Booil Jung

지속적 통합 및 배포

현대의 기술 중심 조직에서 지속적 통합 및 지속적 배포(CI/CD)는 단순한 자동화 도구를 넘어, 비즈니스 민첩성과 회복탄력성의 핵심 동력으로 자리 잡았습니다. 이 첫 번째 파트에서는 CI/CD의 근본적인 ‘이유’를 탐구합니다. CI/CD를 단순한 기술적 실천이 아닌, 고성능 조직을 뒷받침하는 전략적 역량으로 정의하고, 그 성공을 측정하기 위한 핵심 철학과 프레임워크를 제시합니다.

이 섹션에서는 CI/CD를 자동화된 단계의 집합이 아닌, 문화적이고 전략적인 가능성의 원천으로 정의합니다. 기술적 실천을 비즈니스 민첩성과 회복탄력성이라는 더 넓은 목표와 연결하여, CI/CD가 현대 조직에 제공하는 근본적인 가치를 탐구합니다.

CI/CD는 하나의 용어로 통칭되지만, 실제로는 세 가지 뚜렷한 개념의 연속체로 이해해야 합니다. 각 단계는 자동화의 수준과 조직의 성숙도를 나타냅니다.

• 지속적 통합(Continuous Integration, CI): CI는 모든 개발자의 코드 변경 사항을 중앙 리포지토리에 자주 병합하고, 이후 자동화된 빌드와 테스트를 수행하는 관행입니다.1 CI의 주요 목표는 통합 문제를 조기에, 그리고 자주 발견하여 기능 개발의 주기와 프로세스를 개선하는 것입니다.1 이는 “코드 품질의 심장 박동”과도 같습니다.4 개발자들이 각자의 작업물을 주기적으로 통합함으로써, 대규모 통합에서 발생할 수 있는 복잡하고 해결하기 어려운 충돌을 방지하고, 항상 안정적인 코드 베이스를 유지할 수 있습니다.
• 지속적 제공(Continuous Delivery): 지속적 제공은 CI를 확장한 개념으로, 모든 자동화된 테스트를 통과한 모든 변경 사항이 자동으로 프로덕션과 유사한 환경에 패키징되고 전달되도록 보장합니다.1 핵심 원칙은 코드베이스가 항상 배포 가능한 상태를 유지하는 것이며, 이로 인해 최종 프로덕션 배포는 위험이 낮은 수동 푸시 버튼 이벤트가 됩니다.2 즉, 기술적으로는 언제든지 배포할 수 있지만, 최종 배포 결정은 비즈니스적 판단에 따라 사람이 내리게 됩니다.
• 지속적 배포(Continuous Deployment): 지속적 배포는 완전한 자동화의 마지막 단계로, 검증된 모든 변경 사항이 사람의 개입 없이 자동으로 프로덕션 환경에 배포되는 것을 의미합니다.3 이는 가치 전달의 속도와 신뢰성 측면에서 궁극적인 목표를 나타냅니다.

이 세 가지 개념의 구분은 단순히 기술적인 차이를 넘어, 조직의 리스크 허용 범위와 자동화된 품질 게이트에 대한 신뢰도를 반영하는 전략적 선택입니다. 지속적 제공은 고도로 규제되거나 미션 크리티컬한 도메인에서 필수적인 안전망(수동 승인)을 제공합니다. 반면, 지속적 배포는 파이프라인 자체가 프로덕션 준비 상태의 최종 판정자로서 신뢰받을 만큼 자동화된 테스트, 점진적 배포, 모니터링에 막대한 투자가 이루어졌음을 의미합니다. 이 선택은 조직의 전반적인 엔지니어링 문화와 성숙도를 보여주는 강력한 지표가 됩니다.

초기 CI/CD는 주로 속도와 효율성에 초점을 맞췄습니다. 그러나 현대 시스템은 더욱 복잡해지면서 어느 정도의 실패는 불가피해졌습니다. 이에 따라 패러다임은 회복탄력성(resilience), 즉 사고로부터 신속하게 복구하고 다운타임을 최소화하는 능력의 강조로 전환되었습니다.5 고성능 팀은 단순히 속도만으로 정의되는 것이 아니라, 낮은 성과를 내는 팀보다 수천 배 더 빨리 서비스를 복구하는 능력으로 정의됩니다.5 이는 안정성과 신뢰성을 속도와 동등한 목표로 만듭니다.

CI/CD 파이프라인은 아이디어에서부터 고객에게 전달되는 제품에 이르는 일련의 활동, 즉 디지털 가치 흐름(value stream)의 대표적인 예입니다.6 가치 흐름 관리(Value Stream Management, VSM)는 이러한 흐름을 시각화하고, 측정하며, 최적화하는 관리 방법론입니다.8 VSM은 소프트웨어 제공 프로세스에서 수동적인 인계나 지연과 같은 낭비를 식별하고 제거하기 위한 프레임워크를 제공합니다.10

조직은 VSM을 적용함으로써 DORA와 같은 기술적 파이프라인 지표를 시장 출시 시간 단축이나 고객 만족도 향상과 같은 실질적인 비즈니스 성과와 연결할 수 있습니다.9 VSM의 부상은 CI/CD가 더 이상 엔지니어링만의 관심사가 아니라 최고 경영진 수준의 전략적 주제가 되었음을 시사합니다. 논의의 초점이 ‘빌드 시간’에서 ‘아이디어-현금화 주기’로 전환될 때, 이는 파이프라인이 단순한 개발자 도구가 아닌 비즈니스 가치 전달의 핵심 엔진으로 간주되고 있음을 의미합니다. VSM 지표를 통해 기술 리더는 파이프라인 최적화와 더 빠른 수익 창출 간의 직접적인 연관성을 입증하여 인프라 투자를 정당화할 수 있으며, 이는 데브옵스를 비용 중심에서 가치 창출 중심으로 재구성합니다.

이 섹션에서는 소프트웨어 제공 성과를 측정하기 위한 업계 표준 프레임워크를 심층적으로 분석하고, 최신 동향과 그 근본적인 원인을 살펴봅니다.

DORA(DevOps Research and Assessment)는 데브옵스 성과를 평가하기 위한 연구 기반의 표준 메트릭 세트를 제공합니다.11 중요한 점은 속도와 안정성 모두에 대한 전체적인 시각을 제공하기 위해 이러한 메트릭을 함께 분석해야 한다는 것입니다.11

• 처리량 메트릭 (속도):
  • 배포 빈도(Deployment Frequency): 조직이 프로덕션에 얼마나 자주 성공적으로 릴리스하는지를 나타냅니다.11 이는 팀의 역량과 변화에 대한 대응 능력을 보여줍니다.11
  • 변경 리드 타임(Lead Time for Changes): 코드 커밋부터 프로덕션 배포까지 걸리는 시간입니다.11 전체 제공 프로세스의 속도를 측정합니다.
• 안정성 메트릭 (품질 및 회복탄력성):
  • 변경 실패율(Change Failure Rate, CFR): 프로덕션에서 실패(예: 서비스 장애 또는 롤백)를 유발하는 배포의 비율입니다.11 릴리스 품질과 테스트 효율성의 핵심 지표입니다.
  • 서비스 복원 시간(Time to Restore Service, MTTR): 프로덕션 환경의 장애로부터 복구하는 데 걸리는 시간입니다.11 조직의 회복탄력성을 측정합니다.

DORA는 팀을 낮음(Low), 중간(Medium), 높음(High), 엘리트(Elite)의 네 가지 성과 등급으로 분류합니다.11 엘리트 성과는 주문형 배포(하루에 여러 번), 1시간 미만의 리드 타임, 0-15%의 변경 실패율, 1시간 미만의 서비스 복원 시간을 특징으로 합니다.11 이러한 벤치마크는 개선을 위한 구체적인 목표를 제공합니다.

메트릭	낮음 (Low)	중간 (Medium)	높음 (High)	엘리트 (Elite)
배포 빈도	6개월에 한 번 이상	한 달에 한 번 ~ 6개월에 한 번	일주일에 한 번 ~ 한 달에 한 번	주문형 (하루에 여러 번)
변경 리드 타임	6개월 이상	한 달 ~ 6개월	하루 ~ 일주일	1시간 미만
변경 실패율	46-60%	16-30%	16-30%	0-15%
서비스 복원 시간	6개월 이상	일주일 ~ 한 달	하루 ~ 일주일	1시간 미만

표 1: DORA 메트릭 성과 수준 (2024년 벤치마크 기준) 11

DORA/Google 및 Gearset(Salesforce용)과 같은 출처의 2024년 데브옵스 현황 보고서는 진화하는 추세를 보여줍니다.12

• 배포 빈도 증가: 지난 1년간 매일 배포하는 팀의 비율이 거의 두 배로 증가하여, 업계 전반에서 더 높은 처리량을 추구하는 분명한 움직임을 보여줍니다.12
• 변경 실패율 및 MTTR 악화: 역설적으로, 변경 실패율과 서비스 복원 시간은 모두 작년에 비해 증가했습니다.12
  • 분석: 이는 반드시 품질 저하의 신호는 아닙니다. 오히려 팀들이 더 복잡한 개발(예: Salesforce CPQ)을 처리하고 있거나, 이전에는 감지되지 않았던 문제를 식별할 수 있게 해주는 더 효과적인 관찰 가능성(observability)을 갖추게 된 것을 반영할 가능성이 높습니다.12

이러한 동시적인 배포 빈도 증가와 실패율 증가는 중요한 추세입니다. 이는 업계가 속도를 얻는 대가로 더 높은 수준의 계산된 위험을 집단적으로 수용하고 있음을 시사합니다. 초점은 ‘절대 실패하지 않기’에서 ‘실패에서 살아남기’로 이동하고 있습니다. 시스템이 더욱 분산되고 복잡해짐에 따라(마이크로서비스, 클라우드 네이티브), 잠재적인 장애 지점의 수가 기하급수적으로 증가합니다. 따라서 MTTR이 낮아 조직이 회복탄력적이라면, 더 높은 CFR은 수용 가능하고 관리되는 결과일 수 있습니다. 목표는 장애 제로가 아니라, 장기적인 서비스 중단 제로입니다.

