Carbon-Aware CI Runner (CACI)

개요

탄소 배출 저감을 위한 기술적 접근이 활발해지는 가운데, 소프트웨어 개발 파이프라인에서도 지속가능성과 친환경성이 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. **Carbon-Aware CI Runner(CACI)**는 지속적 통합(CI) 프로세스에 탄소 인지(carbon-aware) 기능을 통합하여, 저탄소 시간대나 지역에서 빌드 및 테스트 작업을 실행함으로써 개발 과정에서의 탄소 발자국을 최소화하는 도구입니다. 이 글에서는 CACI의 개념, 구조, 활용 사례를 통해 탄소 저감형 개발 환경의 실현 방안을 살펴봅니다.

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1. 개념 및 정의

**Carbon-Aware CI Runner (CACI)**는 전력 소비에 따른 탄소 배출량을 고려하여, 지속적 통합(CI) 프로세스를 최적의 시간과 위치에서 실행하도록 조정하는 시스템입니다. 이를 통해 클라우드나 온프레미스 인프라의 사용 시점 및 장소를 조율하여, 동일한 작업을 보다 적은 탄소 배출로 수행할 수 있습니다.

필요성:

• IT 산업의 에너지 소비 및 탄소 배출 증가 대응
• ESG(환경, 사회, 지배구조) 요구 충족
• 친환경 정책 준수를 위한 기술적 수단 확보

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2. 특징

특징	설명	비고
탄소 인지 실행	전력 그리드의 탄소 집약도에 따라 실행 시간 결정	탄소 배출량 실시간 API 활용
다지역 지원	리전별 전력 탄소 배출 비교 후 최적 실행 위치 선택	클라우드 기반 워크로드에 유리
CI/CD 통합	GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins 등과 연동 가능	플러그인 또는 워크플로우 정의 필요

기존 CI와의 차별점은 실행 최적화 기준이 성능이나 비용이 아닌 탄소 저감이라는 점에 있습니다.

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3. 구성 요소

구성 요소	설명	역할
Carbon Intensity API	전력망의 실시간 탄소 배출 정보 제공	실행 시점 판단 기준 제공
Scheduler Engine	실행 최적 시간 및 지역 계산	빌드/테스트 트리거 조정
CI Integration Layer	기존 CI 시스템과 연결	작업 지연 혹은 리다이렉션 수행

이러한 구성 요소들은 모듈화되어 있으며, 각 기업의 CI/CD 환경에 맞게 커스터마이징이 가능합니다.

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4. 기술 요소

기술	설명	활용 예
WattTime, ElectricityMap API	탄소 집약도 데이터를 제공하는 API	스케줄러 판단 기준 제공
CI/CD 플랫폼 연동 기술	GitHub Actions용 JS/TS 스크립트 또는 Jenkins 플러그인	실행 조건 자동화
분산 처리 및 큐 관리 기술	작업을 지연하거나 리디렉션하기 위한 처리	대기열 기반 실행 시스템

심화 기술로는 예측 기반 스케줄링(AI 활용), 온디맨드 인프라 배포(IaC), 에너지 메트릭 시각화 등이 포함됩니다.

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5. 장점 및 이점

항목	내용	기대 효과
탄소 절감	동일 작업을 저탄소 시간대/지역에서 수행	10~30% 탄소 배출 감소 가능
ESG 대응	친환경 소프트웨어 개발 프로세스 구현	기업 지속 가능성 향상
비용 효율	일부 저탄소 시간대가 에너지 단가도 낮음	에너지 비용 절감 가능성

특히, 글로벌 서비스를 운영하는 기업에게는 다지역 인프라 활용을 통해 실질적인 탄소 저감 효과가 큽니다.

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6. 주요 활용 사례 및 고려사항

사례	내용	주의점
GitHub에서의 친환경 워크플로우 실행	GitHub Actions에서 전력 탄소 집약도 API 기반 조건 실행	API 안정성과 지연 대응 필요
글로벌 클라우드 배포 환경	AWS/GCP의 리전 간 배포 조율	네트워크 지연 및 데이터 지역 규정 확인
교육/연구 기관의 친환경 개발 툴	지속가능 개발 교육 및 실험 도구로 사용	실시간성과 정확도 간 균형 조율 필요

CACI 도입 시에는 API 가용성, 작업 지연 허용성, 법적 데이터 전송 제한 등을 고려해야 합니다.

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7. 결론

Carbon-Aware CI Runner(CACI)는 기존의 지속적 통합 환경에 지속 가능성이라는 가치를 통합함으로써, 친환경 소프트웨어 개발이라는 시대적 요구에 부응할 수 있는 실질적 대안입니다. 특히 전력망의 탈탄소화 흐름과 맞물려, 기술적 실현 가능성이 더욱 높아지고 있습니다. 향후에는 예측 기반의 AI 연동, 멀티 클라우드 최적화 등의 기술이 접목되며 더욱 발전할 것입니다.