CI/CD 파이프라인 완전정복 - GitHub Actions와 GitLab CI 실전 자동화 가이드

CI/CD는 Continuous Integration과 Continuous Deployment의 약자로, 코드 변경을 자동으로 통합하고 배포하는 개발 방법론이다. CI는 개발자들이 코드를 공유 저장소에 자주 병합하여 자동으로 빌드하고 테스트하는 과정이고, CD는 자동으로 프로덕션 환경에 배포하는 과정이다. 이러한 자동화를 통해 개발 속도를 높이고, 버그를 조기에 발견하며, 배포 위험을 줄일 수 있다. GitHub Actions와 GitLab CI는 이러한 CI/CD 파이프라인을 구축하는 대표적인 도구들로, 코드 저장소와 통합되어 있어 설정이 간편하고 사용하기 쉽다. 이 글은 CI/CD의 핵심 개념부터 GitHub Actions와 GitLab CI를 활용한 실전 구현까지, 현대적인 DevOps 워크플로우를 구축하는 방법을 종합적으로 다룬다.

CI/CD가 해결하는 문제들

전통적인 소프트웨어 개발 프로세스에서는 여러 문제가 발생한다. 첫 번째는 수동 배포의 위험성이다. 개발자가 수동으로 코드를 빌드하고 배포하면, 실수로 잘못된 버전을 배포하거나 배포 절차를 놓치는 경우가 발생할 수 있다. 또한 배포 과정이 일관되지 않아서 환경마다 다른 문제가 발생할 수 있다.

두 번째 문제는 통합 지옥(Integration Hell)이다. 여러 개발자가 오랫동안 독립적으로 작업한 후 통합하면, 충돌과 버그가 대량으로 발생한다. 이를 해결하는 데 많은 시간이 소요되며, 프로젝트 일정이 지연될 수 있다.

세 번째 문제는 테스트의 불일치성이다. 개발자가 로컬 환경에서 테스트를 통과했더라도, 다른 환경에서는 실패할 수 있다. 환경 차이, 의존성 버전 차이 등으로 인해 “내 컴퓨터에서는 작동했는데”라는 문제가 발생한다.

네 번째 문제는 배포 주기의 길이다. 수동 배포는 시간이 오래 걸리고, 배포 중에는 서비스를 중단해야 할 수 있다. 또한 배포가 복잡할수록 실패할 확률이 높아지고, 롤백도 어려워진다.

CI/CD는 이러한 문제들을 근본적으로 해결한다. 코드가 저장소에 푸시될 때마다 자동으로 빌드하고 테스트하므로, 통합 문제를 조기에 발견할 수 있다. 자동화된 배포 파이프라인을 통해 일관된 배포 프로세스를 보장하고, 배포 시간을 단축할 수 있다. 또한 자동화된 테스트를 통해 코드 품질을 유지하고, 보안 스캔을 통해 취약점을 조기에 발견할 수 있다.

CI/CD의 핵심 개념 이해하기

CI(Continuous Integration)는 개발자들이 코드를 자주 병합하고, 자동으로 빌드하고 테스트하는 프로세스다. 코드가 저장소에 푸시될 때마다 자동으로 트리거되어, 컴파일 오류, 테스트 실패, 코드 스타일 위반 등을 즉시 발견할 수 있다. 이를 통해 통합 문제를 조기에 해결하고, 코드 품질을 유지할 수 있다.

CD(Continuous Deployment)는 자동으로 프로덕션 환경에 배포하는 프로세스다. 모든 테스트를 통과한 코드는 자동으로 프로덕션에 배포되며, 수동 개입이 필요 없다. Continuous Delivery는 자동으로 배포할 수 있지만, 수동으로 승인 후 배포하는 방식을 의미하기도 한다.

파이프라인(Pipeline)은 CI/CD 프로세스를 정의하는 일련의 단계들이다. 빌드, 테스트, 배포 등의 단계로 구성되며, 각 단계는 성공해야 다음 단계로 진행할 수 있다. 파이프라인은 YAML 파일로 정의되며, 코드와 함께 버전 관리된다.

