Platform Engineering
플랫폼 엔지니어링은 소프트웨어 개발 팀이 자율적으로 인프라를 관리하고 애플리케이션을 배포할 수 있도록 지원하는 내부 플랫폼을 구축하는 것을 목표로 한다. 이러한 플랫폼은 표준화된 도구 체인, 자동화된 워크플로우, 셀프 서비스 기능을 제공하여 개발자의 생산성을 높이고 운영 효율성을 향상시킨다.
2025년 기준으로 DevOps의 진화된 형태로 인식되며, 클라우드 네이티브 환경에서의 효율적인 소프트웨어 개발 생태계 구축에 핵심 역할을 한다.
핵심 개념
- Product Thinking: 플랫폼을 제품처럼 설계하여 사용자(개발자) 경험 최적화
- 내부 개발자 플랫폼(IDP): 개발자 셀프 서비스 기능을 제공하는 도구 및 워크플로우의 집합
- 골든 패스(Golden Path): 개발자가 따르도록 설계된 선호되는 워크플로우와 표준
- 셀프 서비스 인프라: 개발자가 운영팀 지원 없이 필요한 리소스를 직접 프로비저닝할 수 있는 능력
- 개발자 경험(DX): 개발자가 작업을 수행하는 동안 경험하는 전체적인 사용 경험
- 플랫폼 추상화(Platform Abstraction): 복잡한 기술적 세부 사항을 단순화된 인터페이스로 숨기는 과정
- 도구 통합(Tool Integration): 다양한 개발, 테스트, 배포 도구를 일관된 플랫폼으로 통합
목적
- 개발자 생산성 향상
- 운영 복잡성 감소
- 일관된 애플리케이션 개발 및 배포 환경 제공
- 표준화된 보안 및 규정 준수 적용
- 조직의 기술 혁신 가속화
- 기술 부채 감소
- 시장 출시 시간(Time-to-Market) 단축
- 인프라 비용 최적화
-> 개발자의 인지 부하 감소 및 본업 집중 지원하고 조직 전체의 표준화와 자동화를 통한 운영 효율성 향상.
특징
- 셀프서비스 포털 제공
- 거버넌스 및 보안 정책 내재화
- 멀티 클라우드/하이브리드 환경 지원.
주요 원리
- 추상화(Abstraction): 복잡한 인프라를 단순화.
- 자동화(Automation): CI/CD, 프로비저닝 워크플로 자동 처리.
- 피드백 루프: 개발자의 요구사항 반복적 개선.
구성 요소 및 아키텍처
구성 요소
- 인프라 프로비저닝 레이어:
- 인프라스트럭처 자동화 도구(Terraform, Pulumi, CloudFormation)
- 컨테이너 오케스트레이션(Kubernetes, ECS)
- 클라우드 서비스 통합(AWS, Azure, GCP)
- 개발자 포털 및 셀프 서비스 인터페이스:
- 대시보드 및 사용자 인터페이스
- API 게이트웨이
- 서비스 카탈로그
- CI/CD 및 파이프라인 자동화:
- 지속적 통합 도구(Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI)
- 지속적 배포 도구(ArgoCD, Flux, Spinnaker)
- 배포 자동화 스크립트
- 모니터링 및 관찰 가능성:
- 로깅 솔루션(ELK Stack, Loki)
- 모니터링 도구(Prometheus, Grafana)
- 분산 추적(Jaeger, Zipkin)
- 알림 시스템
- 보안 및 규정 준수 레이어:
- 정책 관리(OPA, Kyverno)
- 비밀 관리(Vault, Sealed Secrets)
- 취약점 스캐닝
- 인증 및 권한 부여 시스템
- 서비스 메시 및 네트워킹:
- 서비스 메시 솔루션(Istio, Linkerd)
- API 관리
- 로드 밸런싱 및 트래픽 라우팅