2024년 DORA 보고서는 AI가 소프트웨어 개발에 미치는 중대한 영향을 강조합니다.14 약 25%의 AI 채택률은 더 높은 직업 만족도, 생산성 향상, 번아웃 감소와 상관관계가 있는 것으로 나타났습니다.13 이는 AI가 단순히 코드 생성을 넘어 전반적인 개발자 워크플로우를 개선함으로써 고성능 달성의 핵심 요소가 되고 있음을 시사합니다.

DORA 메트릭은 조직의 내부 플랫폼과 전반적인 개발자 경험(DevEx)의 효율성을 측정하는 대리 지표가 되고 있습니다. 엘리트 DORA 메트릭은 마찰이 적고 잘 설계된 개발 환경의 결과물입니다. 엘리트 성과를 달성하려면 높은 수준의 자동화, 셀프서비스, 빠른 피드백 루프가 필요하며 1, 이는 성공적인 내부 개발자 플랫폼(IDP)의 특징과 정확히 일치합니다.15 따라서 DORA 메트릭 개선에 어려움을 겪는 조직은 단순히 CI/CD 도구만 볼 것이 아니라, 전체 개발자 워크플로우를 조사해야 합니다. 환경 구성이 쉬운가? 테스트는 신뢰할 수 있고 빠른가? 피드백은 명확한가? DORA 메트릭을 개선하는 것은 근본적으로 개발자 경험을 개선하는 문제이며, 이는 DORA의 정량적 성과 지표를 플랫폼 엔지니어링의 인간 중심적 목표와 직접적으로 연결합니다.

이 파트에서는 ‘왜’에서 ‘어떻게’로 전환하여, 현대적인 CI/CD 파이프라인을 구축하는 데 사용되는 아키텍처 패턴과 특정 기술을 탐구합니다. 범용 플랫폼과 점점 더 지배적이 되어가는 쿠버네티스 네이티브 생태계를 모두 다룹니다.

이 섹션에서는 핵심 도구에 대한 비교 분석을 제공하여, 리더들이 특정 컨텍스트(예: 기존 생태계, 대상 환경)에 기반한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

• GitHub Actions vs. CircleCI:

  • 철학: GitHub Actions는 GitHub 생태계에 네이티브한 범용 워크플로우 자동화 플랫폼으로, CI/CD 이상의 기능을 수행할 수 있습니다.17 반면 CircleCI는 기능이 풍부한 전문 CI/CD 플랫폼입니다.17

  • 설정 및 구성: GitHub Actions는 리포지토리의 ‘Actions’ 탭을 통해 원활하게 통합됩니다.17 CircleCI는 리포지토리 제공자를 연결하기 위한 일회성 단계가 필요합니다.17

  • 실행 환경: GitHub Actions는 runs-on 지시어를 사용하여 러너(Linux, Windows, macOS)를 지정합니다.17 CircleCI는 더 유연한

    Executors 개념을 사용하며, 이는 프라이빗 이미지 지원 및 레이어 캐싱을 포함한 우수한 Docker 통합을 제공합니다. 이는 GitHub Actions에서는 사용할 수 없는 핵심 장점입니다.17

  • 재사용성: GitHub Actions는 actions(JavaScript 또는 Docker로 구축된 재사용 가능한 구성 요소)를 사용합니다.19 CircleCI는

    orbs(재사용 가능한 YAML 구성)를 사용합니다.19 GitHub Marketplace의 액션 생태계가 훨씬 더 큽니다.18

  • 워크플로우 정의: GitHub Actions는 워크플로우당 하나의 워크플로우 파일이 필요합니다. CircleCI는 단일 config.yml 파일 내에서 여러 워크플로우를 정의할 수 있습니다.18

이 접근 방식은 파이프라인 자체를 쿠버네티스 리소스 집합으로 취급하여 선언적이고, 버전 관리되며, 확장 가능한 워크플로우를 제공합니다.

• Tekton: 쿠버네티스를 위한 CI 엔진
  • Tekton은 파이프라인을 정의하기 위해 사용자 정의 리소스(CRD)로 쿠버네티스를 확장합니다.20
  • 핵심 개념:
    • Task: Step의 모음으로, 각 스텝은 특정 작업을 수행하는 컨테이너 이미지입니다(예: 컴파일, 테스트).20 Task는 재사용이 가능합니다.
    • Pipeline: DAG(방향성 비순환 그래프)로 배열된 Task의 시퀀스입니다.20
    • PipelineRun: Pipeline의 인스턴스로, 특정 입력(PipelineResources) 및 매개변수와 바인딩하여 실행합니다.20
  • Tekton의 강점은 쿠버네티스 네이티브라는 점에 있으며, kubectl과 표준 쿠버네티스 API를 통해 파이프라인 관리를 가능하게 합니다.21
• Argo CD와 GitOps 패러다임
  • Argo CD는 쿠버네티스를 위한 선언적, GitOps 기반의 지속적 제공 도구입니다.21
  • GitOps 원칙: Git 리포지토리는 애플리케이션의 원하는 상태에 대한 단일 진실 공급원(Single Source of Truth)입니다. Argo CD의 역할은 클러스터를 지속적으로 모니터링하고 실제 상태를 Git에 정의된 상태와 일치시키는 것입니다.21
  • 이를 통해 자동화된 배포, 강력한 버전 관리, 손쉬운 롤백이 가능해집니다.21
• 실제 시너지: Tekton (CI) + Argo CD (CD)
  • 이 두 도구는 상호 보완성이 매우 높아, 완전한 엔드투엔드 쿠버네티스 네이티브 파이프라인을 만들기 위해 함께 사용되는 경우가 많습니다.21
  • 일반적인 워크플로우:
    1. 개발자가 코드를 푸시하면 Tekton PipelineRun이 트리거됩니다.
    2. Tekton 파이프라인은 코드를 빌드하고, 테스트를 실행하며, 새로운 컨테이너 이미지를 레지스트리에 푸시합니다.
    3. 성공적으로 완료되면, Tekton 파이프라인은 Git 리포지토리의 쿠버네티스 매니페스트를 업데이트하여 새로운 이미지 태그를 가리키도록 합니다.
    4. 해당 Git 리포지토리를 모니터링하는 Argo CD가 변경 사항을 감지하고 자동으로 새로운 버전의 애플리케이션을 쿠버네티스 클러스터에 배포합니다.21

Argo CD는 CNCF 졸업(Graduation) 등급을 획득하고 수백 개의 조직에서 사용되면서 폭발적으로 채택되었습니다.24

• 일반적인 채택 패턴: 플랫폼/운영팀이 먼저 Argo CD를 도입하여 서드파티 클러스터 애드온(예: Prometheus, cert-manager)을 관리하고 큰 성공을 거둡니다.26
• 과제: 이 성공을 바탕으로 내부 애플리케이션을 위해 개발팀에 Argo CD를 확대 적용하려고 할 때 장벽에 부딪힙니다. Argo CD 자체는 한 버전의 스테이징에서 프로덕션으로 이동하는 ‘프로모션’ 개념이 부족하고, 동일한 애플리케이션의 다른 환경 간의 관계를 이해하지 못합니다.26 이는 마찰과 임시방편적인 해결책의 필요성으로 이어집니다.

이러한 Argo CD의 채택 과제는 플랫폼 엔지니어링이 채우고자 하는 근본적인 격차를 드러냅니다. Argo CD와 같은 도구는 운영에는 강력하지만, 응집력 있는 내부 플랫폼의 일부로 제공되지 않으면 개발자의 인지 부하를 증가시킬 수 있습니다. 운영 엔지니어는 ‘클러스터 상태 동기화’라는 관점에서 생각하지만, 개발자는 ‘내 기능을 프로덕션으로 승격’이라는 관점에서 생각합니다. Argo CD는 전자의 언어는 구사하지만 후자의 언어는 구사하지 못합니다. 이것이 바로 내부 개발자 플랫폼(IDP)이 필요한 완벽한 사례입니다. 플랫폼팀은 내부적으로 Argo CD를 사용하면서도, 개발자 중심의 단순화된 인터페이스(예: 포털의 ‘프로덕션으로 승격’ 버튼 또는 간단한 CLI 명령어)를 노출할 수 있습니다. 이는 GitOps의 근본적인 복잡성을 추상화하여, 개발자에게는 그들의 요구를 충족시키는 ‘골든 패스’를 제공하면서 도구의 강력함을 활용하게 합니다. 이는 성공적인 도구 채택이 기술적 역량만큼이나 사용자 경험과 추상화에 달려 있음을 보여줍니다.

