DevOps란 무엇? 주요 구성요소 및 단계별 정의

I. DevOps란 무엇인가?

DevOps는 개발(Development)과 운영(Operations)의 합성어로, 단순히 개발자와 운영자가 협력하는 것을 넘어서 소프트웨어의 개발, 테스트, 배포, 운영에 이르는 전 과정을 자동화하고 최적화하는 방법론입니다. 이 방법론은 실수를 줄이고, 빠른 배포와 신속한 피드백, 안정적인 서비스 운영을 가능하게 합니다.

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II. DevOps의 주요 목표 : 자동화와 협업

DevOps는 팀 간의 경계를 허물고, '모두가 하나의 소프트웨어를 책임진다'는 문화를 조성합니다. 이를 위해 핵심적으로 강조되는 것이 'CI/CD(지속적 통합/지속적 배포)'입니다. 코드가 저장소에 올라가는 순간부터 테스트와 빌드, 배포까지의 전 과정이 자동으로 처리되도록 설정합니다. 이 자동화 덕분에 반복적인 수작업이 줄고, 변경 사항이 더 자주, 더 안정적으로 사용자에게 전달됩니다.

• 빠른 배포 주기: 코드 변경이 사용자에게 더 빠르게 전달되도록 함
• 자동화: 테스트, 빌드, 배포 과정 등을 자동화하여 오류를 줄임.
• 지속적 통합 및 배포(CI/CD): 작은 변경도 자주, 안전하게 배포.
• 협업 향상: 개발팀과 운영팀이 함께 문제를 해결하고 목표 공유.

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III. DevOps의 핵심 구성 요소

• 지속적 통합(CI): 개발자가 작성한 코드를 지속적으로 통합하고 자동으로 테스트합니다.
• 지속적 배포(CD): 테스트를 통과한 코드를 자동으로 운영 환경에 배포합니다.
• 인프라 자동화: 서버 설정, 네트워크 구성 등을 코드로 관리합니다(Infrastructure as Code).
• 모니터링과 로깅: 시스템 상태를 실시간으로 감시하고 문제를 조기에 발견합니다.

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IV. DevOps에서 자주 사용하는 도구

DevOps 실현을 위해 다양한 오픈소스 및 상용 도구들이 활용됩니다.

 

• CI/CD: Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI

*CI/CD는 “지속적 통합(Continuous Integration)”과 “지속적 배포(Continuous Delivery 또는 Continuous Deployment)”의 약자입니다. 코드를 빠르고 안전하게 사용자에게 전달하기 위한 자동화된 개발 파이프라인

• 버전 관리: Git
• 컨테이너/배포: Docker, Kubernetes
• 인프라 관리(자동화): Terraform, Ansible
• 모니터링/로깅: Prometheus, Grafana, ELK Stack

 

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V. 핵심 개념과 단계별 흐름

 

1. 계획(Plan) 단계에서는 요구사항과 작업 항목을 정의하고 관리합니다. 주로 Jira나 Azure Boards 같은 도구를 사용합니다.
2. 개발(Develop) 단계에서는 개발자가 기능을 구현하고 Git 등으로 버전 관리를 합니다. 여러 개발자가 동시에 작업해도 충돌을 최소화할 수 있게 설계됩니다.
3. 빌드(Build) 단계에서는 코드를 자동으로 컴파일하고, 테스트를 통과한 코드를 패키징하여 실행 가능한 형태로 만듭니다. Jenkins, GitLab CI 같은 도구가 자주 사용됩니다.
4. **테스트(Test)**는 필수적인 품질 관리 단계입니다. 유닛 테스트, 통합 테스트, 정적 분석 등을 자동으로 실행시켜 코드의 결함을 초기에 발견합니다.
5. 배포(Deploy) 단계에서는 테스트를 통과한 소프트웨어를 자동으로 운영 환경 또는 스테이징 환경에 배포합니다. 컨테이너(Docker)와 오케스트레이션(Kubernetes)이 많이 활용됩니다.
6. 운영(Operate) 단계에서는 배포된 서비스가 정상적으로 동작하도록 모니터링하고, 장애가 발생하면 빠르게 대응할 수 있도록 합니다.
7. 마지막으로 모니터링(Monitor) 단계에서는 서비스의 성능, 사용자 행동, 시스템 자원 사용량 등을 실시간으로 분석합니다. 이를 통해 성능 개선 포인트나 보안 이슈를 사전에 파악할 수 있습니다.

 

VI. DevOps의 장점

DevOps를 도입하면 배포 속도가 빨라지고, 버그가 줄어들며, 팀 간의 소통이 원활해집니다. 그 결과, 고객은 더 자주, 더 안정적인 서비스를 경험할 수 있고, 기업은 변화에 빠르게 대응할 수 있습니다. 특히, 스타트업이나 빠른 배포가 중요한 조직에서 필수적인 문화로 자리 잡고 있습니다.

• 제품 출시 속도 향상
• 시스템 안정성 증가
• 변경 사항에 대한 빠른 대응
• 개발과 운영 간의 협업 강화

 

2. MLOps vs DevOps 차이점

항목DevOpsMLOps

대상	일반 소프트웨어 개발	머신러닝 모델 개발 및 운영
핵심 자산	코드와 어플리케이션	데이터, 모델, 코드
주요 자동화	빌드, 테스트, 배포	데이터 수집, 모델 학습, 배포, 모니터링
주요 툴	Jenkins, Docker, Git, Kubernetes 등	MLflow, Airflow, TFX, Kubeflow 등
운영 중 문제	코드 버그, 시스템 장애	데이터 드리프트, 모델 성능 저하
버전 관리	주로 코드	코드 + 데이터 + 모델 버전 함께 관리
테스트 대상	기능 테스트, 통합 테스트	모델 정확도, 재현성, 공정성 등

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요약하면, DevOps는 빠르고 안정적인 소프트웨어 제공을 위한 조직 문화와 기술의 통합이라고 할 수 있습니다.

• DevOps는 소프트웨어 개발과 운영을 자동화하는 일반적인 소프트웨어 분야의 체계입니다.
• MLOps는 DevOps의 개념을 확장하여, 데이터 기반인 머신러닝 시스템의 개발과 운영을 다룹니다.

둘 다 자동화와 협업을 통해 효율을 높이는 것이 핵심이지만, MLOps는 데이터와 모델의 복잡성 때문에 DevOps보다 더 많은 요소를 관리해야 합니다.

과거에는 형상관리라는 용어로 사용했지만, 지금은 더 넓은 범위로 확대적용되면서, DevOps라고 불리게 되었습니다.  
DevOps는 대부분의 정보통신 분야 뿐만이 아니라, 제조 등 광범위하게 적용됩니다.
어떤 한 제품을 제조한다면 많은 부분의 영역에서 각 개발자가 참여하게 되어있고, 그 개발자들이 연구하고 만든 내용들을 통합적으로 적용할 수 있도록 해야 하는 것은 필수 적입니다. 이 과정에서 통합적인 테스트를 통해 장애등을 발견하고 최종적으로 제품이 나올 수 있도록 하는 것입니다.