Infrastructure as Code (IaC)

IaC(Infrastructure As Code)

아래는 요청하신 “IaC(Infrastructure As Code)” 주제에 대해 IT 백엔드 개발자 관점에서 체계적으로 분석한 결과입니다.

1. 태그 제시

• Infrastructure-As-Code
• DevOps-Automation
• Cloud-Provisioning
• Configuration-Management

1. 태그 (영어, 하이픈 표기)

• Infrastructure-as-Code
• DevOps
• Configuration-Management
• Cloud-Infrastructure

1. 주제 태그

• Infrastructure-as-Code
• DevOps-Automation
• Cloud-Infrastructure
• Configuration-Management

2. 분류 구조 평가

현재 분류인 “Computer Science and Engineering > DevOps and Platform Engineering” 는 적절합니다. IaC 는 DevOps 문화의 핵심 실천사항으로서 개발과 운영을 연결하는 자동화 도구이며, 플랫폼 엔지니어링의 핵심 구성요소이기 때문입니다.

근거:

• IaC 는 DevOps 의 핵심 철학인 협업과 자동화를 구현하는 도구
• CI/CD 파이프라인과 밀접하게 연관되어 플랫폼 엔지니어링의 중요 요소
• 인프라 프로비저닝 및 관리 자동화를 통한 운영 효율성 제고

2. 주제 카테고리 구조 분석

현 분류 구조의 “DevOps and Platform Engineering” 아래 적절히 포함됩니다.
근거: IaC 는 개발·운영 자동화와 인프라 구성 버전관리의 핵심으로서 DevOps 영역과 직접 연계되어 있으며, 구조 설계·배포 파이프라인 구축에 필수적입니다.

2. 분류 구조 적합성 분석

현재 분류 구조에서 “IaC(Infrastructure As Code)” 는 “DevOps and Platform Engineering” 하위에 위치하는 것이 적절합니다.
근거:

• IaC 는 DevOps 의 핵심 실천 방법으로, 인프라 자동화, 설정 관리, 배포 자동화와 밀접하게 연관되어 있습니다 [1][2][3].
• Platform Engineering도 IaC 를 활용해 플랫폼의 자동화와 일관성을 확보하는 데 주력합니다.
• IaC 는 “Systems and Infrastructure” 에도 일부 포함될 수 있지만, 실무적으로는 DevOps/Platform Engineering 과 더 밀접하게 연동됩니다.

따라서, “DevOps and Platform Engineering” 하위에 위치하는 것이 타당하며, 필요시 “Systems and Infrastructure” 와의 연계도 고려할 수 있습니다.

3. 요약 설명 (200 자 내외)

IaC 는 인프라를 코드로 정의해 자동화, 일관성, 반복성을 확보하는 방법으로, 배포 속도와 신뢰성을 높이고, 수동 작업 및 오류를 줄입니다 [4][1][5].

3. 요약 (≈200 자)

IaC(Infrastructure as Code) 는 인프라 구성과 관리를 코드화하여 버전 관리, 자동화, 일관성을 제공하는 기술입니다. Terraform, Ansible, CloudFormation 등을 사용해 선언적 방식으로 인프라를 정의하며, 이는 환경 재현 가능성, 협업 효율성, 문제 추적성을 크게 향상시킵니다.

3. 주제 요약 (200 자 내외)

IaC(Infrastructure as Code) 는 코드를 통해 인프라를 정의하고 프로비저닝하는 방법론으로, 수동 구성을 대신하여 기계 판독 가능한 정의 파일을 사용합니다. 이를 통해 일관성, 확장성, 자동화를 실현하며 DevOps 문화의 핵심 실천사항으로 현대 클라우드 환경에서 필수적인 기술입니다.

4. 전체 개요 (250 자 내외)

IaC 는 전통적인 수동 인프라 관리에서 코드 기반 자동화로의 패러다임 전환을 나타냅니다. 선언적 또는 명령적 접근 방식을 통해 인프라를 소프트웨어처럼 관리할 수 있게 하며, 버전 제어, 테스팅, CI/CD 통합을 통해 안정적이고 반복 가능한 인프라 배포를 가능하게 합니다. 클라우드 컴퓨팅의 확산과 함께 더욱 중요해지고 있습니다.

4. 개요 (≈250 자)

IaC 는 전통적인 수동 인프라 설정 대신 코드 기반 인프라 관리 방식을 의미합니다. 주요 도구로는 Terraform, Ansible, AWS CloudFormation 등이 있으며, 선언적 또는 명령적 방식으로 인프라 구조를 정의 가능합니다. IaC 는 배포 자동화, 테스트 환경 동기화, 협업 효율화, 롤백 기능 등을 통해 신뢰성과 유연성을 제공합니다. 본 조사에서는 핵심 원리, 아키텍처, 구현 기법, 장단점, 실무 도입 전략 등을 이론 및 실무 관점에서 분석하고, 코드 예제와 실무 적용 시나리오를 통해 체계적으로 정리합니다.

4. 전체 개요 (250 자 내외)

IaC 는 서버, 네트워크, 스토리지 등 IT 인프라를 코드로 관리·배포하는 자동화 기법입니다. 버전 관리, 재사용성, 일관성, 보안 등을 제공하며, DevOps 와 클라우드 환경에서 필수적인 역할을 합니다 [4][1][3].

핵심 개념

IaC 는 물리적 하드웨어 구성이나 대화형 구성 도구 대신 기계 판독 가능한 정의 파일을 통해 컴퓨터 데이터 센터 리소스를 관리하고 프로비저닝하는 프로세스입니다.

주요 핵심 개념들:

기본 개념

• 코드로서의 인프라: 인프라를 소프트웨어처럼 코드로 정의하고 관리
• 선언적 vs 명령적 접근: 원하는 상태 정의 vs 단계별 명령 정의
• 멱등성 (Idempotency): 동일한 코드를 여러 번 실행해도 같은 결과 보장
• 불변 인프라 (Immutable Infrastructure): 변경 시 기존 인프라를 수정하지 않고 새로 생성

심화 개념

• 상태 관리 (State Management): 인프라의 현재 상태를 추적하고 관리
• 의존성 매핑 (Dependency Mapping): 리소스 간 의존 관계를 자동으로 파악하고 순서 관리
• 드리프트 탐지 (Drift Detection): 실제 인프라와 코드 간의 차이점 감지
• Policy as Code: 보안 정책과 규정을 코드로 정의하고 자동화

실무 구현을 위한 연관성

개발 측면에서의 연관성:

• 소프트웨어 개발 생명주기 (SDLC) 와 동일한 프로세스 적용
• 버전 제어 시스템을 통한 코드 관리
• 코드 리뷰 및 테스팅 프로세스 적용

운영 측면에서의 연관성:

• CI/CD 파이프라인과의 통합
• 모니터링 및 로깅 시스템과의 연계
• 재해 복구 및 백업 전략과의 결합

5. 핵심 개념

• 정의: IaC 는 인프라를 코드로 정의하고, 이를 통해 자동으로 인프라를 프로비저닝·관리하는 방법론입니다 [1][6][7].
• 목적: 수동 인프라 관리의 오류와 비효율을 줄이고, 일관성·반복성·확장성을 확보합니다.
• 실무 연관성:
  • 자동화: 인프라 배포 및 관리를 코드로 자동화하여 반복 작업을 줄임.
  • 협업: 버전 관리 시스템 (Git 등) 과 연동해 여러 팀원이 동시에 작업 가능.
  • 테스트 및 롤백: 코드 기반이므로 테스트, 롤백, 배포 파이프라인에 쉽게 통합 가능.
  • 보안 및 감사: 인프라 변경 이력 추적, 보안 정책 코드화 등으로 보안 및 감사 기능 강화.

5. 핵심 개념

- 선언적 vs 명령적 방식:

• 선언적: 상태 지향 (예: Terraform)
• 명령적: 절차 지향 (예: Ansible, Chef)

- 상태 관리 (State Management):

• 변경 내용 추적 및 drift 인식

- 버전 관리:

• git 기반 협업 및 PR 프로세스 지원

- 아이드 임플리케이터 원칙 (Idempotency):

• 여러번 적용해도 동일 상태 유지

- 모듈화 & 재사용:

• 인프라 구성 요소의 캡슐화

- 플랜·적용 워크플로우:

• plan → review → apply 파이프라인

5.1 실무 구현 연관성

• CI/CD 통합: 코드 리뷰, 자동 승인, 트리거
• DR(Disaster Recovery): 인프라 복제·재현
• 멀티 환경 관리: dev/staging/prod 동일 구성
• 컴플라이언스: 코드 감사 및 로깅 가능

• 배경 & 목적

–손동작 설정의 한계 극복: 수동 설정 오류, 환경 불일치
–협업·버전 추적 필요성
–자동화와 재생산 가능 인프라 구축

6.1. 배경

• 진화: 가상화, 클라우드 컴퓨팅의 등장으로 인프라 관리의 복잡성 증가 → 자동화 필요성 대두 [4][8][9].
• 개념 도입: 2000 년대 초 Site Reliability Engineering(SRE) 등에서 시작, Puppet, Chef 등 도구 출현 [4][8].

배경

IaC 는 유틸리티 컴퓨팅과 2 세대 웹 프레임워크의 어려움에 대응하여 등장했습니다.

