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Terraform 기술 블로그 글

Terraform 태그가 달린 국내 IT 기업 기술 블로그 글을 최신순으로 모았습니다.

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#AWS839#Kubernetes536#cloud467#EKS120#ArgoCD56#IaC23#MCP283#Kafka279#CI/CD272#Kotlin221#Slack139#Git78

최신 게시글

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데브옵스

사내 인프라 플랫폼 배럭 구축기

인프라 티켓 반복 업무를 신청·승인·배포 포털로 전환한 배럭 구축 사례를 소개했습니다. 기존 ArgoCD·Terraform 파이프라인을 재사용하며 안전한 셀프서비스를 구현했습니다.

#ArgoCD#Terraform#AWS
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데브옵스

AWS로 구현한 Internet Gateway가 없는 연구환경, 신뢰연구환경(TRE) 솔루션 NDS AI·RE

의료·유전체 민감데이터를 위한 신뢰연구환경 TRE를 AWS로 구현한 사례를 소개했습니다. Internet Gateway 없는 격리망, Air-lock, AI Core, IaC로 보안과 연구 효율을 함께 높였습니다.

#AWS#ML#Kubernetes
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AI

삼성 계정 AIOps: AgentCore기반 AlOps의 실전 활용과 자율성 확장

삼성계정 서비스의 AIOps가 실제 운영에서 어떻게 활용되는지와 업무 변화, 자율성 확장 방향을 다뤘습니다. 장애 분석·변경 추적·리포트 자동화 사례와 함께 Level 3, 4 전환 준비를 설명했습니다.

#AIOps#AWS#Terraform
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데브옵스

아임웹의 Amazon VPC Lattice 기반 서비스 네트워크 재설계와 비용 최적화 사례

아임웹은 ALB 한도와 ECS Target Group 제한을 넘기 위해 VPC Lattice와 Kong을 조합해 서비스 네트워크를 재설계했습니다. 서비스 통합으로 Lattice 고정비를 82% 절감하고, 무중단 이관과 배포 유실 0건을 확인했습니다.

#AWS#Kubernetes#ECS
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데브옵스

Terraform Module에서 Terragrunt Stacks까지 IaC 구조를 다시 나눈 이유

10개 이상의 AWS 계정과 350개 이상의 서비스를 운영하는 IaC 구조를 다시 나눈 사례입니다. Terraform Module에서 Terragrunt Stacks로 분리한 이유를 다뤘습니다.

#Terraform#AWS#IaC
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데브옵스

AI 시대, 클라우드 엔지니어에게 더 중요해지는 역량

생성형 AI는 클라우드 엔지니어의 업무를 빠르게 만들지만, 요구사항 해석과 트레이드오프 판단은 여전히 중요합니다. AI가 제시한 아키텍처와 코드를 검증하는 기본기와 시스템 전체를 보는 시야가 더 중요해졌습니다.

#AWS#Terraform#Kubernetes
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데브옵스

Tiro의 Kiro를 활용한 보안 인프라 구축과 ISO/IEC 27001:2022 인증 취득 여정

AI 에이전트와 함께 ISO 27001 인증을 준비하며 보안 인프라를 재정비한 사례였습니다. 읽기 전용 진단, Spec, 승인 절차로 안전한 운영 경계를 만들었습니다.

#AWS#Kiro#ISO/IEC 27001
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AI

AI 에이전트를 개발하지 않고 조립한다 — Amazon Bedrock AgentCore 기반 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼

Amazon Bedrock AgentCore로 에이전트를 개발보다 조립에 가깝게 구성하는 엔터프라이즈 플랫폼을 소개했습니다. 자체 구현한 레지스트리·정책·관측을 관리형 서비스로 전환하는 방향도 함께 다뤘습니다.

#Amazon Bedrock AgentCore#MCP#Terraform
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데브옵스

AWS IoT Core를 활용한, ‘우아한형제들’의 실외배달 로봇과 클라우드 리소스의 안전한 연결 구축기

AWS IoT Core로 실외 배달로봇의 자동 등록, 메시지 격리, 클라우드 리소스 접근 통제를 구성한 사례를 소개했습니다. Fleet Provisioning, IoT Rule, Credential Provider를 조합해 보안과 운영 효율을 함께 높였습니다.