- 데이터 관리 및 스토리지:
- 데이터베이스 자동화
- 백업 및 복구 시스템
- 데이터 마이그레이션 도구
- 협업 및 지식 관리:
- 문서화 도구
- 내부 지식 기반
- 티켓 시스템 및 커뮤니케이션 채널
아키텍처
플랫폼 엔지니어링의 일반적인 아키텍처에는 다음과 같은 계층이 포함된다:
- 인프라 계층: 클라우드 리소스, 컴퓨팅, 네트워킹, 스토리지를 관리
- 컨테이너 오케스트레이션 계층: 컨테이너 스케줄링 및 관리
- 서비스 계층: 애플리케이션 서비스 및 마이크로서비스 관리
- 데이터 계층: 데이터베이스 및 데이터 스토리지 서비스
- 개발자 인터페이스 계층: 개발자가 플랫폼과 상호 작용하는 API 및 도구
- 관찰 가능성 계층: 모니터링, 로깅, 추적을 위한 도구
- 보안 계층: 모든 계층에 걸친 보안 컨트롤 및 정책
주요 기능
- 인프라 자동화: 코드로서의 인프라(IaC) 솔루션을 통한 리소스 프로비저닝
- CI/CD 파이프라인: 자동화된 테스트 및 배포 프로세스
- 환경 관리: 개발, 테스트, 스테이징, 프로덕션 환경의 일관된 관리
- 서비스 카탈로그: 개발자를 위한 사전 구성된 서비스 및 템플릿
- 정책 시행: 코드 품질, 보안, 규정 준수를 위한 자동화된 정책
- 모니터링 및 알림: 시스템 상태 및 성능 모니터링
- 배포 자동화: 무중단 및 롤백 기능이 포함된 애플리케이션 배포
- 비용 관리: 클라우드 및 인프라 비용 최적화
- 보안 통합: 취약점 스캐닝 및 규정 준수 검사 자동화
- 개발자 포털: 셀프 서비스 기능에 대한 중앙 집중식 액세스
표로 정리된 장점과 단점
| 구분 | 항목 | 설명 |
|---|---|---|
| ✅ 장점 | 생산성 향상 | 개발자가 인프라 관리보다 코딩에 집중 가능 |
| 표준화 | 조직 전체의 기술 스택 통일성 확보 | |
| 보안 강화 | 중앙화된 정책 관리로 취약점 최소화 | |
| ⚠ 단점 | 초기 구축 비용 | 플랫폼 설계·구현에 리소스 집중 필요 |
| 유연성 저하 | 과도한 추상화로 특정 Use Case 대응 어려움 |
분류에 따른 종류 및 유형
| 분류 | 예시 도구/플랫폼 | 특징 |
|---|---|---|
| CI/CD 중심 | GitHub Actions, ArgoCD | 지속적 통합/배포에 특화 |
| 인프라 관리 | AWS Proton, Crossplane | 멀티 클라우드 리소스 통합 관리 |
| 보안 거버넌스 | HashiCorp Vault | 암호화·인증 정책 중앙화 |
분류에 따른 종류 및 유형
| 분류 기준 | 유형 | 특징 | 사례 |
|---|---|---|---|
| 범위 | 애플리케이션 플랫폼 | 애플리케이션 개발 및 배포에 중점 | Heroku, Cloud Foundry |
| 데이터 플랫폼 | 데이터 처리 및 분석 워크플로우에 중점 | Databricks, Snowflake | |
| 인프라 플랫폼 | 기본 인프라 리소스 관리에 중점 | OpenStack, VMware | |
| 종합 플랫폼 | 다양한 플랫폼 요소를 포괄적으로 통합 | 기업 내부 개발자 플랫폼 | |
| 배포 모델 | 클라우드 네이티브 | 클라우드 서비스 및 패턴을 기반으로 구축 | AWS EKS, GKE, AKS 기반 플랫폼 |
| 하이브리드 | 온프레미스와 클라우드 리소스 통합 | OpenShift, Anthos | |
| 온프레미스 | 내부 데이터센터에 배포 | 사내 쿠버네티스 플랫폼 | |
