AI 기반 백엔드 시스템의 DevOps 자동화를 통한 배포 주기 70% 단축 경험 — 5개월간의 도전과 성공 전략

AI 기반 백엔드 시스템의 DevOps 자동화를 통한 배포 주기 70% 단축 경험 — 5개월간의 도전과 성공 전략

최근 몇 년 동안 DevOps의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 특히 AI 기반 시스템의 경우, 빠른 배포와 지속적인 업데이트가 필수적이다. 본 글에서는 5개월간 진행한 DevOps 자동화 프로젝트의 경험을 공유하고, 그 과정에서 마주한 트레이드오프와 함정을 이야기하고자 한다.

프로젝트 개요

우리는 AI 기반 백엔드 시스템을 운영하고 있었다. 기존의 배포 프로세스는 수동적이었고, 각 팀원이 배포를 진행하는 방식이 달라 일관성이 없었다. 이로 인해 배포 주기가 길어지고, 오류 발생 시 복구에 많은 시간이 소요됐다. 이에 따라 DevOps 자동화를 도입하기로 했다.

자동화 도구 선정

자동화 도구를 선택하는 과정은 매우 중요하다. 여러 도구를 비교하고, 팀의 기술 스택에 맞는 도구를 선택해야 한다. 우리는 Jenkins와 GitLab CI/CD를 주요 후보로 두었으나, 팀의 경험과 요구 사항을 고려해 GitLab CI/CD를 선택했다. GitLab은 코드 관리와 CI/CD가 통합되어 있어 사용이 간편했다. 하지만 초기 설정 과정에서 문서화가 부족해 어려움을 겪었다.

# GitLab CI/CD 설정 예시
stages:
  - build
  - test
  - deploy

build_job:
  stage: build
  script:
    - echo "Building the application..."

test_job:
  stage: test
  script:
    - echo "Running tests..."

deploy_job:
  stage: deploy
  script:
    - echo "Deploying to production..."

AI 모델과의 통합

AI 모델의 배포는 일반적인 애플리케이션과는 다르다. 모델의 버전 관리, 데이터 파이프라인과의 통합 등이 복잡하다. 이를 위해 MLflow와 같은 도구를 도입했다. 하지만, 초기에는 모델 버전 관리와 CI/CD 파이프라인을 통합하는 데 어려움이 많았다. 예를 들어, 모델의 학습 결과가 변경될 때마다 배포가 필요했기 때문에, 배포 주기를 짧게 유지하는 것이 중요했다.

모니터링과 피드백 루프

자동화된 배포가 이루어진 후, 모니터링과 피드백 루프를 구축하는 것이 필요했다. 자동화된 배포는 오류를 신속하게 발견하고 수정하는 데 도움을 줄 수 있지만, 이를 위해서는 효과적인 모니터링 시스템이 필수적이다. Prometheus와 Grafana를 사용하여 시스템의 성능을 모니터링하고, 문제 발생 시 알림을 받을 수 있도록 설정했다. 그러나 초기에는 알림이 과도하게 발생해 팀원들이 피로감을 느끼기도 했다. 알림의 우선순위를 조정하고, 필요한 정보만을 전달하는 방법을 찾아야 했다.

마무리

5개월간의 DevOps 자동화 프로젝트를 통해 배포 주기를 70% 단축하는 성과를 거두었다. 자동화 도구 선정, AI 모델 통합, 모니터링 시스템 구축 등에서 발생한 트레이드오프와 함정을 경험하며, 팀원 간의 협업과 소통이 얼마나 중요한지를 다시금 느꼈다. 앞으로도 지속적으로 시스템을 개선하고, 팀의 피드백을 반영하여 더 나은 DevOps 환경을 만들어 나가는 것이 중요하다.