워크플로우(Workflow)는 GitHub Actions에서 사용하는 용어로, 파이프라인과 유사한 개념이다. 여러 작업(Job)으로 구성되며, 각 작업은 여러 단계(Step)로 구성된다. 이벤트에 의해 트리거되며, 조건에 따라 실행 여부를 결정할 수 있다.

아티팩트(Artifact)는 빌드 과정에서 생성되는 파일들이다. 컴파일된 바이너리, Docker 이미지, 테스트 리포트 등이 아티팩트가 될 수 있으며, 다음 단계에서 재사용할 수 있다.

GitHub Actions 기초

GitHub Actions는 GitHub 저장소와 통합된 CI/CD 플랫폼이다. 워크플로우 파일을 .github/workflows 디렉토리에 YAML 형식으로 작성하면, 지정된 이벤트가 발생할 때 자동으로 실행된다.

워크플로우는 name, on, jobs 세 가지 주요 섹션으로 구성된다. name은 워크플로우의 이름을 정의하고, on은 워크플로우를 트리거하는 이벤트를 정의한다. jobs는 실행할 작업들을 정의한다.

이벤트는 다양한 GitHub 활동에 의해 트리거될 수 있다. push 이벤트는 코드가 푸시될 때, pullrequest 이벤트는 풀 리퀘스트가 생성되거나 업데이트될 때 트리거된다. schedule을 사용하면 cron 표현식으로 주기적으로 실행할 수 있고, workflowdispatch를 사용하면 수동으로 실행할 수 있다.

작업(Job)은 가상 환경에서 실행되는 작업 단위다. runs-on으로 실행 환경을 지정할 수 있으며, ubuntu-latest, windows-latest, macos-latest 등을 사용할 수 있다. 각 작업은 여러 단계로 구성되며, 단계는 순차적으로 실행된다.

액션(Action)은 재사용 가능한 작업 단위다. GitHub Marketplace에서 다양한 액션을 찾을 수 있으며, 체크아웃, 빌드, 테스트, 배포 등 다양한 작업을 수행할 수 있다. actions/checkout은 코드를 체크아웃하는 가장 기본적인 액션이며, 대부분의 워크플로우에서 사용된다.

GitLab CI 기초

GitLab CI는 GitLab 저장소와 통합된 CI/CD 플랫폼이다. .gitlab-ci.yml 파일을 저장소 루트에 작성하면, 코드가 푸시될 때 자동으로 파이프라인이 실행된다.

파이프라인은 stages와 jobs로 구성된다. stages는 실행 순서를 정의하고, jobs는 각 단계에서 실행할 작업을 정의한다. 기본적으로 build, test, deploy 단계가 있지만, 필요에 따라 커스텀 단계를 추가할 수 있다.

작업은 script 섹션에 실행할 명령을 작성한다. beforescript는 작업 전에 실행할 명령을, afterscript는 작업 후에 실행할 명령을 정의한다. image로 Docker 이미지를 지정할 수 있으며, services로 추가 서비스를 실행할 수 있다.

변수(Variables)는 파이프라인 전체에서 사용할 수 있는 값이다. GitLab UI에서 설정하거나, .gitlab-ci.yml 파일에서 정의할 수 있다. 민감한 정보는 보호된 변수로 설정하여 마스크할 수 있다.

캐시(Cache)는 빌드 속도를 높이기 위해 의존성을 캐시할 수 있다. node_modules, vendor 디렉토리 등을 캐시하여 매번 다운로드하지 않도록 할 수 있다.

아티팩트(Artifacts)는 작업에서 생성된 파일을 저장하고, 다른 작업에서 사용할 수 있게 해준다. paths로 저장할 파일 경로를 지정하고, expire_in으로 보관 기간을 설정할 수 있다.