#AWS IoT Core#AWS IoT Rule#Fleet Provisioning
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데브옵스

누구도 손대지 못하던 13년의 운영 환경을 stage로 재구축하기까지

13년간 누적된 운영 흔적을 분류해 stage 환경을 새로 구축했습니다. Packer와 CodeDeploy, AI 분석을 결합해 운영에 가까운 검증 구조를 만들었습니다.

#Packer#CodeDeploy#EKS
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데브옵스

운영 환경의 복제 없이 검증 가능한 stage로 만들기

13년간 쌓인 운영 흔적을 분리해 검증 가능한 stage 환경을 구축했습니다. 운영에 가까운 조건에서 배포와 변경을 안전하게 확인하도록 재구성했습니다.

#AI Native#Packer#CodeDeploy
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데브옵스

[인프라를 소프트웨어처럼 4/5] plan은 동작을 모른다: 인프라를 테스트·재현한다는 것

terraform plan만으로는 인프라의 실제 동작을 확인할 수 없다는 문제를 다뤘습니다. 로컬 클러스터 검증과 재현 가능한 선언으로 apply 전 신뢰도를 높이는 방법을 소개했습니다.

#Terraform#Pulumi#Kotlin
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AI

[AI활용] AI 에이전트의 안전벨트, 하네스 엔지니어링: Claude Code와 Terraform 사례

Claude Code를 Azure 인프라 구축에 적용하며 하네스 엔지니어링으로 AI 에이전트의 통제 문제를 줄인 사례를 다뤘습니다. 상태 분리, MCP, Human-in-the-loop로 안전한 워크플로우를 설계한 점이 핵심입니다.

#Claude Code#Terraform#MCP
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데브옵스

[인프라를 소프트웨어처럼 3/5] 환경은 브랜치에서 태어난다: Environment Variant

공유 dev 병목을 없애기 위해 브랜치 하나로 격리 환경을 만드는 Environment Variant 설계를 소개했습니다. ArgoCD ApplicationSet으로 생성과 회수를 자동화해 환경 생명주기를 git과 연결했습니다.

#ArgoCD#Kubernetes#Git
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데브옵스

[인프라를 소프트웨어처럼 2/5] 코드가 모르는 그 '환경'은 누가 만드는가

플랫폼팀이 코드 바깥의 환경 실체를 선언으로 만드는 방식을 설명했습니다. Kafka 토픽 선언과 검증, 추적 가능한 거버넌스 사례를 다뤘습니다.

#Terraform#YAML#JSON Schema
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데브옵스

Alert 시스템을 표준화하고 IaC로 운영하기

Alert 생성과 전달, 대응 흐름을 IaC와 표준화된 Slack 메시지로 정리한 개선 과정을 소개했습니다. 반복 Alert 재사용, grouped Alert, AI 연동, 모니터링 자체 감시까지 운영 개선을 다뤘습니다.

#IaC#Grafana#Slack
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데브옵스

[인프라를 소프트웨어처럼 1/5] Infrastructure as Code, 그리고 그다음

Terraform plan은 변경점만 보여 주고 실제 동작은 보장하지 못한다고 설명했습니다. IaC를 넘어 테스트 가능성과 재현 가능성을 갖춘 IaS 관점이 필요하다고 강조했습니다.

#Terraform#IaC#cloud
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데브옵스

에잇퍼센트의 Kiro CLI 기반 Amazon ECS 현대화 여정

에잇퍼센트가 Kiro CLI와 AI 프롬프트 세트로 EC2 기반 서비스를 Amazon ECS Fargate로 현대화했습니다. 현업을 병행하면서도 무중단 배포와 비용 절감을 함께 달성했습니다.

#Amazon ECS#AWS Fargate#Terraform
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데브옵스

[설계가이드] Terraform 모듈 설계, 원칙 없이 만들면 반드시 무너진다

Terraform 모듈을 원칙 없이 만들면 복잡도와 변경 위험이 커진다는 점을 설명했습니다. 캡슐화, 권한 경계, 변동성 분리, MVP 원칙으로 표준 구조를 잡는 방법을 정리했습니다.

#Terraform#IaC#cloud
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AI

[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 2/5] 빌드 피드백이 AI를 가르친다

AI 코딩 에이전트에게 빌드 피드백 유형별 정보 품질이 어떻게 다른지 분석했습니다. 컴파일 타임 검증과 맥락 있는 에러 메시지가 가장 효과적이라고 정리했습니다.

#Kotlin#Gradle#컴파일 에러
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