ITPE * JackerLab

개요소프트웨어 품질 확보를 위한 자동화 테스트의 중요성이 커지는 가운데, 실제 환경과 유사한 테스트 인프라를 재현하기 위한 도구로 Testcontainers가 주목받고 있습니다. 이 기술은 Docker 컨테이너를 기반으로 통합 테스트 환경을 구성하며, 데이터베이스, 메시징 시스템, 브라우저 등 다양한 의존 시스템을 테스트 실행 시점에 자동으로 생성하고 제거합니다.1. 개념 및 정의Testcontainers는 테스트 중 필요한 외부 의존성을 Docker 컨테이너로 동적으로 실행하여, 테스트 자동화를 보다 신뢰성 있게 만드는 오픈소스 라이브러리입니다.목적: 실제 실행 환경과 유사한 테스트 환경을 손쉽게 구성방식: 테스트 코드 내에서 컨테이너를 생성하고 테스트 종료 후 제거주요 언어 지원: Java, Kotl..

개요조직 내 소프트웨어 개발의 민첩성과 협업을 극대화하기 위한 전략으로 InnerSource가 확산되고 있습니다. InnerSource는 오픈소스 방식의 개발 문화를 내부 조직에 적용하는 것으로, 그 핵심 성공 요소 중 하나는 체계적이고 투명한 **거버넌스(Governance)**입니다. 본 글에서는 InnerSource 거버넌스의 개념, 구조, 기술적 구현 방식, 기대 효과, 그리고 도입 시 고려사항을 중심으로 설명합니다.1. 개념 및 정의InnerSource 거버넌스는 조직 내부에서 오픈소스 개발 방식(자율 기여, 코드 리뷰, 투명한 이슈 관리 등)을 적용할 때 필요한 정책, 역할, 절차, 규칙 등의 체계를 말합니다.목표: 협업의 효율성과 코드 품질 향상, 기술 자산의 재사용성 극대화적용 방식: 조직..

개요DevOps, CI/CD, 애자일 개발 방식이 일반화되면서 개발 속도와 품질을 동시에 잡기 위한 전략으로 **Trunk-Based Development(TBD)**가 각광받고 있습니다. 본 글에서는 TBD의 정의, 기존 방식과의 차이점, 기술 스택, 도입 효과 및 실제 활용 사례를 중심으로 살펴봅니다.1. 개념 및 정의Trunk-Based Development는 모든 개발자가 하나의 메인 브랜치(trunk, 주 브랜치)에 자주 통합(merge)하는 개발 방식입니다. 장기적으로 분기된 브랜치 사용을 지양하고, 소규모 변경을 빠르게 반영하여 코드 품질과 배포 속도를 동시에 확보합니다.Trunk(또는 main/master): 모든 기능 개발과 버그 수정을 통합하는 중심 브랜치특징: Feature Branc..

개요Resilience Engineering은 고위험 산업, 소프트웨어 시스템, 사이버 보안, 공급망 등 복잡하고 예측 불가능한 환경에서 시스템이 실패를 예방하고, 적응하며, 회복할 수 있도록 설계하고 운영하는 접근 방식입니다. 본 글에서는 복원력 중심의 시스템 설계 개념, 핵심 원리, 실제 사례 및 기술 도입 전략을 중심으로 설명합니다.1. 개념 및 정의Resilience Engineering은 단순한 장애 대응을 넘어, 시스템의 유연성, 학습 능력, 적응력, 복구 능력을 포함한 전체적인 회복력을 설계 요소로 포함하는 공학적 전략입니다.목적: 예측 불가능한 위기에서 시스템 성능을 유지하거나 빠르게 회복배경: 항공, 원자력, 의료, 클라우드 운영 등 복잡계(CAS)에 뿌리를 둔 공학 개념핵심 관점: “실..

개요MBSE(Model-Based Systems Engineering)는 문서 기반의 전통적 시스템 공학에서 탈피해, 모델을 중심으로 요구사항, 구조, 동작, 검증 등을 통합 관리하는 시스템 엔지니어링 접근 방식입니다. SysML(Systems Modeling Language)은 이를 지원하는 핵심 표준 언어이며, 최근 발표된 SysML v2는 MBSE의 실용성과 정밀성을 크게 향상시킨 최신 표준입니다. 본 글에서는 MBSE의 개념과 필요성, SysML v2의 주요 특징 및 기술 구성, 산업 적용 사례를 중심으로 MBSE 도입의 전략과 효과를 다룹니다.1. 개념 및 정의MBSE는 복잡한 시스템의 전체 생애주기(요구 → 설계 → 분석 → 검증)에 걸쳐 모델을 주요 표현 수단으로 활용하는 시스템 엔지니어링 ..

