DevOps 및 클라우드 인프라

클라우드 인프라

지금 제품에 필요한 규모에 맞추되 성장할 여지를 둔 인프라. 저희는 이를 설계하고 코드로 정의하며, 처음부터 보안, 백업 및 운영 비용을 계획합니다.

코드로 정의된, 적정 규모의 클라우드

클라우드 환경은 종종 수작업으로 커집니다. 아무도 설명할 수 없는 리소스, 광범위한 권한, 테스트되지 않은 백업, 그리고 계속 늘어나는 청구서. 저희는 AWS, Google Cloud, Azure, Vercel 또는 DigitalOcean에서 귀사의 워크로드에 맞는 인프라를 설계하고, 이를 코드로 정의하며, 운영 방식을 문서화합니다. 어떤 제품에는 관리형 플랫폼을 의미하고, 다른 제품에는 프라이빗 네트워킹과 여러 서비스를 의미합니다. AI는 리소스 목록을 작성하고 구성 초안을 작성하는 데 도움을 줍니다. 엔지니어가 아키텍처, 보안 모델 및 모든 실제 변경을 담당합니다.

AI 지원, 전문가 주도 클라우드 엔지니어링

AI가 돕는 방식

읽기 전용 액세스 또는 귀사가 제공하는 내보내기 자료로부터 기존 리소스, 종속성 및 지출 목록 작성.
엔지니어 검토를 위한 Terraform 또는 Pulumi 모듈 및 환경 구성 초안 작성.
공개 스토리지, 열린 포트 또는 과도하게 광범위한 역할과 같은 위험한 설정에 대한 구성 점검.
아키텍처 옵션 비교 및 예상 사용량을 바탕으로 한 비용 추정 초안 작성.

전문가가 책임지는 부분

아키텍처 선택: 제공업체, 리전, 관리형 서비스, 그리고 더 단순한 설정으로 충분한 경우.
보안 모델: 네트워크 경계, 신원 및 액세스, 암호화 및 시크릿.
귀사와 합의하고 복원 테스트로 입증된 백업 및 복구 목표.
실제 환경에 대한 모든 변경의 승인. 에이전트는 제한 없는 액세스를 얻지 못합니다.

계층별로 본 일반적인 환경

하나의 웹 제품에 대한 예시 구성입니다. 서비스와 제공업체는 귀하의 워크로드, 팀, 예산에 따라 달라집니다.

네트워크 & 접근
- 프로덕션, 스테이징, 공유 도구를 위한 별도의 계정 또는 프로젝트
- 데이터와 서비스를 위한 프라이빗 서브넷. 로드 밸런서만 인터넷에 노출됨
- 공유 관리자 로그인 없이, 싱글 사인온과 최소 권한 역할 적용
- 코드와 이미지에서 분리하여 관리형 볼트에 보관되는 시크릿
컴퓨팅 & 데이터
- 관리형 플랫폼 또는 컨테이너 서비스. Kubernetes는 정당한 이유가 있을 때만 사용
- 저장 시 암호화와 특정 시점 복구를 갖춘 관리형 데이터베이스
- 수명 주기 및 보존 규칙을 갖춘, 파일용 프라이빗 오브젝트 스토리지
- 공개 페이지와 정적 자산 앞단의 CDN 및 캐싱
관측성 & 복구
- 지정된 담당자에게 알림이 전달되는 중앙 집중식 로그 및 메트릭
- 모든 계정에서 콘솔 및 API 변경에 대한 감사 추적
- 격리된 환경으로의 예약된 복원 테스트
- 환경 및 서비스별 예산과 지출 알림

받게 되는 것

이해하고 재구축할 수 있는 인프라

아키텍처 및 환경
AWS, Google Cloud, Azure 또는 관리형 플랫폼에서의 컴퓨팅, 데이터, 네트워킹 및 환경에 대한 문서화된 결정과, 기록된 트레이드오프.
코드형 인프라
버전 관리 하의 Terraform 또는 Pulumi로, 스테이징이 프로덕션과 일치하고 모든 변경이 검토되고 계획되며 추적 가능합니다.
보안 및 액세스 기준선
프라이빗 네트워킹, 최소 권한 역할, 전송 중 및 저장 시 암호화, 그리고 관리형 시크릿을 나중에 추가하는 것이 아니라 처음부터 설정합니다.
확장 및 성능
예상 및 측정된 부하를 기반으로 한 오토스케일링, 로드 밸런싱, 캐싱 및 CDN 설정과, 적합한 경우 서버리스 옵션.
백업 및 재해 복구
자동화된 백업, 문서화된 복구 단계 및 복원 테스트와, 추정이 아니라 귀사와 합의된 복구 목표.
비용 가시성
리소스 태깅, 예산 및 지출 알림과 더불어, 리소스를 적정 규모로 조정하고 더 이상 사용하지 않는 것을 제거하는 정기적인 검토.

누가 클라우드 업무를 의뢰하는가

제품이 첫 설정을 넘어 성장했습니다. 하나의 공유 계정에 프로덕션과 테스트 리소스가 뒤섞여 있고, 필요하다면 환경을 다시 구축할 수 있을지 확신하는 사람이 아무도 없습니다.

앱이 단일 서버나 기본 호스팅 플랜을 넘어 성장한 팀
네트워크, 접근 권한, 백업에 관한 고객 보안 설문에 답해야 하는 SaaS 팀
이전 팀이 수작업으로 설정한 클라우드 계정을 물려받은 CTO

일반적인 클라우드 요청

고객 사례 연구가 아니라, 저희가 범위를 정하는 일반적인 시나리오입니다.

