Google Cloud 아키텍처 프레임워크의 이 문서에서는 수작업을 평가하고 시스템 및 팀에 미치는 영향을 완화하는 방법을 보여줍니다.
반복 업무는 지속적인 가치가 없는 반복적인 수작업이며 서비스가 성장함에 따라 증가합니다. 따라서 이 수작업을 지속적으로 줄이거나 최소화하기 위해 노력해야 합니다. 그렇지 않으면 운영 작업은 결국 작업자를 완전히 지치게 만들고 제품 사용이나 복잡성이 증가하면 인력을 추가해야 할 수 있습니다.
자동화는 반복 업무를 최소화하는 핵심 방법입니다. 또한 자동화를 통해 출시 속도를 향상시키고 사람에 의한 오류를 최소화할 수 있습니다.
자세한 내용은 반복 업무 제거를 참조하세요.
수작업 목록 작성 및 비용 평가
인벤토리를 만들고 시스템을 관리하는 팀의 반복 업무를 평가하는 것부터 시작합니다. 이 지속적인 프로세스를 수행한 후에 맞춤설정된 자동화에 투자하여 Google Cloud 서비스와 파트너에서 이미 제공한 서비스를 확장합니다. 경우에 따라 Compute Engine의 자동 확장 처리와 같은 Google Cloud의 자체 자동화 기능을 수정할 수 있습니다.
수작업 제거 우선순위 지정
자동화는 유용하지만 모든 운영 문제에 대한 해결책은 아닙니다. 알려진 반복 업무를 처리하는 첫 번째 단계로 기존 반복 업무의 인벤토리를 검토하고 우선적으로 최대한 많은 반복 업무를 제거하는 것이 좋습니다. 그러면 자동화에 집중할 수 있습니다.
필요한 반복 업무 자동화
시스템의 일부 반복 업무를 제거할 수 없습니다. 알려진 반복 업무를 처리하는 두 번째 단계는 Google Cloud에서 구성 가능한 자동화를 통해 제공하는 솔루션을 사용하여 이러한 반복 업무를 자동화하는 것입니다.
구성 가능한 자동화나 맞춤설정된 자동화가 반복 업무를 제거하려는 조직을 지원할 수 있는 몇 가지 영역은 다음과 같습니다.
- ID 관리(예: Cloud ID 및 Identity and Access Management)
- 자체 설계된 솔루션과 달리 Google Cloud에서 호스팅하는 솔루션(예: 클러스터 관리(Google Kubernetes Engine(GKE)), 관계형 데이터베이스 관리(Cloud SQL), 데이터 웨어하우스 관리(BigQuery), API 관리(Apigee))
- Google Cloud 서비스 및 테넌트 프로비저닝(예: Terraform, Cloud Foundation Toolkit)
- 다단계 작업(예: Cloud Composer)을 위한 자동화된 워크플로 조정
- 추가 용량 프로비저닝(예: Compute Engine 및 GKE와 같은 여러 Google Cloud 제품)에서는 구성 가능한 자동 확장을 제공합니다. 사용 중인 Google Cloud 서비스를 평가하여 구성 가능한 자동 확장이 포함되어 있는지 확인합니다.
- 자동 배포 기능이 포함된 CI/CD 파이프라인(예: Cloud Build)
- 배포 검증을 위한 카나리아 분석
- 머신러닝을 위한 자동화된 모델 학습(예: AutoML)
수동 워크플로를 자동화하거나 삭제할 때 Google Cloud 제품이나 서비스가 기술 요구사항 일부분만 충족하는 경우 Google Cloud 계정 담당자를 통해 기능 요청을 제출하는 것이 좋습니다. 문제는 다른 고객의 우선순위가 되거나 이미 로드맵의 일부일 수도 있습니다. 이러한 경우 기능 우선순위와 타임라인을 알고 있으면 고유한 솔루션 빌드와 Google Cloud 기능을 사용하기 위한 대기 간의 관계를 더욱 효율적으로 평가할 수 있습니다.
고비용 수작업을 위해 솔루션 빌드 또는 구매
첫 번째 단계 및 두 번째 단계와 동시에 완료할 수 있는 세 번째 단계에서는 수작업 비용이 높게 유지(예: 프로덕션 시스템을 관리하는 모든 팀이 수작업에 많은 시간을 할애함)되는 경우에 대비해 다른 솔루션의 빌드 또는 구매를 평가합니다.
솔루션을 빌드하거나 구매할 때는 통합, 보안, 개인 정보 보호, 규정 준수 비용을 고려합니다. 고유한 자동화를 설계하고 구현하면 초기 개발 및 설정 비용 외에도 유지보수 비용과 안정성에 대한 위험이 발생하므로 이 옵션을 최후의 수단으로 사용하는 것이 좋습니다.
다음 단계
시스템 설계, 보안, 개인정보 보호, 규정 준수, 안정성, 비용 최적화, 성능 최적화 등 아키텍처 프레임워크의 다른 카테고리 살펴보기