범용 CI/CD 플랫폼(GitHub Actions 등)과 쿠버네티스 네이티브 플랫폼(Tekton/Argo CD 등) 사이의 선택은 중요한 전략적 결정입니다. 이는 어느 것이 ‘더 낫다’의 문제가 아니라, 어느 것이 조직의 핵심 인프라 및 운영 모델과 일치하는가의 문제입니다. 쿠버네티스에 막대하게 투자한 회사는 Tekton/Argo의 선언적, API 중심적 특성에서 엄청난 이점을 얻을 것이고, 더 다양하거나 레거시 인프라를 가진 회사는 GitHub Actions의 더 넓고 다재다능한 접근 방식을 선호할 수 있습니다.

플랫폼	주요 사용 사례	구성	실행 모델	재사용성 생태계	주요 강점	주요 고려사항
GitHub Actions	범용 워크플로우 자동화, CI/CD	YAML, 리포지토리당 다중 워크플로우 파일	GitHub 호스팅 또는 자체 호스팅 러너(VM)	Actions (Marketplace)	GitHub 생태계와의 완벽한 통합, 거대한 커뮤니티, CI/CD 이상의 유연성	CircleCI에 비해 Docker 지원 및 캐싱 기능이 제한적임 17
CircleCI	전문 CI/CD	단일 config.yml 파일	Executors (Docker, VM)	Orbs	강력한 Docker 지원 및 캐싱, 고급 병렬 처리 및 테스트 분할, 유연한 환경 구성	GitHub 외부의 별도 플랫폼, CI/CD에 특화됨 17
Tekton	쿠버네티스 네이티브 CI	Kubernetes CRDs (Task, Pipeline)	컨테이너 네이티브 (각 스텝이 K8s 파드에서 실행)	Task Catalog	쿠버네티스와의 완벽한 통합, 선언적, 재사용 가능, 확장성	쿠버네티스 환경에 종속적, CD 기능은 별도 도구 필요 20
Argo CD	쿠버네티스 네이티브 CD (GitOps)	Kubernetes CRDs (Application)	Git 리포지토리와 클러스터 상태를 동기화	-	GitOps의 단일 진실 공급원, 선언적 배포, 강력한 롤백 및 감사 기능	CI 기능 부재, 개발자 중심의 ‘프로모션’ 개념 부족 21

표 2: CI/CD 플랫폼 비교 분석

이 섹션에서는 CI/CD 파이프라인을 DevSecOps 파이프라인으로 전환하여, 보안을 나중에 고려하는 것이 아니라 개발 라이프사이클의 자동화되고 통합된 일부로 만드는 방법을 자세히 설명합니다.

“Shift Left”는 보안 테스트와 검증을 개발 라이프사이클의 가능한 한 초기 단계로 옮기는 것을 의미합니다.27

• 근거: 취약점을 발견하고 수정하는 비용과 시간은 프로덕션 단계보다 초기 단계(코딩, 커밋 전)에서 기하급수적으로 저렴하고 빠릅니다.29
• 모범 사례:
  • 모든 것의 자동화: 자동화는 파이프라인 속도를 늦추지 않으면서 보안을 통합하는 핵심입니다. 자동화된 스캔 및 정책 시행 도구를 사용해야 합니다.27
  • 협업 촉진: 개발, 보안, 운영팀 간의 사일로를 허물어야 합니다. 보안은 공동의 책임이 되어야 합니다.27
  • 실행 가능한 피드백 제공: 보안 도구는 효과적이려면 개발자의 워크플로우 내(예: PR)에서 직접 명확하고 컨텍스트를 인식하는 피드백을 제공해야 합니다. 노이즈와 오탐은 도구가 무시되는 결과로 이어집니다.32
  • 코드로서의 보안 및 정책(Security/Policy as Code): 보안 정책, 규정 준수 규칙, 인프라 구성을 코드로 정의하여(예: Policy-as-Code, Infrastructure-as-Code) 버전 관리, 감사, 자동 시행이 가능하도록 만들어야 합니다.32

성공적인 DevSecOps는 보안을 개발자를 위한 제품으로 취급하는 문화적, 프로세스적 변화를 요구합니다. 보안 도구가 너무 많은 마찰이나 인지 부하를 유발하면 개발자는 이를 우회할 것입니다. DevSecOps의 성공은 보안 도구의 ‘개발자 경험’에 달려 있습니다. 성공적인 보안팀은 데브옵스 세계에서 플랫폼팀처럼 행동합니다. 그들은 단순히 도구를 강요하는 것이 아니라, 개발자에게 ‘서비스로서의 보안’을 제공하기 위해 도구를 선별, 구성, 통합합니다. 성공의 척도는 얼마나 많은 취약점을 찾았는가가 아니라, 최소한의 개발자 마찰로 얼마나 많은 취약점을 수정했는가입니다.

• 정적 애플리케이션 보안 테스팅(SAST): 애플리케이션을 실행하기 전에 소스 코드에서 취약점을 스캔합니다.
  • 통합 지점: CI 단계에 이상적이며, 모든 커밋이나 풀 리퀘스트 시 트리거됩니다. 실시간 피드백을 위해 IDE에 직접 통합될 수 있습니다.28 SQL 인젝션과 같은 문제를 찾습니다.
• 동적 애플리케이션 보안 테스팅(DAST): 실행 중인 애플리케이션을 테스트하여 실제 공격을 시뮬레이션하고 취약점을 찾습니다.
  • 통합 지점: 파이프라인 후반부, 일반적으로 배포 후 스테이징 또는 테스트 환경에서 실행됩니다.28 안전하지 않은 구성과 같은 런타임 문제를 찾습니다.
• 소프트웨어 구성 분석(SCA): 오픈소스 의존성 및 서드파티 라이브러리에서 알려진 취약점을 스캔합니다.
  • 통합 지점: CI의 빌드 단계 중, 의존성이 해결된 후에 실행됩니다. 공급망 위험 관리에 매우 중요합니다.30
• 컨테이너 및 IaC 스캐닝: 컨테이너 이미지와 Infrastructure-as-Code(Terraform, CloudFormation) 템플릿에서 잘못된 구성과 취약점을 스캔합니다.30
  • 통합 지점: PR 단계에서 IaC를 스캔하고, 컨테이너 이미지는 빌드된 후 레지스트리에 푸시되거나 배포되기 전에 스캔합니다.

소프트웨어 공급망 자체는 주요 공격 벡터입니다(예: 손상된 의존성, 빌드 도구).

• SLSA(Supply-chain Levels for Software Artifacts): 변조를 방지하고 아티팩트 무결성을 보장하기 위한 Google과 OpenSSF의 보안 프레임워크입니다.35
• 핵심 원칙: SLSA는 4단계의 점증적 보증 수준에 걸쳐 통제 항목 체크리스트를 제공합니다.
  • 레벨 1: 스크립트화된 빌드 프로세스와 출처(provenance, 아티팩트 빌드 방법에 대한 메타데이터) 생성이 필요합니다.
  • 레벨 2: 버전 관리되는 호스팅 빌드 서비스(예: GitHub Actions) 사용과 출처 인증이 필요합니다.
  • 레벨 3: 빌드 플랫폼이 변조를 방지하기 위해 강화되고 격리되어야 합니다.
• 첫 단계는 출처를 생성하여 모든 아티팩트에 대한 검증 가능한 감사 추적을 만드는 것입니다.36

SLSA 프레임워크는 공급망 보안이 틈새 관심사에서 표준화되고 감사 가능한 관행으로 성숙했음을 나타냅니다. SLSA 채택은 규제가 심하거나 보안에 민감한 기업에 소프트웨어를 판매하기 위한 전제 조건이 될 가능성이 높으며, 이는 SLSA 준수를 경쟁력 있는 차별화 요소로 만듭니다. 조직은 SLSA를 단순한 기술 프레임워크가 아닌 미래의 비즈니스 요구사항으로 간주해야 합니다. 지금 SLSA 준수를 달성하고 증명하는 데 투자하는 것은 특히 B2B 소프트웨어 회사에게 미래에 상당한 이점을 제공할 수 있습니다. SLSA가 생성하는 ‘출처’ 문서는 SOC 2 보고서만큼 중요해질 것입니다.

금융 및 핀테크 부문은 엄격한 보안 및 규정 준수 표준(PCI DSS, SOC 2, GDPR)을 준수하면서 신속하게 혁신해야 하는 극심한 압박에 직면해 있습니다.2 CI/CD는 필수적이지만 높은 초기 투자와 복잡한 유지보수로 인해 어려운 과제입니다.2

• 성공적인 구현:
  • 자동화된 보안 및 규정 준수: 파이프라인은 자동으로 SAST/DAST 스캔을 실행하고 Policy-as-Code를 사용하여 규정 준수 규칙을 강제합니다.34 모든 변경 사항에 대한 감사 추적은 규제 기관을 위해 자동으로 생성됩니다.2
  • 무중단 배포: 블루-그린 또는 카나리 배포와 같은 점진적 제공 기술을 사용하여 서비스 중단 없이 시스템을 업데이트하는 것이 중요합니다.34
  • 예시: Capital One은 CI/CD를 사용하여 새로운 기능을 점진적으로 개발 및 릴리스하고, 보안을 유지하면서 사용자 피드백을 신속하게 수집했습니다.2

이 섹션은 CI/CD의 가치를 훼손하고 생산성 증대 요소를 좌절의 원인으로 바꾸는 일반적인 실수를 피하기 위한 실용적인 가이드 역할을 합니다.

