[DevOps] 2024 State of DevOps Report Part 3 (사용자 중심 접근)

State of DevOps Report는 2014년부터 시작되어 매년 발표되고 있으며, DORA(DevOps Research and Assessment) 팀이 연구를 주도하다가 이후 Google에 인수되어 현재까지 지속적으로 발표되고 있습니다. 해당 보고서에서는 배포 빈도, 변경 실패율, 복구 시간, 리드 타임 등의 핵심 지표를 기준으로 소프트웨어 개발 및 운영 성과의 DevOps 모범 사례와 생산성 향상 전략을 분석하고 있습니다.

이전 글에서는 2024년도의 State of DevOps Report 중 플랫폼엔지니어링의 내용을 중점으로 한번 알아봤는데요.
이번에는 사용자 중심 접근(User-Centered Approach) 내용을 중점으로 한번 알아보는 시간을 가져보겠습니다.

참고자료 - 2023 State of DevOps Report 소개

[DevOps] State of DevOps Report 2023 알아보기 1탄

https://every-up.tistory.com/62

[DevOps] State of DevOps Report 2023 알아보기 2탄

https://every-up.tistory.com/63

[DevOps] State of DevOps Report 2023 알아보기 3탄

https://every-up.tistory.com/64

효과

2024 State of DevOps Report 내용 중 사용자 중심 접근(User-Centered Approach)의 내용을 중점으로 알아보겠습니다.
Report 내용은 한글로 번역 후 정리해봤으며, 번역 내용에 따라 원문과 의미가 조금 다를 수 있음을 사전에 알려드립니다.

주요 결과(요약)

보고서에서는 개발자가 만드는 것과 사용자가 필요로 하는 것 사이의 일치가 직원과 조직이 번창할 수 있도록 한다는 것을 다시 한번 발견했습니다.

개발자는 더 생산적이며, 사용자 중심적 사고방식으로 소프트웨어를 개발하면 번아웃을 경험할 가능성이 낮고, 고품질 제품을 만들 가능성이 더 높습니다. 소프트웨어는 사람을 위해 만들어지므로 개발자가 사용자 경험을 개선하는 소프트웨어 구축에 집중할 수 있도록 돕는 환경을 조성하는 것은 조직의 책임입니다. 또한 우선순위가 끊임없이 바뀌지 않는 안정적인 환경은 생산성의 작지만 의미 있는 증가와 직원의 번아웃의 중요하고 의미 있는 감소로 이어진다는 것을 발견했습니다.

환경적 요인은 개발되는 제품의 품질과 해당 제품을 만드는 개발자의 전반적인 경험에 상당한 영향을 미칩니다.

사용자 중심성 및 배포 빈도에 따른 제품 성능

사용자 중심성 및 배포 빈도에 따른 제품 성능의 관계입니다.

사용자 중심성이 높은 제품일수록 성능이 높으며, 배포 빈도와 관계없이, 사용자 중심성이 높은 제품은 성능이 일관되게 우수합니다. 사용자 중심성이 낮은 경우, 배포 빈도가 증가할수록 성능이 상승하긴 하지만, 다른 그룹에 비해 성능이 낮은 것을 확인할 수 있습니다. 배포 빈도의 증가가 제품 성능을 향상시키지만, 사용자 중심성에 따라 효과가 다릅니다. 따라서 단순히 배포를 빠르게 하는 것보다, 사용자 피드백을 반영하는 것이 더 중요합니다.

사용자 중심성 및 고품질 문서화에 따른 제품 성능

사용자 중심성 및 고품질 문서화에 따른 제품 성능의 관계입니다.

모든 사용자 중심성 그룹에서 문서 품질이 증가할수록 제품 성능이 상승됩니다. 사용자 중심성이 높을수록 문서 품질이 제품 성능에 더 큰 영향을 주며, 낮은 사용자 중심성에서는 문서 품질의 영향이 제한적입니다. 사용자 중심적 설계가 부족하면, 문서가 아무리 좋아도 제품 성능 향상에 큰 영향을 미치지 못할 수 있음을 시사합니다.

기타 결과

사용자 중심 접근 방식이 중요한 이유

일에서 목적의식이 조직과 직원 모두에게 긍정적 영향을 줍니다.

연구에 따르면, 일에서 의미를 찾는 것이 중요하며, 93%의 근로자가 자신의 일이 의미 있다고 느끼는 직업을 가지는 것을 중요하게 생각하고 있습니다. 또한 의미 있는 일을 할 경우, 미래 수입 23%를 포기할 의향이 있다는 것으로 나타났습니다. 이는 사람들에게 동기부여와 몰입도를 증가시켜 조직 생산성을 향상시킬 수 있습니다.

명확한 방향성을 제공

소프트웨어 개발에 대한 사용자 중심적 접근 방식은 개발자가 자신의 작업을 보는 방식을 근본적으로 바꿀 수 있습니다.

