CI/CD에 관한 자료는 넘쳐납니다. 하지만 대부분은 "어떻게 쓰나" 에서 멈춥니다.

각 챕터의 첫 문서부터 바로 학습을 시작하세요!

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핵심 질문: CI/CD가 해결하는 실제 문제는 무엇인가? Pipeline의 각 구성 요소는 어떻게 연결되고, GitOps는 명령형 배포와 무엇이 다른가?

핵심 질문: uses: 뒤의 Action은 어떻게 실행되는가? Job 의존성은 내부적으로 어떻게 처리되고, Secrets는 어떻게 로그에서 가려지는가?

핵심 질문: 레이어 순서 하나가 왜 빌드 시간을 10배 차이나게 만드는가? 멀티 스테이지 빌드는 내부에서 어떻게 동작하고, BuildKit은 무엇을 병렬화하는가?

핵심 질문: Rolling Update는 언제 자동으로 중단되는가? Blue-Green과 Canary 중 무엇을 선택해야 하고, DB 마이그레이션이 있을 때 롤백이 왜 불가능한가?

핵심 질문: ArgoCD의 Reconciliation Loop는 얼마나 자주 실행되고, Self-Heal은 어떻게 직접 수정을 감지하는가? Git에 Secret을 저장하면 왜 안 되는가?

핵심 질문: 단위/통합/E2E 테스트를 Pipeline의 어느 단계에 배치해야 하는가? SonarQube Quality Gate는 어떻게 파이프라인을 멈추는가?

핵심 질문: 배포 실패 원인을 30분 안에 찾으려면 어떻게 해야 하는가? 파이프라인 병목은 어디서 발생하고, 자동 롤백 트리거는 어떻게 설계하는가?

이 레포는 단독으로 보아도 완결되지만, 아래 레포와 함께 보면 내부 원리의 연결 고리가 보입니다.

선행 학습 (권장):
  docker-deep-dive         →  컨테이너 이미지 레이어, Namespace/Cgroup 이해 후
  kubernetes-deep-dive     →  Pod, Deployment, Service, Reconciliation Loop 이해 후
  linux-for-backend        →  프로세스 격리, 환경변수, 파일시스템 이해 후

연계 학습:
  observability-deep-dive  →  배포 마커와 메트릭 연동, 배포 후 이상 감지

모든 실험은 로컬에서 재현할 수 있습니다.

# docker-compose.yml — 로컬 GitOps 환경
services:
  gitea:
    image: gitea/gitea:latest
    ports:
      - "3000:3000"
    volumes:
      - gitea-data:/data

  act-runner:
    image: gitea/act_runner:latest
    environment:
      GITEA_INSTANCE_URL: http://gitea:3000
      GITEA_RUNNER_REGISTRATION_TOKEN: ${RUNNER_TOKEN}
    volumes:
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock

  argocd:
    image: quay.io/argoproj/argocd:latest
    ports:
      - "8080:8080"

volumes:
  gitea-data:

# 핵심 진단 명령어 세트
kubectl rollout status deployment/myapp -n production   # Rolling Update 진행 상황
kubectl rollout undo deployment/myapp -n production     # 롤백 실행
argocd app get myapp                                    # ArgoCD Sync 상태 확인
argocd app sync myapp                                   # 수동 Sync 트리거
kubectl argo rollouts set weight myapp 20               # 카나리 트래픽 20%로 조정
kubectl argo rollouts promote myapp                     # 카나리 승급
docker history myapp:latest --no-trunc                  # Docker 레이어 캐시 분석

Before (원리 없이):
  배포 실패 → 로그 전체 검색 → 30분 소요
  이미지 빌드 느림 → 서버 사양 업그레이드
  ArgoCD OutOfSync → 무작정 Force Sync
  롤백 → kubectl rollout undo (DB 변경 있었는데...)

After (원리를 알고):
  배포 실패 → Readiness Probe 실패 → 헬스체크 엔드포인트 확인 → 5분 내 진단
  이미지 빌드 느림 → 레이어 순서 수정 → 의존성 캐시 복구 → 빌드 시간 10배 단축
  ArgoCD OutOfSync → Self-Heal 활성화 → 드리프트 자동 수렴
  롤백 → DB Forward-Only 전략 → 새 버전으로 핫픽스 전진