Google Cloud Well-Architected Framework의 운영 우수성 핵심 요소는 워크로드를 효율적으로 운영하기 위한 권장사항을 Google Cloud제공합니다. 클라우드의 운영 우수성을 위해서는 가치, 성능, 보안, 안정성을 제공하는 클라우드 솔루션을 설계, 구현, 관리하는 것이 중요합니다. 이 핵심 요소의 권장사항은 클라우드의 동적이고 끊임없이 변화하는 요구사항을 충족하기 위해 워크로드를 지속적으로 개선하고 조정하는 데 도움이 됩니다.
운영 우수성 핵심 요소는 다음 대상과 관련이 있습니다.
- 관리자 및 리더: 클라우드에서 운영 우수성을 확립 및 유지하고 클라우드 투자를 통해 가치를 제공하고 비즈니스 목표를 지원하기 위한 프레임워크입니다.
- Cloud 운영팀: 이슈 및 문제를 관리하고, 용량을 계획하고, 성능을 최적화하고, 변경사항을 관리하기 위한 안내
- 사이트 안정성 엔지니어 (SRE): 모니터링, 이슈 대응, 자동화를 포함하여 높은 수준의 서비스 안정성을 달성하는 데 도움이 되는 권장사항입니다.
- 클라우드 설계자 및 엔지니어: 설계 및 구현 단계에 대한 운영 요구사항 및 권장사항으로, 운영 효율성 및 확장성을 고려한 솔루션을 설계하도록 지원합니다.
- DevOps팀: 더 빠르고 안정적인 소프트웨어 배포를 지원하는 자동화, CI/CD 파이프라인, 변경 관리에 대한 안내
운영 우수성을 달성하려면 자동화, 조정, 데이터 기반 통계를 수용해야 합니다. 자동화는 반복 업무를 줄이는 데 도움이 됩니다. 또한 반복적인 작업을 간소화하고 안전장치를 구축합니다. 오케스트레이션은 복잡한 프로세스를 조정하는 데 도움이 됩니다. 데이터 기반 통찰력은 증거에 기반한 의사 결정을 가능하게 합니다. 이러한 권장사항을 사용하면 클라우드 운영을 최적화하고, 비용을 절감하고, 서비스 가용성을 개선하고, 보안을 강화할 수 있습니다.
클라우드의 운영 우수성은 클라우드 운영에 대한 기술적 숙련도를 넘어 여기에는 지속적인 학습과 실험을 장려하는 문화적 변화가 포함됩니다. 팀은 혁신하고 반복하며 성장 사고방식을 채택할 수 있어야 합니다. 운영 우수 문화는 개인이 아이디어를 공유하고 가정에 이의를 제기하며 개선을 추진하도록 장려하는 협업 환경을 조성합니다.
AI 및 ML 워크로드와 관련된 운영 우수성 원칙과 권장사항은 Well-Architected Framework의 AI 및 ML 관점: 운영 우수성을 참조하세요.
핵심 원칙
Well-Architected Framework의 운영 우수성 원칙에 포함된 권장사항은 다음과 같은 핵심 원칙에 매핑됩니다.
- CloudOps를 사용하여 운영 준비 상태 및 성능 보장: 서비스 수준 목표 (SLO)를 정의하고 포괄적인 모니터링, 성능 테스트, 용량 계획을 수행하여 클라우드 솔루션이 운영 및 성능 요구사항을 충족하는지 확인합니다.
- 이슈 및 문제 관리: 포괄적인 관측 가능성, 명확한 이슈 대응 절차, 철저한 소급 적용, 예방 조치를 통해 클라우드 이슈의 영향을 최소화하고 재발을 방지합니다.
- 클라우드 리소스 관리 및 최적화: 적정 크기 조정, 자동 확장과 같은 전략과 효과적인 비용 모니터링 도구를 사용하여 클라우드 리소스를 최적화하고 관리합니다.
- 변경 자동화 및 관리: 프로세스를 자동화하고 변경 관리를 간소화하며 수동 작업의 부담을 덜어줍니다.
- 지속적인 개선 및 혁신: 경쟁력을 유지하기 위해 지속적인 개선과 새로운 솔루션의 도입에 집중합니다.
참여자
저자:
- 라이언 콕스 | 수석 설계자
- Hadrian Knotz | 엔터프라이즈 설계자
기타 참여자:
- 다니엘 리 | 클라우드 보안 설계자
- 필리페 그라시오, 박사 | 고객 엔지니어
- 게리 하름슨 | 수석 설계자
- 호세 안드라데 | 엔터프라이즈 인프라 고객 엔지니어
- 저자: 쿠마르 다나고팔 | 크로스 프로덕트 솔루션 개발자
- 니콜라스 핀토우 | 고객 엔지니어, 애플리케이션 현대화 전문가
- 라디카 카나캄 | Cloud GTM 선임 프로그램 관리자
- 사만다 헤 | 기술 문서 작성자
- 자크 세일 | 네트워킹 전문가
- 웨이드 홀름스 | 글로벌 솔루션 이사
CloudOps를 사용하여 운영 준비 및 성능 보장
Google Cloud Well-Architected Framework의 운영 우수성 원칙에 있는 이 원칙은 클라우드 워크로드의 운영 준비 상태 및 성능을 보장하는 데 도움이 됩니다. 서비스 성능에 대한 명확한 기대치와 약속을 확립하고, 강력한 모니터링 및 알림을 구현하고, 성능 테스트를 수행하고, 용량 요구사항에 대한 사전 계획을 수립하는 데 중점을 둡니다.
원칙 개요
조직마다 운영 준비 상태를 다르게 해석할 수 있습니다. 운영 준비는 귀사의 조직이 Google Cloud에서 워크로드를 성공적으로 운영하기 위해 준비하는 방법입니다. 복잡한 멀티 레이어 클라우드 워크로드를 운영하기 위해 준비하려면 시작 및 2일 차 작업 모두에 대해 신중한 계획이 필요합니다. 이러한 작업을 CloudOps라고 합니다.
운영 준비 상태 중점 분야
운영 준비는 4가지 중점 분야로 구성됩니다. 각 포커스 영역은 Google Cloud에서 복잡한 애플리케이션 또는 환경을 운영하는 데 필요한 활동 및 구성요소 집합으로 구성됩니다. 다음 표에는 각 포커스 영역의 구성요소와 활동이 나열되어 있습니다.
| 운영 준비 상태 중점 영역 | 활동 및 구성요소 |
|---|---|
| 직원 |
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| 프로세스 |
|
| 도구 | CloudOps 프로세스를 지원하는 데 필요한 도구입니다. |
| 거버넌스 |
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권장사항
CloudOps를 사용하여 운영 준비 상태 및 성능을 보장하려면 다음 섹션의 권장사항을 고려하세요. 이 문서의 각 권장사항은 운영 준비의 중점 영역 중 하나 이상과 관련이 있습니다.
SLO 및 SLA 정의
클라우드 운영팀의 핵심적인 책임은 모든 중요 워크로드에 대한 서비스수준목표 (SLO) 및 서비스수준계약 (SLA)을 정의하는 것입니다. 이 권장사항은 거버넌스 중점 운영 준비 영역과 관련이 있습니다.
SLO는 구체적이고, 측정 가능하고, 달성 가능하고, 관련성이 높고, 시간 제한이 있어야 하며 (SMART) 원하는 서비스 및 성능 수준을 반영해야 합니다.
- 구체적: 필요한 서비스 및 성능 수준을 명확하게 설명합니다.
- 측정 가능: 정량화 및 추적 가능합니다.
- Achievable(달성 가능): 조직의 역량과 리소스 한도 내에서 달성 가능합니다.
- 관련성: 비즈니스 목표 및 우선순위와 일치합니다.
- 시간 제한: 측정 및 평가 기간이 정의됩니다.
예를 들어 웹 애플리케이션의 SLO는 '99.9% 가용성' 또는 '평균 응답 시간 200ms 미만'일 수 있습니다. 이러한 SLO는 웹 애플리케이션에 필요한 서비스와 성능 수준을 명확하게 정의하며 시간 경과에 따라 SLO를 측정하고 추적할 수 있습니다.
SLA는 서비스 가용성, 성능, 지원과 관련하여 고객에 대한 약속을 기술하고 있으며 규정 미준수에 대한 벌금이나 구제 조치를 포함합니다. SLA에는 제공되는 서비스에 대한 구체적인 세부정보, 예상할 수 있는 서비스 수준, 서비스 제공업체와 고객의 책임, 규정 미준수에 따른 벌금이나 구제 조치가 포함되어야 합니다. SLA는 양 당사자 간의 계약상 계약 역할을 하므로 양 당사자 모두가 클라우드 서비스와 관련된 기대치와 의무를 명확하게 이해할 수 있습니다.
