

DevOps 효율성 극대화를 위한 데이터 시각화 전략
DevOps 효율을 높이기 위해 Jira, GitLab, Jenkins 데이터를 REST API로 수집하고 PostgreSQL에 저장하는 시각화 전략을 소개했습니다. 라인 차트, 산점도, 테이블을 활용해 현황을 한눈에 보고 분석과 보완을 반복하는 흐름을 제안했습니다.


DevOps 효율을 높이기 위해 Jira, GitLab, Jenkins 데이터를 REST API로 수집하고 PostgreSQL에 저장하는 시각화 전략을 소개했습니다. 라인 차트, 산점도, 테이블을 활용해 현황을 한눈에 보고 분석과 보완을 반복하는 흐름을 제안했습니다.


Jenkins와 Kubernetes Plugin을 활용해 CI/CD 작업을 유연하게 구성하는 내용입니다. AWS Spot instance를 함께 사용해 비용을 줄이는 방향을 다룹니다.


프론트엔드 배포 후 테스트 자동화 사용률을 높이기 위해 Slack bot 중심 실행에서 배포 트리거 연동 방식으로 바꿨습니다.\n사람 개입을 줄이고 즉각적인 알림과 병렬 수행을 강화해 사용률을 크게 끌어올렸습니다.


API 테스트를 테스트 자동화의 첫 단계로 선택한 배경과 구현 방식을 정리했습니다. Postman, Newman, Jenkins를 연동해 배포·주기적 실행과 알림까지 자동화한 경험을 공유했습니다.


Spring Batch Job 실행 중 배포가 겹치면 jar 파일 변경으로 예외가 발생하는 문제를 다루었습니다. 심볼릭 링크를 활용해 무중단 배포를 적용한 과정을 소개했습니다.

BackstopJS를 스토리북 기반 시각적 회귀 테스트로 운영하며 사이드이펙트 탐지와 문서화를 함께 얻은 사례를 소개했습니다. 또한 PR 코멘트와 develop 머지 후 approve 자동화로 테스트 운영 부담을 줄였습니다.
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