안티패턴은 비효율적이거나 역효과를 내는 일반적인 관행입니다.38

• 느린 파이프라인: 피드백을 받는 데 너무 오래 걸리는(예: 30분 이상) 파이프라인은 주요 병목 현상을 유발하며 개발자들의 가장 큰 불만 사항입니다.38
  • 원인: 병렬 처리 부족, 러너 리소스 부족, 무거운 테스트 스위트, 부실한 캐싱.38
• 불안정한(“Flaky”) 파이프라인: 동일한 코드 변경에 대해 다른 결과(성공/실패)를 내는 파이프라인은 신뢰를 떨어뜨리고 엄청난 좌절감을 유발합니다.38
  • 원인: 신뢰할 수 없는 테스트 케이스 구현(예: 타이밍 문제), 불안정한 외부 의존성, 병렬 작업 간의 경쟁 조건.38
• 모놀리식 빌드: 작은 변경에도 전체 코드베이스를 단일 단위로 빌드하고 테스트하는 것. 이는 느리고 리소스 집약적입니다.39
• 불충분한 환경 동등성: 개발, 테스트, 프로덕션 환경 간의 불일치는 “내 컴퓨터에서는 되는데” 문제를 야기하며, 모든 테스트를 통과했음에도 프로덕션에서 코드가 실패하게 만듭니다.39
  • 해결책: 컨테이너화(Docker)와 Infrastructure as Code(Terraform)는 일관성을 보장하는 핵심입니다.39
• 코드가 아닌 파이프라인: UI를 통해 관리되는(“ClickOps”) 파이프라인 구성은 버전 관리, 반복, 감사가 불가능합니다.38 모든 파이프라인 로직은 리포지토리의 코드(예: YAML 파일)로 저장되어야 합니다.
• 코드에 비밀 정보 저장: API 키나 암호와 같은 비밀 정보를 소스 코드나 파이프라인 구성에 하드코딩하는 것은 중대한 보안 취약점입니다.40 모든 비밀 정보는 전용 비밀 관리 도구로 관리해야 합니다.

많은 CI/CD 안티패턴은 더 깊은 아키텍처나 문화적 문제의 증상입니다. 예를 들어, ‘느린 파이프라인’은 도구 문제가 아니라 병렬 테스트를 방해하는 긴밀하게 결합된 모놀리식 아키텍처의 신호일 수 있습니다. ‘불안정한 파이프라인’은 테스트 인프라에 대한 투자 부족과 테스트 신뢰도를 우선시하지 않는 문화를 가리킬 수 있습니다. 따라서 파이프라인 안티패턴을 진단할 때, 리더는 즉각적인 수정(예: ‘더 빠른 러너 구매’)을 넘어 더 깊은 질문을 해야 합니다. “왜 우리 파이프라인이 느린가?”라는 질문은 “테스트가 병렬로 실행될 수 없기 때문”으로, 이는 다시 “애플리케이션이 모놀리식이기 때문”으로 이어질 수 있습니다. 해결책은 데브옵스 수정이 아니라, 아키텍처 현대화에 대한 전략적 투자일 수 있습니다.

• 구성 오류: 잘못된 파이프라인 구성(예: 잘못된 파일 경로, 누락된 환경 변수)은 빈번한 실패 원인입니다.41
• 리소스 제약: 빌드 에이전트, 디스크 공간 또는 메모리 부족은 특히 공유 리소스에서 실패를 유발할 수 있습니다.41
• 통합 및 의존성 문제: 외부 서비스(데이터베이스, API) 연결 실패 또는 불안정한 소스에서 의존성을 다운로드하는 문제.38
• 병합 전 vs. 병합 후 실패율: 연구에 따르면 풀 리퀘스트에서의 병합 전 검사는 메인 브랜치에서의 병합 후 검사보다 실패율이 현저히 높으며, 그 비율은 5:3에 달합니다.42 이는 훨씬 더 많은 작업이 병합 전에 실행되고, 문제를 ‘저렴하게’ 수정할 수 있을 때 포착하기 때문이며, 이는 “Shift Left” 접근 방식의 유효성을 입증합니다.

병합 전 단계에서 높은 실패율은 해결해야 할 문제가 아니라 축하해야 할 성공입니다. 이는 “Shift Left” 철학이 작동한다는 정량적 증거입니다. PR에서 발견된 모든 실패는 메인 브랜치에 도달하여 전체 팀에 영향을 미치는 것을 방지한 실패입니다. 병합 전 실패는 한 개발자에게 저비용, 저영향 이벤트이지만, 병합 후 실패는 전체 팀(또는 회사)에 고비용, 고영향 이벤트입니다. 따라서 조직은 피드백이 빠르고 명확하다면 병합 전 실패율이 높기를 원해야 합니다. 이 지표는 강력한 CI의 ROI를 입증하는 데 사용될 수 있으며, 매일 얼마나 많은 잠재적 프로덕션 사고가 예방되고 있는지를 보여줍니다. 목표는 병합 전 ‘안전망’에서 모든 것을 포착하여 병합 후 실패율을 가능한 한 0에 가깝게 만드는 것이어야 합니다.

이 파트에서는 CI/CD 실천을 성숙시키기 위한 고급 전략에 초점을 맞춥니다. 단순히 파이프라인이 작동하게 만드는 것을 넘어, 관찰 가능하고, 비용 효율적이며, 개발자 친화적으로 만들어, 제공 시스템 자체를 지속적으로 개선해야 할 제품으로 취급하는 방법을 다룹니다.

이 섹션에서는 대규모 파이프라인 운영의 비기능적이지만 중요한 측면인 관찰 가능성, 비용 관리, 지속 가능성을 다룹니다.

관찰 가능성(Observability)은 단순한 로깅과 모니터링을 넘어섭니다. 이는 미리 정의된 메트릭 없이도 파이프라인의 동작에 대해 임의의 질문을 할 수 있는 능력에 관한 것입니다.43

• 필요성: 기본적인 CI/CD 도구의 대시보드는 많은 파이프라인 실행에 걸친 집계된 추세를 분석하기에 종종 불충분합니다.43 “모든 프로젝트에서 가장 불안정한 테스트는 무엇인가?” 또는 “이 실패는 특정 러너 유형에서만 발생했는가?”와 같은 질문에 답하기 어렵습니다.
• CI/CD 관찰 가능성의 세 가지 기둥:
  • 로깅(Logging): 모든 파이프라인 단계에서 상세한 이벤트를 캡처합니다.44
  • 추적(Tracing): 단일 코드 변경이 전체 파이프라인을 통과하는 과정을 추적하여 병목 현상을 식별합니다.44
  • 메트릭(Metrics): Prometheus 및 Grafana와 같은 도구를 사용하여 주요 성능 지표(예: 빌드 시간, 성공률)를 실시간으로 추적합니다.43
• 프로세스: 목표를 정의하고, 메트릭을 선택하고, 추적 도구를 구현하고, 기준선을 설정하고, 정기적으로 검토합니다.44 목표는 추측에서 데이터 기반 최적화로 전환하는 것입니다.

CI/CD 파이프라인은 임시 빌드 및 테스트 환경을 위한 리소스 프로비저닝으로 인해 제대로 관리되지 않으면 상당한 클라우드 비용을 유발할 수 있습니다.45

• FinOps: 클라우드의 가변적인 지출 모델에 재무적 책임을 부여하여 엔지니어링, 재무, 비즈니스 팀을 조율하는 문화적 실천입니다.46
• 주요 전략:
  • 가시성 확보: 일관된 태깅을 사용하여 프로젝트, 팀, 파이프라인별로 비용을 추적합니다. 엔지니어에게 비용 데이터를 가시적으로 만듭니다.45
  • 리소스 최적화(Rightsizing): 사용량을 분석하고 빌드 러너(VM)가 워크로드에 맞게 적절한 크기로 설정되었는지 확인하여 과잉 프로비저닝을 방지합니다.46
  • 스팟/선점형 인스턴스 사용: CI 작업과 같이 중요하지 않고 중단 가능한 워크로드에 스팟 인스턴스를 사용하면 막대한 비용 절감(최대 90%)을 달성할 수 있습니다.45
  • 정리 자동화: 근무 시간 외 또는 PR이 병합된 후 유휴 리소스 및 테스트 환경을 자동으로 종료하거나 삭제합니다.46
  • 캐싱 최적화: 의존성 및 Docker 레이어를 효과적으로 캐싱하면 빌드 시간이 단축되어 직접적으로 컴퓨팅 비용 절감으로 이어집니다.45

파이프라인 관찰 가능성과 FinOps는 ‘파이프라인 최적화’라는 동전의 양면과 같습니다. 관찰 가능성은 시간을 최적화하고, FinOps는 비용을 최적화합니다. 두 가지 모두 상세한 데이터 수집, 가시성, 책임감 있는 문화라는 동일한 기본 역량을 필요로 합니다. 조직은 이를 별개의 이니셔티브로 취급해서는 안 됩니다. CI/CD 인프라를 책임지는 동일한 플랫폼팀이 플랫폼의 기능으로 성능 및 비용 가시성을 모두 제공해야 합니다. 개발자는 동일한 개발자 포털 내에서 파이프라인 실행 시간뿐만 아니라 실행 비용도 확인할 수 있어야 합니다.

