ITPE * JackerLab

개요Sloth는 SRE 관점에서 서비스 수준 목표(SLO, Service Level Objective)를 선언적으로 정의하고 자동으로 모니터링 규칙과 알림 정책을 생성하는 오픈소스 도구이다. Prometheus 및 Grafana와 같은 모니터링 시스템과 통합되어, SLO 관리를 코드 기반으로 자동화할 수 있는 SLO-as-Code 접근 방식을 실현한다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비교 개념SLO를 YAML 또는 JSON 형식으로 정의하여 자동화하는 시스템수동 설정 기반 SLO 관리 대체목적신뢰성 목표를 코드로 관리하여 지속적인 품질 유지CI/CD 및 GitOps와 통합필요성서비스 복잡성 증가에 따른 SLO 관리 자동화대규모 SRE 환경 필수2. 특징특징설명비교SLO-as-CodeSLO를 선언적 구성..

개요bpftrace는 Linux 커널에 내장된 eBPF 기술을 활용해 시스템 및 애플리케이션의 동작을 실시간으로 관찰하고, 커널 이벤트를 추적하는 고급 성능 분석 도구이다. 간결한 스크립트 문법으로 다양한 커널 프로브(kprobe, tracepoint, uprobe 등)를 사용하여 시스템의 병목 지점을 탐지하고 디버깅을 자동화할 수 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비교 개념eBPF를 활용한 커널 및 유저 레벨 이벤트 추적 도구perf, strace보다 유연함목적실시간 시스템 동작 분석 및 병목 지점 탐지커널 모듈 없이 동작필요성대규모 서버 환경에서 경량 모니터링 필요고부하 환경에서도 안정적2. 특징특징설명비교고수준 스크립팅 언어C 유사 문법으로 동적 트레이싱 스크립트 작성BCC보다 간결한 문법eB..

개요Continuous Profiling은 애플리케이션 실행 중 지속적으로 성능 데이터를 수집·분석하여 병목 현상과 비효율성을 탐지하는 방법론이다. CPU, 메모리, I/O 등 리소스 사용을 장기간 추적함으로써 실시간 모니터링뿐만 아니라 추세 분석과 최적화를 지원한다.1. 개념 및 정의지속적 프로파일링은 기존의 일회성 프로파일링과 달리, 애플리케이션 운영 환경에서 상시적으로 데이터를 수집한다. 이를 통해 성능 저하나 장애를 사전에 예측하고, 코드 최적화를 위한 근거를 제공한다.2. 특징 구분 내용 비고 실시간성상시 데이터 수집 및 분석장애 조기 감지장기적 분석트렌드 기반 성능 최적화비용 절감저오버헤드경량화된 에이전트 활용운영 환경 부담 최소화Continuous Profiling은 DevOps와 SRE..

개요Pyroscope는 애플리케이션의 성능을 분석하고 최적화하기 위해 사용하는 오픈소스 지속적 프로파일링(Continuous Profiling) 플랫폼이다. CPU, 메모리 사용량 등 시스템 자원 소비를 실시간으로 추적하여, 성능 병목 현상 및 리소스 낭비를 효과적으로 발견할 수 있도록 지원한다.1. 개념 및 정의Pyroscope는 애플리케이션 실행 중 지속적으로 성능 데이터를 수집해 시계열 데이터베이스(Time-Series DB)에 저장하고, 직관적인 UI를 통해 시각화하는 도구다. 이를 통해 성능 저하 원인을 정확히 진단하고, 효율적인 최적화를 가능하게 한다.2. 특징 구분 내용 비고 지속적 프로파일링애플리케이션 성능을 실시간 추적CPU/메모리 중심시각화Flame Graph 등 직관적 시각화 제공..