| 관리 방식 | 자체 관리형 | 조직이 직접 구축 및 관리 | 사내 구축 개발자 플랫폼 |
| 관리형 서비스 | 외부 공급업체가 관리하는 서비스 사용 | Platform.sh, Vercel | |
| SaaS 기반 | 소프트웨어로 제공되는 완전 관리형 플랫폼 | Heroku, Netlify | |
| 특화 영역 | DevSecOps 플랫폼 | 보안 통합에 중점 | GitLab Security, Snyk |
| GitOps 플랫폼 | Git 기반 워크플로우에 중점 | ArgoCD, Flux | |
| AI/ML 플랫폼 | AI 및 머신러닝 워크플로우에 중점 | Kubeflow, MLflow | |
| IoT 플랫폼 | IoT 디바이스 및 데이터 관리에 중점 | AWS IoT, Azure IoT |
실무 적용 예시
| 산업 | 조직 | 사용 사례 | 구현 내용 | 성과 |
|---|---|---|---|---|
| 금융 서비스 | 네덜란드 ING 은행 | 개발자 워크플로우 표준화 | 내부 개발자 플랫폼 구축으로 셀프 서비스 인프라 제공 | 배포 시간 85% 감소, 개발자 생산성 향상 |
| 전자상거래 | Spotify | 마이크로서비스 배포 자동화 | Backstage 개발자 포털 구현 | 시장 출시 시간 단축, 작업 중복 감소 |
| 미디어 | Netflix | 글로벌 스트리밍 인프라 | Spinnaker 배포 도구 개발 및 공개 | 클라우드 배포 간소화, 롤백 위험 감소 |
| 항공 | 에어비앤비 | 서비스 검색 및 관리 | 자체 개발자 포털 구축 | 개발자 온보딩 시간 단축, 서비스 검색성 향상 |
| 통신 | 버라이즌 | 네트워크 서비스 자동화 | 클라우드 네이티브 플랫폼 구축 | 프로비저닝 시간 단축, 인프라 비용 절감 |
| 소매업 | 타겟 | 멀티클라우드 전략 지원 | 쿠버네티스 기반 플랫폼 구축 | 클라우드 이식성 향상, 운영 오버헤드 감소 |
| 헬스케어 | 필립스 헬스 | 규제 준수 자동화 | CI/CD와 규정 준수 검사 통합 플랫폼 | 규제 준수 보장, 개발 주기 가속화 |
| 제조 | 지멘스 | IoT 플랫폼 확장 | 마이크로서비스 개발 플랫폼 구축 | 개발자 생산성 향상, 장치 연결 확장성 개선 |
| 테크 | 구글 | 내부 개발 가속화 | Borg 및 내부 개발 도구 | 대규모 코드베이스 관리 효율성, CI/CD 자동화 |
| 게임 | 유비소프트 | 게임 개발 파이프라인 | 자체 빌드 및 배포 플랫폼 | 반복 주기 단축, 크로스 플랫폼 개발 간소화 |
실무 적용 고려사항 및 주의점
- 점진적 도입: MVP(Minimum Viable Platform)부터 시작해 피드백 반복.
- 개발자 참여 설계: 실제 사용자 Needs 반영을 위한 협업 필수.
- 유연한 추상화: 과도한 표준화는 특수 케이스 대응 능력 저하 유발.
- 거버넌스 프레임워크: RBAC, 비용 할당 모델 수립.
3. 실무에서 효과적으로 적용하기 위한 고려사항 및 주의할 점
전략적 접근
- 점진적 도입: 모든 것을 한 번에 구축하려 하기보다는 가장 가치 있는 영역부터 점진적으로 플랫폼을 구축한다.
- 제품 마인드셋 채택: 플랫폼을 제품으로 취급하고 사용자(개발자)의 요구사항을 중심으로 설계한다.
- 비즈니스 목표 정렬: 플랫폼 계획이 조직의 비즈니스 목표와 일치하는지 확인한다.
- 플랫폼 팀 구성: 기술적 전문성과 제품 사고방식을 갖춘 전담 플랫폼 팀을 구성한다.