역사적 배경:

• 2006 년: Amazon Web Services 의 Elastic Compute Cloud 출시와 Ruby on Rails 1.0 버전이 기업에서 광범위한 확장 문제를 야기
• 가상화 시대: 물리적 하드웨어에서 가상 머신과 클라우드 서비스로의 전환
• 초기 도구들: Puppet, Chef 등이 구성 관리 중심으로 시작
• 클라우드 플랫폼 성숙: AWS CloudFormation, Terraform 등의 등장으로 전체 인프라 프로비저닝 가능

목적 및 필요성

주요 목적:

1. 수동 프로세스 제거: 인적 오류 감소 및 일관성 확보
2. 확장성 달성: 대규모, 복잡한 인프라 환경 관리
3. 비용 효율성: 시간, 인력, 인프라 비용 최적화
4. DevOps 문화 실현: 개발과 운영 간 협업 강화

필요성:

• 디지털 전환: 애플리케이션이 다중 위치에 배포되는 환경
• 빈번한 업데이트: 현대 애플리케이션의 잦은 배포 요구사항
• 규모의 복잡성: 수동 관리로는 감당할 수 없는 복잡도

6.2. 목적 및 필요성

• 목적: 인프라 관리의 자동화, 일관성, 신속성 확보.
• 필요성: 수동 작업의 오류, 비효율, 확장성 한계 해결 [1][2][10].

6.3. 주요 기능 및 역할

• 인프라 정의: 코드로 인프라 상태 정의.
• 자동화: 인프라 생성, 변경, 삭제 자동화.
• 협업 및 버전 관리: 코드 기반 협업, 변경 이력 관리.
• 테스트 및 롤백: 코드 테스트, 배포 실패 시 롤백.

• 주요 기능·역할

–구성 선언
–계획 수립 (diff)
–상태 관리
–모듈·템플릿
–롤백 지원

주요 기능 및 역할

특징

1. 코드 기반 관리: 인프라를 텍스트 파일로 정의
2. 버전 제어 지원: Git 등의 VCS 와 완전 통합
3. 재사용성: 모듈화를 통한 코드 재사용
4. 투명성: 모든 변경사항이 코드로 추적 가능
5. 협업 지원: 팀 간 공유 및 협업 용이
6. 테스트 가능: 인프라 코드에 대한 테스트 수행

• 특징·핵심 원칙 (Idempotency 포함)

–코드 기반
–선언적 구성
–반복 가능
–투명성과 협업 최적화

6.4. 특징

• 코드 기반: 인프라를 코드로 관리.
• 자동화: 배포, 관리, 확장 자동화.
• 일관성: 동일한 코드로 동일한 인프라 생성.
• 재사용성: 모듈화 및 재사용 가능.

6.5. 핵심 원칙

• 버전 관리 (Version Control): 인프라 코드를 버전 관리 시스템에 저장 [4][5][3].
• 멱등성 (Idempotency): 동일한 코드를 여러 번 실행해도 동일한 결과 보장 [4][5][8].
• 자동화 및 오케스트레이션 (Automation & Orchestration): 인프라 전체 라이프사이클 자동화 [4][5].
• 일관성 및 반복성 (Consistency & Repeatability): 동일한 환경 반복 생성 [4][5][3].
• 선언적 정의 (Declarative Definition): 원하는 상태를 선언, 도구가 자동으로 구현 [5][3].
• 모듈화 및 재사용성 (Modularity & Reusability): 공통 코드 재사용 [5].

6.6. 주요 원리 및 작동 방식

• 선언적 (Declarative) vs 명령적 (Imperative)
  • 선언적: 원하는 상태만 정의, 도구가 상태를 맞춤.
  • 명령적: 구체적인 절차 (명령) 로 상태를 맞춤 [6][3].
• 작동 방식 다이어그램

graph TD
A[IaC 코드 작성] --> B[버전 관리 시스템 저장]
B --> C[CI/CD 파이프라인 통합]
C --> D[IaC 도구 실행]
D --> E[인프라 프로비저닝/관리]
E --> F[모니터링 및 피드백]

• 주요 원리 · 작동 방식

–계획 비교 (Plan) → 적용 (Apply) → 상태 반영 → drift 감지 및 수정 흐름

11. 핵심 원리 및 작동 원리 / 방식 💡

11.1 계획 - 적용 흐름 다이어그램

flowchart LR
  A[코드(Git)] --> B[Plan 단계 실행]
  B --> C{변경 검토}
  C -->|수락| D[Apply 단계 실행]
  C -->|거부| E[종료 / 수정]
  D --> F[State 저장소 업데이트]
  F --> G[배포된 리소스 구성 완료]
  G --> H[drift 감지 자동화]
  H --> I[다시 Plan → 수정 구성]

• 설명:
  • Git 에 저장된 선언형 코드가 plan 단계에서 현재 실제 인프라와 비교되어 변경사항이 생성됩니다.
  • 변경이 승인되면 apply 단계에서 실제 클라우드 리소스가 생성/변경되고, 상태가 state store 에 저장됩니다.
  • 이후 drift 감지 (변경감시) 과정이 자동으로 수행됩니다.

핵심 원칙

1. 멱등성 (Idempotency)

graph LR
    A[코드 실행] --> B[상태 확인]
    B --> C{목표 상태와 일치?}
    C -->|예| D[변경 없음]
    C -->|아니오| E[필요한 변경만 적용]
    E --> F[목표 상태 달성]
    D --> F

멱등성은 동일한 IaC 코드를 여러 번 실행해도 같은 결과를 보장하는 원칙입니다.

2. 불변성 (Immutability)

기존 인프라를 수정하는 대신 새로운 인프라로 교체하는 원칙입니다.

3. 선언적 구성 (Declarative Configuration)

" 어떻게 " 가 아닌 " 무엇을 " 원하는지를 정의하는 원칙입니다.

4. 버전 제어 (Version Control)

모든 인프라 변경사항을 버전으로 관리하는 원칙입니다.

주요 원리 및 작동 원리

작동 방식 다이어그램

graph TD
    A[IaC 코드 작성] --> B[버전 제어 시스템]
    B --> C[CI/CD 파이프라인]
    C --> D[코드 검증 및 테스트]
    D --> E[인프라 프로비저닝]
    E --> F[상태 관리]
    F --> G[모니터링 및 드리프트 감지]
    G --> H{드리프트 발견?}
    H -->|예| I[알림 및 수정]
    H -->|아니오| J[정상 운영]
    I --> A

핵심 작동 원리

1. 코드 정의: 인프라 요구사항을 코드로 정의
2. 실행 계획: 변경사항을 분석하고 실행 계획 생성
3. 리소스 프로비저닝: 클라우드 API 를 통한 실제 리소스 생성
4. 상태 동기화: 현재 상태와 코드 상태 간 동기화
5. 지속적 관리: 드리프트 감지 및 수정

12. 구조 및 아키텍처

12.1 구성요소 & 역할

• 필수 구성요소
  • IaC 엔진(Terraform, CloudFormation): 선언 코드를 해석해 변경 계획을 생성하고 적용
  • 상태 백엔드(S3, Consul, Azure Blob): 실제 리소스 상태를 버전 관리
  • 코드 저장소(Git): 코드 버전 관리 및 협업
• 선택 구성요소
  • CI/CD 시스템(GitHub Actions, Jenkins): 자동 배포 파이프라인
  • Secrets 매니저(Vault, AWS Secrets Manager): 민감정보 안전 보관
  • 정책 엔진(OPA, Sentinel): 사전 정책 검증
  • Test Framework(Terratest, Kitchen-Terraform): 설정 오류 사전 검출

12.2 아키텍처 다이어그램

graph LR
  subgraph Dev
    A[Git Repo] -- Pull Request --> B[CI/CD]
  end
  B --> C[Plan 단계 실행]
  C --> D[검토 & 승인]
  D --> E[Apply 단계]
  E --> F[IaC 엔진]
  F --> G[클라우드 리소스 생성/변경]
  F --> H[State 백엔드]
  subgraph Ops
    I-->H
    I[Drift 감지 시스템] -- 수정 필요 알림 --> B
  end
  subgraph Security
    J[Secrets Manager] -- 퓨어 템플릿 삽입 --> F
    K[정책 엔진] -- 정책 점검 --> D
  end

• 구조·아키텍처 & 구성 요소

• 필수 구성요소:
  • CLI/엔진 (terraform apply 등)
  • State 백엔드 (S3/Consul 등)
  • 코드 저장소 (Git)
• 선택 구성요소:
  • CI/CD (Jenkins, GitHub Actions)
  • Secret management (Vault)
  • 모니터링 Hooks

6.7. 구조 및 아키텍처

• 주요 구성요소
  • 코드 저장소: Git 등 버전 관리 시스템
  • IaC 도구: Terraform, Ansible, CloudFormation 등
  • CI/CD 파이프라인: 코드 변경 시 자동 배포
  • 모니터링/피드백: 인프라 상태 모니터링 및 피드백

graph LR
A[IaC 코드] --> B[버전 관리]
B --> C[CI/CD]
C --> D[IaC 도구]
D --> E[인프라]
E --> F[모니터링]

• 필수 구성요소
  • IaC 코드: 인프라 정의
  • 버전 관리 시스템: 코드 변경 이력 관리
  • IaC 도구: 코드 실행 및 인프라 프로비저닝
• 선택 구성요소
  • CI/CD 파이프라인: 자동 배포
  • 모니터링 도구: 인프라 상태 감시