Google Cloud 은 SLO를 정의하고 추적하는 데 도움이 되는 Cloud Monitoring 및 서비스 수준 지표 (SLI)와 같은 도구를 제공합니다. Cloud Monitoring은 조직이 클라우드 기반 애플리케이션 및 서비스의 가용성, 성능, 지연 시간과 관련된 측정항목을 수집하고 분석할 수 있도록 포괄적인 모니터링 및 관측 기능을 제공합니다. SLI는 시간 경과에 따라 SLO를 측정하고 추적하는 데 사용할 수 있는 특정 측정항목입니다. 이러한 도구를 활용하면 클라우드 서비스를 효과적으로 모니터링 및 관리하고 SLO 및 SLA를 충족하는지 확인할 수 있습니다.
모든 중요한 클라우드 서비스의 SLO와 SLA를 명확하게 정의하고 전달하면 배포된 애플리케이션과 서비스의 안정성과 성능을 보장하는 데 도움이 됩니다.
포괄적인 관측 가능성 구현
클라우드 환경의 상태와 성능을 실시간으로 확인하려면 Google Cloud 관측 가능성 도구 와 타사 솔루션을 함께 사용하는 것이 좋습니다. 이 권장사항은 운영 준비 중점 영역인 프로세스 및 도구와 관련이 있습니다.
관측 가능성 솔루션을 조합하여 구현하면 클라우드 인프라와 애플리케이션의 다양한 측면을 포괄하는 포괄적인 관측 가능성 전략을 얻을 수 있습니다. Google Cloud Observability는 다양한Google Cloud 서비스, 애플리케이션, 외부 소스에서 측정항목, 로그, trace를 수집, 분석, 시각화하기 위한 통합 플랫폼입니다. Cloud Monitoring을 사용하면 리소스 사용률, 성능 특성, 리소스의 전반적인 상태에 대한 유용한 정보를 얻을 수 있습니다.
포괄적인 모니터링을 위해 CPU 사용률, 메모리 사용량, 네트워크 트래픽, 디스크 I/O, 애플리케이션 응답 시간 등 시스템 상태 지표와 일치하는 중요한 측정항목을 모니터링합니다. 비즈니스별 측정항목도 고려해야 합니다. 이러한 측정항목을 추적하면 잠재적인 병목 현상, 성능 문제, 리소스 제약 조건을 파악할 수 있습니다. 또한 잠재적 문제나 이상치에 대해 관련 팀에 사전에 알림을 보내도록 알림을 설정할 수 있습니다.
모니터링 기능을 더욱 향상하려면 서드 파티 솔루션을 Google Cloud Observability와 통합할 수 있습니다. 이러한 솔루션은 고급 분석, 머신러닝 기반의 이상 감지, 이슈 관리 기능과 같은 추가 기능을 제공할 수 있습니다. Google Cloud 관측 가능성 도구와 서드 파티 솔루션을 함께 사용하면 특정 니즈에 맞는 강력하고 맞춤설정 가능한 모니터링 생태계를 만들 수 있습니다. 이러한 조합 접근 방식을 사용하면 문제를 사전에 식별 및 해결하고 리소스 사용률을 최적화하며 클라우드 애플리케이션 및 서비스의 전반적인 안정성과 가용성을 보장할 수 있습니다.
성능 및 부하 테스트 구현
정기적으로 성능 테스트를 수행하면 클라우드 기반 애플리케이션과 인프라가 최대 부하를 처리하고 최적의 성능을 유지할 수 있습니다. 부하 테스트는 실제 트래픽 패턴을 시뮬레이션합니다. 스트레스 테스트는 시스템을 한계까지 끌어내 잠재적 병목 현상과 성능 제한을 식별합니다. 이 권장사항은 운영 준비 중점 영역인 프로세스 및 도구와 관련이 있습니다.
Cloud Load Balancing 및 부하 테스트 서비스와 같은 도구를 사용하면 실제 트래픽 패턴을 시뮬레이션하고 애플리케이션에 대한 스트레스 테스트를 수행할 수 있습니다. 이러한 도구는 다양한 부하 조건에서 시스템이 작동하는 방식에 관한 유용한 정보를 제공하며 최적화가 필요한 영역을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
성능 테스트 결과에 따라 최적의 성능과 확장성을 위해 클라우드 인프라와 애플리케이션을 최적화하기 위한 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 최적화에는 리소스 할당 조정, 구성 조정 또는 캐싱 메커니즘 구현이 포함될 수 있습니다.
예를 들어 트래픽이 많은 기간 동안 애플리케이션이 느려지는 경우 애플리케이션에 할당되는 가상 머신 또는 컨테이너의 수를 늘려야 할 수 있습니다. 또는 성능 향상을 위해 웹 서버 또는 데이터베이스의 구성을 조정해야 할 수 있습니다.
정기적으로 성능 테스트를 수행하고 필요한 최적화를 구현하면 클라우드 기반 애플리케이션과 인프라가 항상 최고 성능으로 실행되고 사용자에게 원활하고 반응성이 우수한 환경을 제공할 수 있습니다. 이렇게 하면 경쟁 우위를 유지하고 고객과의 신뢰를 쌓을 수 있습니다.
용량 계획 및 관리
유기적 또는 비유기적 용량의 향후 용량 니즈를 사전에 계획하면 클라우드 기반 시스템의 원활한 운영 및 확장성을 보장할 수 있습니다. 이 권장사항은 프로세스 운영 준비 상태 영역과 관련이 있습니다.
향후 용량 계획에는 컴퓨팅 인스턴스, 스토리지, API 요청과 같은 다양한 리소스의 할당량을 이해하고 관리하는 것이 포함됩니다. 과거의 사용량 패턴, 증가 예상, 비즈니스 요구사항을 분석하여 미래의 용량 요구사항을 정확하게 예측할 수 있습니다. Cloud Monitoring 및 BigQuery와 같은 도구를 사용하여 사용 데이터를 수집 및 분석하고, 트렌드를 파악하고, 미래 수요를 예측할 수 있습니다.
이전 사용 패턴은 시간 경과에 따른 리소스 사용률에 대한 중요한 정보를 제공합니다. CPU 사용률, 메모리 사용량, 네트워크 트래픽 등의 측정항목을 조사하면 수요가 많은 기간과 잠재적 병목 현상이 발생하는 기간을 파악할 수 있습니다. 또한 사용자층의 증가, 새로운 제품 및 기능, 마케팅 캠페인과 같은 요소를 기반으로 성장 예측을 수행함으로써 앞으로 필요한 용량을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 용량 요구사항을 평가할 때는 SLA 및 성능 목표와 같은 비즈니스 요구사항도 고려해야 합니다.
워크로드의 리소스 크기를 결정할 때는 리소스 사용률에 영향을 줄 수 있는 요소를 고려하세요. 연말연시 쇼핑 기간이나 분기 말 할인과 같은 시즌성 변화로 인해 일시적으로 수요가 급증할 수 있습니다. 제품 출시 또는 마케팅 캠페인과 같은 계획된 이벤트도 트래픽을 크게 늘릴 수 있습니다. 기본 및 재해 복구 (DR) 시스템이 예기치 않은 수요 급증을 처리할 수 있도록 하려면 자연 재해 및 사이버 공격과 같은 중단 발생 시 원활한 장애 조치를 지원할 수 있는 용량을 계획하세요.
자동 확장은 워크로드 변동에 따라 클라우드 리소스를 동적으로 조정하는 중요한 전략입니다 자동 확장 정책을 사용하면 수요 변화에 따라 컴퓨팅 인스턴스, 스토리지, 기타 리소스를 자동으로 확장할 수 있습니다. 이를 통해 피크 기간 동안 최적의 성능을 보장하는 동시에 리소스 사용률이 적을 때 비용을 최소화할 수 있습니다. 자동 확장 알고리즘은 CPU 사용률, 메모리 사용량, 큐 깊이와 같은 측정항목을 사용하여 리소스 확장 시점을 결정합니다.
지속적인 모니터링 및 최적화
클라우드 워크로드를 관리하고 최적화하려면 성능 측정항목을 지속적으로 모니터링하고 분석하는 프로세스를 확립해야 합니다. 이 권장사항은 프로세스 및 도구와 같은 운영 준비 중점 영역과 관련이 있습니다.
지속적인 모니터링 및 분석 프로세스를 수립하기 위해 클라우드 환경의 다양한 측면과 관련된 데이터를 추적, 수집, 평가합니다. 이 데이터를 사용하면 개선이 필요한 영역을 사전에 파악하고 리소스 사용률을 최적화하며 클라우드 인프라가 지속적으로 성능 기대치를 충족하거나 초과하는지 확인할 수 있습니다.
