2025년 DevOps 혁신의 묘미: GitHub Actions, Kubernetes, MLOps의 최신 트렌드
최근 DevOps 분야에서 GitHub Actions, Kubernetes, 그리고 MLOps의 결합이 눈에 띄게 주목받고 있습니다. 이러한 기술들은 개발자에게 새로운 가능성을 열어주고 있으며, 특히 AI와 머신러닝의 발전과 맞물려 더욱 중요해지고 있습니다. 여러분은 이러한 변화가 우리에게 어떤 의미가 있을지 궁금하지 않으신가요?
📰 최근 기술 동향
HCP Waypoint Actions, 이제 GA(일반 제공) (2분 읽기)
HCP Waypoint의 액션이 이제 일반 제공됩니다. 이 기능은 플랫폼 팀이 개발자에게 쉽게 Day 2+ 작업과 워크플로우를 제공할 수 있게 해줍니다. 개발자는 외부 HTTP API를 호출하거나 비공식 환경 내에서 에이전트를 사용할 수 있는 사용자 정의 작업을 만들 수 있습니다.
HCP Waypoint Actions, 이제 GA(일반 제공) (2분 읽기)
- 개발자 편의성을 높이는 새로운 기능
- Day 2+ 운영의 간소화
- 워크플로우 재사용 가능성
Octopus Datadog 통합 소개 (5분 읽기)
Octopus와 Datadog의 통합으로 CI/CD 파이프라인 전반에 걸쳐 성능 모니터링과 가시성을 제공합니다. 이 통합은 실시간 추적, 더 빠른 디버깅, 그리고 효율적인 사고 대응을 통해 배포 통찰을 제공합니다.
- CI/CD 파이프라인의 성능 모니터링 향상
- 통합 대시보드를 통한 가시성 제공
- 사고 대응 시간 단축
Gateway API 추론 확장 소개 (4분 읽기)
Kubernetes에서 AI 및 대형 언어 모델(LLM)의 트래픽 라우팅 문제 해결을 위해 Gateway API 추론 확장이 신설되었습니다. 이 확장은 관리자가 모델 서버 파드를 관리하기 위한 InferencePool과 AI/ML 소유자가 모델 엔드포인트를 관리하기 위한 InferenceModel이라는 두 개의 사용자 정의 리소스 정의(CRD)를 도입합니다.
- AI 서비스의 트래픽 처리 최적화
- 모델 관리 용이성 증가
- Kubernetes의 기능 확장
🚀 의견 & 튜토리얼
Azure DevOps와 GitHub 저장소 – Agentic AI로 가는 길 (5분 읽기)
GitHub Copilot가 자율적인 개발 도우미로 자리 잡아 Pull Request 관리, 버그 수정 및 기능 구현 작업을 자동화할 수 있게 되었습니다. Adobe의 통합 및 강력한 마이그레이션 도구들이 지원되어 GitHub 저장소는 모델 관리의 표준이 되고 있습니다.
Azure DevOps와 GitHub 저장소 – Agentic AI로 가는 길 (5분 읽기)
- GitHub Copilot의 활용
- 자율 개발 도우미의 기능 증가
- 전체 소프트웨어 개발 라이프사이클의 변화
Nomad에서 GitHub Actions 러너 호스팅: Kubernetes에 대한 경량 대안 (9분 읽기)
HashiCorp는 Nomad를 사용하여 GitHub Actions 러너를 호스팅하는 참조 구현을 설계했습니다. 이는 Kubernetes보다 경량이며 인프라 및 운영 비용을 줄이면서도 신속한 실행을 가능하게 합니다.
Nomad에서 GitHub Actions 러너 호스팅: Kubernetes에 대한 경량 대안 (9분 읽기)
- Kubernetes의 장점 대체
- 비용 효율적인 실행 환경 제공
- 빠른 러너 생명 주기 관리
Docker 모델 러너를 사용한 AI 챗봇 제작 방법 (10분 읽기)
완전한 기능의 Generative AI 챗봇을 Docker Model Runner와 Prometheus, Grafana, Jaeger 등 가시성 도구를 활용하여 구축할 수 있습니다. 이 솔루션은 AI 모델 실행을 컨테이너 워크플로우와 통합하여 개발을 더 빠르고 안전하며 효율적으로 만듭니다.
