교육 목표

최신 트렌드 및 방향성

현대 DevOps는 더 이상 단순한 CI/CD를 넘어 AI, 보안, 관찰성, 플랫폼 엔지니어링을 통합한 AI-Ops로 발전하고 있다.

  1. 생성형 ai 기반 데브옵스:
    1. Amazon Q Developer 및 GitHub Copilot과 같은 AI 개발 어시스턴트를 통한 코드 작성, 배포 스크립트 자동화, 인프라 템플릿(IaC) 생성 가속화
    2. Amazon Q CLI 및 MCP(Model Context Protocol)를 통한 조직 리소스와 맥락 기반 개발 환경 통합
    3. AI가 코드 품질, 보안, 테스트까지 자동으로 분석 및 개선 제안
  2. devsecops & obersvability 고도화:
    1. 보안이 개발 및 배포 과정에 자연스럽게 통합되는 Shift-Left Security 실현
    2. SAST, DAST, IaC 보안 스캔을 통한 자동화된 보안 검증 파이프라인 구성
  3. 플랫폼 엔지니어링 & gitops 성숙화
    1. ArgoCD, AWS CodePipeline, EKS 통합을 통한 정책 기반 배포 자동화 및 롤백 체계 구축

Amazon Q developer 핵심구성 요소

구성요소 주요 기능 활용 예시
IDE 통합 Visual Studio Code, Amazon Kiro 등 IDE 내 통합 지원 코드 작성, 인프라 템플릿 생성
Q CLI 터미널 기반 코드 생성 및 명령 자동화 IaC 생성, 배포 스크립트 자동 완성
MCP (Model Context Protocol) 모델과 조직 리소스 간 맥락 기반 연결 조직 내 레포지토리, IAM, ECS 등 자동 인식
Kiro IDE Amazon 자체 제작 IDE, Spec-driven 코딩 및 Steering 기능 지원 API 명세 기반 코드 자동 생성

AI Ops

DevSecOps 사례: GitOps 와 DevOps 자동화