성능 모니터링의 중요한 측면은 정기적으로 로그와 trace를 검토하는 것입니다. 로그는 시스템 이벤트, 오류, 경고에 관한 유용한 정보를 제공합니다. trace는 애플리케이션을 통한 요청 흐름에 대한 자세한 정보를 제공합니다. 로그와 trace를 분석하여 잠재적 문제를 식별하고 문제의 근본 원인을 파악하며 다양한 조건에서 애플리케이션이 어떻게 동작하는지 더 잘 이해할 수 있습니다. 서비스 간 왕복 시간과 같은 측정항목은 워크로드에 있는 병목 현상을 식별하고 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
또한 성능 조정 기술을 사용하여 애플리케이션 응답 시간과 전반적인 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 사용할 수 있는 기법의 예는 다음과 같습니다.
- 캐싱: 자주 액세스하는 데이터를 메모리에 저장하여 반복적인 데이터베이스 쿼리 또는 API 호출의 필요성을 줄입니다.
- 데이터베이스 최적화: 색인 생성 및 쿼리 최적화와 같은 기법을 사용하여 데이터베이스 작업 성능을 개선합니다.
- 코드 프로파일링: 과도한 리소스를 소비하거나 성능 문제를 일으키는 코드 영역을 식별합니다.
이러한 기법을 적용하면 애플리케이션을 최적화하고 클라우드에서 효율적으로 실행되도록 할 수 있습니다.
이슈 및 문제 관리
Google Cloud Well-Architected Framework의 운영 우수성 원칙에서 이 원칙은 클라우드 워크로드와 관련된 이슈 및 문제를 관리하는 데 도움이 되는 권장사항을 제공합니다. 여기에는 포괄적인 모니터링 및 관측 가능성 구현, 명확한 이슈 대응 절차 설정, 철저한 근본 원인 분석 수행, 예방 조치 구현이 포함됩니다. 이 원칙에서 논의되는 여러 주제를 안정성 기본 요소에서 자세히 설명합니다.
원칙 개요
이슈 관리 및 문제 관리는 기능 운영 환경의 중요한 구성요소입니다. 심각도가 다른 이슈에 대응, 분류, 해결하는 방법은 작업에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 안정성과 성능을 최적화하기 위해 사전에 그리고 지속적으로 조정해야 합니다. 이슈 및 문제 관리를 위한 효율적인 프로세스는 다음과 같은 기본 요소를 기반으로 합니다.
- 지속적인 모니터링: 문제를 빠르게 식별하고 해결합니다.
- 자동화: 작업을 간소화하고 효율성을 개선합니다.
- 조정: 클라우드 리소스를 효과적으로 조율하고 관리합니다.
- 데이터 기반 통계: 클라우드 운영을 최적화하고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
이러한 요소는 광범위한 과제와 중단을 처리할 수 있는 복원력이 우수한 클라우드 환경을 빌드하는 데 도움이 됩니다. 또한 이러한 요소는 비용이 많이 드는 이슈 및 다운타임의 위험을 줄이고 비즈니스 민첩성과 성공을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 기본 요소는 운영 준비의 네 가지 중점 영역인 인력, 프로세스, 도구, 거버넌스에 분산되어 있습니다.
권장사항
이슈와 문제를 효과적으로 관리하려면 다음 섹션의 권장사항을 고려하세요. 이 문서의 각 권장사항은 운영 준비의 중점 영역 중 하나 이상과 관련이 있습니다.
명확한 침해 사고 대응 절차 확립
이슈에 대한 효과적이고 조직화된 대응을 위해서는 명확한 역할과 책임이 필수적입니다. 또한 명확한 커뮤니케이션 프로토콜과 에스컬레이션 경로는 이슈 발생 시 신속하고 효과적으로 정보를 공유하는 데 도움이 됩니다. 이 권장사항은 인력, 프로세스, 도구와 같은 운영 준비 중점 영역과 관련이 있습니다.
이슈 대응 절차를 수립하려면 이슈 책임자, 조사 담당자, 커뮤니케이터, 기술 전문가 등 각 팀원의 역할과 기대치를 정의해야 합니다. 커뮤니케이션 및 에스컬레이션 경로 설정에는 중요한 연락처 식별, 커뮤니케이션 채널 설정, 필요한 경우 더 높은 수준의 관리로 이슈를 에스컬레이션하는 프로세스 정의가 포함됩니다. 정기적인 교육과 준비는 팀이 이슈에 효과적으로 대응하기 위한 지식과 기술을 갖출 수 있도록 도와줍니다.
이슈 대응 절차를 런북이나 플레이북에 문서화하면 이슈 발생 시 팀이 따라야 하는 표준화된 참조 가이드를 제공할 수 있습니다. 런북은 커뮤니케이션, 분류, 조사, 해결 등 이슈 대응 프로세스의 각 단계에서 수행해야 하는 단계를 간략하게 설명해야 합니다. 또한 관련 도구 및 리소스에 대한 정보와 중요 직원의 연락처 정보도 포함해야 합니다. 런북을 정기적으로 검토하고 업데이트하여 최신 상태로 효과적으로 유지되도록 해야 합니다.
이슈 관리 중앙 집중화
이슈 수명 주기 전반에서 효과적인 추적 및 관리를 위해 중앙 집중식 이슈 관리 시스템을 사용하는 것이 좋습니다. 이 권장사항은 운영 준비의 중점 영역인 프로세스 및 도구와 관련이 있습니다.
중앙 집중식 사고 관리 시스템은 다음과 같은 이점을 제공합니다.
- 가시성 개선: 모든 이슈 관련 데이터를 단일 위치에 통합하면 팀이 다양한 채널이나 시스템에서 컨텍스트를 검색할 필요가 없습니다. 이러한 접근 방식은 시간을 절약하고 혼란을 줄이며 이해관계자에게 이슈의 상태, 영향, 진행 상황을 포함하여 이슈에 대한 포괄적인 뷰를 제공합니다.
- 조정 및 공동작업 개선: 중앙 집중식 시스템은 커뮤니케이션 및 작업 관리를 위한 통합 플랫폼을 제공합니다. 또한 이슈 대응과 관련된 여러 부서 및 부서 간의 원활한 협업을 촉진합니다. 이 접근 방식을 사용하면 모든 사람이 최신 정보에 액세스할 수 있으며 혼선과 불일치의 위험을 줄일 수 있습니다.
- 책임성 및 소유권 강화: 중앙 집중식 이슈 관리 시스템을 통해 조직은 작업을 특정 개인이나 팀에 할당할 수 있으며 책임을 명확하게 정의하고 추적할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 팀원들이 자신의 진행 상황과 기여를 쉽게 모니터링할 수 있기 때문에 책임성을 높이고 선제적인 문제 해결을 장려합니다.
중앙 집중식 이슈 관리 시스템은 이슈 추적, 작업 할당, 통신 관리를 위한 강력한 기능을 제공해야 합니다. 이러한 기능을 사용하면 워크플로를 맞춤설정하고 우선순위를 설정하며 모니터링 도구 및 티켓 시스템 등의 다른 시스템과 통합할 수 있습니다.
중앙 집중식 이슈 관리 시스템을 구현하면 조직의 이슈 대응 프로세스를 최적화하고, 협업을 개선하고, 가시성을 높일 수 있습니다. 이렇게 하면 이슈 해결 시간이 단축되고 다운타임이 줄어들며 고객 만족도가 향상됩니다. 또한 과거의 이슈로부터 배우고 개선이 필요한 영역을 식별할 수 있으므로 지속적인 개선 문화를 조성하는 데 도움이 됩니다.
철저한 사고 후 검토 수행
이슈가 발생한 후에는 사후 분석이라고도 하는 자세한 이슈 사후 검토(PIR)를 수행하여 근본 원인, 기여 요인, 얻은 교훈을 파악해야 합니다. 이 철저한 검토를 통해 향후 유사한 이슈를 방지할 수 있습니다. 이 권장사항은 운영 준비 중점 영역인 프로세스 및 거버넌스와 관련이 있습니다.
PIR 프로세스에는 이슈의 다양한 측면에 대한 전문성을 갖춘 여러 분야의 팀이 포함되어야 합니다. 팀은 인터뷰, 문서 검토, 현장 검사를 통해 모든 관련 정보를 수집해야 합니다. 이슈로 이어진 작업의 순서를 설정하려면 이벤트 타임라인을 만들어야 합니다.