개요k6는 현대 애플리케이션과 마이크로서비스 환경에서 성능 및 부하 테스트를 수행하기 위한 오픈소스 도구이다. JavaScript 기반 스크립팅과 클라우드/온프레미스 실행을 지원하며, CI/CD 파이프라인과 자연스럽게 통합되어 DevOps 및 SRE 문화에 최적화된 테스트 자동화를 가능하게 한다.1. 개념 및 정의항목내용설명정의k6성능·부하 테스트용 오픈소스 도구목적안정성 및 확장성 검증실제 사용자 트래픽 시뮬레이션필요성마이크로서비스·클라우드 환경 확산대규모 동시 접속 검증 필수k6는 단순 벤치마킹을 넘어, 실제 서비스 운영 환경을 반영한 시뮬레이션 기반 테스트를 제공한다.2. 특징특징설명비고JavaScript 기반 스크립팅직관적이고 개발 친화적기존 개발팀 학습 곡선 최소화클라우드/온프레미스 지원다양한 ..

개요Keptn은 클라우드 네이티브 애플리케이션의 배포, 테스트, 모니터링, 피드백 루프를 자동화하여 신뢰성 높은 소프트웨어 전달을 가능하게 해주는 오픈소스 플랫폼입니다. 특히 SLO(Service Level Objective)를 기반으로 하는 평가 및 자동 롤백, 슬로우 배포 전략 등을 통합적으로 지원합니다.DevOps 및 SRE 문화를 구현하고자 하는 조직에서 Keptn은 지속적인 품질 확보와 자율 운영을 가능하게 하는 핵심 도구로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Keptn은 이벤트 기반 제어와 SLO 중심 평가를 통해 애플리케이션 라이프사이클을 자동화하는 플랫폼입니다.목적배포 안정성 향상, 서비스 품질 보장, 자동화된 운영 흐름 구현필요성마이크로서비스 확산에 따른 운영 복잡성 및..

개요클라우드 네이티브 환경에서 마이크로서비스, 분산 시스템이 복잡해지면서 예기치 못한 장애와 비정상 상태에 대한 대응력이 핵심 경쟁력이 되고 있습니다. 이에 따라 시스템의 복원력(Resilience)을 사전에 검증하기 위한 방법으로 **Chaos Testing(혼돈 테스트)**이 각광받고 있으며, 특히 최근에는 ‘Model-Based Chaos Testing(MBCT)’이라는 체계적이고 자동화된 혼돈 실험 방법론이 주목받고 있습니다. 본 글에서는 MBCT의 개념, 기술적 구조, 도입 효과 및 활용 방안을 다룹니다.1. 개념 및 정의Model-Based Chaos Testing(MBCT)은 시스템의 상태 전이 모델(State Transition Model) 또는 행위 모델(Behavior Model)을 기..

개요애플리케이션의 배포는 사용자 경험, 서비스 안정성, 운영 효율성에 직결되는 민감한 과정이다. 특히 클라우드 네이티브 환경과 지속적 배포(Continuous Delivery)가 확산되면서, 안전한 배포 전략의 중요성은 더욱 커지고 있다. **Progressive Deployment Pattern(PDP)**은 이러한 요구에 대응하는 핵심 전략으로, 배포 리스크를 최소화하면서 신속한 피드백을 가능하게 한다.PDP는 트래픽의 일부만 새로운 버전에 전달하며 점진적으로 전체 사용자에게 확장하는 방식으로, 카나리 배포, 블루-그린 배포, 롤링 업데이트 등의 기법이 이에 속한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Progressive Deployment Pattern(PDP)은 새로운 애플리케이션 버전을 점진적으..

개요Error-Budget Policy-as-Code(EBPaC)는 서비스 신뢰성 확보를 위한 오류 예산(Error Budget)을 기반으로 정책을 코드화하고, 자동화된 방식으로 서비스 배포 및 운영을 제어하는 기술입니다. 이는 SRE(Site Reliability Engineering)의 핵심 원칙을 DevOps 파이프라인에 통합하여, 안정성과 속도 간 균형을 정량적으로 관리할 수 있도록 지원합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의오류 예산(Error Budget)을 기준으로 서비스 정책을 코드로 구현하여 자동화하는 접근 방식GitOps, Policy-as-Code와 통합 가능목적SLO 위반 방지를 위한 정책 실행 자동화안정성과 배포 속도 간 균형 유지필요성SRE 기반 조직에서 수동적 운영 ..