Docker 빌드와 배포 자동화

Docker를 사용하는 애플리케이션의 경우, CI/CD 파이프라인에서 Docker 이미지를 빌드하고 레지스트리에 푸시하는 작업을 자동화할 수 있다. GitHub Actions에서는 docker/build-push-action을 사용하고, GitLab CI에서는 docker 명령을 직접 사용할 수 있다.

Docker 이미지를 빌드할 때는 태그를 적절히 지정해야 한다. 커밋 해시, 브랜치 이름, 버전 번호 등을 태그로 사용하여 어떤 버전인지 식별할 수 있다. latest 태그는 항상 최신 버전을 가리키도록 설정할 수 있다.

멀티 스테이지 빌드를 사용하면 최종 이미지 크기를 줄일 수 있다. 빌드 도구는 빌드 단계에서만 사용하고, 런타임에 필요한 파일만 최종 이미지에 포함시킨다.

Docker 레지스트리에 푸시할 때는 인증이 필요하다. GitHub Container Registry나 Docker Hub를 사용할 수 있으며, GitLab Container Registry는 GitLab과 통합되어 있어 별도 설정이 필요 없다.

테스트 자동화 통합

CI/CD 파이프라인에서 자동화된 테스트를 실행하면, 코드 품질을 유지하고 버그를 조기에 발견할 수 있다. 단위 테스트, 통합 테스트, E2E 테스트 등을 파이프라인에 통합할 수 있다.

단위 테스트는 가장 빠르게 실행되므로, 모든 커밋에 대해 실행하는 것이 좋다. 테스트가 실패하면 빌드를 실패시켜서 문제가 있는 코드가 병합되지 않도록 할 수 있다.

통합 테스트는 여러 컴포넌트가 함께 작동하는지 확인한다. 데이터베이스나 외부 서비스가 필요할 수 있으므로, Docker Compose나 서비스 컨테이너를 사용하여 테스트 환경을 구성할 수 있다.

E2E 테스트는 전체 애플리케이션을 테스트하므로 시간이 오래 걸린다. 모든 커밋에 대해 실행하기보다는, 주요 브랜치나 풀 리퀘스트에 대해서만 실행하는 것이 효율적이다.

코드 커버리지를 측정하고 리포트를 생성할 수 있다. 커버리지가 일정 수준 이하로 떨어지면 빌드를 실패시켜서 코드 품질을 유지할 수 있다.

보안 스캔과 취약점 검사

CI/CD 파이프라인에 보안 스캔을 통합하면, 취약점을 조기에 발견하고 수정할 수 있다. 의존성 스캔, 정적 분석, 컨테이너 스캔 등 다양한 보안 검사를 수행할 수 있다.

의존성 스캔은 프로젝트의 의존성에 알려진 취약점이 있는지 확인한다. GitHub의 Dependabot이나 GitLab의 Dependency Scanning을 사용할 수 있으며, 취약점이 발견되면 자동으로 알림을 받을 수 있다.

정적 분석은 코드를 실행하지 않고 분석하여 보안 취약점을 찾는다. SonarQube, CodeQL 같은 도구를 사용할 수 있으며, SQL 인젝션, XSS 같은 일반적인 취약점을 발견할 수 있다.

컨테이너 스캔은 Docker 이미지에 알려진 취약점이 있는지 확인한다. Trivy, Clair 같은 도구를 사용할 수 있으며, 기본 이미지나 설치된 패키지의 취약점을 검사한다.

보안 스캔 결과는 리포트로 생성하여 저장할 수 있다. 심각한 취약점이 발견되면 빌드를 실패시켜서 취약한 코드가 배포되지 않도록 할 수 있다.

멀티 스테이지 배포 전략

프로덕션 환경에 직접 배포하는 것은 위험하다. 개발, 스테이징, 프로덕션 환경으로 나누어 단계적으로 배포하면, 문제를 조기에 발견하고 롤백할 수 있다.