팀은 필요한 정보를 수집한 후 근본 원인 분석을 수행하여 이슈를 유발한 요소를 판단해야 합니다. 이 분석은 이슈를 초래한 즉각적인 원인과 시스템 문제를 모두 식별해야 합니다.
PIR팀은 근본 원인을 파악하는 동시에 이슈를 일으켰을 수 있는 다른 모든 기여 요인을 파악해야 합니다. 이러한 요소에는 사람의 실수, 장비 고장 또는 통신 단절 및 교육 부족과 같은 조직적 요인이 포함될 수 있습니다.
PIR 보고서는 이벤트의 타임라인, 근본 원인 분석, 권장 조치 등 조사 결과를 문서화해야 합니다. 이 보고서는 시정 조치를 구현하고 반복을 방지하는 데 유용한 리소스입니다. 보고서는 모든 관련 이해관계자와 공유해야 하며 안전 교육 및 절차를 개발하는 데 사용해야 합니다.
성공적인 PIR 프로세스를 보장하기 위해 조직은 책임을 돌리기보다는 학습과 개선에 중점을 두는 비난 없는 문화를 조성해야 합니다. 이러한 문화는 개인이 보복에 대한 두려움 없이 이슈를 보고하도록 장려하고, 시스템 문제를 해결하고 의미 있는 개선을 이룰 수 있게 해줍니다.
철저한 PIR을 수행하고 결과에 따라 시정 조치를 구현하면 향후 유사한 이슈가 발생할 위험을 크게 줄일 수 있습니다. 이 선제적인 사고 조사 및 예방 접근 방식은 관련된 모든 사람을 위해 보다 안전하고 효율적인 업무 환경을 조성하는 데 도움이 됩니다.
기술 자료 유지
알려진 문제, 솔루션, 문제 해결 가이드에 대한 기술 자료는 이슈 관리 및 해결에 필수적입니다. 팀 구성원은 기술 자료를 사용하여 일반적인 문제를 빠르게 식별하고 해결할 수 있습니다. 기술 자료를 구현하면 에스컬레이션의 필요성이 줄어들고 전반적인 효율성이 향상됩니다. 이 권장사항은 인력 및 프로세스와 같은 운영 준비 중점 영역과 관련이 있습니다.
기술 자료의 주요 이점은 팀이 과거의 경험을 통해 배우고 실수를 반복하지 않을 수 있다는 것입니다. 팀은 알려진 문제에 대한 솔루션을 캡처하고 공유하여 일반적인 문제를 해결하는 방법과 이슈 관리를 위한 권장사항에 대한 집단적인 이해를 구축할 수 있습니다. 기술 자료를 사용하면 시간과 노력을 절약할 수 있으며 프로세스를 표준화하며 이슈 해결의 일관성을 보장하는 데 도움이 됩니다.
기술 자료는 이슈 해결 시간을 개선하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 팀 간 지식 공유 및 공동작업을 촉진합니다. 중앙 정보 저장소를 통해 팀은 기술 자료에 쉽게 액세스하고 기여할 수 있으며, 이를 통해 지속적인 학습과 개선의 문화를 조성할 수 있습니다. 이러한 문화는 팀이 전문성과 경험을 공유하도록 장려하여 더 포괄적이고 가치 있는 기술 자료를 확보합니다.
기술 자료를 효과적으로 만들고 관리하려면 적절한 도구와 기술을 사용해야 합니다. Google Workspace와 같은 공동작업 플랫폼은 공동으로 문서를 쉽게 만들고 수정하며 공유할 수 있으므로 이 작업에 적합합니다. 또한 이러한 도구는 버전 제어 및 변경 추적을 지원하므로 기술 자료를 최신 상태로 정확하게 유지할 수 있습니다.
모든 관련 팀에서 기술 자료에 쉽게 액세스할 수 있도록 합니다. 이를 위해서는 기술 자료를 기존 이슈 관리 시스템과 통합하거나 전용 포털 또는 인트라넷 사이트를 제공하면 됩니다. 쉽게 사용할 수 있는 기술 자료를 통해 팀은 이슈를 효율적으로 해결하는 데 필요한 정보에 신속하게 액세스할 수 있습니다. 이러한 가용성은 다운타임을 줄이고 비즈니스 운영에 미치는 영향을 최소화합니다.
기술 자료를 정기적으로 검토하고 업데이트하여 관련성과 유용성을 유지합니다. 이슈 보고서를 모니터링하고 일반적인 문제 및 트렌드를 식별하고 새로운 솔루션과 문제 해결 가이드를 기술 자료에 통합합니다. 최신 기술 자료는 팀이 이슈를 더 빠르고 효과적으로 해결하는 데 도움이 됩니다.
사고 대응 자동화
자동화는 이슈 대응 및 해결 프로세스를 간소화하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 보안 침해 및 시스템 장애를 신속하고 효율적으로 해결할 수 있습니다. Cloud Run 함수 또는 Cloud Run과 같은 Google Cloud 제품을 사용하면 일반적으로 수동이고 시간이 많이 소요되는 다양한 작업을 자동화할 수 있습니다. 이 권장사항은 운영 준비 중점 영역인 프로세스 및 도구와 관련이 있습니다.
자동화된 침해 사고 대응은 다음과 같은 이점을 제공합니다.
- 이슈 감지 및 해결 시간 단축: 자동화된 도구는 시스템과 애플리케이션을 지속적으로 모니터링하고 의심스럽거나 비정상적인 활동을 실시간으로 감지하며 이해관계자에게 알리거나 개입 없이 대응할 수 있습니다. 이러한 자동화를 통해 잠재적인 위협이나 문제가 주요 이슈로 확대되기 전에 파악할 수 있습니다 이슈가 감지되면 자동화된 도구는 영향을 받는 시스템 격리, 악성 파일 격리 또는 시스템 복원과 같은 사전 정의된 해결 조치를 트리거하여 시스템을 알려진 정상 상태로 복원할 수 있습니다.
- 보안 및 운영팀의 부담 감소: 자동화된 이슈 대응을 통해 보안팀과 운영팀은 보다 전략적인 작업에 집중할 수 있습니다. 진단 정보 수집이나 알림 트리거와 같이 일상적이고 반복적인 작업을 자동화하여 조직에서 직원이 보다 복잡하고 중요한 이슈를 처리하도록 할 수 있습니다. 이러한 자동화를 통해 이슈 대응의 전반적인 효과와 효율성을 개선할 수 있습니다.
- 해결 프로세스의 일관성 및 정확성 향상: 자동화된 도구로 영향을 받는 모든 시스템에 균일하게 해결 조치를 적용하여 사람의 오류나 불일치 위험을 최소화할 수 있습니다. 이렇게 해결 프로세스를 표준화하면 이슈가 사용자와 비즈니스에 미치는 영향을 최소화할 수 있습니다.
클라우드 리소스 관리 및 최적화
Google Cloud Well-Architected Framework의 운영 우수성 원칙에서 이 원칙은 클라우드 워크로드에서 사용되는 리소스를 관리하고 최적화하는 데 도움이 되는 권장사항을 제공합니다. 실제 사용량과 수요에 따라 리소스 크기를 적절하게 조정하고, 동적 리소스 할당을 위한 자동 확장을 사용하고, 비용 최적화 전략을 구현하고, 리소스 사용률 및 비용을 정기적으로 검토해야 합니다. 이 원칙에서 논의되는 여러 주제를 비용 최적화 항목에서 자세히 설명합니다.
원칙 개요
클라우드 리소스 관리 및 최적화는 클라우드 지출, 리소스 사용, 인프라 효율성을 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다. 클라우드 지출의 가치와 수익을 극대화하기 위한 다양한 전략과 권장사항이 포함되어 있습니다.
이 핵심 요소는 비용 절감 이상의 내용까지 최적화에 중점을 두고 있습니다. 이는 다음과 같은 목표를 강조합니다.
- 효율성: 자동화 및 데이터 분석을 사용하여 최고의 성능을 달성하고 비용을 절감합니다.
- 성능: 변동하는 수요를 충족하고 최적의 결과를 제공하도록 리소스를 쉽게 확장합니다.
- 확장성: 빠른 성장과 다양한 워크로드를 수용하도록 인프라 및 프로세스를 조정합니다.
이러한 목표에 집중하면 비용과 기능 간의 균형을 유지할 수 있습니다. 리소스 프로비저닝, 확장, 마이그레이션과 관련하여 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 리소스 소비 패턴에 대한 중요한 정보를 확보하여 잠재적 문제가 확대되기 전에 사전에 식별하고 해결할 수 있습니다.
