

AWS IoT Core를 활용한, ‘우아한형제들’의 실외배달 로봇과 클라우드 리소스의 안전한 연결 구축기
AWS IoT Core로 실외 배달로봇의 자동 등록, 메시지 격리, 클라우드 리소스 접근 통제를 구성한 사례를 소개했습니다. Fleet Provisioning, IoT Rule, Credential Provider를 조합해 보안과 운영 효율을 함께 높였습니다.


AWS IoT Core로 실외 배달로봇의 자동 등록, 메시지 격리, 클라우드 리소스 접근 통제를 구성한 사례를 소개했습니다. Fleet Provisioning, IoT Rule, Credential Provider를 조합해 보안과 운영 효율을 함께 높였습니다.


13년간 누적된 운영 흔적을 분류해 stage 환경을 새로 구축했습니다. Packer와 CodeDeploy, AI 분석을 결합해 운영에 가까운 검증 구조를 만들었습니다.


13년간 쌓인 운영 흔적을 분리해 검증 가능한 stage 환경을 구축했습니다. 운영에 가까운 조건에서 배포와 변경을 안전하게 확인하도록 재구성했습니다.
![[인프라를 소프트웨어처럼 4/5] plan은 동작을 모른다: 인프라를 테스트·재현한다는 것](https://static.flex.team/v2/landing-2024/og/main.jpg)

terraform plan만으로는 인프라의 실제 동작을 확인할 수 없다는 문제를 다뤘습니다. 로컬 클러스터 검증과 재현 가능한 선언으로 apply 전 신뢰도를 높이는 방법을 소개했습니다.

Claude Code를 Azure 인프라 구축에 적용하며 하네스 엔지니어링으로 AI 에이전트의 통제 문제를 줄인 사례를 다뤘습니다. 상태 분리, MCP, Human-in-the-loop로 안전한 워크플로우를 설계한 점이 핵심입니다.

공유 dev 병목을 없애기 위해 브랜치 하나로 격리 환경을 만드는 Environment Variant 설계를 소개했습니다. ArgoCD ApplicationSet으로 생성과 회수를 자동화해 환경 생명주기를 git과 연결했습니다.
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플랫폼팀이 코드 바깥의 환경 실체를 선언으로 만드는 방식을 설명했습니다. Kafka 토픽 선언과 검증, 추적 가능한 거버넌스 사례를 다뤘습니다.

Alert 생성과 전달, 대응 흐름을 IaC와 표준화된 Slack 메시지로 정리한 개선 과정을 소개했습니다. 반복 Alert 재사용, grouped Alert, AI 연동, 모니터링 자체 감시까지 운영 개선을 다뤘습니다.
![[인프라를 소프트웨어처럼 1/5] Infrastructure as Code, 그리고 그다음](https://flex.team/blog/og/main.jpg)

Terraform plan은 변경점만 보여 주고 실제 동작은 보장하지 못한다고 설명했습니다. IaC를 넘어 테스트 가능성과 재현 가능성을 갖춘 IaS 관점이 필요하다고 강조했습니다.


에잇퍼센트가 Kiro CLI와 AI 프롬프트 세트로 EC2 기반 서비스를 Amazon ECS Fargate로 현대화했습니다. 현업을 병행하면서도 무중단 배포와 비용 절감을 함께 달성했습니다.

Terraform 모듈을 원칙 없이 만들면 복잡도와 변경 위험이 커진다는 점을 설명했습니다. 캡슐화, 권한 경계, 변동성 분리, MVP 원칙으로 표준 구조를 잡는 방법을 정리했습니다.
![[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 2/5] 빌드 피드백이 AI를 가르친다](https://cdn.sanity.io/images/v31psllp/production/3d96b197bc8207cb19daa7120faefb616f656785-1684x1030.png)

AI 코딩 에이전트에게 빌드 피드백 유형별 정보 품질이 어떻게 다른지 분석했습니다. 컴파일 타임 검증과 맥락 있는 에러 메시지가 가장 효과적이라고 정리했습니다.