구조 및 아키텍처

IaC 아키텍처 다이어그램

graph TB
    subgraph "개발 계층"
        A[개발자] --> B[IaC 코드]
        B --> C[버전 제어]
    end
    
    subgraph "CI/CD 계층"
        C --> D[빌드 파이프라인]
        D --> E[테스팅]
        E --> F[배포 파이프라인]
    end
    
    subgraph "실행 계층"
        F --> G[IaC 도구]
        G --> H[클라우드 API]
    end
    
    subgraph "인프라 계층"
        H --> I[컴퓨팅]
        H --> J[네트워킹]
        H --> K[스토리지]
        H --> L[보안]
    end
    
    subgraph "관리 계층"
        M[상태 관리] --> G
        N[모니터링] --> I
        N --> J
        N --> K
        N --> L
    end

필수 구성요소

선택 구성요소

구현 기법

1. 선언적 구현 (Declarative)

정의: 원하는 최종 상태를 정의하는 방식
구성: YAML, JSON, HCL 등의 구성 언어 사용
목적: 추상화를 통한 복잡성 감소
실제 예시:

1
2
3
4
5
6

# Terraform 예시
resource "aws_instance" "web_server" {
  ami           = "ami-0c55b159cbfafe1d0"
  instance_type = "t2.micro"
  count         = 3
}

2. 명령적 구현 (Imperative)

정의: 단계별 명령어를 정의하는 방식
구성: 스크립트 언어 및 절차적 명령어
목적: 세밀한 제어 및 복잡한 로직 구현
실제 예시:

1
2
3
4

# Bash 스크립트 예시
#!/bin/bash
aws ec2 run-instances --image-id ami-0c55b159cbfafe1d0 --count 3 --instance-type t2.micro
aws ec2 create-security-group --group-name web-servers --description "Web server security group"

3. 하이브리드 구현

정의: 선언적과 명령적 방식의 결합
구성: 메인 구성은 선언적, 복잡한 로직은 명령적
목적: 두 방식의 장점 활용

4. GitOps 기반 구현

정의: Git 을 통한 인프라 관리
구성: Git 레포지토리를 단일 진실 소스로 활용
목적: 감사 추적 및 협업 강화

6.8. 구현 기법

• 도구 선택: Terraform, Ansible, AWS CloudFormation 등 [5][11][12].
• 모듈화: 공통 인프라 코드를 모듈로 분리해 재사용.
• 테스트: 코드 테스트, 배포 전 검증.
• 보안: 코드 내 민감 정보 암호화, 보안 정책 코드화.

• 구현 기법

• 선언적 구성 파일 (HCL, YAML, JSON)
• 모듈화 (Terraform 모듈, Ansible Role)
• Dry-run(plan), Test-driven IaC (terratest)
• Remote state, Workspaces

• 장점 비교

6.9. 장점

장점

단점과 문제점 그리고 해결방안

단점

문제점

6.10. 단점과 문제점 및 해결방안

• 단점·문제점·해결방안

단점

문제점

15. 도전 과제

• drift 예방 및 관리
  • 원인: 수동 리소스 변경
  • 대응책: drift 감지 스케줄 + 알림, 재계획 후 재적용
• 상태 충돌 방지
  • 원인: 동시 apply 발생 시 상태 충돌
  • 대응책: 백엔드 동시잠금 기능 (예: S3+DynamoDB 락)
• 규모와 복잡도 증가
  • 원인: 인프라 크기 커짐, 모듈 수 증가
  • 대응책: 엄격한 모듈 설계·네이밍·도큐먼트화
• 보안 및 정책 자동화 적용
  • 원인: 코드만으로 보안 보장 어려움
  • 대응책: OPA, Sentinel, pre-commit 훅 통한 정책 강제
• 테스트 자동화의 어려움
  • 원인: infra 테스트 인프라 비용·복잡성
  • 대응책: mocking, terratest, ‘destroy’ 포함 CI

6.11. 도전 과제

• 레거시 시스템 통합: 기존 인프라와의 연동 어려움 → 점진적 통합, 모듈화
• 멀티클라우드 관리: 다양한 클라우드 환경 통합 → 통합 IaC 도구 활용
• 보안 및 규정 준수: 보안 정책 코드화, 자동화된 감사
• 성능 최적화: 대규모 인프라 배포 속도 및 리소스 효율화

도전 과제

기술적 도전과제

1. 상태 관리 복잡성

   • 원인: 대규모 인프라의 상태 추적 복잡도
   • 영향: 성능 저하 및 충돌 가능성
   • 해결방법: 상태 분할 및 원격 백엔드 최적화

2. 도구 통합

   • 원인: 다양한 IaC 도구 간 호환성 문제
   • 영향: 관리 복잡성 증가
   • 해결방법: 표준화된 인터페이스 및 추상화 계층

조직적 도전과제

1. 문화적 변화

   • 원인: 전통적 운영 방식에서의 전환 저항
   • 영향: 도입 지연 및 효과 제한
   • 해결방법: 점진적 도입 및 교육 강화

2. 기술 격차

   • 원인: 새로운 기술 스택에 대한 이해 부족
   • 영향: 구현 품질 저하
   • 해결방법: 체계적 교육 및 멘토링

18. 분류 기준에 따른 종류 및 유형

6.12. 분류 기준에 따른 종류 및 유형

분류 기준에 따른 종류 및 유형

실무 사용 예시

6.13. 실무 사용 예시

13.1 실무 활용 사례 정리

23. 활용 사례

SaaS 플랫폼의 IaC 기반 DevOps 파이프라인 적용

• 구성 요소: Terraform + GitHub Actions + AWS + Vault
• 목적: 고객사별 멀티 테넌시 SaaS 배포 자동화
• 워크플로우:
  • PR 생성 시 terraform plan 실행 및 PR 댓글로 diff 공유
  • 승인 후 apply 자동 수행 → S3, RDS, ALB 등 리소스 배포
  • Vault 에서 고객 인증서 및 비밀키 자동 주입
• 구성도

flowchart TB
  Dev[GitHub PR 생성] --> CI[GitHub Actions]
  CI --> Plan["Terraform Plan"]
  Plan --> Approve[PR 승인]
  Approve --> Apply["Terraform Apply"]
  Apply --> AWS[AWS 리소스 배포]
  Apply --> Vault[Vault에서 시크릿 주입]
  AWS --> Monitor[CloudWatch로 모니터링]

• 차이점 분석
  • IaC 미적용: 수동 구성, 환경 간 불일치, 장애 복구 불가
  • IaC 적용: 선언적 배포, 변경 추적 가능, 복제·재현 가능

6.14. 활용 사례

사례: 웹 애플리케이션 클라우드 배포

• 시스템 구성: Terraform 으로 AWS EC2, VPC, 보안 그룹 등 정의 → Ansible 로 서버 설정 자동화
• Workflow 다이어그램

graph TD
A[IaC 코드 작성] --> B[버전 관리]
B --> C[CI/CD 파이프라인]
C --> D[Terraform 실행]
D --> E[AWS 인프라 생성]
E --> F[Ansible 실행]
F --> G[서버 설정]
G --> H[애플리케이션 배포]

• 역할: 인프라 자동화, 일관성 확보, 빠른 배포
• 차이점: 수동 배포 시 오류 및 불일치 발생 가능, IaC 적용 시 반복성·신뢰성 확보

활용 사례

사례: 전자상거래 플랫폼의 멀티 클라우드 인프라 구축

시스템 구성:

graph TB
    subgraph "Load Balancer"
        A[Application Load Balancer]
    end
    
    subgraph "Web Tier"
        B[Web Server 1]
        C[Web Server 2]
        D[Web Server 3]
    end
    
    subgraph "Application Tier"
        E[App Server 1]
        F[App Server 2]
    end
    
    subgraph "Database Tier"
        G[Primary DB]
        H[Replica DB]
    end
    
    A --> B
    A --> C
    A --> D
    B --> E
    C --> E
    D --> F
    E --> G
    F --> H

Workflow:

1. 개발팀이 Terraform 코드로 인프라 정의
2. Git 저장소에 코드 커밋
3. CI/CD 파이프라인이 자동으로 트리거
4. 테스트 환경에서 인프라 검증
5. 승인 후 프로덕션 환경에 배포
6. 모니터링 도구로 상태 추적

IaC 역할:

• 멀티 클라우드 환경에서 일관된 인프라 배포
• 자동 스케일링 정책 적용
• 보안 그룹 및 네트워크 설정 자동화
• 데이터베이스 백업 및 복제 설정

IaC 유무에 따른 차이점:

• IaC 사용 시: 30 분 내 전체 인프라 배포, 일관성 보장
• 수동 관리 시: 4-6 시간 소요, 설정 오류 가능성 높음

구현 예시

다음은 위 활용 사례를 Terraform 으로 구현한 예시입니다:

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# 전자상거래 플랫폼 인프라 구성
# Terraform을 사용한 AWS 기반 멀티 티어 아키텍처 구현

# 변수 정의
variable "environment" {
  description = "배포 환경 (dev, staging, prod)"
  type        = string
  default     = "prod"
}

variable "instance_count" {
  description = "웹 서버 인스턴스 개수"
  type        = number
  default     = 3
}