• 과금 모델: GitHub Actions는 분 단위로 과금되며, 가장 가까운 정수 분으로 올림됩니다. Windows 및 macOS 러너는 Linux 러너보다 각각 2배, 10배의 속도로 분을 소모합니다.50
• 비용 절감 방법:
  • 짧은 작업 그룹화: 여러 개의 매우 짧은 작업을 단일 작업으로 결합하여 여러 번의 ‘올림’ 분에 대한 비용 지불을 피합니다.51
  • 중복 워크플로우 취소: concurrency: cancel-in-progress: true를 사용하여 새 코드가 푸시될 때 브랜치의 이전 워크플로우 실행을 자동으로 취소합니다.51
  • 빠른 실패(Fail Fast): 매트릭스 작업에서 strategy: fail-fast: true를 사용하여 하나가 실패하면 매트릭스의 다른 모든 작업을 즉시 취소합니다.51
  • needs로 작업 연결: 작업을 순차적으로 실행하여(예: 린트 -> 단위 테스트 -> 빌드) 초기의 빠른 작업에서 실패하면 비용이 많이 드는 후속 작업이 실행되는 것을 방지합니다.51
  • 자체 호스팅 러너 사용: 대량의 워크로드의 경우, 자체 호스팅 러너(특히 HyperEnv와 같은 자동 확장 솔루션 사용 시)는 GitHub 호스팅 러너에 비해 비용을 30% 이상 절감할 수 있습니다.52
  • 사용량 분석: Octolense와 같은 도구를 사용하여 리포지토리 및 워크플로우별 분 소모량에 대한 상세 분석을 얻어 최적화할 가장 큰 비용 유발 요인을 식별합니다.52

GitHub Actions의 상세한 비용 절감 전략은 대규모 CI/CD에서 기본 구성이 거의 최적이 아니라는 더 깊은 진실을 드러냅니다. 효율성을 달성하려면 과금 모델과 워크플로우 엔진에 대한 깊고 도구별 특화된 이해가 필요합니다. 이는 중앙 집중식 플랫폼 엔지니어링 팀의 필요성을 강력하게 뒷받침합니다. 모든 개발자가 GitHub Actions 과금 전문가가 될 필요 없이, 플랫폼팀이 이러한 모범 사례를 재사용 가능한 워크플로우 템플릿이나 공유 액션으로 코드화할 수 있습니다. 이를 통해 개발자에게 기본적으로 비용 효율적인 최적화된 ‘골든 패스’를 제공하여 전체 조직의 인지 부하와 재정적 비용을 줄일 수 있습니다.

이 섹션에서는 CI/CD 파이프라인 성공의 궁극적인 척도가 매일 그것을 사용하는 개발자에게 미치는 영향이라고 주장합니다. 플랫폼 엔지니어링과 팀 토폴로지를 DevEx 최적화를 위한 핵심 전략 프레임워크로 제시합니다.

개발자 경험(DevEx)은 개발자가 업무를 수행하는 데 필요한 도구 및 프로세스와의 전체 상호 작용을 포함합니다.53 느린 피드백 루프, 투박한 도구, 높은 인지 부하로 특징지어지는 열악한 DevEx는 좌절감, 생산성 저하, 높은 개발자 이직률로 이어집니다.54 탁월한 DevEx는 개발자가 ‘몰입(flow)’ 상태를 유지하도록 하여 생산성과 혁신을 촉진합니다.53

DevEx는 객관적 지표와 주관적 지표의 조합을 사용하여 측정될 수 있으며, 측정되어야 합니다.

• 객관적 지표 (시스템 데이터):
  • 워크플로우 기간 / 피드백 루프 시간: 테스트 결과를 얻는 데 얼마나 걸리는가?.53
  • 빌드/테스트 성공률: 높은 실패율은 DevEx 문제의 강력한 지표입니다.54
  • 첫 커밋까지의 시간 / 온보딩 시간: 신규 개발자가 작업 환경을 설정하고 파이프라인을 성공적으로 실행하는 데 얼마나 걸리는가?.15
• 주관적 지표 (설문 데이터):
  • 개발자 경험 지수(DXI)는 “릴리스 용이성”, “빌드 및 테스트” 프로세스를 포함한 14개 차원에 걸쳐 DevEx를 측정하기 위한 검증된 프레임워크를 제공합니다.57
  • 개발자에게 직접 질문: “CI/CD 파이프라인 속도에 만족하십니까?”, “실패를 이해하고 디버깅하기 쉽습니까?”.53
• 플랫폼 엔지니어링은 개발자에게 응집력 있고 셀프서비스 경험을 제공하기 위해 내부 개발자 플랫폼(IDP)을 설계하고 구축하는 관행입니다.3
• 목표는 기본 인프라(클라우드 환경, 쿠버네티스, CI/CD 도구)의 복잡성을 추상화하고, 환경 프로비저닝 및 애플리케이션 배포와 같은 일반적인 작업을 위한 포장된 “골든 패스”를 제공하는 것입니다.15

• 이는 개발자의 수고와 인지 부하를 줄여 DevEx를 직접적으로 개선합니다.15

• 팀 토폴로지는 빠른 흐름을 위해 기술팀을 구조화하기 위한 조직 설계 프레임워크입니다.58
• 인지 부하: 작업을 수행하는 데 필요한 총 정신적 노력. 팀의 인지 부하가 너무 높으면 학습과 성과가 저해됩니다.60 “당신이 만들고, 당신이 운영하라(you build it, you run it)”는 만트라는 개발자의 인지 부하를 극적으로 증가시켰습니다.61
• 해결책: 전담 플랫폼팀이 스트림 정렬팀(제품/기능팀)에게 제품(IDP)을 제공합니다. 플랫폼의 주요 목적은 스트림 정렬팀의 인지 부하를 줄여 그들이 비즈니스 가치 전달에 집중할 수 있도록 하는 것입니다.58

플랫폼 엔지니어링은 팀 토폴로지 철학의 운영적 발현입니다. 팀 토폴로지는 ‘왜’(인지 부하 감소)와 ‘누가’(스트림 정렬팀을 지원하는 플랫폼팀)를 제공하고, 플랫폼 엔지니어링은 ‘무엇’(IDP)과 ‘어떻게’(플랫폼을 제품으로 취급)를 제공합니다. 이 두 가지는 분리될 수 없습니다.

• 제품 사고방식 채택: IDP를 개발자를 고객으로 하는 제품으로 취급합니다. 로드맵을 가지고 피드백을 수집하며 반복적으로 개선합니다.15
• 셀프서비스에 집중: 개발자가 티켓을 제출하지 않고도 주문형으로 리소스를 프로비저닝하고 워크플로우를 실행할 수 있는 간단한 인터페이스(CLI, API 또는 Backstage와 같은 포털)를 제공합니다.16
• 가장 얇은 실행 가능한 플랫폼(Thinnest Viable Platform, TVP)으로 시작: 한 번에 모든 것을 구축하려고 하지 마십시오. 가장 중요한 문제점(예: 환경 생성 자동화)을 해결하는 것부터 시작하여 반복적으로 확장합니다.15
• 핵심 구성 요소: IDP는 일반적으로 IaC 도구(Terraform), CI/CD 엔진(GitHub Actions, Tekton), 서비스 카탈로그, 관찰 가능성 도구를 응집력 있는 전체로 통합합니다.63

“가장 얇은 실행 가능한 플랫폼”(TVP) 개념은 플랫폼 이니셔티브의 일반적인 실패 모드, 즉 아무도 원하지 않는 거대하고 과도하게 설계된 플랫폼을 구축하는 것에 대한 강력한 해독제입니다.62 플랫폼을 제품으로 취급하고 MVP로 시작함으로써, 플랫폼팀은 고객 중심적이 되어 첫날부터 실질적인 가치를 제공하도록 강제됩니다. 플랫폼의 성공은 기능 목록이 아니라, 채택률과 그것을 사용하는 팀의 DORA 메트릭 및 DevEx 점수의 측정 가능한 개선으로 측정됩니다. TVP 접근 방식은 플랫폼이 그 자체를 위해서가 아니라 영향을 미치기 위해 구축되도록 보장합니다.

이 마지막 파트에서는 전통적인 애플리케이션 제공을 넘어, CI/CD 원칙이 새롭고 전문화된 영역에 어떻게 적용되고 있는지를 탐구합니다. 또한 이 분야의 미래를 형성할 새로운 기술과 개념을 검토합니다.

이 섹션에서는 ML, 데이터, IoT와 같은 영역에 CI/CD를 적용할 때의 특수한 과제와 해결책, 그리고 미래 지향적인 추세를 조명합니다.