권장사항
리소스를 관리하고 최적화하려면 다음 섹션의 권장사항을 고려하세요. 이 문서의 각 권장사항은 운영 준비의 중점 영역 중 하나 이상과 관련이 있습니다.
적절한 규모의 리소스
효율적인 클라우드 리소스 관리를 위해서는 리소스 사용률을 지속적으로 모니터링하고 실제 수요에 맞게 리소스 할당을 조정하는 것이 필수적입니다. 리소스를 과도하게 프로비저닝하면 불필요한 비용이 발생할 수 있으며 프로비저닝이 부족하면 애플리케이션 성능과 사용자 환경에 영향을 미치는 성능 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 최적의 균형을 이루려면 클라우드 리소스의 적정 크기 조정에 대한 선제적인 접근 방식을 채택해야 합니다. 이 권장사항은 거버넌스 중점 운영 준비 영역과 관련이 있습니다.
Cloud Monitoring 및 추천자는 적정 크기 조정 기회를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. Cloud Monitoring은 리소스 사용률 측정항목을 실시간으로 보여줍니다. 이러한 가시성을 통해 리소스 사용량 패턴을 추적하고 잠재적인 비효율성을 식별할 수 있습니다. 추천자는 리소스 사용률 데이터를 분석하여 리소스 할당 최적화를 위한 지능형 추천을 만듭니다. 이러한 도구를 사용하면 리소스 사용량에 대한 유용한 정보를 얻고 정보에 입각한 리소스 크기 조정에 대한 결정을 내릴 수 있습니다.
Cloud Monitoring 및 추천자 외에도 커스텀 측정항목을 사용하여 자동화된 적정 크기 조정 작업을 트리거하는 것이 좋습니다. 커스텀 측정항목을 사용하면 애플리케이션 및 워크로드와 관련된 특정 리소스 사용률 측정항목을 추적할 수 있습니다. 사전 정의된 기준이 충족되면 관리자에게 알리도록 알림을 구성할 수도 있습니다. 그러면 관리자는 리소스 할당을 조정하는 데 필요한 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 리소스가 적시에 확장되도록 보장하여 클라우드 비용을 최적화하고 성능 문제를 방지하는 데 도움이 됩니다.
자동 확장 사용
컴퓨팅 및 기타 리소스를 자동 확장하면 클라우드 기반 애플리케이션의 성능과 비용 효율성을 최적화할 수 있습니다. 자동 확장을 사용하면 워크로드 변동에 따라 리소스 용량을 동적으로 조정할 수 있으므로 필요할 때 필요한 리소스를 확보하고 과도한 프로비저닝과 불필요한 비용을 방지할 수 있습니다. 이 권장사항은 프로세스 운영 준비 상태 영역과 관련이 있습니다.
다양한 애플리케이션 및 워크로드의 다양한 요구사항을 충족하기 위해Google Cloud 는 다음을 포함한 다양한 자동 확장 옵션을 제공합니다.
- Compute Engine 관리형 인스턴스 그룹 (MIG)은 단일 항목으로 관리 및 확장되는 VM 그룹입니다. MIG를 사용하면 그룹에서 유지할 최소 및 최대 VM 수와 자동 확장을 트리거하는 조건을 지정하는 자동 확장 정책을 정의할 수 있습니다. 예를 들어 CPU 사용률이 특정 기준에 도달하면 MIG에 VM을 추가하고 사용률이 다른 기준 아래로 떨어지면 VM을 삭제하도록 정책을 구성할 수 있습니다.
Google Kubernetes Engine (GKE) 자동 확장은 애플리케이션의 요구사항에 맞게 클러스터 리소스를 동적으로 조정합니다. 다음과 같은 도구를 제공합니다.
- 클러스터 자동 확장 처리는 포드 리소스 수요에 따라 노드를 추가하거나 삭제합니다.
- 수평형 포드 자동 확장 처리는 CPU, 메모리 또는 커스텀 측정항목을 기준으로 포드 복제본 수를 변경합니다.
- 수직형 포드 자동 확장 처리는 사용 패턴에 따라 포드 리소스 요청과 한도를 미세 조정합니다.
- 노드 자동 프로비저닝은 워크로드에 최적화된 노드 풀을 자동으로 만듭니다.
이러한 도구는 서로 연동되어 리소스 사용률을 최적화하고 애플리케이션 성능을 보장하며 클러스터 관리를 간소화합니다.
Cloud Run은 인프라를 관리할 필요 없이 코드를 실행할 수 있는 서버리스 플랫폼입니다. Cloud Run은 들어오는 트래픽에 따라 인스턴스 수를 자동으로 조정하는 자동 확장 기능을 기본 제공합니다. 트래픽 볼륨이 증가하면 Cloud Run이 부하를 처리하기 위해 인스턴스 수를 확장합니다. 트래픽이 감소하면 Cloud Run은 인스턴스 수를 줄여 비용을 절감합니다.
이러한 자동 확장 옵션을 사용하면 클라우드 기반 애플리케이션이 다양한 워크로드를 처리하는 데 필요한 리소스를 확보하는 동시에 초과 프로비저닝과 불필요한 비용을 방지할 수 있습니다. 자동 확장을 사용하면 성능을 향상하고 비용을 절감하며 클라우드 리소스를 보다 효율적으로 사용할 수 있습니다.
비용 최적화 전략 활용
클라우드 지출을 최적화하면 조직의 IT 예산을 효과적으로 관리하는 데 도움이 됩니다. 이 권장사항은 거버넌스 중점 운영 준비 영역과 관련이 있습니다.
Google Cloud 클라우드 비용을 최적화하는 데 도움이 되는 몇 가지 도구와 기법을 제공합니다. 이러한 도구와 기법을 사용하면 클라우드 지출에서 최대한의 가치를 얻을 수 있습니다. 이러한 도구와 기법은 활용도가 낮은 리소스를 파악하거나 보다 비용 효율적인 인스턴스 유형을 추천하는 등 비용을 절감할 수 있는 영역을 파악하는 데 도움이 됩니다. Google Cloud 클라우드 비용을 최적화하는 데 도움이 되는 옵션은 다음과 같습니다.
- 약정 사용 할인 (CUD)은 일정 기간 동안 특정 사용량 수준을 약정하기 위한 할인입니다.
- Compute Engine의 지속 사용 할인은 서비스의 일관된 사용에 대한 할인을 제공합니다.
- 스팟 VM을 사용하면 일반 VM보다 저렴한 비용으로 미사용 VM 용량에 액세스할 수 있습니다.
가격 모델은 시간이 지남에 따라 변경될 수 있으며 기존 옵션보다 더 나은 성능과 더 저렴한 비용을 제공하는 새로운 기능이 도입될 수 있습니다. 따라서 정기적으로 가격 책정 모델을 검토하고 대체 기능을 고려해야 합니다. 최신 가격 책정 모델 및 기능에 대한 정보를 지속적으로 확인하면 클라우드 아키텍처에 대한 정보에 입각한 결정을 내려 비용을 최소화할 수 있습니다.
예산 및 알림과 같은Google Cloud의 비용 관리 도구는 클라우드 지출에 대한 유용한 정보를 제공합니다. 사용자는 예산 및 알림을 통해 예산을 설정하고 예산이 초과될 때 알림을 받을 수 있습니다. 사용자는 이러한 도구를 통해 클라우드 지출을 추적하고 비용을 절감할 수 있는 영역을 식별할 수 있습니다.
리소스 사용량 및 비용 추적
태그 지정 및 라벨 지정을 사용하여 리소스 사용량 및 비용을 추적할 수 있습니다. 프로젝트, 부서, 기타 관련 측정기준과 같은 클라우드 리소스에 태그 및 라벨을 할당하여 리소스를 분류하고 정리할 수 있습니다. 이를 통해 특정 리소스의 지출 패턴을 모니터링 및 분석하고 사용량이 높거나 비용 절감 가능성이 있는 영역을 파악할 수 있습니다. 이 권장사항은 운영 준비 중점 영역인 거버넌스 및 도구와 관련이 있습니다.
Cloud Billing 및 비용 관리와 같은 도구를 사용하면 지출 패턴을 종합적으로 파악할 수 있습니다. 이러한 도구는 클라우드 사용량에 대한 자세한 통계를 제공하며 추세를 파악하고 비용을 예측하며 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 과거 데이터와 현재 지출 패턴을 분석하여 비용 최적화 작업의 중점 영역을 파악할 수 있습니다.