- 내부 후원 확보: 플랫폼 이니셔티브에 대한 경영진 지원과 자원 확보가 필요하다.
개발자 경험 설계
- 개발자를 고객으로 취급: 개발자 피드백을 기반으로 반복적으로 개선한다.
- 셀프 서비스 우선: 개발자가 지원 티켓 없이 필요한 리소스에 접근할 수 있도록 한다.
- 문서화 투자: 포괄적이고 최신 상태의 문서는 채택의 핵심이다.
- 골든 패스 제공: 권장되는 워크플로우를 명확하게 정의하되 특수한 경우 우회할 수 있는 유연성도 제공한다.
- 사용성 테스트: 인터페이스와 API를 실제 개발자로 테스트한다.
기술 선택
- 표준화와 유연성 균형: 엄격한 표준을 설정하되 정당한 경우 예외를 허용한다.
- 상호운용성 우선: 통합 가능한 도구와 기술을 선택한다.
- 오픈소스 고려: 오픈소스 솔루션은 벤더 종속성을 줄이고 커뮤니티 지원을 제공한다.
- 기존 투자 활용: 가능한 경우 기존 도구와 프로세스를 통합한다.
- 미래 기술 부채 예방: 장기적인 유지보수성과 확장성을 고려한다.
변화 관리
- 개발자 교육: 플랫폼 사용 방법에 대한 포괄적인 교육을 제공한다.
- 점진적 마이그레이션: 팀이 준비되면 새 플랫폼으로 점진적으로 마이그레이션한다.
- 피드백 루프 구축: 지속적인 개선을 위한 피드백 채널을 유지한다.
운영 고려사항
- 장애 모드 계획: 플랫폼 구성 요소 실패를 대비한 계획을 세운다.
- SLA 정의: 플랫폼 서비스에 대한 명확한 서비스 수준 계약을 수립한다.
- 지원 모델 수립: 플랫폼 문제 해결을 위한 명확한 에스컬레이션 경로를 제공한다.
- 용량 계획: 사용량 증가에 따른 플랫폼 확장 계획을 수립한다.
- 재해 복구: 백업, 장애 조치, 재해 복구 절차를 구현한다.
보안 및 규정 준수
- 보안 초기 통합: 개발 주기 초기부터 보안을 통합한다.
- 규정 준수 자동화: 규정 준수 검사를 파이프라인에 자동화한다.
- 최소 권한 원칙: 역할 기반 액세스 제어를 구현한다.
- 비밀 관리: 자격 증명 및 비밀에 대한 안전한 관리 시스템을 구현한다.
- 감사 추적: 모든 플랫폼 작업의 감사 가능한 기록을 유지한다.
주의해야 할 함정
- 과도한 복잡성: 필요 이상으로 복잡한 플랫폼은 채택을 방해한다.
- 하나로 모든 것을 해결하려는 접근: 모든 사용 사례를 처리하려는 플랫폼은 어떤 사용 사례도 제대로 처리하지 못할 수 있다.
- 강제 사용: 개발자 설득 없이 플랫폼 사용을 강제하면 저항이 생길 수 있다.
- 지원 과소평가: 견고한 지원 모델 없이는 플랫폼 채택이 제한될 수 있다.
- 측정 실패: 성공을 측정하는 명확한 지표가 없으면 가치를 입증하기 어려울 수 있다.