개발 환경은 개발자가 코드를 테스트하는 환경이다. 모든 커밋에 대해 자동으로 배포하여 빠르게 피드백을 받을 수 있다.

스테이징 환경은 프로덕션과 유사한 환경으로, 최종 테스트를 수행한다. 주요 브랜치나 릴리스 브랜치에 대해서만 배포하며, 프로덕션 배포 전에 최종 검증을 수행한다.

프로덕션 환경은 실제 사용자가 사용하는 환경이다. 수동 승인을 통해 배포하거나, 모든 테스트를 통과한 경우에만 자동으로 배포할 수 있다.

블루-그린 배포는 두 개의 동일한 환경을 유지하고, 새 버전을 한 환경에 배포한 후 트래픽을 전환하는 방식이다. 문제가 발생하면 즉시 이전 환경으로 롤백할 수 있다.

카나리 배포는 새 버전을 소수의 사용자에게만 배포하여 문제를 확인한 후, 점진적으로 모든 사용자에게 배포하는 방식이다. 문제가 발견되면 즉시 배포를 중단할 수 있다.

모니터링과 알림

CI/CD 파이프라인을 모니터링하면, 빌드 실패나 배포 문제를 즉시 파악할 수 있다. 빌드 상태를 대시보드에 표시하거나, 실패 시 알림을 받을 수 있다. GitHub Actions의 Actions 탭이나 GitLab CI의 Pipelines 페이지에서 파이프라인 실행 상태를 확인할 수 있다.

슬랙, 이메일, 웹훅 등을 통해 알림을 받을 수 있다. 빌드 실패, 배포 성공, 보안 취약점 발견 등 다양한 이벤트에 대해 알림을 설정할 수 있다. GitHub Actions의 슬랙 액션이나 GitLab CI의 알림 설정을 사용하면 쉽게 알림을 구성할 수 있다.

파이프라인 실행 시간을 모니터링하여, 느려진 부분을 식별하고 최적화할 수 있다. 병렬 실행을 통해 전체 실행 시간을 단축할 수 있다. 또한 각 작업의 실행 시간을 추적하여, 병목 지점을 찾아낼 수 있다.

배포 후 모니터링도 중요하다. 애플리케이션 로그, 메트릭, 에러율 등을 모니터링하여 배포 후 문제를 즉시 발견할 수 있다. Prometheus, Grafana, Datadog 같은 모니터링 도구를 사용하면 종합적인 모니터링을 구축할 수 있다.

파이프라인 재사용과 모듈화

파이프라인을 재사용 가능하게 만들면 유지보수가 쉬워진다. GitHub Actions에서는 reusable workflow를 사용하여 워크플로우를 재사용할 수 있다. 여러 저장소에서 같은 워크플로우를 사용하거나, 복잡한 워크플로우를 작은 단위로 나눌 수 있다.

GitLab CI에서는 include 키워드를 사용하여 다른 파일의 작업을 포함할 수 있다. 공통 작업을 별도 파일로 정의하고, 여러 프로젝트에서 재사용할 수 있다. 또한 extends 키워드를 사용하여 작업을 상속하고 확장할 수 있다.

액션이나 스크립트를 별도로 관리하면 더 모듈화할 수 있다. 공통 스크립트를 별도 저장소에 두고, 여러 파이프라인에서 사용할 수 있다. 이를 통해 스크립트 변경 시 모든 파이프라인에 자동으로 반영된다.

다중 환경 배포 전략

여러 환경에 배포할 때는 환경별로 다른 설정이 필요하다. 환경 변수나 설정 파일을 사용하여 환경별 설정을 관리할 수 있다. GitHub Actions의 environments 기능이나 GitLab CI의 environments 기능을 사용하면 환경별로 다른 변수나 승인 프로세스를 설정할 수 있다. 환경별로 다른 시크릿을 사용하여, 각 환경에 맞는 인증 정보를 제공할 수 있다.