# VPC 생성 - 네트워크 격리 및 보안을 위한 가상 네트워크
resource "aws_vpc" "ecommerce_vpc" {
  cidr_block           = "10.0.0.0/16"
  enable_dns_hostnames = true
  enable_dns_support   = true

  tags = {
    Name        = "${var.environment}-ecommerce-vpc"
    Environment = var.environment
  }
}

# 인터넷 게이트웨이 - 외부 인터넷 연결을 위한 게이트웨이
resource "aws_internet_gateway" "ecommerce_igw" {
  vpc_id = aws_vpc.ecommerce_vpc.id

  tags = {
    Name = "${var.environment}-ecommerce-igw"
  }
}

# 퍼블릭 서브넷 - 로드 밸런서를 위한 공개 서브넷
resource "aws_subnet" "public_subnet" {
  count                   = 2
  vpc_id                  = aws_vpc.ecommerce_vpc.id
  cidr_block              = "10.0.${count.index + 1}.0/24"
  availability_zone       = data.aws_availability_zones.available.names[count.index]
  map_public_ip_on_launch = true

  tags = {
    Name = "${var.environment}-public-subnet-${count.index + 1}"
  }
}

# 프라이빗 서브넷 - 애플리케이션 서버 및 데이터베이스를 위한 내부 서브넷
resource "aws_subnet" "private_subnet" {
  count             = 2
  vpc_id            = aws_vpc.ecommerce_vpc.id
  cidr_block        = "10.0.${count.index + 10}.0/24"
  availability_zone = data.aws_availability_zones.available.names[count.index]

  tags = {
    Name = "${var.environment}-private-subnet-${count.index + 1}"
  }
}

# 가용 영역 데이터 소스
data "aws_availability_zones" "available" {
  state = "available"
}

# 라우팅 테이블 - 네트워크 트래픽 라우팅 규칙
resource "aws_route_table" "public_rt" {
  vpc_id = aws_vpc.ecommerce_vpc.id

  route {
    cidr_block = "0.0.0.0/0"
    gateway_id = aws_internet_gateway.ecommerce_igw.id
  }

  tags = {
    Name = "${var.environment}-public-route-table"
  }
}

# 라우팅 테이블 연결
resource "aws_route_table_association" "public_rta" {
  count          = length(aws_subnet.public_subnet)
  subnet_id      = aws_subnet.public_subnet[count.index].id
  route_table_id = aws_route_table.public_rt.id
}

# 보안 그룹 - 웹 서버용 (HTTP, HTTPS 트래픽 허용)
resource "aws_security_group" "web_sg" {
  name_prefix = "${var.environment}-web-sg"
  vpc_id      = aws_vpc.ecommerce_vpc.id

  # HTTP 인바운드 규칙
  ingress {
    description = "HTTP"
    from_port   = 80
    to_port     = 80
    protocol    = "tcp"
    cidr_blocks = ["0.0.0.0/0"]
  }

  # HTTPS 인바운드 규칙
  ingress {
    description = "HTTPS"
    from_port   = 443
    to_port     = 443
    protocol    = "tcp"
    cidr_blocks = ["0.0.0.0/0"]
  }

  # SSH 접근 규칙 (관리용)
  ingress {
    description = "SSH"
    from_port   = 22
    to_port     = 22
    protocol    = "tcp"
    cidr_blocks = ["10.0.0.0/16"] # VPC 내부에서만 접근 가능
  }

  # 아웃바운드 규칙 (모든 트래픽 허용)
  egress {
    from_port   = 0
    to_port     = 0
    protocol    = "-1"
    cidr_blocks = ["0.0.0.0/0"]
  }

  tags = {
    Name = "${var.environment}-web-security-group"
  }
}

# 보안 그룹 - 데이터베이스용 (웹 서버에서만 접근 허용)
resource "aws_security_group" "db_sg" {
  name_prefix = "${var.environment}-db-sg"
  vpc_id      = aws_vpc.ecommerce_vpc.id

  # MySQL/MariaDB 접근 규칙 (웹 서버에서만)
  ingress {
    description     = "MySQL/Aurora"
    from_port       = 3306
    to_port         = 3306
    protocol        = "tcp"
    security_groups = [aws_security_group.web_sg.id]
  }

  tags = {
    Name = "${var.environment}-db-security-group"
  }
}

# 최신 Amazon Linux 2 AMI 조회
data "aws_ami" "amazon_linux" {
  most_recent = true
  owners      = ["amazon"]

  filter {
    name   = "name"
    values = ["amzn2-ami-hvm-*-x86_64-gp2"]
  }
}

# Launch Template - 웹 서버 인스턴스 템플릿
resource "aws_launch_template" "web_template" {
  name_prefix   = "${var.environment}-web-template"
  image_id      = data.aws_ami.amazon_linux.id
  instance_type = "t3.micro" # 비용 효율적인 인스턴스 타입

  # 보안 그룹 설정
  vpc_security_group_ids = [aws_security_group.web_sg.id]

  # 사용자 데이터 - 웹 서버 초기 설정 스크립트
  user_data = base64encode(<<-EOF
              #!/bin/bash
              yum update -y
              yum install -y httpd
              systemctl start httpd
              systemctl enable httpd
              echo "<h1>Hello from ${var.environment} Environment</h1>" > /var/www/html/index.html
              echo "<p>Instance ID: $(curl -s http://169.254.169.254/latest/meta-data/instance-id)</p>" >> /var/www/html/index.html
              EOF
  )

  # 태그 설정
  tag_specifications {
    resource_type = "instance"
    tags = {
      Name        = "${var.environment}-web-server"
      Environment = var.environment
    }
  }
}

# Auto Scaling Group - 자동 확장/축소를 위한 그룹
resource "aws_autoscaling_group" "web_asg" {
  name                = "${var.environment}-web-asg"
  vpc_zone_identifier = aws_subnet.private_subnet[*].id
  target_group_arns   = [aws_lb_target_group.web_tg.arn]
  health_check_type   = "ELB"
  health_check_grace_period = 300

  # 인스턴스 개수 설정
  min_size         = 2
  max_size         = 6
  desired_capacity = var.instance_count

  # Launch Template 연결
  launch_template {
    id      = aws_launch_template.web_template.id
    version = "$Latest"
  }

  # 태그 전파
  tag {
    key                 = "Name"
    value               = "${var.environment}-web-asg-instance"
    propagate_at_launch = true
  }

  tag {
    key                 = "Environment"
    value               = var.environment
    propagate_at_launch = true
  }
}

# Application Load Balancer - 로드 밸런서
resource "aws_lb" "web_alb" {
  name               = "${var.environment}-web-alb"
  internal           = false
  load_balancer_type = "application"
  security_groups    = [aws_security_group.web_sg.id]
  subnets            = aws_subnet.public_subnet[*].id

  # 삭제 보호 설정
  enable_deletion_protection = false

  tags = {
    Name        = "${var.environment}-web-alb"
    Environment = var.environment
  }
}

# Target Group - 로드 밸런서 타겟 그룹
resource "aws_lb_target_group" "web_tg" {
  name     = "${var.environment}-web-tg"
  port     = 80
  protocol = "HTTP"
  vpc_id   = aws_vpc.ecommerce_vpc.id

  # 헬스 체크 설정
  health_check {
    enabled             = true
    healthy_threshold   = 2
    interval            = 30
    matcher             = "200"
    path                = "/"
    port                = "traffic-port"
    protocol            = "HTTP"
    timeout             = 5
    unhealthy_threshold = 2
  }

  tags = {
    Name = "${var.environment}-web-target-group"
  }
}

# Load Balancer Listener - 리스너 규칙
resource "aws_lb_listener" "web_listener" {
  load_balancer_arn = aws_lb.web_alb.arn
  port              = "80"
  protocol          = "HTTP"

  # 기본 액션 - 타겟 그룹으로 포워드
  default_action {
    type             = "forward"
    target_group_arn = aws_lb_target_group.web_tg.arn
  }
}

# DB 서브넷 그룹 - RDS를 위한 서브넷 그룹
resource "aws_db_subnet_group" "db_subnet_group" {
  name       = "${var.environment}-db-subnet-group"
  subnet_ids = aws_subnet.private_subnet[*].id

  tags = {
    Name = "${var.environment}-db-subnet-group"
  }
}

# RDS 인스턴스 - MySQL 데이터베이스
resource "aws_db_instance" "ecommerce_db" {
  identifier     = "${var.environment}-ecommerce-db"
  engine         = "mysql"
  engine_version = "8.0"
  instance_class = "db.t3.micro" # 비용 효율적인 인스턴스 클래스

  # 스토리지 설정
  allocated_storage     = 20
  max_allocated_storage = 100
  storage_type          = "gp2"
  storage_encrypted     = true

  # 데이터베이스 설정
  db_name  = "ecommerce"
  username = "admin"
  password = "secure_password_123!" # 실제 환경에서는 AWS Secrets Manager 사용 권장

  # 네트워크 설정
  vpc_security_group_ids = [aws_security_group.db_sg.id]
  db_subnet_group_name   = aws_db_subnet_group.db_subnet_group.name

  # 백업 설정
  backup_retention_period = 7
  backup_window          = "07:00-09:00"
  maintenance_window     = "sun:05:00-sun:07:00"

  # 삭제 보호
  deletion_protection = false
  skip_final_snapshot = true

  tags = {
    Name        = "${var.environment}-ecommerce-database"
    Environment = var.environment
  }
}