커스텀 대시보드 및 보고서를 사용하면 비용 데이터를 시각화하고 지출 추세에 대한 보다 심층적이고 유용한 정보를 얻을 수 있습니다. 관련 측정항목 및 측정기준으로 대시보드를 맞춤설정하면 핵심성과지표 (KPI)를 모니터링하고 비용 최적화 목표의 진행 상황을 추적할 수 있습니다. 보고서는 비용 데이터에 대한 보다 심층적인 분석을 제공합니다. 보고서를 사용하면 특정 기간 또는 리소스 유형별로 데이터를 필터링하여 클라우드 지출에 영향을 미치는 기본 요소를 파악할 수 있습니다.
태그, 라벨, 비용 분석 도구를 정기적으로 검토하고 업데이트하여 클라우드 사용량 및 비용에 대한 최신 정보를 확인합니다. 정보를 지속적으로 확인하고 비용 사후 분석을 수행하거나 사전 비용 검토를 수행하면 예상치 못한 비용 증가를 신속하게 파악할 수 있습니다. 이렇게 하면 클라우드 리소스를 최적화하고 비용을 관리하기 위한 사전 결정을 내릴 수 있습니다.
비용 할당 및 예산 수립
클라우드 비용 관리의 책임과 투명성은 리소스 사용률을 최적화하고 재무적 제어를 보장하는 데 매우 중요합니다. 이 권장사항은 거버넌스 중점 운영 준비 영역과 관련이 있습니다.
책임성과 투명성을 보장하기 위해서는 비용 할당 및 지불 거절을 위한 명확한 메커니즘이 있어야 합니다. 조직은 특정 팀, 프로젝트 또는 개인에게 비용을 할당하여 이러한 각 항목이 클라우드 사용을 책임지게 할 수 있습니다. 이렇게 하면 주인 의식이 높아지고 책임감 있는 리소스 관리가 장려됩니다. 또한 지불 거절 메커니즘을 통해 조직은 내부 고객으로부터 클라우드 비용을 복구하고, 성능에 따라 인센티브를 맞추고, 재무 원칙을 준수할 수 있습니다.
서로 다른 팀 또는 프로젝트를 위한 예산을 설정하는 것도 클라우드 비용 관리의 또 다른 필수 측면입니다. 조직은 예산을 통해 지출 한도를 정의하고 이러한 한도와 비교하여 실제 비용을 추적할 수 있습니다. 이 접근 방식을 통해 통제되지 않은 지출을 방지하기 위해 사전에 결정을 내릴 수 있습니다. 현실적이고 달성 가능한 예산을 설정하면 클라우드 리소스를 효율적으로 사용하고 비즈니스 목표에 부합하도록 할 수 있습니다. 예산 대비 실제 지출을 정기적으로 모니터링하면 변동을 파악하고 잠재적 초과를 신속하게 해결할 수 있습니다.
예산을 모니터링하려면 Cloud Billing 예산 및 알림과 같은 도구를 사용하면 됩니다. 이러한 도구는 클라우드 비용에 대한 실시간 통계를 제공하고 이해관계자에게 초과 지출 가능성을 알립니다. 이러한 기능을 사용하면 클라우드 비용을 추적하고 큰 편차가 발생하기 전에 시정 조치를 취할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 재정적인 위험을 방지하고 클라우드 리소스를 책임감 있게 사용하는 데 도움이 됩니다.
변경 자동화 및 관리
Google Cloud Well-Architected Framework의 운영 우수성 핵심 요소에서 이 원칙은 클라우드 워크로드의 변경을 자동화하고 관리하는 데 도움이 되는 권장사항을 제공합니다. 여기에는 코드형 인프라 (IaC) 구현, 표준 운영 절차 설정, 구조화된 변경 관리 프로세스 구현, 자동화 및 조정 사용이 포함됩니다.
원칙 개요
변경 관리 및 자동화는 클라우드 환경 내에서 원활하고 제어된 전환을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 효과적인 변경 관리를 위해서는 서비스 중단을 최소화하고 변경사항이 기존 시스템과 원활하게 통합되는 전략과 권장사항을 사용해야 합니다.
효과적인 변경 관리 및 자동화에는 다음과 같은 기본 요소가 포함됩니다.
- 변경 거버넌스: 승인 프로세스와 커뮤니케이션 계획을 포함하여 변경 관리를 위한 명확한 정책과 절차를 수립합니다.
- 위험 평가: 변경과 관련된 잠재적 위험을 식별하고 위험 관리 기술을 통해 완화합니다.
- 테스트 및 검증: 변경사항을 철저히 테스트하여 기능 및 성능 요구사항을 충족하는지 확인하고 잠재적인 회귀를 완화합니다.
- 제어된 배포: 필요한 경우 원활하게 롤백할 수 있는 메커니즘을 통해 사용자를 새 환경으로 원활하게 전환하도록 제어된 방식으로 변경사항을 구현합니다.
이러한 기본 요소는 변경의 영향을 최소화하고 변경사항이 비즈니스 운영에 긍정적인 영향을 미치도록 도와줍니다. 이러한 요소는 프로세스, 도구, 거버넌스 중점적인 운영 준비 영역으로 표현됩니다.
권장사항
변경을 자동화하고 관리하려면 다음 섹션의 권장사항을 고려하세요. 이 문서의 각 권장사항은 운영 준비의 중점 영역 중 하나 이상과 관련이 있습니다.
IaC 채택
코드형 인프라 (IaC)는 클라우드 인프라 관리를 위한 혁신적인 접근 방식입니다. Terraform과 같은 도구를 사용하여 클라우드 인프라를 선언적으로 정의하고 관리할 수 있습니다. IaC는 일관성, 반복성, 간소화된 변경 관리를 달성하는 데 도움이 됩니다. 또한 더 빠르고 안정적인 배포를 지원합니다. 이 권장사항은 운영 준비 중점 영역인 프로세스 및 도구와 관련이 있습니다.
클라우드 배포에 IaC 접근 방식을 채택할 경우 얻을 수 있는 주요 이점은 다음과 같습니다.
- 인간이 읽을 수 있는 리소스 구성: IaC 접근 방식을 사용하면 클라우드 인프라 리소스를 JSON 또는 YAML과 같이 사람이 읽을 수 있는 형식으로 선언할 수 있습니다. 인프라 관리자와 운영자는 인프라를 쉽게 파악하고 수정하며 다른 사람과 공동작업할 수 있습니다.
- 일관성 및 반복성: IaC는 인프라 배포의 일관성과 반복성을 지원합니다. 배포를 수행하는 사람에 관계없이 항상 동일한 방식으로 인프라를 프로비저닝하고 구성할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 오류를 줄이고 인프라를 항상 알려진 상태로 유지하는 데 도움이 됩니다.
- 책임성 및 간소화된 문제 해결: IaC 접근 방식을 통해 책임성을 개선하고 문제를 더 쉽게 해결할 수 있습니다. IaC 코드를 버전 제어 시스템에 저장하면 변경사항을 추적하고 언제 누가 변경했는지 확인할 수 있습니다. 필요한 경우 이전 버전으로 쉽게 롤백할 수 있습니다.
버전 제어 구현
Git과 같은 버전 제어 시스템은 IaC 프로세스의 핵심 구성요소입니다. 강력한 변경 관리 및 위험 완화 기능을 제공하므로 사내 개발 또는 SaaS 솔루션을 통해 널리 사용되고 있습니다. 이 권장사항은 운영 준비 중점 영역인 거버넌스 및 도구와 관련이 있습니다.
버전 제어는 IaC 코드 및 구성 변경사항을 추적하여 코드의 발전에 대한 가시성을 제공하므로 변경사항의 영향을 더 쉽게 이해하고 잠재적 문제를 식별할 수 있습니다. 이처럼 향상된 가시성은 동일한 IaC 프로젝트에 참여하는 팀 구성원 간의 협업을 촉진합니다.
대부분의 버전 제어 시스템에서는 필요한 경우 변경사항을 쉽게 롤백할 수 있습니다. 이 기능은 의도하지 않은 결과 또는 오류의 위험을 완화하는 데 도움이 됩니다. IaC 워크플로에서 Git과 같은 도구를 사용하면 변경 관리 프로세스를 크게 개선하고 공동작업을 촉진하며 위험을 완화할 수 있으므로 보다 효율적이고 안정적인 IaC 구현으로 이어질 수 있습니다.
CI/CD 파이프라인 빌드
지속적 통합 및 지속적 배포 (CI/CD) 파이프라인은 클라우드 애플리케이션의 개발 및 배포 프로세스를 간소화합니다. CI/CD 파이프라인은 빌드, 테스트, 배포 단계를 자동화하여 향상된 품질관리로 더 빠르고 빈번한 출시를 지원합니다. 이 권장사항은 도구 중점 운영 준비 영역과 관련이 있습니다.