Docker 모델 러너를 사용한 AI 챗봇 제작 방법 (10분 읽기)
- Generative AI 챗봇의 효율적 개발
- 컨테이너 워크플로우와의 통합
- 가시성 도구의 활용
🎁 기타
AI 에이전트와 원활한 UI를 통한 IT 팀 Empowerment (6분 읽기)
높은 위험의 IT 운영에서는 직관적이고 원활한 사용자 인터페이스가 필요합니다. AI 에이전트와 적응형 디자인은 기업 UI를 더 스마트하고 신뢰할 수 있는 파트너로 탈바꿈하고 있습니다.
AI 에이전트와 원활한 UI를 통한 IT 팀 Empowerment (6분 읽기)
- 원활한 UI의 필요성 증가
- AI 에이전트의 도입
- 사용자 경험 개선
Kubernetes 1.33가 MLOps와 플랫폼 엔지니어링의 전환점인 이유 (4분 읽기)
Kubernetes v1.33는 머신러닝 작업을 위한 60개 이상의 향상을 포함하고 있습니다. 동적인 GPU 자원 할당과 고급 스케쥴링 기능이 포함된 이 버전은 AI 인프라의 견고한 기반을 제공합니다.
Kubernetes 1.33가 MLOps와 플랫폼 엔지니어링의 전환점인 이유 (4분 읽기)
- 머신러닝 워크로드 지원 향상
- 생산 준비 완료
- 플랫폼 엔지니어에게 강력한 도구 제공
⚡️ 빠른 링크
AI 프록시 모니터링으로 성능 및 비용 최적화 (5분 읽기)
Datadog의 LLM 가시성은 엔드투엔드 추적 및 비용 모니터링을 제공하여 AI 프록시의 라우팅 로직을 최적화하고 성능을 개선합니다.
AI 프록시 모니터링으로 성능 및 비용 최적화 (5분 읽기)
- AI 프록시 성능 최적화
- 비용 관리 및 절감
- 효율적인 라우팅 로직 개선
Apache Iceberg v3: 생태계의 통합으로 나아가는 길 (4분 읽기)
Apache Iceberg v3는 더 빠른 ETL을 위한 삭제 벡터, 간소화된 증분 처리를 위한 행 보존 및 반구조적 데이터에 대한 신규 데이터 유형을 도입합니다.
Apache Iceberg v3: 생태계의 통합으로 나아가는 길 (4분 읽기)
- ETL 효율성 향상
- 반구조적 데이터 관리
- 생태계 통합 촉진
기술 동향의 이해와 대응이 DevOps의 미래를 개척합니다.
여러분은 이러한 기술들이 향후 DevOps 환경에서 어떻게 발전할 것이라고 생각하시나요? 관련하여 추가적인 의견이나 경험이 있다면 댓글로 남겨주세요!
| DevOps: 효율적인 개발과 운영의 핵심을 한눈에! 빠르게 진화하는 DevOps 세계를 간결하고 명확하게 요약하여 전달하는 최고의 플랫폼입니다. 소프트웨어 개발부터 배포, 운영까지의 모든 단계에서 필요한 도구, 기술, 그리고 트렌드를 한눈에 살펴볼 수 있습니다. 최신 DevOps 트렌드, 도구와 기술 소개, 효율적인 워크플로우 팁, 문제 해결 사례, 실무자부터 관리자까지 누구나 쉽게 이해할 수 있는 실용적인 정보로 구성됩니다. DevOps의 모든 것을 #_.DevOps에서 빠르고 간단하게 배워보세요. 개발과 운영의 연결고리를 완벽하게 이해할 수 있습니다! 원문 : TLDR |
 |