최신 동향과 앞으로의 전망, 주목해야 할 기술들
| 구분 | 항목 | 설명 |
|---|---|---|
| 플랫폼 접근 방식 | 내부 개발자 플랫폼(IDP) | 개발자 경험에 중점을 둔 셀프 서비스 플랫폼이 주류가 되었으며, 플랫폼 엔지니어링 팀은 개발자 플랫폼의 설계와 관리에 집중합니다. |
| 플랫폼 팀 전문화 | 플랫폼 엔지니어링은 전문 분야로 확립되어 전담 팀과 특화된 기술 세트를 갖추게 되었습니다. | |
| API 우선 접근 방식 | 모든 플랫폼 기능은 API를 통해 프로그래밍 방식으로 액세스 가능하며, 이는 자동화와 통합을 촉진합니다. | |
| 기술 트렌드 | GitOps 주류화 | Git을 중심으로 한 인프라 및 애플리케이션 관리가 표준 관행이 되었습니다. |
| 서비스 메시 성숙 | 서비스 메시 기술이 보다 사용하기 쉽고 가볍게 발전하여 마이크로서비스 관리를 단순화합니다. | |
| FinOps 통합 | 비용 최적화와 클라우드 지출 관리가 플랫폼의 핵심 기능으로 통합되었습니다. | |
| 엣지 컴퓨팅 플랫폼 | 엣지 위치에 애플리케이션을 배포하고 관리하기 위한 플랫폼 기능이 확장되었습니다. | |
| 인공지능/머신러닝 | AI 기반 플랫폼 자동화 | AI가 인프라 관리, 자원 최적화, 보안 분석을 자동화하는 데 사용됩니다. |
| MLOps 통합 | 머신러닝 워크플로가 주류 개발자 플랫폼에 원활하게 통합됩니다. | |
| AI 코파일럿 | AI 도구가 코드 작성, 디버깅, 최적화를 지원하여 개발자 생산성을 향상시킵니다. | |
| 자율 운영 | 머신러닝이 시스템 문제를 예측하고 자동으로 해결하는 자체 치유 플랫폼이 등장합니다. | |
| 보안 및 규정 준수 | 제로 트러스트 플랫폼 | 제로 트러스트 보안 원칙이 플랫폼 설계에 완전히 통합되었습니다. |
| 공급망 보안 자동화 | 소프트웨어 공급망 보안을 보장하기 위한 자동화된 도구와 프로세스가 표준화되었습니다. | |
| 규정 준수 코드화 | 규제 요구사항이 코드로 표현되어 지속적인 검증과 증명이 가능합니다. | |
| SBOM 관리 | 소프트웨어 자재 명세서(SBOM) 생성 및 관리가 표준 기능이 되었습니다. | |
| 미래 트렌드 | 분산 클라우드 플랫폼 | 여러 클라우드와 온프레미스 환경에 걸쳐 일관된 경험을 제공하는 플랫폼이 발전했습니다. |
| 플랫폼 생태계 | 개방형 API와 확장을 통한 플랫폼 기능의 마켓플레이스가 등장했습니다. | |
| 서버리스 플랫폼 엔지니어링 | 서버리스 아키텍처가 플랫폼 자체의 구축 방식을 재구성하고 있습니다. | |
| 양자 컴퓨팅 준비 | 양자 컴퓨팅 워크로드를 지원하기 위한 플랫폼 기능이 초기 단계에 진입했습니다. | |
| 지속가능성 | 그린 컴퓨팅 | 에너지 효율성 및 탄소 발자국 최소화가 플랫폼 설계의 핵심 고려사항이 되었습니다. |
| 지속가능성 측정 | 애플리케이션 및 인프라의 환경 영향을 측정하고 최적화하는 도구가 통합되었습니다. |
추가로 알아야 하거나 학습해야할 내용들
| 구분 | 항목 | 설명 |
|---|---|---|
| 핵심 기술 | 쿠버네티스 생태계 | 쿠버네티스 핵심 개념, 운영 모델, 확장 메커니즘 및 주요 에코시스템 프로젝트에 대한 이해가 필요합니다. |
| 인프라스트럭처 코드(IaC) | Terraform, Pulumi, CloudFormation과 같은 IaC 도구의 심층적인 이해와 모듈식 인프라 설계 방법을 학습해야 합니다. | |
| CI/CD 파이프라인 | Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI, ArgoCD, Flux와 같은 CI/CD 도구와 모범 사례에 대한 지식이 필요합니다. | |
| 관찰 가능성 스택 | 로깅, 모니터링, 추적을 위한 도구(Prometheus, Grafana, ELK 스택, Jaeger)의 구성 및 통합 방법을 알아야 합니다. | |