CI/CD 파이프라인은 코드 변경사항이 일반적으로 Git과 같은 버전 제어 시스템인 중앙 저장소에 지속적으로 통합되도록 합니다. 지속적 통합은 문제를 조기에 감지하고 해결하는 데 도움이 되며 버그 또는 호환성 문제가 발생할 가능성을 줄입니다.
클라우드 애플리케이션용 CI/CD 파이프라인을 만들고 관리하려면 Cloud Build 및 Cloud Deploy와 같은 도구를 사용하면 됩니다.
- Cloud Build는 개발자가 선언적 방식으로 빌드 단계를 정의하고 실행할 수 있게 해주는 완전 관리형 빌드 서비스입니다. 또한 널리 사용되는 소스 코드 관리 플랫폼과 원활하게 통합되며 코드 푸시 및 pull 요청과 같은 이벤트에 의해 트리거될 수 있습니다.
- Cloud Deploy는 테스트, 스테이징, 프로덕션과 같은 다양한 환경에 애플리케이션을 배포하는 프로세스를 자동화하는 서버리스 배포 서비스입니다. 블루-그린 배포, 트래픽 분할, 롤백 기능과 같은 기능을 제공하므로 애플리케이션 배포를 보다 쉽게 관리하고 모니터링할 수 있습니다.
CI/CD 파이프라인을 버전 제어 시스템 및 테스트 프레임워크와 통합하면 클라우드 애플리케이션의 품질과 안정성을 보장할 수 있습니다. 개발팀은 CI/CD 프로세스의 일부로 자동화된 테스트를 실행하여 코드를 프로덕션 환경에 배포하기 전에 문제를 신속하게 식별하고 수정할 수 있습니다. 이 통합은 클라우드 애플리케이션의 전반적인 안정성과 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다.
구성 관리 도구 사용
Puppet, Chef, Ansible, VM Manager와 같은 도구는 클라우드 리소스의 구성 및 관리를 자동화하는 데 도움이 됩니다. 이러한 도구를 사용하면 클라우드 환경 전반에서 리소스 일관성과 규정 준수를 보장할 수 있습니다. 이 권장사항은 도구 운영 준비 상태 영역과 관련이 있습니다.
클라우드 리소스의 구성 및 관리를 자동화하면 다음과 같은 이점이 있습니다.
- 수동 오류 발생 위험 대폭 감소: 수동 프로세스가 관련되어 있으면 사람의 실수로 인한 실수가 발생할 가능성이 높아집니다. 구성 관리 도구는 프로세스를 자동화하여 이러한 위험을 줄여주므로 구성이 모든 클라우드 리소스에 일관되고 정확하게 적용됩니다. 이러한 자동화를 통해 클라우드 환경의 안정성과 안정성을 개선할 수 있습니다
- 운영 효율성 향상: 조직은 반복적인 작업을 자동화하여 IT 직원이 보다 전략적인 이니셔티브에 집중할 시간을 확보할 수 있습니다. 이러한 자동화를 통해 생산성과 비용을 절감하고 변화하는 비즈니스 요구사항에 대한 대응성을 개선할 수 있습니다.
- 복잡한 클라우드 인프라의 관리 간소화: 클라우드 환경의 규모와 복잡성이 증가함에 따라 리소스 관리가 점점 더 어려워질 수 있습니다. 구성 관리 도구는 클라우드 리소스 관리를 위한 중앙 집중식 플랫폼을 제공합니다. 이 도구를 사용하면 더 쉽게 구성을 추적하고, 문제를 식별하고, 변경사항을 구현할 수 있습니다. 이러한 도구를 사용하면 클라우드 환경의 가시성, 제어, 보안을 개선할 수 있습니다.
테스트 자동화
자동화된 테스트를 CI/CD 파이프라인에 통합하면 클라우드 애플리케이션의 품질과 안정성을 보장할 수 있습니다. 배포 전에 변경사항을 검증하면 오류 및 회귀의 위험을 크게 줄여 더욱 안정적이고 강력한 소프트웨어 시스템을 구축할 수 있습니다. 이 권장사항은 운영 준비의 중점 영역인 프로세스 및 도구와 관련이 있습니다.
CI/CD 파이프라인에 자동화된 테스트를 통합할 때 얻을 수 있는 주요 이점은 다음과 같습니다.
- 버그 및 결함의 조기 감지: 자동 테스트를 사용하면 프로덕션에서 중대한 문제를 야기하기 전에 개발 프로세스 초기에 버그와 결함을 감지할 수 있습니다. 이 기능은 개발 프로세스의 후반 단계에서 비용이 많이 드는 재작업과 버그 수정의 필요성을 방지하여 시간과 리소스를 절약합니다.
- 고품질 및 표준 기반 코드: 자동 테스트는 코드가 특정 표준 및 권장사항을 충족하도록 함으로써 코드의 전반적인 품질을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기능을 통해 애플리케이션을 유지관리할 수 있고 안정성이 향상되고 오류가 발생할 가능성이 줄어듭니다.
CI/CD 파이프라인에서 다양한 유형의 테스트 기법을 사용할 수 있습니다. 각 테스트 유형은 특정 용도로 사용됩니다.
- 단위 테스트는 함수나 메서드와 같은 개별 코드 단위를 테스트하여 예상대로 작동하는지 확인하는 데 중점을 둡니다.
- 통합 테스트는 애플리케이션의 다양한 구성요소나 모듈 간의 상호작용을 테스트하여 함께 제대로 작동하는지 확인합니다.
- 엔드 투 엔드 테스트는 단위 및 통합 테스트와 함께 자주 사용됩니다. 엔드 투 엔드 테스트는 실제 시나리오를 시뮬레이션하여 애플리케이션 전체를 테스트하고 애플리케이션이 최종 사용자의 요구사항을 충족하는지 확인하는 데 도움이 됩니다.
자동화된 테스트를 CI/CD 파이프라인에 효과적으로 통합하려면 적절한 테스트 도구와 프레임워크를 선택해야 합니다. 다양한 옵션이 있으며 옵션마다 장단점이 있습니다. 또한 수행할 테스트 유형, 테스트 빈도, 테스트 통과 또는 실패 기준을 설명하는 명확한 테스트 전략을 수립해야 합니다. 이러한 권장사항을 따르면 자동 테스트 프로세스의 효율적이고 효과적인지 확인할 수 있습니다. 이러한 프로세스는 클라우드 애플리케이션의 품질과 안정성에 대한 귀중한 정보를 제공합니다
지속적인 개선 및 혁신
Google Cloud Well-Architected Framework의 운영 우수성 원칙에 있는 이 원칙은 클라우드 운영을 지속적으로 최적화하고 혁신을 주도하는 데 도움이 되는 권장사항을 제공합니다.
원칙 개요
클라우드에서 지속적으로 개선하고 혁신하려면 지속적 학습, 실험, 적응에 집중해야 합니다. 이를 통해 새로운 기술을 탐색하고 기존 프로세스를 최적화할 수 있으며, 조직이 업계 리더십을 달성하고 유지할 수 있도록 뛰어난 문화를 조성할 수 있습니다.
지속적인 개선과 혁신을 통해 다음과 같은 목표를 달성할 수 있습니다.
- 혁신 가속화: 새로운 기술과 서비스를 탐색하여 역량을 강화하고 차별화를 촉진합니다.
- 비용 절감: 프로세스 개선 이니셔티브를 통해 비효율성을 식별하고 제거합니다.
- 민첩성 향상: 변화하는 시장 수요와 고객 니즈에 빠르게 적응합니다.
- 의사 결정 개선: 데이터와 애널리틱스에서 가치 있는 정보를 얻어 데이터에 기반한 결정을 내릴 수 있습니다.
지속적인 개선 및 혁신 원칙을 수용하는 조직은 클라우드 환경의 잠재력을 최대한 활용하고 지속 가능한 성장을 달성할 수 있습니다. 이 원칙은 주로 인력 중점 활동 준비 영역과 일치합니다. 혁신 문화를 조성하면 팀이 새로운 도구와 기술을 실험하여 역량을 확장하고 비용을 절감할 수 있습니다.
권장사항
클라우드 워크로드를 지속적으로 개선하고 혁신하려면 다음 섹션의 권장사항을 고려하세요. 이 문서의 각 권장사항은 운영 준비의 중점 영역 중 하나 이상과 관련이 있습니다.
학습 문화 조성
팀이 실험하고, 지식을 공유하며, 지속적으로 학습하도록 장려합니다. 실패를 성장과 개선의 기회로 보는 비난 없는 문화를 채택하세요. 이 권장사항은 인력 운영 준비 상태 영역과 관련이 있습니다.
