데브옵스
DB 업무, 어디까지 자동화할까 - DBRE의 두 가지 답
두줄요약
DB 변경을 Git PR과 자동 검증 파이프라인으로 관리하고, 조회·분석은 포털로 셀프서비스화했습니다. LLM 리뷰와 안전장치를 결합해 처리 시간을 줄이고 DBRE의 검토 역량을 고도화했습니다.
문제 상황
- Slack·Jira·구두로 분산된 DDL 요청과 운영 DB 중심의 형상 관리
- 요청별 상이한 검토 수준, 긴 처리 시간, 변경 이력 추적의 어려움
- DB 상태 조회와 성능 분석을 DBRE에 의존하는 반복 문의
해결 방법
- MySQL 스키마와 MongoDB 인덱스를 Git PR의 선언형 파일로 관리하는 Database as Code 도입
- GitHub Actions 기반 변경 감지·ALTER SQL 생성·환경별 배포·프로비저닝 자동화
- Slow Query, 실행 계획, 테이블 성장, 배포 이력을 제공하는 DB Portal 셀프서비스 구축
구조와 흐름
- sqlfluff·규칙 기반 검사와 LLM 체크리스트 리뷰를 통과한 뒤 DBRE 승인으로 qa·prod 반영
- MySQL Online DDL 옵션 판별과 prod rename-then-batch 삭제 정책으로 변경 위험 완화
- 포털 분석 결과에서 PR 생성, 파이프라인 실행 이력의 포털 조회로 이어지는 순환 구조
성능/운영 포인트
- DDL 반영 중앙값 21시간에서 1.7시간으로 단축, 하루 내 merge 비율 54%에서 84%로 상승
- 월평균 MySQL DDL PR merge 120건 이상, 개발자 직접 PR 월평균 100건 이상
- 범용 GPT 어시스턴트 제거 후 쿼리 분석·DDL 리뷰 등 특정 작업 중심 AI 적용