# CloudWatch 로그 그룹 - 모니터링을 위한 로그 수집
resource "aws_cloudwatch_log_group" "web_logs" {
  name              = "/aws/ec2/${var.environment}-web-servers"
  retention_in_days = 14

  tags = {
    Environment = var.environment
  }
}

# 출력 값 정의 - 배포 후 중요한 정보 출력
output "load_balancer_dns" {
  description = "로드 밸런서의 DNS 이름"
  value       = aws_lb.web_alb.dns_name
}

output "database_endpoint" {
  description = "데이터베이스 엔드포인트"
  value       = aws_db_instance.ecommerce_db.endpoint
  sensitive   = true # 민감한 정보로 표시
}

output "vpc_id" {
  description = "VPC ID"
  value       = aws_vpc.ecommerce_vpc.id
}

output "web_security_group_id" {
  description = "웹 서버 보안 그룹 ID"
  value       = aws_security_group.web_sg.id
}

14. 구현 예시 코드 (Python + Terraform wrapper)

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# terraform_runner.py
import subprocess

def terraform_init(workdir):
    subprocess.run(["terraform", "init"], cwd=workdir, check=True)

def terraform_plan(workdir, var_file):
    return subprocess.run(["terraform", "plan", "-var-file", var_file], cwd=workdir, capture_output=True, text=True)

def terraform_apply(workdir, var_file):
    subprocess.run(["terraform", "apply", "-auto-approve", "-var-file", var_file], cwd=workdir, check=True)

if __name__ == "__main__":
    workdir = "./iac"
    var_file = "dev.tfvars"
    terraform_init(workdir)
    
    plan = terraform_plan(workdir, var_file)
    print(plan.stdout)
    
    # 예제: plan 결과 분석 후 자동 승인 or 종료
    if "No changes." not in plan.stdout:
        terraform_apply(workdir, var_file)
    else:
        print("변경사항 없음 - apply 생략")

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# iac/main.tf
provider "aws" {
  region = var.region
}
resource "aws_s3_bucket" "logs" {
  bucket = "myapp-logs-${var.env}"
  acl    = "private"
}

• 설명: 해당 코드는 Terraform 실행 워크플로우를 Python 스크립트로 자동화하여, 제공된 .tfvars 에 따라 인프라 초기화 → 계획 → 적용까지 수행합니다.

6.15. 구현 예시 (Python 스타일 예시, 실제 IaC 는 Terraform/Ansible 등 사용)

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# 가상의 IaC 코드 (Terraform 스타일)
# AWS EC2 인스턴스 생성 예시

provider "aws" {
  region = "us-west-2"
}

resource "aws_instance" "web_server" {
  ami           = "ami-0c55b159cbfafe1f0"
  instance_type = "t2.micro"
  tags = {
    Name = "WebServer"
  }
}

# 주석: 위 코드는 AWS에 t2.micro 인스턴스를 생성하며, 태그로 이름을 지정합니다.
# 실제 IaC는 Terraform, Ansible 등 도구로 실행합니다[8][17].

6.16. 실무 적용 고려사항 및 주의점

19. 실무에서 효과적으로 적용하기 위한 고려사항 및 주의할 점

실무에서 효과적으로 적용하기 위한 고려사항 및 주의할 점

권장사항:

• 점진적 도입: 파일럿 프로젝트부터 시작하여 단계적 확장
• 표준화: 팀 내 코딩 표준 및 네이밍 컨벤션 수립
• 문서화: 인프라 구성 및 프로세스에 대한 체계적 문서화

최적화하기 위한 고려사항 및 주의할 점

권장사항:

• 성능 모니터링: 배포 시간 및 리소스 사용량 지속 추적
• 비용 최적화: 정기적인 비용 분석 및 리소스 정리
• 보안 강화: 정기적인 보안 감사 및 취약점 스캔

20. 최적화하기 위한 고려사항 및 주의할 점

16. 최적화 고려사항 & 권장사항

6.17. 최적화 고려사항 및 주의점

8. 추가 필수 학습 내용

• Remote State Backends (Consul, S3 등)
• Secret Management 시스템 연동 (HashiCorp Vault 등)
• TDD‑IaC: Unit/integration 테스트 기반 정의
• Drift 대응 모니터링 전략
• 멀티 클라우드/하이브리드 지원 패턴

17. 기타 사항 및 정리

• GitOps 관점과 IaC: Git commit 을 단일 신뢰 주체로 하여 변경 복제 및 정책 검사, 승인 체계 연동
• TDD‑IaC(테스트 주도 인프라 코드): Terratest 등으로 선언 코드 이전 테스트 주도 설계 가능
• 비용 최적화: Terraform graph 기능으로 의존관계 분석, 비용 영향 예측 가능

8. 기타 사항

• 최신 트렌드: AI/ML 기반 자동화, Policy-as-Code, Serverless IaC, GitOps, 에지 컴퓨팅 확장 [14][9]
• 시장 전망: 글로벌 IaC 시장은 2023 년 8 억 4,700 만 달러에서 2030 년 37 억 5,800 만 달러로 성장 전망 [9]
• 학습 필요 내용: 클라우드 플랫폼 이해, IaC 도구 숙련, 보안 및 규정 준수, 협업 및 자동화 파이프라인 구축

9. 주제와 관련하여 주목할 내용

9. 주목할 내용 요약표

26. 주제와 관련하여 주목할 내용 정리

주제와 관련하여 주목할 내용

반드시 학습해야할 내용

27. 반드시 학습해야 할 내용

10. 반드시 학습해야 할 추가 내용

10. 반드시 학습해야할 내용

용어 정리

11. 용어 정리

용어 정리

용어 정리

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참고 및 출처

• What is Infrastructure as Code (IaC) in 2025? | Dysnix
• Infrastructure as code principles: How IaC works and how to use it | TechTarget
• 16 Most Useful Infrastructure as Code (IaC) Tools for 2025
• Top Infrastructure as Code (IaC) tools for 2025 | Quali
• What Is Infrastructure as Code (IaC)? - Cisco
• Infrastructure as Code Principles: What You Need to Know
• IaC Best Practices: Developer Guide 2024
• Common IAC Challenges and How to Overcome Them

참고 및 출처

• Terraform 공식 문서
• AWS CloudFormation 소개
• Ansible 공식 Best Practices
• GitOps 소개 - Weaveworks
• OPA(Open Policy Agent)
• Terratest GitHub 리포지토리
• Vault 공식 문서

참고 및 출처

• Infrastructure as Code Principles: What You Need to Know[4]
• Infrastructure as Code: Benefits, Platforms & Tips for Success[1]
• Infrastructure as Code: Key Concepts, Tools & DevOps Role[2]
• What is Infrastructure as Code? A Look at Principles, Use Cases …[5]
• Infrastructure-as-Code (IaC): Methodologies, Approach, and Best Practices[8]
• Advantages and Challenges of Infrastructure as Code (IaC)[15]
• 5 infrastructure as code examples | Key use cases and benefits of IaC[11]
• Understanding Infrastructure as Code (IaC): A Comprehensive Guide[12]
• Infrastructure as Code Working and Benefits - Spiceworks[16]
• Top 7 IaC Pitfalls - Risks, Challenges, Solutions - Daily.dev[17]
• Challenges In Infrastructure As Code For Experts[14]
• Performance Optimization In Infrastructure As Code - Meegle[18]
• Infrastructure as Code 템플릿을 클라우드 리소스에 매핑[19]
• Infrastructure As Code Market Size And Share Report, 2030[9]
• What is Infrastructure as Code? - IaC Explained[6]
• What is Infrastructure as Code (IaC)? - Red Hat[3]
• How To Implement Infrastructure As Code - Meegle[13]
• The 7 Biggest Benefits of Infrastructure as Code - DuploCloud[10]
• What is IAC?[7]
• Key Concepts In Infrastructure As Code[20]

1. 태그

• Infrastructure-As-Code
• DevOps-Automation
• Cloud-Provisioning
• Configuration-Management

🏷️ 태그

• Infrastructure-as-Code

• DevOps-Infrastructure

• IaC-Automation

• Declarative-vs-Imperative

1. 태그

• Infrastructure-as-Code
• DevOps-Automation
• Configuration-Management
• Cloud-Provisioning

2. 카테고리 계층 구조 분석

“Computer Science and Engineering” > “DevOps and Infrastructure” 는 적절한 분류입니다. IaC 는 소프트웨어 개발과 운영의 교차점에서 발생한 개념으로, DevOps 문화와 클라우드 컴퓨팅의 발전과 함께 등장했습니다. 컴퓨터 과학의 자동화와 소프트웨어 엔지니어링 원칙을 인프라 관리에 적용하는 것이므로 이 계층 구조가 정확합니다.

1. 분류 계층 분석 (“Computer Science and Engineering > DevOps and Infrastructure”)

이 구조는 적절합니다. IaC 는 인프라 자동화의 핵심 수단으로 DevOps 와 인프라에 직접 연관되며, 컴퓨터 공학 이론 (버전 관리·자동화·선언형 언어 등) 을 실무에 응용한 영역이라서 계층 구조에 어울립니다.

