이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
인프라 워크플로우 개선에서 가장 효과적으로 사용한 도구는 Terraform을 이용한 인프라 코드화였습니다. 이전에는 수작업으로 서버를 설정하다 보니 환경마다 차이가 생겼는데, IaC를 도입하면서 동일한 환경을 반복적으로 만들 수 있게 됐습니다. 변경 이력이 Git에 남는 것도 큰 장점이었는데, 누가 언제 어떤 인프라를 바꿨는지 추적할 수 있었습니다.
Ansible로 설정 관리를 자동화했고, 반복적인 패키지 설치와 설정 파일 배포를 한 번에 처리하는 플레이북을 작성했습니다. 개선 사이클은 작업 후 회고를 통해 반복 수작업이 남아있는 부분을 찾아내고 자동화 대상을 결정하는 방식으로 운영했습니다. 한계는 대규모 환경에서 드리프트를 감지하는 모니터링 경험이 부족하다는 점입니다. 인프라 개선은 수작업을 찾아 코드로 바꾸는 것을 반복하는 결임을 배웠습니다.
인프라 워크플로우를 개선하면서 개선이 됐는지 수치로 확인하는 방법도 중요하다는 것을 배웠습니다. 처음에는 자동화가 늘었다는 체감으로 끝냈는데, 팀이 얼마나 빠르게 인프라 변경을 반영할 수 있는지를 측정하는 기준이 필요했습니다. 배포 빈도와 변경 리드타임을 지표로 추적하기 시작했는데, 인프라 코드화 도입 전에는 수동 작업 때문에 변경이 며칠 단위로 묶여 나갔는데, 도입 이후 소규모 변경이 당일 적용되는 빈도가 늘었습니다. 변경 실패율도 지표로 봤는데, 코드 리뷰와 드라이런 검증이 추가되면서 적용 실패 건수가 줄었습니다. 드리프트 탐지를 설정하니 실제 인프라가 코드 상태와 어긋난 시점을 알람으로 잡을 수 있었는데, 이 경험이 없었다면 언제 어긋났는지 몰랐을 것입니다. 인프라 개선은 자동화 여부보다 이전과 비교할 수 있는 지표를 먼저 정의하는 것에서 시작된다는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
인프라 워크플로우 개선에서 가장 의외의 문제는 코드로 관리하기 시작한 후에도 실제 인프라가 코드 상태와 달라지는 드리프트였습니다. 긴급 패치를 수작업으로 적용하고 코드에 반영하지 않는 경우가 간헐적으로 생겼고, 이 상태가 누적되니 코드와 실제 상태 중 어느 쪽이 맞는지 파악이 어려워졌습니다. Terraform 플랜 결과를 주기적으로 실행해서 드리프트를 감지하는 파이프라인을 추가하니, 코드와 어긋난 리소스가 발견될 때 알람이 왔습니다. 정책 검사도 CI 단계에 추가했는데, 보안 그룹 포트 개방이나 퍼블릭 버킷 설정 같은 위험한 설정을 자동으로 차단하니 리뷰에서 사람이 일일이 확인하는 부담이 줄었습니다. IaC는 도입이 끝이 아니라, 코드와 실제 인프라가 계속 일치하도록 감시하는 운영 절차까지 갖춰야 진짜 효과가 나온다는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 GS리테일 데이터 엔지니어 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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