개요Chaos Monkey는 Netflix에서 개발한 장애 시나리오 실험 도구로, 프로덕션 환경의 인스턴스를 무작위로 종료시켜 시스템의 회복력(Resilience)과 자가 치유(Self-Healing) 능력을 검증하는 목적을 가집니다. 의도적으로 혼란을 유발함으로써, 장애에 강한 분산 시스템 설계를 장려하고 DevOps/SRE 문화에서 실질적인 안정성 확보 수단으로 사용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의무작위로 클라우드 인프라 인스턴스를 종료시켜, 장애 내성을 실시간으로 테스트하는 혼돈 공학 도구출처Netflix Chaos Engineering Team (2011)연계 모델Chaos Engineering, Gremlin, Litmus, Kubernetes Chaos Toolkit 등Chaos M..

개요SLO-Driven Auto-Scaler는 CPU, 메모리와 같은 리소스 지표가 아닌 SLO(Service Level Objective)에 기반하여 애플리케이션의 자동 스케일링 결정을 내리는 진화된 오토스케일링 방식입니다. 이는 사용자의 체감 품질(QoE)에 직접적인 영향을 주는 지표(예: 응답 시간, 에러율)를 기준으로 동작하며, SRE(Site Reliability Engineering)와 클라우드 네이티브 환경에서의 효율적인 운영을 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의SLO 기반 메트릭(예: 응답 시간 99%)을 기준으로 서비스의 Auto Scaling을 트리거하는 기법목적사용자 경험 최적화 및 리소스 과소/과잉 사용 방지연계 기술Prometheus, KEDA, Kubernet..

개요C4 Model은 소프트웨어 아키텍처를 시각적으로 명확하고 계층적으로 문서화하기 위해 Simon Brown이 제안한 4단계 모델입니다. 'Context, Container, Component, Code'의 4단계 시점을 기준으로 복잡한 시스템을 이해하기 쉽도록 표현하며, 개발자뿐 아니라 비기술 이해관계자도 아키텍처를 쉽게 이해할 수 있도록 도와줍니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의시스템의 구조를 네 가지 수준(Context → Container → Component → Code)으로 시각화하여 문서화하는 아키텍처 모델목적일관된 방식으로 시스템 구조를 설명하고 커뮤니케이션 장벽을 해소적용 대상마이크로서비스, 레거시 시스템, 클라우드 아키텍처 등C4는 UML보다 단순하고, 자유도 있는 도식 방식으로..

개요DPI(Direct-Plan-Improve)는 ITIL 4의 핵심 관리 모델 중 하나로, IT 서비스 및 조직 전반의 운영을 지휘(Direct), 계획(Plan), 개선(Improve)하는 활동에 대한 지침을 제공합니다. 이 모델은 조직이 전략에서 실행, 지속적 개선에 이르기까지 명확한 구조와 일관된 방향성을 유지할 수 있도록 돕습니다. 본 글에서는 DPI 모델의 구성, 적용 방식, 조직 운영에 미치는 영향 등을 상세히 설명합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의조직의 방향 설정, 전략 계획, 지속적인 개선을 위한 통합적 관리 모델기반 프레임워크ITIL 4 (IT Infrastructure Library v4)주요 목적전략-계획-개선의 전환 고리를 통해 가치 중심 조직 운영 실현DPI는 IT 서비..

개요bpftrace는 eBPF(Extended Berkeley Packet Filter)를 기반으로 동작하는 고성능 리눅스 트레이싱 도구입니다. 커널 및 사용자 공간의 다양한 이벤트를 실시간으로 추적하고, 성능 병목, 리소스 사용량, 오류 원인을 효과적으로 분석할 수 있도록 돕습니다. 본 글에서는 bpftrace의 개념, 동작 원리, 주요 기능, 실무 활용 방안 등을 상세히 설명합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의eBPF 기반의 리눅스 시스템 트레이싱 언어 및 도구로, 간결한 스크립트로 고급 관측을 수행주요 목적실시간 성능 분석, 커널 이벤트 추적, 병목 지점 식별특징저부하, 고정밀, 실시간 추적 지원bpftrace는 커널 변경 없이 동적으로 실행되며, 프로덕션 환경에서도 안전하게 사용할 수 있습..