2. 카테고리 계층 구조 분석

분류:
Computer Science and Engineering > DevOps and Infrastructure

분석 및 근거:
이 분류는 적절합니다. IaC 는 인프라 자동화와 관리의 핵심 기술로, 컴퓨터과학 및 컴퓨터엔지니어링의 큰 틀에서 DevOps 와 인프라스트럭처 관리 분야에 속합니다. 실제로 IaC 는 DevOps 문화와 실무에서 필수적인 요소로 인식되며, 클라우드 환경의 확산과 함께 인프라 관리의 패러다임을 바꾸고 있습니다 [1][2][3].
따라서 “DevOps and Infrastructure” 가 “Computer Science and Engineering” 의 하위로 위치하는 것은 논리적입니다.

1. 주제 분류 적절성 검토

분류: “Computer Science and Engineering > DevOps and Infrastructure”
적절성: IaC 는 DevOps 생태계의 핵심 요소로, 인프라 관리의 자동화와 표준화를 실현합니다. 클라우드 네이티브 기술과 CI/CD 파이프라인과 밀접하게 연동되므로 분류는 타당합니다.

3. 요약 (200 자 내외)

IaC 는 인프라를 코드로 정의해 자동으로 프로비저닝·관리하는 방식으로, 일관성·효율성·재현성을 높여 DevOps 와 클라우드 환경에서 필수적이다 [4][5][2].

2. 핵심 개념 요약 (≈200 자)

IaC 는 코드로 인프라의 ’ 원하는 상태 (desired state)’ 를 선언 또는 명령형 스크립트를 통해 정의해, 자동으로 프로비저닝하고 구성하는 기술입니다. 이를 통해 반복 가능한 환경 구축, 구성 드리프트 예방, 변경 이력 관리, CI/CD 통합, 안전한 배포 및 비용·리스크 절감이 가능합니다.

3. 전체 개요 (≈250 자)

Infrastructure as Code 는 애플리케이션 인프라 구조를 코드로 정의하고, 이를 버전 컨트롤 시스템에 보관하며 CI/CD 파이프라인과 연동하여 자동화 배포하는 방식입니다. 선언형 (예: Terraform, CloudFormation) 또는 명령형 (예: Ansible, Chef) 도구를 통해 리소스를 프로비저닝 및 구성하고, 변경 시점마다 버전과 테스트를 수행해 일관성과 안정성을 확보합니다. IaC 는 클라우드, 온프레, 하이브리드 환경에서 인프라 관리 편의성과 민첩성을 높이며, 보안 (Secrets 관리, 스캔), 테스트 (Terraform Plan, Terratest 등), 코드 품질 (모듈화/재사용성/정책 준수) 를 강화합니다. 조직은 IaC 를 도입해 운영 효율성을 높이고, 인프라 품질을 소프트웨어 수준으로 관리할 수 있습니다.

3. 요약 문장 (200 자 내외)

Infrastructure as Code (IaC) 는 물리적 하드웨어 구성이나 대화형 구성 도구 대신 기계가 읽을 수 있는 정의 파일을 통해 컴퓨터 데이터 센터 리소스를 관리하고 프로비저닝하는 프로세스입니다. 코드로 인프라를 정의하여 자동화, 일관성, 반복성을 보장하는 현대적 DevOps 실천 방법입니다.

4. 개요 (250 자 내외)

IaC 는 전통적인 수동 인프라 관리의 한계를 극복하기 위해 등장한 혁신적 접근법입니다. 선언적 또는 명령형 방식으로 인프라를 코드화하여 환경 드리프트 (Environment Drift) 문제를 해결하고, 버전 제어, CI/CD 파이프라인 통합, 확장성을 제공합니다. Terraform, Ansible, CloudFormation 등 다양한 도구를 통해 구현되며, 클라우드 환경에서 필수적인 기술로 자리잡았습니다.

4. 개요 (250 자 내외)

Infrastructure as Code(IaC) 는 인프라 구성 요소 (서버, 네트워크 등) 를 코드로 정의하고, 이를 자동화 도구를 통해 배포·관리하는 방법론이다. IaC 는 버전 관리, 일관성, 반복 가능성, 자동화 등으로 인프라 관리의 신뢰성과 효율성을 높이며, DevOps 와 클라우드 환경에서 핵심 역할을 한다 [4][5][6].

2. 전체 개요

IaC(Infrastructure as Code) 는 인프라 구성을 코드로 정의하고 자동화하는 방법론입니다. 2025 년 기준 전 세계 시장 규모는 8.47 억 달러로 성장했으며, AI 통합 및 멀티클라우드 관리가 주요 트렌드입니다. **선언적 정의 (Declarative)**와 명령적 접근 (Imperative) 방식을 통해 인프라의 일관성과 확장성을 보장합니다.

graph TD
  A[인프라 코드 작성] -->|버전 관리| B[Git 저장소]
  B -->|CI/CD 파이프라인| C[테스트/검증]
  C -->|배포| D[클라우드/온프레미스]
  D -->|모니터링| E[자동 수정/최적화]

5. 핵심 개념

이론 및 실무, 기본과 심화 반영

• 정의:
  • IaC 는 인프라 (서버, 네트워크, 스토리지 등) 를 수동이 아닌 코드로 정의·관리·프로비저닝하는 자동화 방법론이다 [4][1][6].
• 핵심 목적:
  • 인프라 관리의 일관성, 반복 가능성, 효율성, 자동화, 문서화, 버전 관리, 환경 드리프트 방지 [4][2][7].
• 실무 구현 요소:
  • 구성 파일: JSON, YAML, HCL 등 코드 기반 인프라 정의 파일 [8][3].
  • 버전 관리: Git 등 소스 코드 관리 도구 활용 [4][3].
  • 자동화 도구: Terraform, Ansible, AWS CloudFormation, Chef, Puppet 등 [8][3][7].
  • CI/CD 파이프라인 통합: 인프라 배포 자동화 및 테스트, 롤백 지원 [1][2].
  • 상태 관리: 인프라의 실제 상태와 코드 정의의 일치 유지 [8].
  • 모듈화: 재사용 가능한 인프라 코드 모듈화 [4][8].
  • 테스트 및 검증: 코드 검토, 테스트 자동화, 보안 검증 [7][9].
  • 협업 및 문서화: 코드 자체가 문서 역할, 협업 용이 [4][3].

4. 핵심 개념

• 선언형 Vs 명령형

• Idempotency

같은 코드는 여러 번 실행해도 결과가 동일해야 함

• 버전 관리 & CI/CD 통합

코드는 Git 에서 관리되며 PR, 자동 테스트, Terraform Plan 등을 통해 안전한 배포 (spacelift.io)

• 모듈화 & 재사용

코드 중복 방지, 유지보수 용이 (learn.microsoft.com)

• 보안 & 컴플라이언스

Secrets 관리, 정적 분석 (Checkov 등), 정책 코드 (PaC) 적용 (cheatsheetseries.owasp.org)

5. " 핵심 개념 " 의 실무 구현 요소

핵심 개념

• 코드형 인프라: 인프라를 코드로 정의·관리하는 방식 [4][1][6].
• 자동화: 수동 작업 대신 자동화 도구로 인프라 배포 및 관리 [4][5][3].
• 버전 관리: 코드처럼 버전을 관리해 변경 이력 추적 및 롤백 가능 [4][3].
• 일관성 및 반복 가능성: 동일한 코드로 동일한 환경 반복 생성 [5][2][8].
• 환경 드리프트 방지: 수동 변경으로 인한 환경 불일치 방지 [2][7].

핵심 개념

Infrastructure as Code (IaC) 는 물리적 하드웨어 구성이나 대화형 구성 도구 대신 기계가 읽을 수 있는 정의 파일을 통해 데이터 센터 리소스를 관리하고 프로비저닝하는 과정입니다. 핵심 개념들은 다음과 같습니다:

• 코드화된 인프라: 서버, 네트워크, 스토리지 등 인프라 구성요소를 코드로 정의
• 멱등성 (Idempotency): 동일한 작업을 여러 번 실행해도 같은 결과를 보장
• 선언적 접근법: 원하는 최종 상태를 정의하면 도구가 구현 방법을 결정
• 버전 제어: 인프라 코드를 소프트웨어 코드처럼 Git 등으로 관리
• 불변 인프라 (Immutable Infrastructure): 배포 후 변경하지 않는 인프라

실무 구현 요소

• 코드 저장소: Git 기반 버전 관리 시스템
• CI/CD 파이프라인: 자동화된 배포 및 테스트 프로세스
• 상태 관리: 인프라 현재 상태 추적 시스템
• 모듈화: 재사용 가능한 인프라 컴포넌트
• 정책 코드 (Policy as Code): 보안 및 규정 준수 자동화

배경

IaC 는 2000 년대 중반 가상화와 클라우드 컴퓨팅의 부상과 함께 등장했습니다. 2006 년 Amazon Web Services 의 Elastic Compute Cloud 출시와 Ruby on Rails 1.0 버전 출시로 인한 대규모 확장 문제가 계기가 되었습니다. 전통적인 시스템 관리의 복잡성과 한계를 해결하기 위해 소프트웨어 개발의 모범 사례를 인프라 관리에 적용하는 개념으로 발전했습니다.

배경

• 인프라 규모 확대: 소규모 인스턴스 다수 동시 관리 필요 [1].
• 수동 관리 한계: 오류, 불일치, 관리 비용 증가 [1][2].
• DevOps 문화 확산: 개발과 운영의 협업, 자동화 요구 증가 [1][2][3].