환경별 배포 순서도 중요하다. 개발 환경에 먼저 배포하고, 테스트를 통과하면 스테이징 환경에 배포하고, 최종 검증 후 프로덕션 환경에 배포하는 것이 일반적이다. 각 환경에서 배포 전에 자동화된 테스트를 실행하여 문제를 조기에 발견할 수 있다. 또한 각 환경에서 스모크 테스트를 실행하여 기본 기능이 정상 작동하는지 확인할 수 있다.

환경별 롤백 전략도 다를 수 있다. 개발 환경은 자동으로 롤백할 수 있지만, 프로덕션 환경은 수동 승인 후 롤백하는 것이 안전할 수 있다. 또한 환경별로 다른 롤백 속도를 설정할 수 있다. 프로덕션 환경에서는 점진적으로 롤백하여 문제를 최소화할 수 있다.

파이프라인 최적화와 비용 관리

CI/CD 파이프라인을 실행하는 데는 비용이 발생한다. GitHub Actions는 무료 티어가 있지만, 제한이 있으며, 유료 플랜에서는 실행 시간에 따라 과금된다. GitLab CI는 자체 호스팅 러너를 사용하면 무료이지만, GitLab.com의 공유 러너를 사용하면 제한이 있다.

파이프라인 실행 시간을 최적화하면 비용을 줄일 수 있다. 불필요한 작업을 제거하거나, 조건부 실행을 사용하여 필요한 경우에만 작업을 실행한다. 또한 캐싱을 적극 활용하여 의존성 설치 시간을 단축한다.

자체 호스팅 러너를 사용하면 비용을 크게 줄일 수 있다. GitHub Actions나 GitLab CI는 자체 호스팅 러너를 지원하며, 자신의 인프라에서 실행할 수 있다. 이를 통해 실행 시간 제한 없이 파이프라인을 실행할 수 있으며, 더 강력한 하드웨어를 사용할 수 있다.

파이프라인 실행 빈도도 고려해야 한다. 모든 커밋에 대해 전체 파이프라인을 실행하는 것보다, 변경된 파일에 따라 선택적으로 실행하는 것이 효율적이다. path 필터를 사용하여 특정 경로의 파일이 변경되었을 때만 파이프라인을 실행할 수 있다.

실전 활용 사례와 성공 스토리

많은 기업들이 CI/CD를 성공적으로 도입하여 개발 속도를 높이고 배포 위험을 줄이고 있다. Netflix는 하루에 수백 번 배포하며, Spinnaker를 사용하여 멀티 클라우드 환경에서 안전하게 배포한다. 모든 배포는 자동화되어 있으며, 카나리 배포를 통해 점진적으로 새 버전을 배포한다.

Amazon은 초당 수십 번 배포하며, 모든 배포가 자동화되어 있다. 마이크로서비스 아키텍처에서 각 서비스가 독립적으로 배포되므로, 전체 시스템에 영향을 주지 않고 개별 서비스를 업데이트할 수 있다. 이러한 높은 배포 빈도는 자동화된 CI/CD 파이프라인 없이는 불가능하다.

Etsy는 CI/CD를 도입하여 배포 시간을 4시간에서 20분으로 단축했고, 배포 빈도를 주 1회에서 하루 50회로 증가시켰다. 이를 통해 기능을 빠르게 출시하고, 문제가 발생하면 즉시 롤백할 수 있게 되었다. Facebook은 CI/CD를 통해 수천 명의 개발자가 동시에 작업하면서도 안정적인 서비스를 제공한다.

오픈소스 프로젝트들도 CI/CD를 적극 활용한다. 모든 풀 리퀘스트에 대해 자동으로 테스트를 실행하여 코드 품질을 유지하고, 자동으로 문서를 생성하고 배포한다. 또한 다양한 환경에서 테스트를 실행하여 호환성을 보장한다. Linux 커널, Kubernetes, TensorFlow 같은 대규모 프로젝트들도 CI/CD를 통해 수천 명의 기여자를 관리한다.