| 서비스 메시 | Istio, Linkerd와 같은 서비스 메시 기술과 이를 효과적으로 구현하는 방법을 이해해야 합니다. | |
| 설계 원칙 | 플랫폼 설계 패턴 | 재사용 가능한 컴포넌트, API 설계, 추상화 계층, 서비스 인터페이스 설계와 같은 플랫폼 설계 패턴을 학습해야 합니다. |
| 사용자 경험 설계 | 개발자를 위한 인터페이스 및 경험 설계 원칙과 방법론을 이해해야 합니다. | |
| 보안 아키텍처 | 제로 트러스트 보안 모델, 정책 기반 제어, 비밀 관리, 인증 및 권한 부여 시스템 설계 방법을 알아야 합니다. | |
| 확장 가능한 아키텍처 | 다양한 규모와 환경에서 확장 가능한 플랫폼을 설계하는 원칙을 이해해야 합니다. | |
| 복원력 있는 시스템 | 장애 모드 분석, 회로 차단기 패턴, 재시도 전략, 자체 복구 시스템 설계에 대해 학습해야 합니다. | |
| 운영 지식 | SRE 실무 | 서비스 수준 목표(SLO), 오류 예산, 신뢰성 엔지니어링 원칙에 대한 이해가 필요합니다. |
| 클라우드 운영 | 주요 클라우드 공급자(AWS, Azure, GCP)의 서비스, 아키텍처, 운영 모델에 대한 깊이 있는 지식이 필요합니다. | |
| 성능 최적화 | 시스템 병목 현상 식별 및 해결, 성능 프로파일링, 리소스 최적화 방법을 알아야 합니다. | |
| 비용 최적화 | FinOps 원칙, 클라우드 비용 모니터링 및 최적화 전략을 이해해야 합니다. | |
| 장애 관리 | 인시던트 대응, 장애 분석, 사후 분석 프로세스에 대한 지식이 필요합니다. | |
| 소프트 스킬 | 제품 관리 | 로드맵 계획, 이해관계자 관리, 요구사항 수집, 우선순위 지정 방법을 학습해야 합니다. |
| 변화 관리 | 새로운 플랫폼 및 도구의 조직 내 도입을 관리하는 방법을 이해해야 합니다. | |
| 내부 마케팅 | 플랫폼의 가치를 효과적으로 전달하고 채택을 촉진하는 방법을 알아야 합니다. | |
| 교육 및 지원 | 효과적인 문서 작성, 교육 프로그램 개발, 지원 모델 설계 방법을 학습해야 합니다. | |
| 협업 및 커뮤니케이션 | 개발자, 운영 팀, 비즈니스 이해관계자와 효과적으로 소통하는 방법을 알아야 합니다. | |
| 신기술 | AI/ML 통합 | AI/ML 워크플로우 및 플랫폼과의 통합 방법을 이해해야 합니다. |
| 서버리스 아키텍처 | 서버리스 컴퓨팅 모델과 이를 플랫폼에 통합하는 방법을 알아야 합니다. | |
| 웹어셈블리 | WASM 기술과 플랫폼 확장성에 대한 응용 방법을 학습해야 합니다. | |
| IoT 플랫폼 통합 | IoT 디바이스 및 에지 컴퓨팅과의 통합 전략을 이해해야 합니다. | |
| 지속가능한 IT | 에너지 효율적인 플랫폼 설계 및 운영 원칙을 알아야 합니다. |
용어 정리
| 용어 | 설명 |
|---|---|
| X-as-a-Service | 인프라·플랫폼·소프트웨어를 서비스 형태로 제공 |
| Platform Engineering | 내부 개발 플랫폼을 설계하고 제공하여 개발자의 생산성과 배포 속도를 높이는 엔지니어링 분야 |
| Self-Service (셀프 서비스) | 개발자가 필요한 인프라나 리소스를 직접 요청·관리할 수 있도록 하는 기능 |
| Developer Experience (DX) | 개발자가 시스템을 사용할 때의 전반적인 경험 품질 |
| GitOps | Git 저장소를 소스 오브 트루스(Source of Truth)로 삼아 인프라와 앱 배포를 자동화하는 방식 |
| Backstage | Spotify가 개발한 오픈 소스 개발자 포털 플랫폼 |
| Platform as a Product | 플랫폼을 독립적인 제품처럼 관리하고 지속적으로 개선하는 접근 방식 |