MLOps는 데브옵스 원칙을 ML 시스템에 적용하지만, 고유한 과제를 안고 있습니다.66

• 고유한 과제:
  • 실험적 성격: ML 개발은 기능, 알고리즘, 매개변수를 사용한 반복적인 실험을 포함합니다.66
  • 코드를 넘어서는 테스트: 코드 테스트 외에도 데이터 검증, 훈련된 모델 품질 평가, 기준선 대비 모델 검증이 필요합니다.66
  • 복잡한 아티팩트: 파이프라인은 코드뿐만 아니라 대규모 데이터셋과 훈련된 모델 파일도 관리해야 하므로, 강력한 데이터 및 모델 버전 관리가 필요합니다.
  • 모델 노후화(Model Decay): 프로덕션의 모델은 데이터 프로필이 변화함에 따라 성능이 저하될 수 있습니다. 이는 지속적 훈련(Continuous Training, CT)을 필요로 합니다. CT는 성능 저하나 새로운 데이터 가용성과 같은 트리거에 기반하여 파이프라인이 자동으로 모델을 재훈련하고 배포하는 MLOps 고유의 개념입니다.66
• 해결 접근 방식: MLOps 파이프라인은 단순한 CI/CD 파이프라인이 아니라 CI/CD/CT 파이프라인입니다. 데이터 수집 및 검증에서부터 모델 훈련 및 평가, 모델(또는 전체 훈련 파이프라인)의 프로덕션 배포까지 전체 라이프사이클을 자동화합니다.66 피처 스토어 및 메타데이터 관리 시스템과 같은 도구는 재현성과 계보를 보장하는 데 중요합니다.66

DataOps는 데이터 품질, 속도, 신뢰성을 향상시키기 위해 데이터 파이프라인(ETL/ELT)에 CI/CD 원칙을 적용합니다.67

• 고유한 과제:
  • 데이터 품질: 데이터의 정확성, 완전성, 일관성을 보장하는 것이 주요 과제입니다. “쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다”.68
  • 스키마 관리: 상위 데이터 소스가 예기치 않게 스키마를 변경하여 하위 파이프라인을 망가뜨릴 수 있습니다.
  • 상태 기반 테스트(Stateful Testing): 상태 비저장 애플리케이션 테스트와 달리, 데이터 파이프라인 테스트는 상태를 가지며 복잡하고 실행이 느릴 수 있습니다.
• 해결 접근 방식:
  • 자동화된 데이터 품질 검사: Great Expectations와 같은 데이터 검증 도구를 파이프라인에 직접 통합하여 수신 및 발신 데이터를 테스트합니다.68
  • 코드로서의 파이프라인: 데이터 파이프라인 정의(예: dbt 모델, Airflow DAG)를 코드로 취급하여 Git에 저장하고 CI/CD 워크플로우를 적용합니다.68
  • 프로덕션 환경에서의 테스트: 모의 데이터로는 놓칠 수 있는 데이터 관련 문제를 포착하기 위해 전용 테스트 환경에서 프로덕션 데이터를 사용합니다. 좋은 로깅과 모니터링이 필수적입니다.70

사물 인터넷(IoT) 및 엣지 장치에 배포하는 것은 물리적 및 환경적 측면에서 고유한 과제를 제시합니다.71

• 고유한 과제:
  • 장치 이질성: 파이프라인은 다양한 하드웨어 아키텍처와 기능에 대해 빌드하고 테스트해야 합니다.71
  • 리소스 제약: 장치는 CPU, 메모리, 대역폭이 제한적입니다.71
  • 간헐적인 연결성: 업데이트는 불안정한 네트워크 액세스 하에서도 신뢰할 수 있고 복구 가능해야 합니다.71
  • 규모 및 보안: 수천 또는 수백만 개의 분산된 장치에 대한 업데이트를 관리하고 보안을 유지하는 것은 엄청난 과제입니다.71
• 해결 접근 방식:
  • 교차 컴파일 및 시뮬레이션: CI를 사용하여 다양한 아키텍처용 펌웨어를 교차 컴파일합니다. 신속하고 확장 가능한 테스트를 위해 하드웨어-인-루프(Hardware-in-the-loop) 테스트와 장치 시뮬레이터를 사용합니다.71
  • 델타 업데이트 및 단계적 출시: 델타 업데이트로 업데이트 페이로드 크기를 최소화합니다. 점진적 제공(단계적 출시, 장치 타겟팅)을 사용하여 업데이트를 점진적으로 배포하고 전체 배포 전에 문제를 조기에 감지합니다.71
  • 강력한 롤백 및 모니터링: 실패한 업데이트를 롤백하기 위한 신뢰할 수 있는 메커니즘이 있어야 합니다. 장치 상태 및 업데이트 성공에 대한 지속적인 모니터링이 중요합니다.71

MLOps 및 DataOps와 같은 전문 분야의 등장은 CI/CD가 모든 경우에 적용되는 단일 해결책이 아님을 보여줍니다. 자동화, 버전 관리, 테스트라는 핵심 원칙은 보편적이지만, 구현은 각 도메인의 고유한 아티팩트(모델, 데이터)와 실패 모드에 맞게 조정되어야 합니다. 조직은 기존 데브옵스 파이프라인을 데이터 과학이나 데이터 엔지니어링 팀에 단순히 넘겨주어서는 작동할 것으로 기대할 수 없습니다. 이러한 도메인에 특화된 도구와 관행을 갖춘 전문 파이프라인 구축에 투자해야 하며, 이는 다양한 기술을 갖춘 플랫폼팀의 필요성을 강화합니다.

Wasm은 C++ 및 Rust와 같은 언어로 작성된 코드를 브라우저 안팎의 샌드박스 환경에서 실행할 수 있게 해주는 이식성 있고 고성능인 바이너리 명령어 형식입니다.72

• CI/CD에서의 잠재력:
  • 성능: Wasm 모듈은 거의 즉시 시작되고 네이티브에 가까운 속도로 실행되므로, 성능이 중요한 파이프라인 작업(예: 이미지 처리, 복잡한 계산)에 이상적입니다.75
  • 이식성 및 보안: Wasm은 가볍고, OS에 구애받지 않으며, 안전한 샌드박스 실행 환경을 제공합니다. 이는 OS별 러너의 필요성을 없애고 컨테이너의 오버헤드를 줄여 CI/CD를 단순화할 수 있습니다.75 Wasm 모듈은 Wasm 런타임이 있는 모든 머신에서 실행될 수 있습니다.
  • 사용 사례: 테스트 실행 속도 향상, 가볍고 안전한 마이크로서비스 생성, 엣지에서 워크로드 실행.75

웹어셈블리(Wasm)와 컨테이너(Docker 등)는 반드시 경쟁 관계가 아니라, CI/CD 실행의 미래를 재정의할 수 있는 보완적인 기술입니다. Wasm은 코드 실행을 위한 더 가볍고 안전한 샌드박스를 제공하는 반면, 컨테이너는 전체 환경을 패키징하는 방법을 제공합니다. 미래의 CI/CD 파이프라인은 단순히 Wasm 런타임을 제공하기 위해 최소한의 컨테이너를 사용할 수 있습니다. 실제 빌드 및 테스트 로직은 해당 컨테이너 내에서 Wasm 모듈로 실행될 것입니다. 이는 컨테이너의 환경적 일관성과 Wasm의 속도 및 보안을 결합하여 극적으로 더 빠르고 안전한 파이프라인으로 이어질 수 있습니다. 이러한 하이브리드 모델은 파이프라인 실행의 다음 진화가 될 수 있습니다.75

GreenOps는 CI/CD를 포함한 IT 운영의 환경적 영향과 탄소 발자국을 줄이는 데 초점을 맞춘 새로운 관행입니다.77

• 문제점: 데이터 센터는 전 세계 전력의 막대하고 증가하는 비율을 소비합니다.78 지속적인 빌드와 테스트를 수행하는 CI/CD 파이프라인은 이러한 에너지 소비의 중요한 원인입니다.
• 지속 가능한 CI/CD를 위한 전략:
  • 리소스 최적화: FinOps의 핵심 원칙인 러너 최적화, 유휴 리소스 종료, 서버리스와 같은 효율적인 아키텍처 사용은 낭비되는 리소스를 줄여 에너지 소비를 줄이므로 GreenOps로 직접 이어집니다.77
  • 파이프라인 실행 최적화:
    • 지능형 테스트 선택: 매번 전체 스위트를 실행하는 대신, 주어진 코드 변경과 관련된 테스트만 실행합니다.
    • 효율적인 캐싱: 캐싱을 적극적으로 사용하면 재계산 및 재다운로드의 필요성을 줄여 CPU 사이클과 에너지를 절약합니다.49
    • 병렬화: 최대 리소스 사용량을 증가시킬 수 있지만, 효율적인 병렬화는 총 파이프라인 기간을 단축시켜 리소스가 신속하게 축소될 경우 전체 에너지 소비를 낮출 수 있습니다.

GreenOps와 FinOps는 불가분하게 연결되어 있습니다. 비용 최적화는 거의 항상 에너지 소비 최적화로 이어집니다. 이는 데브옵스 이니셔티브에 대한 강력한 새로운 서사를 제공합니다. 즉, 비용 절감 조치는 이제 기업의 사회적 책임(CSR) 및 환경, 사회, 거버넌스(ESG) 개선으로도 구성될 수 있습니다. 이는 기술 리더에게 파이프라인 최적화 투자에 대한 이중적인 주장을 제공합니다. 그들은 CFO에게 “이 이니셔티브는 클라우드 비용을 20% 절감할 것입니다”라고 말할 수 있고, CEO나 이사회에는 “동일한 이니셔티브가 탄소 발자국을 줄이고 ESG 목표 달성에 도움이 될 것입니다”라고 말할 수 있습니다. 이는 기술 최적화 프로젝트를 광범위한 매력을 지닌 전략적 비즈니스 이니셔티브로 격상시킵니다.

