Dev.to DevOps
원문 사이트 ↗Dev.to DevOps 섹션은 인프라·CI/CD·컨테이너·모니터링 등 DevOps 실무 콘텐츠가 모이는 카테고리로, Kubernetes, Terraform, Docker, 옵저버빌리티 도구 사용기와 사례 연구가 풍부합니다. 한국 SRE·DevOps 엔지니어에게 글로벌 도구 트렌드 학습 자료로 추천합니다.
Dev.to DevOps 주요 토픽
Dev.to DevOps 관련 글 — 176 페이지
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AWS Frontier Agents와 함께 SRE가 변화하는 것과 유지되는 것
AWS가 자율형 AI 에이전트 브랜드인 'Frontier Agents'의 첫 주자인 DevOps 및 Security Agent를 정식 출시했습니다. 이 에이전트들은 단순한 작업 보조를 넘어, 멀티 클라우드 환경의 로그와 메트릭을 스스로 분석하여 장애 원인을 조사하고 해결책을 제안하는 '자율적 SRE 조수' 역할을 수행합니다.
What Changes and What Stays the Same for SRE with AWS Frontier Agents↗dev.to
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2026년 HIPAA 취약점 스캔 요구사항: 개발자를 위한 구현 가이드
2026년부터 미국 HHS OCR은 HIPAA 준수 확인을 위해 연 2회 취약점 스캔을 의무화하며, 위반 시 건당 최대 5만 달러의 벌금을 부과할 예정입니다. 이에 따라 헬스케어 소프트웨어 개발자는 단순 보안 점검을 넘어, 정기적인 스캔과 조치 내역을 문서화하는 체계적인 보안 관리 프로세스를 구축해야 합니다.
HIPAA Vulnerability Scanning Requirements in 2026: A Developer's Implementation Guide↗dev.to
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MCP 보안, 작동 중: 의사 결정 추적 관측
AI 에이전트가 자율적으로 인프라를 변경할 때 발생하는 보안 리스크를 관리하기 위해, 단순한 로그 기록을 넘어 '왜 그런 결정을 내렸는지'를 추적하는 '의사 결정 계보(Decision-Lineage) 관측' 기술을 소개합니다. OpenTelemetry를 활용하여 에이전트의 추론 단계, 컨텍스트 해시, 정책 검증 결과를 불변의 저장소에 기록함으로써 프롬프트 인젝션 공격을 방지하고 운영 안정성을 높이는 아키텍처를 제시합니다.
MCP Security in Action: Decision-Lineage Observability↗dev.to
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AI 에이전트가 끊임없이 망가지는 이유 (그리고 지식 그래프가 해결하는 방법)
AI 에이전트가 긴 작업 세션에서 성능이 저하되는 근본 원인은 모델의 추론 능력이 아닌, 한정된 컨텍스트 윈도우로 인한 '메모리 부족'에 있습니다. 이를 해결하기 위해 단순 요약 방식 대신, 데이터 간의 관계를 구조화하여 저장하는 지식 그래프(Knowledge Graph)를 활용해 에이전트가 필요한 정보만 쿼리할 수 있는 메모리 아키텍처를 구축해야 합니다.
Why context windows keep breaking AI agents (and how knowledge graphs fix it)↗dev.to
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엔지니어링 조직이 비용을 제대로 파악하지 못하는 이유 (그리고 해결 방법)
엔지니어링 조직이 개발 속도나 작업량 같은 운영 지표에만 집중하느라, 실제 투입된 비용과 비즈니스 가치 사이의 경제적 연결 고리를 놓치고 있다는 점을 지적합니다. 이를 해결하기 위해 이슈 티켓에 작업 카테고리를 태깅하고, 이를 기반으로 실제 비용(Fully loaded cost)을 산출하여 가시화하는 구체적인 방법론을 제시합니다.
Why Your Engineering Org Has No Idea What Anything Costs (And How to Fix It)↗dev.to
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단 한 번의 명령어로 완전한 인프라 구축: Terraform, Kubernetes, Prometheus, Grafana 활용
Terraform을 활용하여 PostgreSQL, Kubernetes, Prometheus, Grafana를 포함한 전체 인량 인프라를 단 한 번의 명령어로 구축하고 관리하는 자동화 방법을 소개합니다. IaC(Infrastructure as Code)를 통해 인프라의 상태를 관리하고, 의존성 문제를 해결하며, 효율적인 모니터링 환경을 구축하는 실무적인 접근법을 다룹니다.
From zero to full infrastructure as code - Terraform, Kubernetes, Prometheus and Grafana with a single command↗dev.to
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AWS ECS에서 자체 복구 가능성 Observability 스택 구축하기 — 나를 거의 망가뜨렸던 버그들
단순히 장애 발생 여부만 알리는 모니터링을 넘어, 장애의 근본 원인을 즉시 파악하고 스스로 복구하는 '자가 치유형(Self-Healing) 옵저버빌리티 스택' 구축 사례를 다룹니다. OpenTelemetry, Jaeger, Prometheus를 활용해 분산 트레이싱과 로그를 연결하고, AWS Lambda를 통해 비정상 태스크를 자동 제거하는 기술적 방법론과 구현 과정에서의 핵심 트러블슈팅을 공유합니다.
I Built a Self-Healing Observability Stack on AWS ECS — Here Are the Bugs That Nearly Broke Me↗dev.to
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마누스 AI의 6가지 기술을 오픈클로 VPS로 마이그레이션하는 방법
고비용의 Manus AI 구독 모델과 벤더 종속성 문제를 해결하기 위해, OpenClaw와 VPS를 활용하여 6가지 자동화 스킬을 자가 호스팅(Self-hosted) 환경으로 성공적으로 마이그레이션한 기술 사례를 다룹니다. 이를 통해 고정 구독료 대신 사용량 기반(Pay-per-use) API 비용 구조로 전환하여 비용을 절감하고 인프라 제어권을 확보하는 방법을 제시합니다.
How I Migrated 6 Skills From Manus AI to a OpenClaw VPS↗dev.to
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브라우저에서 완전히 실행되는 Zero-Trust JWT 검사기 구축 방법
개발자들이 JWT를 검증할 때 외부 사이트에 토큰을 붙여넣으며 발생하는 데이터 유출 리스크를 해결하기 위해, 브라우저 내에서 로컬로만 실행되는 'Zero-Trust JWT 검사기'가 개발되었습니다. 이 도구는 단순 디코딩을 넘어 알고리즘 취약점, 만료 기간 오류, 개인정보 노출 등을 자동으로 감사하여 보안 수준을 높여줍니다.
How I built a Zero-Trust JWT Inspector that runs entirely in the browser↗dev.to
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Azure ML Online 엔드포인트: Terraform으로 모델을 프로덕션에 배포하기 🚀
이 기사는 Terraform의 `azapi` 프로바이더를 사용하여 Azure Machine Learning(ML) 온라인 엔드포인트를 자동화된 방식으로 배포하는 방법을 설명합니다. 모델 배포 시 트래픽 분할(Canary rollout), 오토스케일링, 헬스 체크 등을 IaC(Infrastructure as Code)로 구현하는 구체적인 코드를 제공합니다.
Azure ML Online Endpoints: Deploy Your Model to Production with Terraform 🚀↗dev.to
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