$(System.DefaultWorkingDirectory)/drop/*.zip'

- deployment: SwapSlots
  dependsOn: DeployGreen
  environment: 'production'
  strategy:
    runOnce:
      deploy:
        steps:
        - task: AzureAppServiceManage@0
          inputs:
            azureSubscription: 'MyAzureConnection'
            Action: 'Swap Slots'
            WebAppName: 'myapp'
            ResourceGroupName: 'myapp-rg'
            SourceSlot: 'staging'
            TargetSlot: 'production'

특징: Azure App Service 의 슬롯 기능을 활용하여 실제 프로덕션 무중단 교체

Azure Pipelines → Application Insights 연동

• Azure 리소스 배포 후 자동으로 Application Insights 에 트래픽 및 오류 데이터 수집
• 조건부 알림 예시:

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- task: AzureMonitor@1
  inputs:
    azureSubscription: 'MyAzureConnection'
    action: 'createAlertRule'
    alertRuleName: 'HighErrorRate'
    resourceType: 'App Service'
    condition: 'Percentage CPU > 80'
    severity: '2'

실무에서 효과적으로 적용하기 위한 고려사항 및 주의할 점

최적화하기 위한 고려사항 및 주의할 점

최신 동향

주목해야 할 기술

앞으로의 전망

하위 주제로 분류해서 추가적으로 학습해야할 내용들

추가로 알아야 하거나 학습해야할 내용들

용어 정리

참고 및 출처

• Red Hat CI/CD 설명
• GitLab CI/CD 원칙
• 2025 CI/CD 트렌드(Kairos Technologies)

• GitLab CI/CD 소개 문서
• Jenkins Pipeline 개요
• Azure DevOps 개요 문서

• CI/CD Pipeline: A Detailed Guide for Beginners
• What is CI/CD? - Red Hat Developer
• CI/CD 파이프라인이란 - AWS
• CI/CD Automation - Atlassian
• DevOps과 CI/CD 소개 - Microsoft Learn
• CI/CD 핵심 개념과 원칙 - GitLab
• CI/CD 파이프라인 모범 사례 - Harness
• BlueGreenDeploy - Martin Fowler
• Canary Release - Martin Fowler
• Jenkins Documentation
• GitHub Actions Documentation
• GitLab CI/CD Documentation
• CircleCI Documentation
• Travis CI Documentation
• CI/CD 개념
• 2025 DevOps 트렌드
• MLOps 적용
• CI/CD 파이프라인 아키텍처 - Azure Pipelines
• CI/CD 모범 사례 - Spacelift
• CI/CD 도구 비교 - The CTO Club
• CI/CD 보안 모범 사례 - TeamCity Blog
• CI/CD 아키텍처 최적화 가이드 - Zeet.co
• CI/CD 파이프라인: 전체적인 이해
• 레드햇 CI/CD 설명
• GitHub의 CI/CD 리소스
• GitLab CI/CD 주제
• CI/CD 파이프라인 트렌드
• 2025년 자동화 트렌드
• 코드모션 CI/CD 도구
• CI/CD 파이프라인 다이어그램
• Semaphore의 CI/CD 파이프라인 소개