지역 내에 머물러야 하는 고객 데이터
새로운 고객 계약에 따라 그들의 데이터가 특정 지역 내에 머물러야 합니다. 저희는 로그와 백업을 포함해 해당 데이터를 저장하거나 복사하는 모든 서비스를 매핑하고, 동일한 인프라 코드로부터 지역별 환경을 구축합니다.
프로덕션 자격 증명으로 접근 가능한 백업
백업이 프로덕션과 동일한 계정에 있어, 유출된 관리자 키 하나로 둘 다 삭제될 수 있습니다. 저희는 백업을 삭제 방지 기능이 있는 별도의 잠긴 계정으로 복사하고, 그 복사본에서 복원을 테스트합니다.
한꺼번에 몰려오는 출시
예정된 발표가 갑작스러운 트래픽 급증을 일으킬 것입니다. 저희는 오토스케일링 설정, 제공업체 할당량, 데이터베이스 연결 한도를 검토하고, 소진될 만한 항목을 상향 조정하며, 대기 페이지와 같은 대비책에 합의합니다.

클라우드 작업이 진행되는 방식

01
평가
저희는 현재 리소스, 트래픽, 데이터, 규정 준수 요구 사항 및 비용을 파악하고, 인프라가 지금과 나중에 무엇을 지원해야 하는지 합의합니다.
02
아키텍처 설계
다이어그램, 서비스 선택, 보안 모델, 복구 목표 및 비용 추정을 무언가 구축되기 전에 귀사와 함께 검토합니다.
03
구축 및 마이그레이션
코드형 인프라는 먼저 스테이징에 적용되고, 부하 및 복원 테스트를 거친 다음, 롤백 경로를 갖춘 계획된 단계로 프로덕션으로 이전됩니다.
04
운영 및 최적화
문서 및 교육과 함께 인수인계하거나, 관리형 운영 계획 하에 지속적인 모니터링, 패치 및 비용 검토를 제공합니다.

AI 도구와 함께 작업하는 두 가지 방법

AI는 인프라 코드와 진단을 지원합니다. 구성과 로그를 어디에서 처리할 수 있는지 선택하세요.

프라이빗 / 로컬 AI 엔지니어링
귀사가 통제하는 인프라 또는 합의된 격리 환경 내부의 프라이빗 호스팅 모델.
이 패키지에 대해 논의하기
Claude Code / OpenAI Codex 엔지니어링
귀사 조직이 승인한 클라우드 설정으로 Claude Code 및/또는 OpenAI Codex를 사용합니다.
이 패키지에 대해 논의하기

확실하지 않으신가요? 범위 지정 중에 저희가 하나를 추천하겠습니다. AI 딜리버리 옵션 비교하기

클라우드 업무가 다루지 않는 것

빌드, 테스트, 릴리스 파이프라인은 DevOps & CI/CD로 범위가 정해집니다. 이 서비스는 그 파이프라인이 배포되는 환경을 설계하고 구축합니다.
GPU 용량을 포함해 제품의 AI 기능을 위한 언어 모델 호스팅은 Private AI Infrastructure이며, 가정이 아니라 부하 테스트를 기반으로 규모를 산정합니다.
현실적인 규모의 부하 테스트는 Performance Testing입니다. 저희는 용량과 스케일링을 구성하고, 그 서비스는 이것들이 어떻게 버티는지 측정합니다.
저희는 귀하의 컴플라이언스 요건이 요구하는 통제를 설정하고 문서화합니다. 공식 감사는 귀하가 지정하는 독립 감사인이 수행합니다.

엔지니어링, QA 및 운영이 연결되는 방식

귀사의 개발자와 함께 구축
환경, 미리보기 배포 및 구성이 귀사의 애플리케이션이 빌드되고 릴리스되는 방식과 일치하므로, 인프라가 팀의 속도를 늦추지 않습니다.
출시 전 테스트 완료
QA는 프로덕션과 동일한 코드로 구축된 스테이징 환경에 대해 부하 및 복구 테스트를 실행하므로, 용량과 장애 조치가 조기에 점검됩니다.
파이프라인을 통한 변경
인프라 변경은 코드와 동일한 경로를 따릅니다. 프로덕션에서 수작업으로 편집하는 대신, 검토되고 스테이징에서 테스트되며 기록된 계획으로 적용됩니다.
출시 후 관리
저희는 관리형 운영 계획 하에 모니터링, 패치, 복원 테스트 및 비용 검토를 지속할 수 있으며, 지원 시간과 대응 약속은 귀사와 합의됩니다.

FAQ

자주 묻는 질문

어떤 클라우드 제공업체를 선택해야 하나요?

제품, 팀 및 기존 계약에 따라 다릅니다. AWS, Google Cloud 및 Azure는 많은 관리형 서비스를 사용하는 복잡한 워크로드에 적합합니다. Vercel 또는 Netlify는 프론트엔드 중심의 웹 앱에 적합합니다. DigitalOcean 및 유사한 제공업체는 더 단순한 제품을 쉽게 운영할 수 있게 해줍니다. 저희는 귀사의 요구 사항에 맞춰 옵션을 비교하고 하나를 추천하며, 트레이드오프를 기록으로 남깁니다.