개요Digital Immune System(DIS)은 소프트웨어 시스템의 가용성과 안정성을 높이기 위해 관측, 예측, 방어, 복구 기능을 통합한 지능형 회복력 아키텍처이다. 인체의 면역 시스템에서 영감을 받아, 장애를 예방하거나 실시간 대응함으로써 운영 중단과 고객 영향도를 최소화하는 것이 핵심 목적이다. 가트너는 DIS를 2023년 이후 주요 기술 트렌드로 제시한 바 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의시스템 내 장애·오류·보안 위협 등을 사전에 감지하고 자율적으로 대응 및 회복하는 통합 지능형 복원 아키텍처목적고객 경험을 저해하는 시스템 오류와 다운타임을 최소화하여 운영 회복력을 확보필요성복잡한 분산 시스템, 멀티클라우드, DevOps 환경에서 실시간 문제 대응 요구 증가2. 특징특징설명차별점관..

개요기후 위기 대응과 지속 가능성이 기업 운영의 중요한 요소로 부상하면서, IT 인프라 운영 역시 친환경 전환이 요구되고 있습니다. 특히 SRE(Site Reliability Engineering)는 대규모 인프라와 운영 자동화의 중심에 있는 만큼, 운영 효율뿐 아니라 환경 영향을 최소화하는 방향의 설계, 즉 Green SRE가 주목받고 있습니다. 본 글에서는 Green SRE의 정의, 적용 요소, 기술 전략, 실무 사례까지 포괄적으로 소개합니다.1. 개념 및 정의Green SRE는 SRE 원칙에 기반하여 시스템 가용성과 안정성을 유지하면서도, 전력 효율성, 자원 최적화, 탄소 배출 감소 등을 함께 고려하는 지속 가능한 운영 전략입니다.이는 환경 중심의 운영 메트릭을 기존의 SLO, SLA, Error ..

개요SRE(Site Reliability Engineering)는 시스템 가용성과 신뢰성을 극대화하기 위한 현대적인 운영 패러다임입니다. 하지만 고도화된 복잡성, 알람 피로(alert fatigue), 무제한적 온콜(on-call) 부담은 SRE 팀의 번아웃을 유발하고 지속 가능성을 위협합니다. 이에 대한 대응으로 Sustainable SRE 개념이 부상하고 있습니다. 본 글에서는 신뢰성과 인간 중심 운영의 균형을 추구하는 Sustainable SRE의 개념, 구조, 기술 및 문화적 실천 방안을 정리합니다.1. 개념 및 정의Sustainable SRE는 시스템 신뢰성과 운영 효율성을 유지하면서도 엔지니어의 웰빙과 조직의 지속 가능성을 고려한 사이트 신뢰성 엔지니어링 방식입니다.단기적인 장애 대응보다 예방..

개요Shift-Right Chaos Replay는 실제 운영 환경에서 발생한 장애나 이상 징후를 기록하고, 이를 테스트 환경 또는 블루그린 릴리즈 맥락에서 재현함으로써 시스템의 복원력(resilience)을 검증하는 카오스 엔지니어링 전략이다. ‘Shift-Left’가 사전 예방이라면, ‘Shift-Right’는 실전 데이터 기반의 신뢰성 향상을 목표로 한다.1. 개념 및 정의**Shift-Right Chaos Replay(SRCR)**는 운영 환경에서 발생한 실제 이벤트(장애, 트래픽 급증, 리소스 고갈 등)를 기반으로 이를 그대로 복제한 시나리오를 테스트 환경에 주입해 재현하는 기법이다.목적: 현장 기반 장애 대응 역량 강화 및 시스템 회복 탄력성 측정기반 기술: Observability 로그, 이벤..