목적 및 필요성

• 효율성 향상: 인프라 배포·관리 자동화, 시간·비용 절감 [1][9].
• 일관성 보장: 동일한 환경 반복 생성, 오류 최소화 [5][2][8].
• 문서화 및 협업: 코드 자체가 문서 역할, 협업 용이 [4][3].
• 환경 드리프트 방지: 수동 변경으로 인한 환경 불일치 방지 [2][7].

목적 및 필요성

• 환경 드리프트 해결: 개발, 스테이징, 운영 환경 간 불일치 방지
• 확장성 제공: 대규모 인프라의 효율적 관리
• 자동화 구현: 수동 프로세스 제거와 오류 감소
• 협업 향상: 개발팀과 운영팀 간 공통 언어 제공
• 비용 절감: 운영 오버헤드 감소와 리소스 최적화

주요 기능 및 역할

1. 인프라 프로비저닝: 클라우드 리소스 자동 생성
2. 구성 관리: 시스템 설정 및 소프트웨어 구성 자동화
3. 오케스트레이션: 복잡한 배포 워크플로우 관리
4. 모니터링 및 로깅: 인프라 상태 추적
5. 재해 복구: 신속한 환경 복원

주요 기능 및 역할

• 인프라 정의: 코드로 인프라 구성 요소 정의 [4][1][6].
• 자동화: 인프라 배포, 관리, 확장 자동화 [4][5][3].
• 버전 관리: 코드 변경 이력 추적 및 롤백 [4][3].
• 상태 관리: 실제 인프라 상태와 코드 정의 일치 유지 [8].
• 테스트 및 검증: 코드 검토, 테스트 자동화, 보안 검증 [7][9].
• 협업 및 문서화: 코드 자체가 문서 역할, 협업 용이 [4][3].

특징

• 코드 기반: 인프라를 코드로 정의 및 관리 [4][1][6].
• 자동화: 수동 작업 대신 자동화 도구 사용 [4][5][3].
• 버전 관리: 코드처럼 버전 관리 [4][3].
• 일관성: 동일한 코드로 동일한 환경 반복 생성 [5][2][8].
• 재사용성: 모듈화로 인프라 코드 재사용 [4][8].
• 협업 및 문서화: 코드 자체가 문서 역할, 협업 용이 [4][3].

특징

• 선언적 정의: 원하는 상태만 명시하면 도구가 구현
• 플랫폼 무관성: 여러 클라우드 제공업체 지원
• 템플릿 기반: 재사용 가능한 인프라 정의
• 상태 추적: 현재 인프라 상태 지속적 모니터링
• 롤백 기능: 이전 버전으로 신속한 복원

핵심 원칙

1. 시스템을 코드로 정의: 모든 인프라를 코드로 표현
2. 버전 제어 사용: 모든 변경사항 추적 및 관리
3. 작은 변경사항 지속적 적용: 대규모 변경보다 점진적 개선
4. 일관성 유지: 모든 환경에서 동일한 구성 보장
5. 자동화 최대화: 수동 개입 최소화

핵심 원칙

• Idempotency(멱등성): 동일한 코드로 동일한 결과 보장 [2][3].
• 일관성: 환경 간 불일치 방지 [2][7].
• 자동화: 수동 작업 최소화 [4][5][3].
• 버전 관리: 변경 이력 추적 및 롤백 [4][3].
• 문서화: 코드 자체가 문서 역할 [4][3].

주요 원리

• 선언형 (Declarative): 원하는 상태를 정의하면 도구가 자동으로 맞춤 [8][3].
• 명령형 (Imperative): 단계별 명령으로 인프라 구축 [8][3].
• 상태 관리: 실제 인프라 상태와 코드 정의 일치 유지 [8].
• 모듈화: 재사용 가능한 인프라 코드 모듈화 [4][8].

주요 원리

graph TB
    A[Infrastructure as Code 원리] --> B[선언적 접근법]
    A --> C[멱등성]
    A --> D[불변성]
    A --> E[버전 제어]
    
    B --> B1[원하는 상태 정의]
    B --> B2[도구가 구현 방법 결정]
    
    C --> C1[동일 작업 반복 실행]
    C --> C2[일관된 결과 보장]
    
    D --> D1[배포 후 변경 금지]
    D --> D2[새 버전으로 교체]
    
    E --> E1[코드 변경 추적]
    E --> E2[협업 및 롤백 지원]

작동 원리

sequenceDiagram
    participant Dev as 개발자
    participant Git as Git Repository
    participant CI as CI/CD Pipeline
    participant Tool as IaC Tool
    participant Cloud as Cloud Provider
    
    Dev->>Git: 인프라 코드 커밋
    Git->>CI: 변경사항 트리거
    CI->>Tool: 코드 검증 및 계획
    Tool->>Tool: 상태 파일 분석
    Tool->>Cloud: 리소스 프로비저닝
    Cloud->>Tool: 상태 반환
    Tool->>Git: 상태 업데이트

작동 원리

다이어그램 (Text 기반)

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[IaC 코드 작성] --> [버전 관리(Git 등)] --> [CI/CD 파이프라인]
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    v
[자동화 도구(Terraform 등)] --> [인프라 배포]
    |
    v
[상태 관리(.tfstate 등)] --> [실제 인프라]
    |
    v
[테스트/검증] --> [모니터링/롤백]

구조 및 아키텍처

구성 요소

다이어그램 (Text 기반)

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[IaC 코드] --> [버전 관리] --> [자동화 도구] --> [상태 관리] --> [실제 인프라]
    |                                              |
    v                                              v
[CI/CD 파이프라인]  [버전 관리] --> [자동화 도구] --> [인프라 배포] --> [모니터링/롤백]

• 차이점:
  • 수동 관리 대비 배포 속도, 일관성, 협업 효율성 극대화
  • 환경 드리프트 방지, 롤백 용이

구조 및 아키텍처

graph TB
    subgraph "IaC 아키텍처"
        A[코드 저장소] --> B[CI/CD 파이프라인]
        B --> C[IaC 도구]
        C --> D[클라우드 제공업체]
        
        E[상태 관리] --> C
        F[정책 엔진] --> C
        G[보안 스캐닝] --> B
        H[테스팅 프레임워크] --> B
    end
    
    subgraph "필수 구성요소"
        I[코드 정의 파일]
        J[상태 저장소]
        K[실행 엔진]
        L[제공자 플러그인]
    end
    
    subgraph "선택 구성요소"
        M[모니터링 시스템]
        N[로깅 서비스]
        O[비용 관리 도구]
        P[규정 준수 도구]
    end

필수 구성요소

선택 구성요소

구현 기법

1. 선언적 접근법 (Declarative)

• 정의: 원하는 최종 상태만 기술
• 구성: YAML/JSON 기반 설정 파일
• 목적: 복잡성 감소, 예측 가능성 향상
• 실제 예시: Terraform 으로 AWS VPC 정의

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resource "aws_vpc" "main" {
  cidr_block           = "10.0.0.0/16"
  enable_dns_hostnames = true
  
  tags = {
    Name = "Main VPC"
  }
}

2. 명령형 접근법 (Imperative)

• 정의: 목표 달성을 위한 단계별 명령어 정의
• 구성: 스크립트 기반 실행 순서
• 목적: 세밀한 제어, 복잡한 로직 구현
• 실제 예시: Ansible 플레이북으로 서버 구성

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- name: Install packages
  yum:
    name: "{{ item }}"
    state: present
  loop:
    - httpd
    - mysql-server

3. 하이브리드 접근법

• 정의: 선언적과 명령형 방식 혼합
• 구성: 상황에 따른 적절한 방식 선택
• 목적: 각 방식의 장점 활용
• 실제 예시: Terraform + Ansible 조합

✅ 1. 장점

장점

단점

문제점

⚠️ 2. 단점 및 문제점과 해결방안

▶ 단점

▶ 문제점

도전 과제

기술적 도전

• 복잡성 관리: 대규모 인프라 코드베이스 관리
• 도구 통합: 다양한 IaC 도구 간 상호 운용성
• 성능 최적화: 대규모 배포 시 실행 시간 단축
• 테스팅: 인프라 코드의 효과적 테스트 방법

조직적 도전

• 문화적 변화: 기존 수동 프로세스에서 자동화로 전환
• 기술 역량: 개발과 운영 팀의 기술 격차 해소
• 거버넌스: 코드 품질 및 보안 표준 수립

분류 기준에 따른 종류 및 유형

🧾 3. 분류 기준에 따른 종류 및 유형

🛠️ 4. 실무 사용 예시

실무 사용 예시

활용 사례

Netflix 의 Spinnaker 를 활용한 멀티 클라우드 배포

Netflix 는 AWS 에서 수천 개의 마이크로서비스를 운영하며, Spinnaker 를 사용해 IaC 기반 배포 파이프라인을 구축했습니다.