개요Shift-Right는 전통적인 개발 주기의 왼쪽(개발 초반)에서 수행되던 테스트 및 검증 작업을 오른쪽(운영 단계)으로 확장하는 전략입니다. 이 접근 방식은 실제 사용자 환경에서의 품질 확보, 사용자 경험 개선, 운영 자동화 등을 중점적으로 다루며 DevOps 및 Site Reliability Engineering(SRE) 문화와 밀접하게 연관되어 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의품질 검증 활동을 개발 이후 단계(운영 및 릴리즈 이후)까지 확장하는 전략목적실사용 환경에서의 품질 개선 및 장애 예방관계 개념Shift-Left, Testing-in-Production(TiP), DevOps, ObservabilityShift-Right는 운영 중심 품질 확보를 위한 전략으로, 실시간 데이터..

개요Testing-in-Production(TiP)은 소프트웨어를 실제 사용자 환경, 즉 프로덕션 환경에서 직접 테스트하는 접근 방식으로, 사전 테스트 환경에서 발견되지 않는 오류나 사용자 경험 문제를 실시간으로 식별하고 대응할 수 있게 합니다. 본 글에서는 TiP의 개념, 구성 전략, 기술 요소, 장단점, 실제 적용 사례를 체계적으로 분석하여 DevOps 및 QA 엔지니어에게 실질적인 인사이트를 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의프로덕션 환경에서 실제 사용자 데이터를 활용해 애플리케이션 기능 및 안정성을 검증하는 테스트 전략목적테스트 커버리지 확대, 사용자 피드백 기반 개선 가속화유형카나리아 배포, 블루-그린 배포, A/B 테스트, 실사용자 모니터링(RUM) 등TiP는 품질 보증(QA)과 ..

개요Internal Developer Platform(IDP)은 개발자가 자율성과 생산성을 갖고 코드를 개발·배포할 수 있도록 지원하는 자체 구축형 개발 플랫폼입니다. 플랫폼 엔지니어링을 기반으로 하며, DevOps 문화를 확산시키고 표준화된 워크플로우를 통해 소프트웨어 품질과 속도를 개선합니다. 본 글에서는 IDP의 구성 요소, 기술적 특징, 실무 적용 사례 등을 체계적으로 분석합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의조직 내부에서 개발자를 위한 셀프서비스 기반 개발 플랫폼으로, 인프라와 툴체인을 자동화하여 제공목적개발자의 자율성과 생산성 확보, DevOps 구현 가속화주요 사용자소프트웨어 엔지니어, DevOps 팀, 플랫폼 엔지니어IDP는 복잡한 인프라 작업을 추상화하여 개발자가 기능 개발에만 집중..

개요Apache Airflow는 복잡한 데이터 파이프라인의 실행을 자동화하고 모니터링할 수 있도록 지원하는 오픈소스 워크플로우 오케스트레이션 툴입니다. DAG(Directed Acyclic Graph)를 기반으로 각 작업의 순서와 종속성을 명시적으로 정의함으로써, 데이터 엔지니어링, ETL, 머신러닝 파이프라인의 효율성과 가시성을 크게 향상시킵니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의DAG 기반으로 태스크의 실행 흐름과 종속성을 정의하는 워크플로우 오케스트레이션 방식Directed Acyclic Graph 구조목적데이터 파이프라인의 자동화, 재현성, 모니터링 확보운영 효율성과 장애 대응력 강화필요성수작업 스케줄링, 태스크 실패 복구, 조건 분기 등의 요구 대응확장성과 안정성 확보 필수Airflow..

개요Synthetic Transaction Monitoring(STM)은 실제 사용자의 행동을 시뮬레이션하여 시스템의 기능과 성능을 지속적으로 테스트하고, 사전적 장애 탐지와 사용자 경험 예측을 가능하게 하는 모니터링 방식입니다. 디지털 서비스의 안정성과 사용성을 확보하기 위한 DevOps, SRE 환경의 핵심 전략으로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의사전에 정의된 사용자 시나리오를 자동화된 봇이 주기적으로 실행하며 성능 및 기능을 검증하는 모니터링 방식시뮬레이션 기반 모니터링목적실제 사용자 발생 전 이슈를 사전에 식별SLA/SLO 준수 보장필요성복잡한 분산 시스템에서 가시성 확보와 사용자 관점 품질 보장장애 예측 가능Synthetic Monitoring은 Real User ..