| Developer Portal | 개발자가 API, 도구, 서비스를 쉽게 접근할 수 있도록 지원하는 포털 |
| 내부 개발자 플랫폼(IDP) | 개발자 셀프 서비스를 제공하고 운영 복잡성을 추상화하는 조직 내부용 도구 및 서비스 모음입니다. |
| 골든 패스(Golden Path) | 개발자가 따를 수 있는 권장되는 표준화된 워크플로우로, 효율성과 품질을 향상시킵니다. |
| 인프라스트럭처 코드(IaC) | 수동 구성 대신 코드를 통해 인프라를 정의하고 관리하는 방식입니다. |
| 서비스 메시 | 마이크로서비스 간의 통신을 관리하는 전용 인프라 계층입니다. |
| 컨테이너 오케스트레이션 | 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장, 관리를 자동화하는 프로세스입니다. |
| CI/CD | 지속적 통합 및 지속적 배포의 약자로, 코드 변경을 자동으로 통합, 테스트, 배포하는 프로세스입니다. |
| 관찰 가능성 | 시스템의 내부 상태를 외부 출력을 통해 이해하는 능력으로, 로깅, 모니터링, 추적이 포함됩니다. |
| SRE | 사이트 신뢰성 엔지니어링의 약자로, 대규모 시스템의 신뢰성과 확장성을 보장하는 엔지니어링 분야입니다. |
| API 게이트웨이 | 여러 서비스에 대한 통합 접근점을 제공하며 라우팅, 인증, 속도 제한 등을 처리합니다. |
| 쿠버네티스 | 컨테이너화된 애플리케이션의 자동 배포, 확장, 관리를 위한 오픈소스 플랫폼입니다. |
| 서비스 카탈로그 | 개발자가 사용할 수 있는 서비스, 도구, 템플릿의 중앙 집중식 목록입니다. |
| 정책 코드(PoaC) | 정책을 코드로 정의하고 관리하여 자동화된 규정 준수를 가능하게 하는 접근 방식입니다. |
| FinOps | 클라우드 비용을 최적화하고 관리하기 위한 재무 및 운영 협력 모델입니다. |
| 셀프 서비스 | 개발자가 IT 운영 팀의 개입 없이 필요한 리소스를 직접 프로비저닝할 수 있는 기능입니다. |
| 제로 트러스트 | 네트워크 내부 또는 외부의 어떤 사용자나 시스템도 기본적으로 신뢰하지 않는 보안 모델입니다. |
| 다중 클라우드 | 여러 클라우드 공급자의 서비스를 활용하는 전략입니다. |
| MLOps | 머신러닝 모델의 개발, 배포, 모니터링을 위한 DevOps 관행의 확장입니다. |
참고 및 출처
- Red Hat 플랫폼 엔지니어링 개요
- Microsoft Learn 플랫폼 엔지니어링 설명
- AWS EKS를 활용한 무신사 사례
- Atlassian - Platform Engineering 개요
- Humanitec - Platform Engineering 설명
- CNCF - Internal Developer Platforms(IDPs) 백서
- Spotify - Backstage 소개
- Gartner - 2024 Platform Engineering Trends
- Gartner: What is Platform Engineering
- Internal Developer Platform - Humanitec
- The Rise of Platform Engineering - Thoughtworks
- State of DevOps Report - Google Cloud
- Platform Engineering: Build What Matters - InfoQ
- Backstage - Open Source Developer Portal
- Team Topologies for Platform Engineering - Matthew Skelton
- DevOps 진화: 플랫폼 엔지니어링의 등장 - RedHat
- CNCF Cloud Native Interactive Landscape
- The 2023 Platform Engineering Report - Puppet