시스템 구성:

• 코드 저장소: Git (GitHub Enterprise)
• 빌드 시스템: Jenkins
• 배포 도구: Spinnaker
• 인프라 도구: Terraform
• 모니터링: Prometheus, Grafana

시스템 구성 다이어그램:

graph LR
    A[개발자] --> B[Git Repository]
    B --> C[Jenkins CI]
    C --> D[Spinnaker]
    D --> E[AWS ECS]
    D --> F[AWS Lambda]
    D --> G[AWS RDS]
    
    H[Terraform] --> E
    H --> F
    H --> G
    
    I[Prometheus] --> J[Grafana]
    E --> I
    F --> I
    G --> I

Workflow:

1. 개발자가 코드 변경사항을 Git 에 커밋
2. Jenkins 가 자동으로 빌드 및 테스트 실행
3. Spinnaker 가 Terraform 을 통해 인프라 프로비저닝
4. 카나리 배포를 통한 점진적 배포
5. Prometheus/Grafana 를 통한 모니터링

IaC 의 역할:

• 수천 개 마이크로서비스의 일관된 인프라 관리
• 자동화된 스케일링과 로드 밸런싱
• 재해 복구 및 멀티 리전 배포 지원

기존 방식과의 차이점:

• 수동 구성: 배포 시간 2-3 시간 → IaC: 15-30 분
• 오류율: 15% → 2% 미만
• 환경 일관성: 70% → 99%

📌 5. 활용 사례

[GitLab 온프레에서 Terragrunt + Sentinel 통해 정책겸한 IaC 확장]

• 시스템구성: GitLab CI → Terragrunt(모듈 실행) → Terraform → Sentinel 정책 체크 → AWS Infra 생성

• Workflow:

  1. dev 팀 PR → policy 체크 (예: 태그, 리전, 비용 상한)

  2. CI 에서 Terraform Plan 자동 실행

  3. Sentinel 정책 통과 시 Deploy

• 효과 비교:

  • 기존 수동 관리: Drift, 정책위반 가능성 높음

  • IaC + PaC 적용: 정책 준수 보장, drift 적발 자동

• 차이점: 기존 방식은 ClickOps 중심 → drift/보안 누락 위험, 신규 방식은 코드기반 자동화 + 정책 제어 통해 안전성 확보

💻 6. 구현 예시 (Python + Terraform CDK)

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# infra.py
from constructs import Construct
from cdktf import App, TerraformStack, TerraformOutput
from imports.aws import AwsProvider, ec2

class MyStack(TerraformStack):
    def __init__(self, scope: Construct, ns: str):
        super().__init__(scope, ns)
        AwsProvider(self, 'AWS', region='ap-northeast-2')
        instance = ec2.Instance(self, 'web',
                                ami='ami-0abc12345',
                                instance_type='t3.micro',
                                tags={'Name': 'web-server'})
        TerraformOutput(self, 'PublicIP', value=instance.public_ip)

app = App()
MyStack(app, "my-iac-stack")
app.synth()

• Python CDK 로 AWS 인스턴스 프로비저닝

• cdktf apply 시 Terraform 처럼 실행

구현 예시 (Python 기반, Terraform HCL 예시 병행)

Python 예시 (boto3 로 AWS 인프라 생성)

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import boto3

ec2 = boto3.resource('ec2')
instance = ec2.create_instances(
    ImageId='ami-12345678',
    MinCount=1,
    MaxCount=1,
    InstanceType='t2.micro'
)
print("Instance created:", instance[0].id)

Terraform HCL 예시

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resource "aws_instance" "example" {
  ami           = "ami-12345678"
  instance_type = "t2.micro"
}

구현 예시

Netflix 스타일 멀티 클라우드 배포 구현 (Python)

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# terraform_automation.py
import subprocess
import json
import logging
from pathlib import Path

class TerraformAutomation:
    def __init__(self, workspace_path: str):
        self.workspace_path = Path(workspace_path)
        self.logger = logging.getLogger(__name__)
    
    def init(self):
        """Terraform 초기화"""
        try:
            result = subprocess.run(
                ['terraform', 'init'],
                cwd=self.workspace_path,
                capture_output=True,
                text=True,
                check=True
            )
            self.logger.info("Terraform initialized successfully")
            return True
        except subprocess.CalledProcessError as e:
            self.logger.error(f"Terraform init failed: {e.stderr}")
            return False
    
    def plan(self, var_file: str = None):
        """실행 계획 생성"""
        cmd = ['terraform', 'plan', '-out=tfplan']
        if var_file:
            cmd.extend(['-var-file', var_file])
        
        try:
            result = subprocess.run(
                cmd,
                cwd=self.workspace_path,
                capture_output=True,
                text=True,
                check=True
            )
            self.logger.info("Terraform plan created successfully")
            return result.stdout
        except subprocess.CalledProcessError as e:
            self.logger.error(f"Terraform plan failed: {e.stderr}")
            return None
    
    def apply(self):
        """인프라 변경 적용"""
        try:
            result = subprocess.run(
                ['terraform', 'apply', 'tfplan'],
                cwd=self.workspace_path,
                capture_output=True,
                text=True,
                check=True
            )
            self.logger.info("Terraform apply completed successfully")
            return True
        except subprocess.CalledProcessError as e:
            self.logger.error(f"Terraform apply failed: {e.stderr}")
            return False
    
    def get_outputs(self):
        """출력 값 조회"""
        try:
            result = subprocess.run(
                ['terraform', 'output', '-json'],
                cwd=self.workspace_path,
                capture_output=True,
                text=True,
                check=True
            )
            return json.loads(result.stdout)
        except (subprocess.CalledProcessError, json.JSONDecodeError) as e:
            self.logger.error(f"Failed to get outputs: {e}")
            return {}

# deployment_pipeline.py
class DeploymentPipeline:
    def __init__(self, environments: list):
        self.environments = environments
        self.logger = logging.getLogger(__name__)
    
    def deploy_to_environment(self, env_name: str):
        """특정 환경에 배포"""
        terraform = TerraformAutomation(f"./environments/{env_name}")
        
        # 단계별 실행
        if not terraform.init():
            raise Exception(f"Failed to initialize {env_name}")
        
        plan_output = terraform.plan(f"{env_name}.tfvars")
        if not plan_output:
            raise Exception(f"Failed to create plan for {env_name}")
        
        # 승인 절차 (프로덕션의 경우)
        if env_name == 'production':
            self._require_approval(plan_output)
        
        if not terraform.apply():
            raise Exception(f"Failed to apply changes to {env_name}")
        
        # 배포 후 검증
        self._post_deployment_verification(env_name, terraform.get_outputs())
    
    def _require_approval(self, plan_output: str):
        """승인 절차"""
        # 실제 구현에서는 Slack, 이메일 등을 통한 승인 프로세스
        print(f"Production deployment requires approval:\n{plan_output}")
        input("Press Enter after approval…")
    
    def _post_deployment_verification(self, env_name: str, outputs: dict):
        """배포 후 검증"""
        # 헬스 체크, 모니터링 설정 등
        self.logger.info(f"Verifying deployment to {env_name}")
        # 구현: API 엔드포인트 확인, 데이터베이스 연결 테스트 등

# 사용 예시
if __name__ == "__main__":
    pipeline = DeploymentPipeline(['dev', 'staging', 'production'])
    
    # 개발 환경 배포
    pipeline.deploy_to_environment('dev')
    
    # 스테이징 환경 배포
    pipeline.deploy_to_environment('staging')
    
    # 프로덕션 환경 배포 (승인 필요)
    pipeline.deploy_to_environment('production')

실무에서 효과적으로 적용하기 위한 고려사항 및 주의할 점

👷‍♂️ 7. 실무 적용 고려사항 & 권장사항

실무에서 효과적으로 적용하기 위한 고려사항 및 주의할 점

최적화하기 위한 고려사항 및 주의할 점

🔧 8. 최적화 고려사항 & 권장사항

최적화하기 위한 고려사항 및 주의할 점

기타 사항

• 멀티클라우드 관리: 다양한 클라우드 환경 통합 관리 필요 [10].
• 레거시 시스템 연동: 기존 시스템과의 호환성 고려 [10].
• 보안 강화: 코드 기반 보안 위협 대비 [10][7].
• 대규모 인프라 관리: 모듈화, 표준화, 문서화 중요 [9][7].

기타 사항

1. GitOps 와의 통합

GitOps 는 IaC 의 확장된 개념으로, Git 저장소를 통한 운영 자동화를 의미합니다. Kubernetes 환경에서 특히 인기가 높으며, ArgoCD, Flux 등의 도구가 활용됩니다.

2. Policy as Code (PaC)

보안 정책과 규정 준수 요구사항을 코드로 정의하여 자동 적용하는 방식입니다. Open Policy Agent (OPA), Sentinel 등이 대표적입니다.

3. FinOps 통합

클라우드 비용 최적화를 위한 재무 운영 방식과 IaC 의 결합으로, 비용 효율적인 인프라 관리가 가능합니다.

4. Edge Computing 지원

IoT 와 엣지 컴퓨팅 환경이 확산되면서 IaC 도 중앙 집중식 클라우드뿐만 아니라 분산된 엣지 환경을 지원하는 방향으로 발전하고 있습니다.

5. AI/ML 워크로드 최적화

머신러닝 모델 훈련과 추론을 위한 특화된 인프라 구성을 IaC 로 자동화하는 것이 중요해지고 있습니다. GPU 클러스터 관리, 자동 스케일링 등이 포함됩니다.

7. 추가 조사 내용

• 최신 트렌드:
  • 멀티클라우드, 서버리스, 컨테이너 환경에서 IaC 활용 확대 [10][7].
  • GitOps 등 코드 기반 인프라 관리 패러다임 확산 [3].
• 도구 발전:
  • Terraform, Pulumi 등 다양한 도구 등장 [8][3].
  • CI/CD 파이프라인과의 통합 강화 [1][2].

8. 주제와 관련하여 주목할 내용

주제와 관련하여 주목할 내용

주제와 관련하여 반드시 학습해야 할 내용

9. 반드시 학습해야 할 내용