지속적 통합 및 배포(CI/CD)는 지난 10년간 단순한 자동화 기술에서 벗어나, 현대 기업의 디지털 혁신과 비즈니스 가치 창출을 이끄는 핵심 전략으로 진화했습니다. 본 보고서는 CI/CD의 근본 철학부터 최신 기술 동향, 그리고 미래 지평까지 다각도로 고찰함으로써, 기술 리더가 정보에 입각한 전략적 결정을 내릴 수 있는 포괄적인 분석을 제공하고자 했습니다.

분석을 통해 다음과 같은 핵심 결론을 도출할 수 있습니다.

1. CI/CD의 목표는 효율성을 넘어 회복탄력성으로 확장되었습니다. 초기 CI/CD가 속도에 중점을 두었다면, 현대의 복잡한 시스템 환경에서는 실패로부터 얼마나 빨리 복구하는가(MTTR)가 성공의 중요한 척도가 되었습니다. 이는 안정성과 속도가 상충 관계가 아닌, 함께 추구해야 할 목표임을 의미합니다.
2. DORA 메트릭은 성과 측정의 표준이지만, 그 해석은 더욱 미묘해졌습니다. 배포 빈도가 증가하는 동시에 변경 실패율이 악화되는 2024년의 추세는, 조직들이 더 복잡한 과제를 해결하고 더 나은 관찰 가능성으로 이전에는 보이지 않던 문제를 발견하고 있음을 시사합니다. 이는 단순한 품질 저하가 아니라, 계산된 위험을 감수하며 혁신 속도를 높이는 전략적 선택일 수 있습니다.
3. 성공적인 CI/CD는 개발자 경험(DevEx)에 달려 있습니다. DORA 메트릭, 파이프라인 효율성, 보안 준수 등 모든 성과는 결국 개발자가 사용하는 도구와 프로세스의 질에 의해 결정됩니다. 플랫폼 엔지니어링과 팀 토폴로지 원칙을 적용하여 개발자의 인지 부하를 줄이고, 마찰 없는 ‘골든 패스’를 제공하는 내부 개발자 플랫폼(IDP)을 구축하는 것이 고성능을 달성하는 가장 효과적인 방법입니다.
4. 기술 선택은 ‘최고’가 아닌 ‘최적’의 관점에서 이루어져야 합니다. GitHub Actions와 같은 범용 플랫폼과 Tekton/Argo CD와 같은 쿠버네티스 네이티브 도구 간의 선택은 조직의 기술적 중심축과 전략적 방향에 따라 결정되어야 합니다. 성공적인 도구 도입은 기술적 우수성뿐만 아니라, 개발자의 워크플로우에 얼마나 잘 통합되고 추상화되는지에 달려 있습니다.
5. CI/CD는 새로운 영역으로 계속 확장되고 있습니다. MLOps, DataOps, IoT/Edge와 같은 전문 분야는 CI/CD의 핵심 원칙을 공유하지만, 각 도메인의 고유한 아티팩트(모델, 데이터)와 과제에 맞는 특화된 파이프라인 구현을 요구합니다. 또한, WebAssembly(Wasm)와 같은 기술은 파이프라인 실행의 효율성과 보안을 한 단계 끌어올릴 잠재력을 보여주고 있습니다.

마지막으로, FinOps와 GreenOps의 부상은 CI/CD 최적화가 단순한 기술적 효율성 개선을 넘어, 재무적 책임과 환경적 지속 가능성이라는 더 넓은 비즈니스 목표와 직접적으로 연결되고 있음을 보여줍니다. 미래의 CI/CD는 단순히 코드를 더 빨리 배포하는 것을 넘어, 더 안전하고, 더 안정적이며, 더 비용 효율적이고, 더 지속 가능한 방식으로 비즈니스 가치를 창출하는 회복탄력적인 가치 흐름을 구축하는 방향으로 나아갈 것입니다. 기술 리더는 이러한 다차원적인 관점을 바탕으로 CI/CD 전략을 수립하고 진화시켜야만, 끊임없이 변화하는 시장에서 지속적인 경쟁 우위를 확보할 수 있을 것입니다.

1. What is CI/CD? 6 Patterns and Practices - DevOps Institute, accessed July 6, 2025, https://www.devopsinstitute.com/what-is-ci-cd-6-patterns-and-practices/
2. Key Strategies for CI/CD Implementation in Fintech Apps - KMS Solutions, accessed July 6, 2025, https://kms-solutions.asia/blogs/key-strategies-for-ci-cd-implementation-in-fintech-apps
3. What is CI/CD? - Red Hat, accessed July 6, 2025, https://www.redhat.com/en/topics/devops/what-is-ci-cd
4. 5 Common Mistakes Teams Make During CI/CD Implementation, accessed July 6, 2025, https://www.bdccglobal.com/blog/5-common-mistakes-during-ci-cd-implementation/

5. The State of DevOps Report: Key Takeaways

   by Mihir Popat

   Medium, accessed July 6, 2025, https://mihirpopat.medium.com/the-state-of-devops-report-key-takeaways-25dbc88a7a2e

6. DevOps Value Stream: Metrics and Steps to Use It Efficiently - Axify, accessed July 6, 2025, https://axify.io/blog/devops-value-stream
7. Introduction to Value Stream Management (VSM) - Plutora, accessed July 6, 2025, https://www.plutora.com/techops/introduction-vsm
8. Value Stream Mapping - GitLab, accessed July 6, 2025, https://about.gitlab.com/topics/devops/value-stream-mapping/
9. Value Stream Management: The Future of DevOps - Zymr, accessed July 6, 2025, https://www.zymr.com/blog/the-future-of-devops-is-in-value-stream-management
10. Value Stream Management: How to Measure DevOps Performance for Faster Software Delivery - CloudBees, accessed July 6, 2025, https://www.cloudbees.com/blog/value-stream-management-how-measure-devops-performance-faster-software-delivery
11. DORA Metrics: How to measure Open DevOps Success - Atlassian, accessed July 6, 2025, https://www.atlassian.com/devops/frameworks/dora-metrics

12. The State of Salesforce DevOps Report 2024

    Gearset, accessed July 6, 2025, https://gearset.com/devops-report/2024/

13. 2024 State of DevOps Report

    Google Cloud, accessed July 6, 2025, https://cloud.google.com/devops/state-of-devops

14. Accelerate State of DevOps Report 2024 - DORA, accessed July 6, 2025, https://dora.dev/research/2024/dora-report/
15. The Platform Engineer’s Guide to Building Platform like a Product - Cortex, accessed July 6, 2025, https://www.cortex.io/report/the-platform-engineers-guide-to-building-platform-like-a-product

16. The Impact of Platform Engineering on CI/CD Pipelines

    by Mihir Popat

    Medium, accessed July 6, 2025, https://mihirpopat.medium.com/the-impact-of-platform-engineering-on-ci-cd-pipelines-ae2693990dbd

17. CircleCI vs GitHub Actions: A Software Engineer’s Perspective

    by …, accessed July 6, 2025, https://coderonfleek.medium.com/circleci-vs-github-actions-a-software-engineers-perspective-14567e539b9c

18. GitHub Actions vs. CircleCI: 5 Key Differences - Codefresh, accessed July 6, 2025, https://codefresh.io/learn/github-actions/github-actions-vs-circleci-5-key-differences/
19. GitHub Actions and CircleCI tool comparison, accessed July 6, 2025, https://github.nih.gov/advanced/tools/actions-v-circleci
20. IBM/tekton-tutorial - GitHub, accessed July 6, 2025, https://github.com/IBM/tekton-tutorial
21. Tekton vs Argo Face-off: Unraveling the CI/CD Pipelines Mystery, accessed July 6, 2025, https://www.wallarm.com/cloud-native-products-101/cloud-native-ci-cd-pipelines-tekton-vs-argo
22. Pipelines :: Tekton Tutorial, accessed July 6, 2025, https://redhat-scholars.github.io/tekton-tutorial/tekton-tutorial/pipelines.html

23. CI/CD Tools Comparison: GitHub Actions, Jenkins, Tekton, and Argo CD

    by Jimin

    Medium, accessed July 6, 2025, https://jiminbyun.medium.com/ci-cd-tools-comparison-github-actions-jenkins-tekton-and-argo-cd-673d205f9fa8

24. Faster and Reliable GitOps Deployment using Argo CD in 2023 - OpsMx, accessed July 6, 2025, https://www.opsmx.com/blog/transform-k8s-deployment-in-2023-with-gitops-and-argo-cd/
25. Why Use Argo CD in Combination with Tekton [closed] - Stack Overflow, accessed July 6, 2025, https://stackoverflow.com/questions/66429189/why-use-argo-cd-in-combination-with-tekton
26. Introducing Products: A Tool to Model Argo CD Application …, accessed July 6, 2025, https://codefresh.io/blog/argocd-promotions-with-products/
27. Shift Left Security: The Ultimate Guide - APIsec, accessed July 6, 2025, https://www.apisec.ai/blog/shift-left-security
28. How to shift left with continuous integration - GitLab, accessed July 6, 2025, https://about.gitlab.com/topics/ci-cd/shift-left-devops/
29. Shift Left in DevSecOps: Benefits & Best Practices - Akto, accessed July 6, 2025, https://www.akto.io/learn/shift-left-devsecops
30. Shift Left Security: 5 Technologies + 6 Critical Best Practices - Pynt, accessed July 6, 2025, https://www.pynt.io/learning-hub/devsecops/shift-left-security-5-technologies-6-critical-best-practices
31. Shift-Left Security: Integrating Security into CI/CD Pipelines - OpsMx, accessed July 6, 2025, https://www.opsmx.com/blog/shift-left-security-implementation/
32. What Is Shift Left Security? - Palo Alto Networks, accessed July 6, 2025, https://www.paloaltonetworks.co.uk/cyberpedia/shift-left-security

