Data-Driven Devops 콘셉트

1. 팀 전략

• 지식 관리 및 협업 문화: 중앙 집중식 지식 관리 도구와 실시간 협업 도구를 활용해 팀의 지식과 문제 해결 방법을 관리하고, 빠르게 협업을 촉진합니다.
• 실시간 협업 및 알림 시스템: 실시간 소통 및 피드백을 강화하고, 중요한 알림을 즉각 공유할 수 있는 시스템을 구축합니다.
• 자동화 도구의 단계적 도입: 서버리스 컨테이너 관리 도구와 IoT 장치 관리 도구를 단계적으로 도입하여 초기 복잡성을 줄입니다.
• 마이크로서비스 아키텍처 전환 준비: 모노리스를 마이크로서비스로 전환해 시스템 유연성과 확장성을 확보합니다.
• 데이터 기반 의사결정 자동화: 실시간 데이터 분석 도구를 통해 신속한 의사결정을 내리고 운영을 최적화합니다.
• 경량화된 전략: 소규모 팀에 적합한 경량화된 절차와 필수 도구만을 사용하여 리소스를 최적화하고 효율성을 높입니다.

2. 개발 프로세스 관리

주요 내용:

• 소스 코드 관리: PR 최소화 전략을 통해 신속한 코드 병합과 작업 속도를 향상시키며, 경량 브랜치 관리 전략을 통해 효율적인 브랜치 관리를 실현합니다.
• 모노레포 관리: 의존성 관리 도구와 패키지 관리 도구를 사용하여 중복 패키지를 제거하고 일관된 의존성 관리를 실현합니다.
• CI/CD 파이프라인: CI/CD 파이프라인 자동화 도구로 빌드, 테스트, 배포 과정을 자동화하고, 각 마이크로서비스를 독립적으로 배포합니다.
• 배포 실패 처리 전략: 자동 롤백 및 수동 롤백 절차를 통해 배포 중 발생하는 문제를 신속히 처리하고, 문제 발생 시 빠르게 복구합니다.

3. AWS 기반 API 인증 및 IoT 관리

• API 관리: API 명세 자동화 도구를 사용해 API 문서화를 유지하고, API 요청 제한 및 보안 강화를 통해 서비스 신뢰성을 높입니다.
• 인증 및 사용자 관리: 사용자 인증 및 권한 관리 도구를 사용해 사용자 관리 프로세스를 자동화하고 보안을 강화합니다.
• IoT 관리 및 운영: IoT 장치 관리 도구를 통해 다양한 IoT 장치 연결을 실시간으로 관리하고, 디지털 트윈 전략을 사용해 장치 상태를 모니터링합니다.

4. 지식 관리, 협업 문화, 알람 서비스

• 지식 관리: 중앙 집중식 지식 관리 도구를 사용하여 팀의 주요 정보를 기록하고, 자주 묻는 질문(FAQ)을 중앙에서 관리합니다.
• 협업 문화 강화: 실시간 협업 도구와 지식 관리 도구를 연계하여 실시간 소통 및 문제 해결을 지원하고, 협업 문화를 강화합니다.
• 알람 서비스: 시스템 모니터링 및 알람 도구를 사용해 성능 문제를 실시간으로 감지하고, 실시간 알림을 통해 신속히 대응할 수 있도록 합니다.

5. 데이터 전략

• 데이터 수집 및 저장: 서버리스 컴퓨팅 도구와 스트리밍 데이터 처리 도구를 사용해 실시간 데이터를 수집하고, 장기 데이터 저장을 위해 객체 스토리지 서비스를 활용합니다.
• 데이터 처리 및 흐름 관리: 데이터 처리 자동화 도구를 사용해 데이터 파이프라인을 구축하고, 일관된 데이터 흐름을 유지합니다.
• 데이터 분석 및 인사이트 도출: SQL 기반 데이터 분석 도구를 사용해 저장된 데이터를 분석하고, 실시간 분석을 통해 즉각적인 인사이트를 제공합니다.
• 시각화 및 모니터링: 시스템 모니터링 도구를 사용해 데이터를 시각화하고, 성능 문제를 실시간으로 모니터링하여 조기에 감지하고 해결합니다.