롤백 전략

배포 후 문제가 발생하면 빠르게 롤백할 수 있는 전략이 필요하다. 이전 버전의 Docker 이미지를 유지하거나, Git 태그를 사용하여 이전 버전으로 빠르게 배포할 수 있다.

자동 롤백을 구현하면, 특정 조건(에러율 증가, 응답 시간 증가 등)이 발생하면 자동으로 이전 버전으로 롤백할 수 있다. 하지만 자동 롤백은 신중하게 구현해야 하며, 잘못된 롤백을 방지하기 위한 안전장치가 필요하다.

데이터베이스 마이그레이션은 롤백이 어려울 수 있다. 마이그레이션을 되돌릴 수 있도록 설계하거나, 점진적으로 마이그레이션을 수행하여 롤백 위험을 줄일 수 있다.

환경 변수와 시크릿 관리

CI/CD 파이프라인에서 민감한 정보를 안전하게 관리하는 것은 매우 중요하다. 데이터베이스 비밀번호, API 키, 인증 토큰 같은 정보는 절대 코드에 하드코딩하면 안 되며, 환경 변수나 시크릿 관리 시스템을 사용해야 한다.

GitHub Actions에서는 Secrets를 사용하여 민감한 정보를 저장할 수 있다. Secrets는 저장소 설정에서 관리하며, 워크플로우에서만 접근할 수 있다. Secrets는 로그에 출력되지 않도록 마스킹되므로, 실수로 노출되는 것을 방지할 수 있다.

GitLab CI에서는 Variables를 사용하여 환경 변수를 관리한다. Protected Variables로 설정하면 보호된 브랜치에서만 사용할 수 있으며, Masked Variables로 설정하면 로그에 출력되지 않는다.

외부 시크릿 관리 시스템을 사용하는 것도 좋은 방법이다. AWS Secrets Manager, HashiCorp Vault, Azure Key Vault 같은 시스템을 사용하면, 여러 애플리케이션과 파이프라인에서 시크릿을 중앙에서 관리할 수 있다.

병렬 실행과 의존성 관리

파이프라인의 실행 시간을 단축하기 위해 병렬 실행을 활용할 수 있다. 독립적인 작업들은 동시에 실행할 수 있으며, 이를 통해 전체 실행 시간을 크게 줄일 수 있다. GitHub Actions에서는 strategy.matrix를 사용하여 여러 환경에서 동시에 테스트를 실행할 수 있다.

작업 간 의존성을 관리하는 것도 중요하다. needs 키워드를 사용하여 작업 간 의존성을 정의하면, 특정 작업이 완료된 후에만 다음 작업이 실행되도록 할 수 있다. 이를 통해 불필요한 작업 실행을 피하고, 실패한 작업의 후속 작업을 건너뛸 수 있다.

조건부 실행도 유용하다. if 조건을 사용하여 특정 조건에서만 작업을 실행할 수 있다. 예를 들어, 특정 브랜치에서만 배포하거나, 특정 파일이 변경되었을 때만 테스트를 실행할 수 있다.

캐싱 전략

의존성 설치 시간을 줄이기 위해 캐싱을 활용할 수 있다. npm, pip, Maven 같은 패키지 매니저의 캐시를 저장하면, 매번 다운로드하지 않고 캐시된 의존성을 사용할 수 있다. GitHub Actions의 cache 액션이나 GitLab CI의 cache 키워드를 사용하면 쉽게 캐싱을 구현할 수 있다.

Docker 레이어 캐싱도 중요하다. Docker 이미지를 빌드할 때, 변경되지 않은 레이어는 캐시하여 빌드 시간을 단축할 수 있다. buildx의 cache-from 옵션을 사용하면 이전 빌드의 레이어를 재사용할 수 있다.

캐시 키를 적절히 설정하는 것이 중요하다. 의존성 파일의 해시를 캐시 키로 사용하면, 의존성이 변경되었을 때만 캐시를 무효화할 수 있다. 또한 여러 작업에서 같은 캐시를 공유할 수 있도록 캐시 키를 설계해야 한다.