개요시스템 안정성 확보와 운영 효율화를 위해 효과적인 모니터링 지표 수립은 필수입니다. 대표적인 3대 모니터링 프레임워크인 RED, USE, Four Golden Signals은 각각의 관점에서 핵심 성능 지표(KPI)를 정의하여 운영자와 개발자에게 실질적인 통찰을 제공합니다. 이 글에서는 세 가지 방법론을 비교 분석하여 어떤 상황에 어떤 지표 체계가 적합한지 안내합니다.1. 개념 및 정의 항목 RED USE Four Golden Signals 정의요청 기반 서비스 모니터링 지표리소스 기반 시스템 모니터링 지표전체적인 서비스 상태 지표주요 사용처웹 서비스, API서버, 인프라클라우드 서비스 전반창시자Tom WilkieBrendan GreggGoogle SRE각 프레임워크는 모니터링 목적과 대상에 따..

개요RED Method는 Google SRE(Site Reliability Engineering)에서 제시한 모니터링 프레임워크 중 하나로, **Rate(요청률), Errors(오류율), Duration(응답시간)**의 세 가지 핵심 지표를 중심으로 마이크로서비스와 API 기반 시스템의 성능을 관찰합니다. 이는 인프라 중심의 지표보다 사용자 경험을 보다 직접적으로 반영하여 운영 안정성과 서비스 품질 향상에 기여합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의마이크로서비스 기반 시스템에서 트래픽 중심의 3대 지표를 활용한 관찰 전략RED = Rate, Errors, Duration목적사용자 경험 기반의 성능 이슈 조기 감지 및 개선SRE/DevOps 환경에 최적화적용 대상HTTP API, gRPC 서비스..

개요Mutation Testing은 테스트 코드의 신뢰성과 강인함을 평가하기 위해, 소스 코드에 의도적인 오류(돌연변이)를 삽입한 뒤 테스트가 이를 감지하는지를 확인하는 소프트웨어 테스트 기법입니다. 단순한 코드 커버리지 지표보다 더 실질적인 테스트 품질을 측정할 수 있어, 품질 중심 개발 문화에서 점점 더 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의항목 설명 비고 정의프로그램의 특정 부분을 수정(돌연변이)한 버전을 테스트로 검증하는 방식원본 코드의 의미는 유지목적테스트 코드의 오류 검출 능력을 평가진짜 결함을 잡을 수 있는가?기법 유형단일 연산자 변경, 조건 반전, 상수 변경 등Mutation Operator 사용테스트 코드의 실질적 검증 능력을 높이기 위한 ‘공격적’ 테스트 전략2. 특징항목Mutation..

개요Golden Path는 개발자가 반복적인 판단 없이 빠르고 안정적으로 소프트웨어를 개발·배포할 수 있도록 제공되는 표준화된 개발 경로를 의미합니다. 이는 개발 생산성과 품질을 동시에 높이는 DevOps 전략의 일환으로, 개발자 경험(Developer Experience, DX)을 극대화하기 위한 필수 프레임워크로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의조직 내 개발자가 최적화된 방식으로 개발할 수 있도록 정립된 표준화된 개발·배포 경로Netflix, Spotify 등에서 도입됨목적비효율 제거, 품질 확보, DX 향상의사결정 피로 감소적용 대상프론트엔드, 백엔드, 인프라 등 전 영역DevOps 환경 중심초보 개발자부터 숙련자까지 동일한 기준으로 일할 수 있는 환경 제공2. 특징항목..

개요USE Method는 시스템 성능 분석 분야의 권위자인 브렌든 그레그(Brendan Gregg)가 제안한 성능 병목 진단 프레임워크로, 시스템의 모든 리소스(Resource: CPU, Memory, Disk, Network 등)에 대해 Utilization(사용률), Saturation(포화 상태), Errors(오류) 세 가지 지표를 기준으로 성능 문제를 체계적으로 탐지합니다. 운영체제, 클라우드 인프라, 서버, 스토리지 등 다양한 환경에서 적용 가능한 범용성 높은 분석 모델입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의USE Method는 각 시스템 리소스를 대상으로 세 가지 측정 항목(USE)을 통해 성능 병목을 식별하는 분석 기법입니다.목적빠르고 일관된 성능 분석을 통해 병목 원인을 정확히 파악필..