개요디지털 서비스의 고도화와 함께 사용자는 수만에서 수백만으로 늘어나고 있으며, 이에 따라 시스템은 트래픽 급증, 대규모 동시성, 고부하 상황에서도 안정적으로 동작할 수 있어야 합니다. 이때 중요한 것이 바로 분산 성능 테스트입니다. Kraken은 이러한 요구를 해결하기 위해 설계된 확장형 분산 부하 테스트 플랫폼으로, Netflix가 처음 개발해 오픈소스로 공개하였으며, 이후 커뮤니티 중심으로 발전하고 있습니다. Kraken은 컨테이너 기반의 실행 아키텍처와 강력한 분산 제어 기능으로 현실적이고 재현 가능한 성능 검증을 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의Kraken은 사용 시나리오를 정의하고 수천~수만 개의 가상 유저(Virtual User)를 분산 환경에서 시뮬레이션할 수 있도록 지원하는 분산 로드 ..

개요디지털 서비스의 복잡성이 증가함에 따라, 시스템 장애는 불가피한 현실이 되었습니다. 이를 사전에 인지하고 복원력을 확보하기 위한 핵심 전략 중 하나가 **Fault Injection(장애 주입)**입니다. 특히 최근에는 시스템의 상태, 부하, 시간대, 서비스 민감도에 따라 지능적으로 주입 전략을 조정하는 Adaptive Fault Injection이 각광받고 있습니다. 이는 기존의 고정된 장애 주입과 달리, 실시간으로 위험 요소를 탐지하고 학습하며, 서비스에 맞춤형 테스트를 수행하는 차세대 SRE 및 카오스 엔지니어링 기법입니다.1. 개념 및 정의Adaptive Fault Injection은 사전 정의된 조건, 실시간 메트릭, 머신러닝 모델 등을 기반으로 시스템에 장애를 동적으로 주입하는 방식입니다...

개요Auto-Instrumentation Operator는 쿠버네티스(Kubernetes) 환경에서 실행 중인 애플리케이션에 대한 관측 데이터를 수집하기 위해 코드 변경 없이 자동으로 OpenTelemetry 기반 인스트루멘테이션을 적용하는 운영 자동화 컴포넌트입니다. 관측성(Observability) 확보의 초기 진입 장벽을 낮추며, DevOps 및 SRE 환경에서 서비스 가시성을 확보하는 데 중요한 역할을 수행합니다.1. 개념 및 정의Auto-Instrumentation: 코드 변경 없이 런타임 중 메트릭, 트레이스, 로그를 수집하도록 애플리케이션을 자동 수정하는 기능Operator: 쿠버네티스의 컨트롤 루프 기반 리소스 관리 도구로, Custom Resource Definition(CRD) 기반 확..

개요Anteater는 수백만 개의 시계열 데이터를 실시간으로 모니터링하며 이상 징후를 감지하는 분산 시계열 이상 탐지 프레임워크입니다. 머신러닝 기반 알고리즘과 고성능 인프라를 활용하여 대규모 운영 시스템에서 신속한 이상 대응 및 자동화를 지원합니다.1. 개념 및 정의Anteater는 고빈도 메트릭 기반 운영 환경에서 발생하는 시계열 데이터를 분석하여 이상 패턴을 탐지하고, 이를 기반으로 경고(alert) 및 대응(action)을 연동할 수 있는 오픈소스 기반 플랫폼입니다.이상 탐지 엔진: 시계열 기반 머신러닝 모델 탑재분산 아키텍처: 수평 확장 가능한 분석 구조실시간 처리: 밀리초 단위의 데이터 스트림 분석2. 특징특징설명효과고속 분석수천 TPS 시계열 데이터를 수집/분석이상 감지의 실시간성 확보멀티 ..

