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 — 29 페이지
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AWS EKS에 프로덕션급 마이크로서비스 플랫폼 배포하기: 모든 결정, 모든 오류, 모든 교훈
단순한 Kubernetes Pod 실행을 넘어, 실제 운영 환경(Production)에 필요한 보안, 스토리지, 오토스케일링 등 핵심 인프라 구축 전략을 다룹니다. AWS EKS를 활용해 RideShare Pro라는 마이크로서비스 플랫폼을 안정적으로 배포하기 위한 아키텍처 결정과 실무적 교훈을 제시합니다.
Deploying a Production-Grade Microservices Platform on AWS EKS, Every Decision, Every Error, Every Lesson↗dev.to
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LLM 애플리케이션에서 법의학적 가시성을 확보하기 위한 AI 감사 로그 구현
LLM 애플리케이션의 보안 위협은 단일 이벤트가 아닌 연속적인 의사결정 과정에서 발생하므로, 단순한 로그를 넘어 상호작용의 인과관계를 추적할 수 있는 '법의학적 가시성(Forensic Visibility)' 확보가 필수적입니다. 이를 위해 데이터 캡처, 암호화 체인, 조사 인터페이스로 구성된 3계급 아키텍처와 증거 수준의 데이터 기록 체계 구축이 필요합니다.
Implementing AI Audit Logs for Forensic Visibility in LLM Applications↗dev.to
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단 한 명의 사용자에게도 보여주기 전에 앱에 AI QA 에이전트를 실행했습니다. 11개의 문제를 발견했으며, 그중 4개는 차단 문제였습니다.
사용자 인터뷰를 진행하기 전, AI QA 에이전트를 활용해 제품의 치명적인 결함 11개를 발견하고 4개의 차단 문제를 해결한 사례를 다룹니다. 단순한 코드 버그를 넘어 브랜딩 불일치, 데이터 트래킹 오류, 사용자 경험(UX)의 공백 등 제품의 초기 안착을 방해하는 핵심 리스크를 사전에 차단하는 전략을 제시합니다.
I ran an AI QA agent on my app before talking to a single user. It found 11 issues, 4 were blockers.↗dev.to
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OpenTelemetry eBPF Instrumentation (OBI) 완벽 가이드: KubeCon EU 2026 베타 출시, 제로 코드 관측 가능성, 그리고 1.0 GA 로드맵
OpenTelemetry eBPF Instrumentation(OBI)는 코드 수정이나 사이드카 없이도 Kubernetes 환경의 트레이싱을 가능하게 하는 '제로 코드 관측 가능성' 기술입니다. Grafana Beyla의 후계자로서, eBPF를 통해 네트워크, 데이터베이스, GenAI 호출까지 심층적인 가시성을 제공합니다.
OpenTelemetry eBPF Instrumentation (OBI) — The Complete Guide: KubeCon EU 2026 Beta Launch, Zero-Code Observability, and the 1.0 GA Roadmap↗dev.to - 19
Terraform을 사용하여 EC2, ALB, Auto Scaling을 활용한 AWS 웹 애플리케이션 구축: 확장성 확보하기
Terraform을 활용하여 AWS의 EC2, ALB, Auto Scaling Group을 모듈화된 구조로 구축하고, 자동화된 확장성을 확보하는 방법을 다룹니다. 인프라를 재사용 가능한 단위로 분리하여 관리 효율성과 안정성을 높이는 실무적인 접근법을 제시합니다.
Building a Scalable Web Application on AWS with EC2, ALB, and Auto Scaling using Terraform↗dev.to
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Outer Loop를 위한 Claude Code: AI SRE 플레이북, 온콜 잔무 감소시키다
AI 에이전트가 코딩(Inner Loop)을 넘어 인시던트 대응, SLO 조사 등 운영 업무(Outer Loop)의 맥락 파악 비용을 획기적으로 줄일 수 있음을 제시합니다. 핵심은 모델의 지능이 아니라, 다양한 SaaS 도구들을 안전하게 연결하고 권한과 감사 로그를 관리할 수 있는 'MCP(Model Context Protocol) 런타임' 인프라의 구축에 있습니다.
Claude Code for the Outer Loop: An AI SRE Playbook to Reduce On-Call Toil↗dev.to