개요Dark Launch는 새로운 기능이나 서비스를 실제 운영 환경에 배포하되, 사용자의 눈에는 보이지 않도록 하는 배포 전략입니다. 제품 기능을 실제 트래픽에서 테스트하면서도 전체 사용자에게 노출하지 않기 때문에, 장애나 버그의 영향을 최소화하며 릴리스 품질을 사전에 검증할 수 있습니다. Facebook, Google, Netflix 등 글로벌 기술 기업들이 활용하는 실험적 릴리스 전략으로, A/B 테스트, 기능 플래그, 피처 토글 등의 기법과 밀접하게 연관되어 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Dark Launch는 기능을 실제 운영 환경에 배포하지만, 특정 사용자 집단이나 조건에서만 활성화하여 테스트하는 전략입니다.목적전체 롤아웃 전에 실사용 환경에서 품질과 성능을 검증하는 것필요성사용자..

개요Blue-Green Deployment는 애플리케이션을 무중단으로 배포하고, 신속하게 롤백할 수 있도록 돕는 배포 전략입니다. 기존 버전(Blue)과 신규 버전(Green)을 동시에 운영하면서, 실제 트래픽을 전환하는 방식으로 서비스 중단 없이 업데이트가 가능합니다. 주로 DevOps, CI/CD 파이프라인, 클라우드 네이티브 환경에서 사용되며, 품질 보장과 릴리스 속도를 동시에 만족시키는 강력한 전략으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의Blue-Green Deployment는 기존 애플리케이션(Blue)과 신규 버전(Green)을 나란히 배포하고, 트래픽을 전환하여 무중단으로 릴리스하는 방식입니다.목적시스템 가용성과 안정성을 보장하면서 배포 리스크를 최소화하는 것필요성배포 실패..

개요GameDay Exercise는 클라우드 기반 인프라 및 애플리케이션의 장애 상황을 모의 실습으로 재현하여 운영 팀의 대응 역량을 강화하는 훈련 프로그램입니다. 실전과 유사한 시나리오를 기반으로 장애 발생 시 행동 매뉴얼, 복구 속도, 커뮤니케이션 능력을 검증하며, 사전 예방적 복원력 개선을 위한 통찰을 제공합니다. AWS, Azure, Google Cloud 등 주요 클라우드 벤더들이 DevOps 및 SRE 전략의 일환으로 권장하는 실습 방식입니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의GameDay Exercise는 인프라 및 애플리케이션 장애를 가상으로 발생시켜 실제 대응 절차를 테스트하는 시뮬레이션 훈련입니다.목적운영 안정성 향상, 장애 대응 능력 강화, 복원력 개선 전략 수립에 목적이 있습니다...

개요Test Pyramid 모델은 소프트웨어 테스트의 효율성과 신뢰성을 높이기 위해 제안된 계층적 테스트 전략입니다. 자동화 테스트를 세 가지 수준(단위 테스트, 서비스 테스트, UI 테스트)으로 나누어 각 계층의 목적과 비중을 명확히 함으로써 테스트 품질을 최적화합니다. 이 모델은 테스트 비용을 절감하고 피드백 사이클을 단축하는 데 효과적이며, Agile 및 DevOps 환경에서 특히 널리 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의Test Pyramid는 테스트를 단위(Unit), 서비스(Service), UI 레벨로 구분하여 각각의 적절한 비율과 목적을 설정하는 테스트 아키텍처 모델입니다.목적테스트 자동화를 계층화하여 높은 신뢰성과 빠른 피드백을 동시에 달성합니다.필요성UI 테스트에 집중될 경우..

개요GitLab Flow는 Git 브랜칭 전략의 진화형으로, Git 기능 브랜치와 지속적 배포(Continuous Delivery)를 유기적으로 통합한 접근 방식입니다. 단순한 코드 관리 전략이 아닌, 개발부터 운영까지 전체 소프트웨어 라이프사이클을 고려한 실용적인 워크플로우입니다. GitLab을 사용하는 기업과 팀에 특히 적합하며, 민첩한 개발과 안정적인 운영을 동시에 달성할 수 있도록 설계되었습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의GitLab Flow는 기능 브랜치 전략과 환경 중심 배포를 통합한 Git 브랜칭 모델입니다.목적개발과 배포의 연속성을 확보하고, 운영 환경과의 연계를 강화하기 위함입니다.필요성기존 Git Flow의 복잡성을 줄이고, 실제 운영 환경에 맞는 유연한 워크플로우가 필요합니다..