개요Synthetic Event Load(SEL) Testing은 실제 트래픽이나 사용자 활동이 아닌 인위적으로 생성된 이벤트를 기반으로 시스템의 처리 능력, 탄력성, 오류 허용성을 검증하는 테스트 기법입니다. 클라우드 네이티브 환경과 복잡한 분산 시스템 구조에서 서비스 품질을 보장하기 위한 선제적 성능 검증 도구로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의SEL 테스트는 인위적으로 구성된 트래픽, 메시지, 이벤트 흐름 등을 시스템에 주입하여 예상치 못한 조건에서도 시스템이 정상적으로 동작하는지 검증하는 테스트 방법입니다.Synthetic Load: 실제 사용자 트래픽이 아닌 테스트용 이벤트 기반 부하Event 중심 구조: Kafka, RabbitMQ 등 메시지 기반 시스템에 적합목적: 시스템의 성능 병목 지..

개요Litmus는 쿠버네티스(Kubernetes) 환경에서 애플리케이션의 복원력과 안정성을 검증하기 위한 오픈소스 혼돈 엔지니어링(Chaos Engineering) 프레임워크이다. 본 글은 Litmus의 구조, 기능, 기술적 특징, 사용 사례 및 DevOps/SRE 관점에서의 활용 가치를 중심으로 분석한다.1. 개념 및 정의항목설명정의Litmus는 쿠버네티스 기반 인프라에서 의도적인 장애를 주입하여 시스템의 회복 탄력성을 실험하는 오픈소스 플랫폼이다.목적애플리케이션 복원력 테스트, 장애 대응 전략 검증필요성클라우드 네이티브 환경에서 운영 신뢰성과 회복력 확보의 중요성 증가2. 특징특징설명유사 도구와의 차이점쿠버네이티브 설계쿠버네티스 CRD(Custom Resource Definition) 기반 구성Gre..

개요Steadybit는 마이크로서비스 및 클라우드 환경에서 시스템의 회복 탄력성과 운영 신뢰성을 검증하기 위한 혼돈 엔지니어링(Chaos Engineering) 플랫폼이다. 이 글에서는 Steadybit의 개념, 기술 아키텍처, 핵심 기능, 실제 활용 사례 등을 다루며, 안정성과 가용성을 강화하고자 하는 DevOps 및 SRE 팀에 실질적인 인사이트를 제공한다. 1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Steadybit는 장애 시나리오를 정의하고, 실제 환경에서 시스템의 복원력을 테스트하는 혼돈 엔지니어링 SaaS 플랫폼이다.목적시스템의 복원력 향상, 장애 예방, 운영 신뢰성 검증필요성복잡한 마이크로서비스 및 멀티클라우드 환경에서 예측 불가능한 장애 대응력 확보 필요 2. 특징특징설명기존 도구와의 차별점코드리..

개요Chaos-GameDay as-Code는 장애 대응 훈련(Chaos GameDay)을 코드 기반으로 자동화하고, 지속적이고 일관된 혼돈 실험을 수행할 수 있도록 설계된 접근 방식이다. 본 글은 이 개념의 정의와 필요성, 구성 체계, 기술 스택, 실제 도입 효과 등을 중심으로 현대적인 SRE(사이트 신뢰성 엔지니어링) 환경에서 실질적으로 활용 가능한 가이드를 제공한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Chaos-GameDay as-Code는 혼돈 실험(Chaos Engineering)을 코드화하여 코드 리포지토리에서 관리하고 자동 실행할 수 있도록 구성하는 방식이다.목적혼돈 실험의 반복 가능성, 확장성, 버전 관리 확보필요성수동 운영 기반의 GameDay 한계를 극복하고 지속적 실험 체계를 구현하기 ..

개요Chaos-Driven Testing은 시스템의 복원력(Resilience)과 장애 대응 능력을 검증하기 위해 의도적으로 실패를 유도하는 테스트 접근 방식입니다. 이 테스트 방식은 Chaos Engineering에서 진화한 개념으로, 실서비스 환경에서 장애 시나리오를 실험하며 시스템 안정성과 팀의 대응 능력을 강화합니다. ‘Testing Charter’는 이 혼돈 기반 테스트를 체계화하고 반복 가능한 전략으로 정립하기 위한 실행 헌장입니다.1. 개념 및 정의Chaos-Driven Testing Charter는 카오스 테스트를 설계, 실행, 분석, 개선하는 일련의 활동에 대한 기준과 절차를 정의한 전략 문서이자 프레임워크입니다.주요 목적혼돈 실험의 목표와 범위 명확화장애 상황에 대한 조직 대응 체계 점..