코드 품질 검사 통합

CI/CD 파이프라인에 코드 품질 검사를 통합하면, 코드 스타일, 복잡도, 중복 등을 자동으로 검사할 수 있다. SonarQube, CodeClimate, Codacy 같은 도구를 사용하면 코드 품질을 종합적으로 분석할 수 있다.

린터와 포매터도 중요하다. ESLint, Prettier, Black 같은 도구를 사용하여 코드 스타일을 일관되게 유지할 수 있다. 코드가 포맷팅 규칙을 위반하면 빌드를 실패시켜서, 모든 코드가 일관된 스타일을 유지하도록 할 수 있다.

정적 분석 도구도 유용하다. CodeQL, Semgrep 같은 도구를 사용하면 보안 취약점이나 버그 패턴을 자동으로 발견할 수 있다. 이러한 도구를 파이프라인에 통합하면 코드 품질을 지속적으로 유지할 수 있다.

인프라 as 코드와 배포 자동화

인프라를 코드로 관리하면, 인프라 설정을 버전 관리하고 자동으로 배포할 수 있다. Terraform, Ansible, CloudFormation 같은 도구를 사용하면, 인프라를 선언적으로 정의하고 CI/CD 파이프라인에서 자동으로 배포할 수 있다.

Kubernetes 배포도 자동화할 수 있다. kubectl 명령을 사용하여 매니페스트를 적용하거나, Helm을 사용하여 차트를 배포할 수 있다. GitOps 도구인 ArgoCD나 Flux를 사용하면, Git 저장소의 변경사항을 자동으로 클러스터에 반영할 수 있다.

서버리스 배포도 자동화할 수 있다. AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions 같은 서버리스 플랫폼에 배포하는 파이프라인을 구축하면, 코드 변경이 자동으로 배포된다.

실전 활용 사례와 성공 스토리

많은 기업들이 CI/CD를 성공적으로 도입하여 개발 속도를 높이고 배포 위험을 줄이고 있다. Netflix는 하루에 수백 번 배포하며, Spinnaker를 사용하여 멀티 클라우드 환경에서 안전하게 배포한다. Amazon은 초당 수십 번 배포하며, 모든 배포가 자동화되어 있다. 이러한 높은 배포 빈도는 자동화된 CI/CD 파이프라인 없이는 불가능하다.

Etsy는 CI/CD를 도입하여 배포 시간을 4시간에서 20분으로 단축했고, 배포 빈도를 주 1회에서 하루 50회로 증가시켰다. Facebook은 CI/CD를 통해 수천 명의 개발자가 동시에 작업하면서도 안정적인 서비스를 제공한다.

오픈소스 프로젝트들도 CI/CD를 적극 활용한다. 모든 풀 리퀘스트에 대해 자동으로 테스트를 실행하여 코드 품질을 유지하고, 자동으로 문서를 생성하고 배포한다. 또한 다양한 환경에서 테스트를 실행하여 호환성을 보장한다.

모범 사례와 안티 패턴

CI/CD 파이프라인을 설계할 때는 몇 가지 모범 사례를 따르는 것이 좋다. 첫 번째는 파이프라인을 빠르게 유지하는 것이다. 파이프라인이 느리면 개발자의 피드백이 지연되고, 개발 속도가 떨어진다. 병렬 실행, 캐싱, 조건부 실행 등을 활용하여 파이프라인을 최적화해야 한다. 일반적으로 파이프라인 실행 시간을 10분 이하로 유지하는 것이 좋으며, 더 긴 파이프라인은 여러 단계로 나누어 병렬로 실행한다.

두 번째는 실패를 빠르게 감지하는 것이다. 중요한 테스트를 먼저 실행하여, 문제가 있는 코드를 조기에 발견할 수 있다. 컴파일 오류나 문법 오류는 가장 먼저 실행하고, 단위 테스트는 통합 테스트보다 먼저 실행한다. 또한 실패한 작업에 대해 즉시 알림을 받아 빠르게 대응할 수 있다.

