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 — 36 페이지
- 1
TigerBeetle 코어 시스템 아키텍처: 성능 엔지니어링과 맞춤 인터페이스의 힘 해부
TigerBeetle은 Zig 언어를 기반으로 런타임 동적 메모리 할당을 배제하고 초기 단계에서 모든 자원을 미리 할당하는 정적 아키텍처를 채택했습니다. 이를 통해 금융 결제 시스템에 필수적인 초저지연성과 높은 처리량을 보장하며, 메모리 파편화와 예측 불가능한 지연 시간을 근본적으로 제거합니다.
TigerBeetle Core System Architecture: Deconstructing Performance Engineering and the Power of Custom Interfaces↗dev.to
- 2
Cilium 클러스터 메시로 두 개의 Talos Kubernetes 클러스터 연결하기
이 글은 Cilium Cluster Mesh를 사용하여 두 개의 Talos Kubernetes 클러스터를 연결할 때 필요한 고유 ID, 비중복 CIDR, 노드 간 도달 가능성 등의 필수 요구사항을 설명합니다. 특히 멀티 네트워크 환경에서 Kubelet이 잘못된 IP를 선택하는 문제를 `validSubnets` 설정을 통해 해결하는 실무적인 팁을 제공합니다.
Joining two Talos Kubernetes clusters with Cilium Cluster Mesh↗dev.to
- 3
앱 확장, 네오처럼: 수평적 vs 수직적 (특별한 도구 불필요)
갑작스러운 트래픽 증가에 대응하기 위한 서버 스케일링 전략인 수직적(Scale Up) 및 수평적(Scale Out) 확장의 개념과 차이점을 설명합니다. 특히 로컬 메모리에 데이터를 저장하는 상태 유지(Stateful) 방식의 위험성을 지적하며, Redis를 활용해 애플리케이션을 상태 비저장(Stateless) 구조로 전환하여 무한한 확장이 가능하게 만드는 구체적인 방법을 다룹니다.
Scaling Your App Like Neo: Horizontal vs Vertical (No Spoon Required)↗dev.to
- 5
CVE-2026-6875 분석: ServiceNow AI 플랫폼의 액티브 샌드박스 탈출 공격 방어
ServiceNow AI 플랫폼에서 발견된 CVSS 9.5 등급의 심각한 취약점인 CVE-2026-6875는 AI 에이전트가 생성한 코드가 샌드박스를 탈출하여 호스트 시스템에 원격 코드 실행(RCE)을 일으킬 수 있음을 보여줍니다. 이 글은 AI 플랫폼 아키텍처를 분석하고, 기존 웹 보안 방식에서 벗어나 강력한 커널 수준 격리가 필요함을 강조합니다.
Analyzing CVE-2026-6875: Defending ServiceNow AI Platform Against Active Sandbox Escape Exploits↗dev.to
- 7
온프레미스 Kubernetes 클러스터 구축하기 - Part 6: 애플리케이션 배포, 업데이트 및 확장 가능성
Spring Boot 애플리케이션을 예시로 Docker 이미지 생성부터 클러스터 배포, 서비스 노출까지의 전 과정을 설명합니다. 특히 온프레미스 환경 특유의 로드밸런서 설정과 버전 업데이트, 그리고 CPU 사용량 기반의 자동 확장(HPA) 구현 방법을 구체적인 명령어로 제시합니다.
Montando um Cluster Kubernetes On-Premise — Parte 6: Deploy, Atualização e Escalabilidade de uma Aplicação Própria↗dev.to
- 8
온프레미스 Kubernetes 클러스터 구축하기 - Part 5: 첫 번째 컨테이너 배포하기
이미 구축된 온프레미스 쿠버네티스 환경에 Nginx Deployment와 NodePort Service를 생성하여 첫 애플리케이션을 배포하는 과정을 다룹니다. 이를 통해 컨트롤 플레인, CNI, kube-proxy 등 클러스터 구성 요소 간의 통신과 서비스 노출 메커니즘이 정상적으로 작동함을 최종 확인합니다.