학습 문화를 조성하면 팀은 실수를 통해 배우고 빠르게 반복할 수 있습니다. 이 접근 방식은 팀원들이 위험을 감수하고, 새로운 아이디어를 실험하고, 작업의 경계를 넓히도록 장려합니다. 또한 개인이 실패를 편안하게 공유하고 그로부터 배우는 것을 편안하게 느끼는 심리적으로 안전한 환경을 조성합니다. 이러한 방식으로 공유하면 보다 개방적인 협업 환경이 만들어집니다.
지식 공유와 지속적인 학습을 용이하게 하려면 팀이 지식을 공유하고 서로 배울 수 있는 기회를 만드세요. 비공식적이고 공식적인 학습 세션과 회의를 통해 그렇게 할 수 있습니다.
실험, 지식 공유, 지속적인 학습 문화를 조성하면 팀이 위험을 감수하고 혁신하고 성장할 수 있는 환경을 조성할 수 있습니다. 이 환경은 생산성 향상, 문제 해결 향상, 참여도와 의욕적인 인력으로 이어질 수 있습니다. 또한 비난 없는 문화를 장려함으로써 직원들이 실수로부터 배우고 팀 전체의 지식에 기여할 수 있는 안전한 공간을 조성할 수 있습니다. 이러한 문화는 궁극적으로 더 탄력적이고 융통성 있는 인력을 확보하여 문제를 해결하고 장기적으로 성공을 주도할 수 있는 역량을 갖추게 됩니다.
정기적으로 회고하기
회귀적 분석을 통해 각 팀은 경험을 되돌아보고, 잘 진행된 부분과 개선이 필요한 부분을 파악할 수 있습니다. 프로젝트 또는 주요 이슈가 끝난 후 회고하면서 팀은 성공과 실패로부터 배우고 프로세스와 관행을 지속적으로 개선할 수 있습니다. 이 권장사항은 운영 준비 중점 영역인 프로세스 및 거버넌스와 관련이 있습니다.
회고를 구성하는 효과적인 방법은 Start-Stop-Continue 모델을 사용하는 것입니다.
- 시작: 회고의 시작 단계에서 팀원은 업무를 개선할 수 있다고 생각되는 새로운 관행, 프로세스, 행동을 식별합니다. 또한 변경이 필요한 이유와 구현 방법을 논의합니다.
- 중지: 중지 단계에서는 팀원이 더 이상 효과적이지 않거나 진행을 방해하는 관행, 프로세스, 동작을 식별하고 제거합니다. 이러한 변경이 필요한 이유와 구현 방법을 논의합니다.
- 계속: 계속 단계에서 팀원은 잘 작동하고 계속해야 하는 관행, 프로세스, 행동을 식별합니다. 이러한 요소가 왜 중요한지, 어떻게 강화할 수 있는지 논의합니다.
팀은 시작-중지-계속 모델과 같은 구조화된 형식을 사용하여 회고록이 생산적이고 집중적인지 확인할 수 있습니다. 이 모델은 논의를 촉진하고, 주요 사항을 파악하며, 향후 개선을 위해 실행 가능한 단계를 식별하는 데 도움이 됩니다.
클라우드 기술로 최신 정보 확인
Google Cloud 서비스의 잠재력을 극대화하려면 최신 개선사항, 기능, 권장사항을 따라가야 합니다. 이 권장사항은 직원 운영 준비 상태 영역과 관련이 있습니다.
관련 컨퍼런스, 웹 세미나 및 교육 세션에 참석하면 지식을 넓힐 수 있습니다. 이러한 이벤트는 전문가에게 배우고 Google Cloud 새로운 기능을 이해하며 비슷한 문제에 직면할 수 있는 업계 동료들과 소통할 수 있는 기회를 제공합니다. 이러한 세션에 참석하면 새로운 기능을 효과적으로 사용하고, 클라우드 운영을 최적화하며, 조직 내에서 혁신을 주도하는 방법에 대한 유용한 정보를 얻을 수 있습니다.
팀원이 클라우드 기술을 지속적으로 확인할 수 있도록 자격증을 취득하고 교육 과정에 참석하도록 권장하세요. Google Cloud은 특정 클라우드 영역의 기술과 지식을 검증할 수 있는 다양한 인증을 제공합니다. 이러한 인증을 획득하면 우수성을 유지하기 위한 노력을 입증하고 클라우드 기술에 대한 숙련도를 입증할 수 있습니다. Google Cloud 과 Google 파트너는 제공하는 교육 과정을 통해 특정 주제를 자세히 살펴봅니다. 이 전문가는 실제 프로젝트에 즉시 적용할 수 있는 직접적인 경험과 실용적인 기술을 제공합니다. 팀의 전문성 개발에 투자하면 지속적인 학습 문화를 조성하고 모두가 클라우드에서 성공하는 데 필요한 기술을 갖출 수 있습니다.
적극적으로 의견을 구하고 반영하기
사용자, 이해관계자, 팀원의 의견을 수집합니다. 의견을 사용하여 클라우드 솔루션을 개선할 기회를 파악하세요. 이 권장사항은 인력 운영 준비 상태 영역과 관련이 있습니다.
수집된 의견은 솔루션 사용자의 변화하는 요구사항, 문제, 기대치를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 의견은 개선을 추진하고 향후 개선사항의 우선순위를 정하는 데 귀중한 의견이 됩니다. 다양한 메커니즘을 사용하여 의견을 수집할 수 있습니다.
- 설문조사는 많은 사용자와 이해관계자로부터 정량적 데이터를 수집하는 효과적인 방법입니다.
- 사용자 인터뷰는 심층적인 정성적 데이터 수집 기회를 제공합니다. 인터뷰를 통해 개별 사용자의 구체적인 과제와 경험을 파악할 수 있습니다.
- 클라우드 솔루션 내에 있는 의견 양식을 사용하면 사용자가 자신의 경험에 대한 의견을 편리하게 제공할 수 있습니다.
- 팀원들과 정기적인 회의를 통해 기술적 측면과 구현 문제에 관한 의견을 쉽게 수집할 수 있습니다.
이러한 메커니즘을 통해 수집한 의견을 분석하고 종합하여 공통된 테마와 패턴을 식별해야 합니다. 이 분석을 통해 제안된 개선사항의 영향과 실행 가능성을 기준으로 향후 개선 작업의 우선순위를 정할 수 있습니다. 피드백을 통해 식별된 요구사항과 문제를 해결하면 클라우드 솔루션이 사용자 및 이해관계자의 변화하는 요구사항을 계속 충족할 수 있습니다.
진행 상황 측정 및 추적
핵심성과지표 (KPI) 및 측정항목은 진행 상황을 추적하고 클라우드 운영의 효율성을 측정하는 데 필수적입니다. KPI는 전반적인 성과를 반영하는 정량화 가능한 측정치입니다 측정항목은 KPI 계산에 기여하는 특정 데이터 포인트입니다 정기적으로 측정항목을 검토하여 개선 기회를 파악하고 진행 상황을 측정합니다. 이를 통해 클라우드 환경을 지속적으로 개선하고 최적화할 수 있습니다. 이 권장사항은 운영 준비의 중점 영역인 거버넌스 및 프로세스와 관련이 있습니다.
KPI 및 측정항목을 사용할 때의 주요 이점은 조직이 데이터 기반 접근 방식을 클라우드 운영에 적용할 수 있다는 것입니다. 운영 데이터를 추적하고 분석하여 정보에 입각한 클라우드 환경 개선 방안을 결정할 수 있습니다. 이러한 데이터 중심 접근 방식은 체계적인 측정항목을 사용하지 않으면 눈에 띄지 않을 수 있는 추세, 패턴, 이상치를 식별하는 데 도움이 됩니다.
운영 데이터를 수집하고 분석하기 위해 Cloud Monitoring 및 BigQuery와 같은 도구를 사용할 수 있습니다. Cloud Monitoring을 사용하면 클라우드 리소스 및 서비스를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. BigQuery를 사용하면 모니터링을 통해 수집한 데이터를 저장하고 분석할 수 있습니다 이러한 도구를 함께 사용하면 커스텀 대시보드를 만들어 중요한 측정항목과 추세를 시각화할 수 있습니다.
운영 대시보드는 가장 중요한 측정항목의 중앙 집중식 뷰를 제공하므로 주의가 필요한 영역을 빠르게 식별할 수 있습니다. 예를 들어 대시보드에는 특정 애플리케이션이나 서비스의 CPU 사용률, 메모리 사용량, 네트워크 트래픽, 지연 시간과 같은 측정항목이 포함될 수 있습니다. 이러한 측정항목을 모니터링하면 잠재적인 문제를 빠르게 식별하고 해결을 위한 조치를 취할 수 있습니다.