개요Runbook Automation(RBA)은 IT 운영팀이 반복적으로 수행하는 작업 절차(runbook)를 자동화된 프로세스로 전환하여 효율성, 일관성, 속도를 향상시키는 자동화 프레임워크입니다. 장애 대응, 인프라 운영, 계정 관리 등 다양한 IT 서비스 프로세스를 사람이 개입하지 않거나 최소한의 승인만으로 자동 실행할 수 있도록 지원합니다.1. 개념 및 정의Runbook은 시스템 운영 중 발생하는 이벤트나 요청에 대응하기 위한 사전 정의된 표준 작업 시나리오입니다. RBA는 이를 스크립트, 워크플로우, 조건부 로직 등으로 자동화합니다.Event-driven 자동화 가능 (예: CPU 알람 발생 시 자동 리소스 증가)Manual → Semi-Auto → Full-Auto 단계별 확장 가능ITSM, ..

개요DPM(Digital Performance Management)은 디지털 시스템, 사용자 경험, 비즈니스 성과를 종합적으로 측정하고 분석하여 개선하는 통합 성과 관리 체계입니다. APM(Application Performance Management)의 기술 기반에 고객 여정, 전환율, 속도, 장애율, 운영 KPI까지 포괄하는 접근 방식으로, 디지털 비즈니스 운영 전반의 효율성과 고객 만족도를 높이는 데 중점을 둡니다.1. 개념 및 정의DPM은 디지털 채널(Web, App, API 등)에서 발생하는 성능 지표와 사용자 행동 데이터를 수집하고 분석하여 운영, 고객 경험, 비즈니스 결과를 실시간으로 연결합니다.통합 데이터 수집: 시스템 + 사용자 + 비즈니스 레이어 결합실시간 분석 및 가시화: 대시보드, ..

개요Golden Signals는 Google SRE(Site Reliability Engineering) 팀이 제안한 시스템 모니터링 핵심 지표로, **Latency(지연), Traffic(트래픽), Errors(오류율), Saturation(포화도)**의 네 가지를 가리킵니다. 이 지표들은 인프라, 애플리케이션, API 등 다양한 레이어의 성능 상태를 직관적으로 파악하고, 장애 감지 및 대응 속도를 높이는 데 매우 효과적입니다.1. 개념 및 정의Golden Signals는 복잡한 서비스 운영 환경에서 다음 네 가지 핵심 질문을 기준으로 상태를 측정합니다:Latency (지연 시간): 요청에 대한 응답 시간은 적절한가?Traffic (트래픽): 시스템에 들어오는 요청량은 정상적인가?Errors (오류율)..

개요Branch-by-Abstraction은 기능 브랜치를 따로 만들지 않고, 메인(main/master) 브랜치에서 안전하게 리팩토링이나 기능 교체를 수행할 수 있도록 하는 개발 전략입니다. 추상화 계층을 통해 기존 코드와 새로운 구현이 공존하도록 만들어 점진적인 전환이 가능하며, trunk-based development(트렁크 기반 개발) 환경에서 자주 사용됩니다.1. 개념 및 정의Branch-by-Abstraction은 ‘브랜치’라는 단어를 사용하지만, 실제로는 코드 레벨에서의 추상화 계층 도입을 통한 분리 전략입니다.추상화 계층을 통해 기존 구현과 새로운 구현을 동시에 유지새로운 기능은 해당 추상화 뒤에서 구현되고 점진적으로 교체전환이 완료되면 기존 구현 및 추상 계층 제거이 방식은 코드베이스를..

개요ITIL 4의 High Velocity IT(HVIT)는 디지털 시대의 변화 속도에 맞춰 IT 서비스의 신속한 제공, 반복적 개선, 높은 민첩성과 복원력을 강조하는 관리 실천 체계입니다. HVIT는 DevOps, Agile, Lean, SRE 등의 실천과 융합하여, 가치 중심의 고속 IT 전달을 위한 조직적 역량과 문화 정착을 목적으로 합니다.1. 개념 및 정의HVIT는 ITIL 4의 전문 인증 경로 중 하나로, 다음 개념을 중심으로 설계됩니다:디지털 제품 중심 서비스 전략빠르고 반복적인 가치 제공 구조고속, 고빈도, 고품질의 IT 운영 모델DevOps, Agile, Lean 통합 사고방식 적용이는 단순 기술 개선을 넘어서, 조직문화, 협업, 고객 중심 가치 모델을 모두 포괄합니다.2. 특징 항목 ..