33. Shift-left security and CI/CD pipeline integration

    Tenable®, accessed July 6, 2025, https://www.tenable.com/cybersecurity-guide/learn/shift-left-security-and-cicd-pipelines

34. CI/CD for banking: Accelerate software delivery without … - CircleCI, accessed July 6, 2025, https://circleci.com/blog/ci-cd-for-banking/

35. What Is The SLSA Framework? Supply-chain Levels for Software Artifacts

    Wiz, accessed July 6, 2025, https://www.wiz.io/academy/slsa-framework

36. SLSA • Supply-chain Levels for Software Artifacts, accessed July 6, 2025, https://slsa.dev/
37. Everything on CI/CD For FinTech - Corewide, accessed July 6, 2025, https://www.corewide.com/ci-cd-for-fintech/

38. Continuous Integration and Delivery pipeline mistakes

    REA Group Ltd, accessed July 6, 2025, https://www.rea-group.com/about-us/news-and-insights/blog/continuous-integration-and-delivery-pipeline-mistakes/

39. CI/CD Anti-Patterns: Causes, Consequences, and Solutions - najx, accessed July 6, 2025, https://najx.dev/cicd-anti-patterns/
40. Continuous Integration Patterns and Anti-Patterns - DZone Refcards, accessed July 6, 2025, https://dzone.com/refcardz/continuous-integration

41. Common Causes of build failure in CI/CD pipeline and how to debug those.

    by Gagan Jain, accessed July 6, 2025, https://medium.com/@gaganjain9319/common-causes-of-build-failure-in-ci-cd-pipeline-and-how-to-debug-those-ee6fdb79caad

42. “Good” and “Bad” Failures in Industrial CI/CD – Balancing Cost and Quality Assurance - arXiv, accessed July 6, 2025, https://arxiv.org/html/2504.11839v1
43. How to Gain Observability into Your CI/CD Pipeline - Logz.io, accessed July 6, 2025, https://logz.io/blog/gain-observability-cicd-pipeline/
44. Top 17 CI/CD Metrics Every DevOps Team Should Track - Axify, accessed July 6, 2025, https://axify.io/blog/ci-cd-metrics-devops
45. CI/CD - Infracost, accessed July 6, 2025, https://www.infracost.io/glossary/ci-cd/
46. Top 15 Cloud Cost Optimization Strategies in 2025 - Tips & Tactics - Ternary, accessed July 6, 2025, https://ternary.app/blog/cloud-cost-optimization-strategies/
47. FinOps Cloud Cost Optimization: The Ultimate Guide - Binariks, accessed July 6, 2025, https://binariks.com/blog/finops-cloud-cost-optimization/
48. Cloud Cost Optimization: 15 Solutions and Strategies to Cut Costs - Finout, accessed July 6, 2025, https://www.finout.io/blog/cloud-cost-optimization-15-solutions-and-strategies-to-cut-costs
49. How to Optimize Your CI/CD Pipeline for Faster Deployments - Microtica, accessed July 6, 2025, https://www.microtica.com/blog/optimize-your-ci-cd-pipeline-for-faster-deployments
50. About billing for GitHub Actions - GitHub Enterprise Cloud Docs, accessed July 6, 2025, https://docs.github.com/en/enterprise-cloud@latest/enterprise-onboarding/github-actions-for-your-enterprise/about-billing-for-github-actions
51. Cutting Costs with GitHub Actions: Efficient CI Strategies - Continuously Merging, accessed July 6, 2025, https://blog.mergify.com/cutting-costs-with-github-actions-efficient-ci-strategies/

52. How to reduce costs for GitHub Actions?

    cloudonaut, accessed July 6, 2025, https://cloudonaut.io/how-to-reduce-costs-for-github-actions/

53. What Is Developer Experience (DevEx)? - Spacelift, accessed July 6, 2025, https://spacelift.io/blog/developer-experience-devex

54. Introduction to developer experience: What, why, and how

    CircleCI, accessed July 6, 2025, https://circleci.com/blog/introduction-to-developer-experience-what-why-and-how/

55. Optimizing CI/CD Pipelines for Developer Happiness and High Performance - DevOps.com, accessed July 6, 2025, https://devops.com/optimizing-ci-cd-pipelines-for-developer-happiness-and-high-performance/
56. Newsletter (July 2024): Mastering Team Effectiveness: The Power of Managing Cognitive Load, accessed July 6, 2025, https://teamtopologies.com/news-blogs-newsletters/2024/7/23/newsletter-july-mastering-team-effectiveness-the-power-of-managing-cognitive-load
57. What is the DXI? The guide to the Developer Experience Index - GetDX, accessed July 6, 2025, https://getdx.com/blog/guide-to-developer-experience-index/

58. Team Topologies to Structure a Platform Team

    Mia-Platform, accessed July 6, 2025, https://mia-platform.eu/blog/team-topologies-to-structure-a-platform-team/

59. Team cognitive load

    Technology Radar

    Thoughtworks United States, accessed July 6, 2025, https://www.thoughtworks.com/en-us/radar/techniques/team-cognitive-load

60. How Platform Teams Reduce Cognitive Load: Insights from Team Topologies, accessed July 6, 2025, https://teamtopologies.com/news-blogs-newsletters/2024/6/10/newsletter-june-2024-how-platform-teams-reduce-cognitive-load
61. Whose cognitive load is it anyway? - Platform Engineering Community, accessed July 6, 2025, https://platformengineering.org/blog/cognitive-load
62. Designing and executing a platform strategy, a platform engineering approach for fast flow and DevEx - Team Topologies, accessed July 6, 2025, https://teamtopologies.com/platform-engineering

63. How to Build an Internal Developer Platform (IDP) from Scratch

    by Mihir Popat

    Medium, accessed July 6, 2025, https://mihirpopat.medium.com/how-to-build-an-internal-developer-platform-idp-from-scratch-24487a1e7099

64. Principles of building an internal developer platform - AWS Prescriptive Guidance, accessed July 6, 2025, https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/internal-developer-platform/principles.html
65. What really makes an Internal Developer Platform succeed? : r/devops - Reddit, accessed July 6, 2025, https://www.reddit.com/r/devops/comments/1kg3gj4/what_really_makes_an_internal_developer_platform/
66. MLOps: Continuous delivery and automation pipelines in machine …, accessed July 6, 2025, https://cloud.google.com/architecture/mlops-continuous-delivery-and-automation-pipelines-in-machine-learning
67. Embracing DataOps CI/CD for Enhanced Data Management and Deployment - Medium, accessed July 6, 2025, https://medium.com/@AmirKheirollah/embracing-dataops-ci-cd-for-enhanced-data-management-and-deployment-e4aa0648c647
68. The Future of DataOps and Automation in 2025: A Conversation About the Challenges and Solutions - My Blog - Cloudinaryhub, accessed July 6, 2025, https://cloudinaryhub.com/blog/the-future-of-dataops-and-automation-in-2025-a-conversation-about-the-challenges-and-solutions/
69. DataOps Implementation: Practical Guide for Boosting Data Efficiency, accessed July 6, 2025, https://www.acceldata.io/blog/dataops-implementation-practical-guide-for-boosting-data-efficiency
70. DataOps: how do you do your continious testing? : r/dataengineering - Reddit, accessed July 6, 2025, https://www.reddit.com/r/dataengineering/comments/18jkmrf/dataops_how_do_you_do_your_continious_testing/
71. CI/CD requirements for IoT - CircleCI, accessed July 6, 2025, https://circleci.com/blog/ci-cd-requirements-for-iot/
72. Optimize Web App Performance - How WebAssembly Transforms Your Development Experience - MoldStud, accessed July 6, 2025, https://moldstud.com/articles/p-optimize-web-app-performance-how-webassembly-transforms-your-development-experience
73. Rust and WebAssembly: Unlocking High-Performance Web Apps - DZone, accessed July 6, 2025, https://dzone.com/articles/rust-and-webassembly-for-web-apps
74. The Role of WebAssembly in Web Performance Optimization - PixelFreeStudio Blog, accessed July 6, 2025, https://blog.pixelfreestudio.com/the-role-of-webassembly-in-web-performance-optimization/
75. WebAssembly (Wasm) in DevOps: Why It’s the Next Big Thing - DEV Community, accessed July 6, 2025, https://dev.to/yash_sonawane25/webassembly-wasm-in-devops-why-its-the-next-big-thing-4m76

76. Reimagining DevOps With WASM: The Lightweight Powerhouse for Cloud-Native Apps

    by Ahsan Wasim

    Medium, accessed July 6, 2025, https://medium.com/@ahsanwasim11/reimagining-devops-with-wasm-the-lightweight-powerhouse-for-cloud-native-apps-186609f8b101

77. How GreenOps can boost your FinOps Strategy - Holori, accessed July 6, 2025, https://holori.com/how-greenops-can-boost-your-finops-strategy/
78. Achieve Cloud Sustainability: 7 GreenOps Metrics for Success - Economize Cloud, accessed July 6, 2025, https://www.economize.cloud/blog/cloud-sustainability/