개요Service Level Indicator TL(Traffic Lost)는 시스템 또는 서비스에서 발생한 오류나 장애로 인해 사용자 요청이 처리되지 못한 비율을 정량적으로 측정하는 핵심적인 신뢰성 지표입니다. SRE(Service Reliability Engineering)와 SLA 관점에서, 사용자 체감 기준에 가까운 측정 방식으로 채택되며, 단순한 오류율보다 실제 비즈니스 영향도를 파악하는 데 매우 유용합니다.1. 개념 및 정의SLI (Service Level Indicator): 서비스 품질을 수치로 표현하는 지표TL (Traffic Lost): 전체 요청 중 손실된 트래픽의 비율 = 1 - (정상 응답 / 총 요청 수)목적: 시스템 장애나 지연이 사용자에게 미치는 영향을 직접적으로 측정2. 기..

개요분산 시스템과 마이크로서비스의 복잡성이 증가하면서 시스템의 회복 탄력성(resilience)을 사전에 검증하는 **카오스 엔지니어링(Chaos Engineering)**이 중요해지고 있습니다. LitmusChaos는 쿠버네티스 환경에서 손쉽게 카오스 실험을 설계, 실행, 분석할 수 있는 오픈소스 플랫폼으로, 신뢰성 높은 시스템 운영의 핵심 도구로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의LitmusChaos는 쿠버네티스 기반 인프라에서 카오스 테스트(장애 시뮬레이션)를 자동화하여 시스템의 내결함성을 검증하는 카오스 엔지니어링 툴킷입니다.개발 주체: CNCF(Cloud Native Computing Foundation) 산하 오픈소스 프로젝트주요 목적: 장애 유도 실험을 통해 복원력 있는 시스템 설계핵심 철..

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..

개요Chaos Toolkit은 시스템의 안정성과 복원력을 확인하기 위한 혼돈 실험(Chaos Engineering)을 선언형 YAML 기반으로 정의하고 실행할 수 있게 해주는 오픈소스 프레임워크입니다. AWS, Kubernetes, Kafka, HTTP 서비스 등 다양한 대상에 혼돈 실험을 자동화된 방식으로 수행할 수 있으며, 코드 없이 선언적 방식으로 실험 시나리오를 설계할 수 있다는 점이 특징입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의YAML 기반 실험 정의 파일을 통해 시스템의 복원력과 안정성을 검증하는 오픈소스 혼돈 실험 도구주요 기능상태 가설 설정, 혼돈 인젝션, 실행 전후 상태 비교, 자동화 가능특징선언형 접근, 플러그인 확장성, Python API 제공Chaos Toolkit은 실험을 자동화..

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..

개요Git-Ops Runbook은 Git 저장소를 단일 신뢰소스로 활용하여 시스템 운영, 배포, 복구 과정을 자동화하고 문서화한 실행 지침서입니다. 특히 Kubernetes와 같은 클라우드 네이티브 환경에서 선언적 인프라 구성과 자동화된 운영을 정형화하기 위한 핵심 도구로 사용됩니다. 본 글에서는 Git-Ops Runbook의 개념, 구성 요소, 구축 방법 및 사례 중심으로 실무 적용 방안을 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Git에 저장된 선언형 구성과 운영 절차를 기반으로, 자동화 및 감사가 가능한 시스템 운영 지침서목적운영 자동화, 인프라 복원력 향상, 변경 추적 및 감사 대응기반 원칙Git-Ops, Infrastructure as Code(IaC), Immutable Infrastru..

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..