Montando um Cluster Kubernetes On-Premise — Parte 5: Fazendo o Deploy do Primeiro Container↗dev.to
- 10
온프레미스 Kubernetes 클러스터 구축하기 - Part 3: 마스터 초기화
kubeadm을 사용하여 쿠버네티스 컨트롤 플레인을 초기화하고 마스터 노드를 설정하는 구체적인 방법을 안내합니다. 특히 최신 버전에서는 안정성을 위해 YAML 기반의 구성 파일을 사용하는 것이 권장되며, 클러스터 내 Pod 간 통신을 가능하게 하는 CNI(Calico, Flannel 등) 설치 과정을 핵심적으로 다룹니다.
Montando um Cluster Kubernetes On-Premise — Parte 3: Inicializando o Master↗dev.to
- 11
온프레미스 Kubernetes 클러스터 구축하기 - Part 2: Containerd 및 Kubernetes 설치
온프레미스 환경에서 쿠버네티스 클러스터를 구성하기 위해 모든 노드에 containerd 런타임과 kubelet, kubeadm을 설치하는 과정을 설명합니다. 커널 모듈 로드, 네트워크 파라전 조정, cgroup 드라이버 일치화 등 안정적인 운영을 위한 필수 설정법을 포함하고 있습니다.
Montando um Cluster Kubernetes On-Premise — Parte 2: Instalando Containerd e Kubernetes↗dev.to
- 13
신뢰, 발견, 맥락, 일관성: AWS DevOps 에이전트가 텔레메트리 레이어에서 찾는 것
AWS DevOps Agent를 활용한 장애 조사 실험 결과, Bronto가 Elasticsearch 및 Grafana Loki보다 AI 에이전트 적합성 면에서 압도적인 우위를 점하는 것으로 나타났습니다. 이는 AI 에이전트가 쿼리 오류나 대소문자 불일치로 인해 잘못된 데이터를 '정답'으로 오인하는 '침묵하는 실패'를 방지하는 것이 AI 기반 운영의 핵심임을 시사합니다.
Trust, Discovery, Context, Consistency: What AWS DevOps Agent Looks For in a Telemetry Layer↗dev.to
- 17
에테네아, 더 나은 정보 시스템으로 전문 커뮤니케이션 강화
ETHENEA는 금융 서비스 산업 내 정보 접근성의 중요성을 인식하고, 디지털 접점에서의 콘텐츠 구조화와 일관된 메시지 전달을 위한 새로운 정보 시스템 구축에 나섰습니다. 이는 기술적 도구를 활용해 전문적인 내용을 더 쉽게 이해할 수 있도록 하여 고객 참여와 브랜드 신뢰를 높이는 것을 목표로 합니다.
ETHENEA (ETHENEA Americas LLC) Strengthens Professional Communication Through Better Information Systems↗dev.to
- 18
볼트에서 찾을 수 없었던 것, 라이브 감사에서 발견한 코드 리뷰로는 알 수 없는 것
코드 리뷰를 통해 로직상 완벽해 보였던 자격 증명 저장소 전환 과정에서, 실제로는 오래된 저장소의 인프라가 작동하지 않고 있었음을 라이브 감사를 통해 발견한 사례입니다. 에러를 조용히 처리하는 try/catch 문이 시스템의 결함을 은폐할 수 있으며, 이를 방지하기 위해서는 가설 검증을 넘어선 실데이터 기반의 정기적인 감사가 필요함을 강조합니다.
Vault cant found What a Live Audit Found That Code Review Never Would↗dev.to
- 21
왜 회귀적 초지능은 엔지니어 대신 컴퓨팅에 4억 1천만 달러를 걸었을까
Recursive Superintelligence는 최근 확보한 6억 5천만 달러 중 4억 1천만 달러를 AWS 컴퓨팅 자원 확보에 투입하며, 인간 엔지니어 대신 AI 에이전트를 통한 제품 개발을 목표로 하고 있습니다. 이는 인재 경쟁보다 GPU 자원 확보가 핵심인 새로운 AI 산업의 패러다임 변화를 시사합니다.
Why Recursive Superintelligence Just Bet $410M on Compute Instead of Engineers↗dev.to
이 출처 페이지는 글 누적 후 검색엔진에 노출됩니다.









