
Data-Driven 문화를 만드는 사람들 - 데이터플랫폼셀
데이터플랫폼셀은 수집부터 분석·제공까지의 플랫폼을 구축해 데이터 기반 업무를 지원합니다. Kubernetes와 클라우드, 협업 문화를 바탕으로 활용성과 운영 품질을 높이고 있습니다.


데이터플랫폼셀은 수집부터 분석·제공까지의 플랫폼을 구축해 데이터 기반 업무를 지원합니다. Kubernetes와 클라우드, 협업 문화를 바탕으로 활용성과 운영 품질을 높이고 있습니다.

GitHub Actions와 ECR, EKS를 연결한 지속적 배포 흐름을 구성했습니다. Pod 동기화, TensorFlow Serving, 로그 스트리밍 운영 방식도 소개합니다.
![[Windows 컨테이너] 4: 베이스 이미지, 격리 방식에 대한 이해](https://tech.devsisters.com/opengraph.png)

Windows 컨테이너의 베이스 이미지와 프로세스·Hyper-V 격리 방식을 비교했습니다. OS 버전 호환성, 가상화 지원, Kubernetes 노드 관리 기준을 정리했습니다.


Istio와 Spinnaker로 Blue-Green과 Canary를 결합한 Kubernetes 배포 파이프라인을 구축했습니다. 트래픽 제어와 검증 단계를 통해 롤백·Warm-up을 지원하고 배포 시간을 약 1/4로 줄였습니다.


AWS Amplify Console로 Git 기반 자동 배포와 Pull Request별 테스트 환경을 구축했습니다. SPA Rewrite와 HTTPS, Rewrite Rule 적용 문제의 대응 방법도 공유했습니다.


Prometheus와 Grafana로 GPU 클러스터 리소스를 수집·시각화하는 구성을 소개했습니다. Python 커스텀 exporter로 GPU 점유율 등을 보고하고 수집 주기별 부하를 고려했습니다.


Azure DevOps와 AKS를 활용한 배포 관리 구성을 소개했습니다. 프로젝트 생성부터 Docker 이미지 빌드까지의 흐름을 다뤘습니다.


Kubernetes Probe의 핸들러와 liveness·readiness·startup Probe 역할을 설명했습니다. Rolling Update에서 readinessProbe로 다운타임을 막는 방법을 다뤘습니다.


EKS Pod Identity Webhook으로 서비스 어카운트별 IAM 역할을 분리하는 방식을 설명했습니다. OIDC 토큰과 AssumeRoleWithWebIdentity 기반의 권한 검증 흐름을 다뤘습니다.


복잡한 Legacy 주문 조회를 Kafka·Elasticsearch·Kibana 기반 실시간 모니터링으로 이전했습니다. 비동기 전송의 flush, ack, 로그 ID를 통해 데이터 유실과 중복 문제를 보완했습니다.


레거시 주문 검색의 성능·정합성 문제를 Kafka와 Elasticsearch 기반 모니터링으로 이전했습니다. 비동기 전송의 flush, ack, 멱등성 설정으로 데이터 유실과 중복 문제를 보완했습니다.


Redis 키 만료·재적재 시 동시 요청으로 발생한 성능 저하를 API 부하 테스트로 재현했습니다. 컬렉션 선택과 캐시 장애 시 DB 부하 대응, 리소스 모니터링의 중요성을 확인했습니다.


Redis 키 만료 시 동시 GET·SET이 집중되는 장애 상황을 API와 nGrinder로 재현했습니다. 반복 조회 로직 제거로 CPU 사용률과 TPS 저하를 완화하고 운영 주의점을 정리했습니다.

AWS ECS의 컨테이너 오케스트레이션 개념과 핵심 구성 요소를 설명했습니다. Cluster·Task·Service 구조와 Fargate, 배포·확장 설정을 소개합니다.