웨비나속 Q&A

AI 모델 배포에서 가장 중요한 DevOps 자동화 단계는 서빙 이후 품질 모니터링 → 재학습 트리거로 이어지는 흐름이며, 이를 통해 지속적 개선과 운영 안정성을 동시에 확보할 수 있습니다.

네, 해당 기능에 대한 지원도 로드맵에 포함되어 있습니다.

DevOps 과정에서 보안취약점을 스캔하고 공유하고 있습니다. 해당 취약점에 대한 조치 방법 또한 명시되어 있습니다.

개발 조직(또는 개발사) 와의 협조가 절대적으로 필요합니다. 애플리케이션의 특성을 잘 이해하고 다수의 테스트를 통해 나온 잦은 수정사항을 성공적으로 수행할 수 있는 애플리케이션 개발 조직의 협조의 부재가 가장 많이 실패하는 포인트입니다.

레거시 시스템에서 단순 이관 (단일 Pod) -> Stateless 형태로 리팩토링하여 HA 및 Fail-over 가능한 형태로 개선 -> ReadinessProbe, PDB, HPA 등을 적용한 무중단 배포 및 수평 확장/축소 ... 위와 같은 단계적인 PaaS 전환을 진행하며, 각 단계별로 다수의 테스트를 수행하고, 문제시 롤백 시나리오를 정의하여 안정적인 애플리케이션 서비스를 진행할 수 있도록 노력하고 있습니다.

Application의 구조가 상당히 중요하며 무중단 배포를 감안하는 개발 과정이 있어야합니다.

네, 롤백, 리커버리 및 배포 전략 관리할 수 있도록 제공할 계획이 있습니다.

이노그리드는 DevOps–PaaS 통합 구조 내에 AI Agent를 자연스럽게 녹여 넣어, 코드 품질, 보안, 배포, 운영 전 단계에서 예측 가능한 자동화와 운영 인텔리전스 실현을 전략적으로 추진하고 있습니다.

DevOps 성숙도 평가는 단순히 툴 도입이 아니라, ‘지속 가능하고 확장 가능한 조직 운영 체계’를 구축하기 위한 진단 도구입니다. 이노그리드는 정량적 지표 기반 진단 → 자동화 전략 수립 → 플랫폼 고도화까지 지속 개선형 DevOps 체계를 지향하고 있습니다.

멀티 클라우드 CI/CD 자동화의 핵심은 IaC 표준화와 중앙화된 인증·시크릿 관리로 일관성·보안을 확보하는 것입니다. 또한 배포를 일관성 있게 유지하기 위해선 불변의 Artifact를 통해 배포하는걸 강조합니다.