세 번째는 파이프라인을 간단하게 유지하는 것이다. 복잡한 파이프라인은 유지보수가 어렵고, 문제가 발생했을 때 디버깅이 어렵다. 가능하면 간단하게 유지하고, 재사용 가능한 컴포넌트를 만들어 사용한다. 또한 파이프라인을 문서화하여 팀원들이 이해하기 쉽게 만든다.

네 번째는 버전 관리를 철저히 하는 것이다. 파이프라인 설정 파일도 코드와 함께 버전 관리하고, 변경 이력을 추적할 수 있어야 한다. 또한 파이프라인 변경 시 리뷰를 받아서 실수로 인한 문제를 방지한다.

다섯 번째는 점진적으로 개선하는 것이다. 처음부터 완벽한 파이프라인을 만들기보다는, 기본적인 파이프라인을 먼저 구축하고 점진적으로 개선한다. 이를 통해 빠르게 가치를 제공하면서도 지속적으로 개선할 수 있다.

안티 패턴도 피해야 한다. 첫 번째는 모든 것을 하나의 파이프라인에 넣는 것이다. 파이프라인이 너무 길고 복잡하면 유지보수가 어렵다. 관련된 작업들만 그룹화하여 여러 파이프라인으로 나누는 것이 좋다. 또한 각 파이프라인은 명확한 목적을 가져야 한다.

두 번째는 테스트를 건너뛰는 것이다. 시간을 절약하기 위해 테스트를 건너뛰면, 나중에 더 큰 문제가 발생할 수 있다. 모든 테스트를 실행하고, 실패하면 빌드를 중단해야 한다. 또한 테스트를 선택적으로 실행하는 것도 위험할 수 있다.

세 번째는 환경 변수를 하드코딩하는 것이다. 환경별로 다른 설정이 필요하면, 환경 변수나 설정 파일을 사용해야 한다. 코드에 하드코딩하면 환경 간 이동이 어렵고, 보안 문제도 발생할 수 있다.

네 번째는 롤백 전략이 없는 것이다. 배포 후 문제가 발생할 수 있으므로, 항상 롤백 전략을 준비해야 한다. 이전 버전의 아티팩트를 보관하고, 빠르게 롤백할 수 있는 방법을 마련해야 한다.

다섯 번째는 모니터링이 없는 것이다. 배포 후 애플리케이션의 상태를 모니터링하지 않으면, 문제를 조기에 발견할 수 없다. 메트릭, 로그, 알림을 설정하여 배포 후 문제를 즉시 파악할 수 있어야 한다.

결론

CI/CD는 현대 소프트웨어 개발에서 필수적인 요소다. 자동화된 빌드, 테스트, 배포를 통해 개발 속도를 높이고, 버그를 조기에 발견하며, 배포 위험을 줄일 수 있다. GitHub Actions와 GitLab CI는 코드 저장소와 통합되어 있어 설정이 간편하고, 강력한 기능을 제공한다.

하지만 CI/CD도 만능은 아니다. 파이프라인을 설계하고 유지보수하는 데 시간이 필요하며, 초기 설정이 복잡할 수 있다. 또한 자동화된 배포는 신중하게 구현해야 하며, 적절한 테스트와 모니터링이 필수적이다.

CI/CD를 효과적으로 사용하려면 적절한 파이프라인 설계, 테스트 전략, 보안 고려사항, 모니터링 등 다양한 측면을 고려해야 한다. 또한 환경 변수 관리, 캐싱 전략, 코드 품질 검사, 인프라 as 코드 같은 고급 주제도 중요하다. 이 글에서 다룬 내용들을 바탕으로, 자신의 프로젝트에 맞는 CI/CD 파이프라인을 구축할 수 있을 것이다.