DevOpsGitLab+1
GitLab Pipeline Execution Policy로 DevOps 보안 자동화하기
GitLab의 Pipeline Execution Policy 기능을 사용하면, 모든 변경 사항이 컴플라이언스 요구 사항을 충족하도록 손쉽게 강제하고, 그 결과를 확인할 수 있습니다. 이 글은 Pipeline Execution Policy의 개념, 구성 방법, 정책 적용 확인 방법을 실습 예제와 함께 다뤘습니다.
#ci/cd
9개의 포스트
DevOpsci/cd+1
CI/CD 옵저버빌리티 도입 전략 가이드
CI/CD 옵저버빌리티는 모든 커밋, 테스트, 빌드, 배포를 살펴보면서 CI/CD 시스템의 전체 파이프라인을 심층적으로 파악하는 기술입니다. 이는 전체 소프트웨어 배포 프로세스를 보고, 효율성과 병목 현상, 잠재적 장애 지점을 발견하는 데 도움이 됩니다.이 글은 CI/CD 옵저버빌리티 개념과 구현 방식, 필요성, 모범 관행을 다뤘습니다.
GitLabAI+1
CI/CD job 실패 원인 찾는 Root Cause Analysis 알아보기
GitLab의 Root Cause Analysis 기능은 실패한 CI/CD 파이프라인의 근본 원인을 파악하고, 해결 방법을 제안하는 AI 기반 기능입니다. 이 기능은 조직이 소프트웨어를 더 안전하고, 더 빨리 릴리즈하도록 돕습니다. 이 글은 Root Cause Analysis 기능의 개념과 사용 방법, 동작 방식을 살펴보고, 엔지니어 관점에서 기능을 논평했습니다.
GitLabci/cd+1
파이프라인 개발 간소화 핵심! GitLab CI/CD 컴포넌트, 카탈로그 잘 써먹기
CI/CD 컴포넌트는 GitLab CI/CD 템플릿의 차세대로, 재사용 가능한 단일 파이프라인 구성 단위입니다. CI/CD 카탈로그는 공개된 CI/CD 컴포넌트가 있는 프로젝트 목록입니다. GitLab에서 CI/CD 컴포넌트와 CI/CD 카탈로그를 활용하면 파이프라인 개발을 간소화할 수 있습니다. 이 글은 두 기능의 사용 방법을 다뤘습니다.
GitLabci/cd+1
GitLab CI/CD 파이프라인 최적화 방법
이 글은 GitLab CI/CD 파이프라인 핵심인 .gitlab-ci.yml 파일을 효율적으로 관리하고 유지 보수하는 5가지 핵심 방법을 소개합니다. include 키워드를 사용한 파일 분할, !reference 키워드와 extends 키워드를 사용한 파이프라인 상속, workflow 키워드를 사용한 파이프라인 전역 제어, YAML Anchors와 Aliases를 사용한 설정 재사용, 동적 파이프라인 구성을 위한 변수 설정이 그 내용입니다.
ci/cd기술트렌드
지금 알아야 할 CI/CD 트렌드 5가지
이 글은 글로벌 IT 기업과 업계 전문가가 제시한 2024년 CI/CD 트렌드 가운데 5가지를 꼽았습니다. CI/CD 도구 사용 시 개발 생산성 향상, 여러 셀프 호스팅 CI/CD 도구 사용 시 배포 성과 저하, AI와 머신러닝의 CI/CD 통합 강화, GitOps의 CI/CD 영향력 증대, 엣지 컴퓨팅 수용 필요성 증가가 그 내용입니다. 각 트렌드의 구체적인 현황과 등장 배경, 전망을 살펴봤습니다.
GitLabci/cd+1
GitLab 차세대 ‘CI/CD 컴포넌트’ 알아보기
CI/CD 컴포넌트는 재사용 가능한 단일 파이프라인 구성 단위입니다. 이는 GitLab CI/CD 템플릿의 차세대로, 파이프라인 생성과 유지 관리를 개선합니다. 이 글은 CI/CD 컴포넌트 개념과 장점, CI/CD 템플릿을 CI/CD 컴포넌트로 변환하는 방법, 고품질 컴포넌트 프로젝트를 만드는 모범 관행을 다뤘습니다.
GitLabci/cd+2
GitLab CI/CD와 Jenkins는 무엇이 다를까?
GitLab CI/CD는 코드 저장소와 CI/CD 프로세스를 단일화하여 협력을 강화하고 효율적인 개발 및 배포를 지원하는 통합된 플랫폼입니다. Jenkins는 많은 플러그인과 확장 기능을 제공하여 다양한 환경과 요구 사항에 맞춤형 CI/CD 파이프라인을 구축할 수 있습니다. 두 도구는 설치, UI/UX, 확장성 등에서 차이가 있으며, 프로젝트의 특성과 요구 사항을 고려하여 선택해야 합니다.
DevOpsci/cd
소프트웨어 개발에서 지속적 테스트
AI/ML, 자동화, DevOps, 블록체인, IoT 등의 기술이 지속적 테스트에서 새로운 기술로 각각 다른 기능을 수행한다. 지속적 테스트는 소프트웨어 문제를 빠르게 발견하고 수정하여 제품 출시를 더 빠르게 할 수 있도록 돕는다. 지속적 테스트를 진행할 때는 CI/CD 툴과의 통합, 전문 지식, 적절한 컴퓨팅 환경, 적절한 도구 선택 등을 고려해야 한다.