임의의 기능을 제공하고 사용자가 이를 사용할지 추측하는 대신, 개발자는 사용자 피드백을 통해 무엇을 빌드할지 우선순위를 정할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 개발자에게 자신이 작업하는 기능이 존재하는 데 이유가 있다는 확신을 주며 작업에 의미를 가지게 됩니다. 사람들이 제품과 서비스를 사용할 때 뛰어난 경험을 할 수 있도록 하는 것입니다. 이를 통해 개발자는 자신이 만든 소프트웨어를 통해 자신의 작업이 미치는 직접적인 영향을 확인할 수 있습니다

2024년도의 State of DevOps Report 중 사용자 중심 접근의 내용을 중점으로 주요 내용을 확인해봤는데요.

State of DevOps Report 중 다른 내용으로 다뤄볼 주제가 있다면 상세하게 확인해보는 시간을 다시 가져보겠습니다....! 끝...!

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[DevOps] 2024 State of DevOps Report Part 2 (플랫폼엔지니어링)

State of DevOps Report는 2014년부터 시작되어 매년 발표되고 있으며, DORA(DevOps Research and Assessment) 팀이 연구를 주도하다가 이후 Google에 인수되어 현재까지 지속적으로 발표되고 있습니다. 해당 보고서에서는 배포 빈도, 변경 실패율, 복구 시간, 리드 타임 등의 핵심 지표를 기준으로 소프트웨어 개발 및 운영 성과의 DevOps 모범 사례와 생산성 향상 전략을 분석하고 있습니다.

이전 글에서는 2024년도의 State of DevOps Report 중 AI의 내용을 중점으로 한번 알아봤는데요.
이번에는 플랫폼엔지니어링의 내용을 중점으로 한번 알아보는 시간을 가져보겠습니다.

참고자료 - 2023 State of DevOps Report 소개

[DevOps] State of DevOps Report 2023 알아보기 1탄

https://every-up.tistory.com/62

[DevOps] State of DevOps Report 2023 알아보기 2탄

https://every-up.tistory.com/63

[DevOps] State of DevOps Report 2023 알아보기 3탄

https://every-up.tistory.com/64

플랫폼엔지니어링의 영향

2024 State of DevOps Report 내용 중 플랫폼엔지니어링의 내용을 중점으로 알아보겠습니다.

Report 내용은 한글로 번역 후 정리해봤으며, 번역 내용에 따라 원문과 의미가 조금 다를 수 있음을 사전에 알려드립니다.

개념

플랫폼 엔지니어링은 업계 전반에 걸쳐 관심과 추진력을 얻고 있는 새로운 엔지니어링 분야입니다.

엔지니어가 다양한 팀 간의 사회적 상호작용과 자동화, 셀프서비스, 프로세스 반복성의 기술적 측면의 교차점에 집중하는 사회기술 분야입니다.

플랫폼 엔지니어링에서는 골든 패스를 구축하여 개발자 경험을 개선하는 데 많은 에너지와 집중을 쏟습니다.

골든 패스는 플랫폼 사용자가 애플리케이션을 제공하고 운영하는 데 필요한 리소스와 상호 작용할 때 사용하는 고도로 자동화된 셀프 서비스 워크플로입니다. 골든 패스의 목적은 개발자가 코드에만 신경 쓰면 되도록 소프트웨어 빌드 및 제공의 복잡성을 추상화하는 것입니다. 골든 패스를 통해 자동화된 작업의 몇 가지 예로는 새로운 애플리케이션 프로비저닝, 데이터베이스 프로비저닝, 스키마 관리, 테스트 실행, 빌드 및 배포 인프라 프로비저닝, DNS 관리 등이 있습니다.

소프트웨어 개발 및 운영 성과

플랫폼 엔지니어링이 성공하려면 사용자 중심(user-centeredness)으로 접근하는 것이 성공의 핵심 요소 중 하나입니다.

여기서 사용자는 내부 개발자 플랫폼을 사용하는 개발자들을 의미합니다. 또한, 개발자의 독립성을 보장하고 제품 중심의 사고방식을 갖는 것이 필요합니다.

플랫폼이 소프트웨어 개발 및 운영 성과에 미치는 영향의 분석 결과입니다.
내부 개발자 플랫폼 사용자는 생산성이 8% 더 높았으며, 팀 성과도 10% 더 향상되었습니다. 플랫폼을 도입한 조직에서는 소프트웨어 배포 및 운영 성과가 6% 향상되었습니다. 이러한 이점과 함께 단점도 발견되었습니다. 처리량(Throughput)이 8% 감소되었으며, 변경 안정성(Change Stability)이 14% 감소되는 단점도 발견되었습니다.

플랫폼 사용 여부에 따른 생산성

플랫폼 사용 여부에 따른 생산성 분석 내용입니다.

플랫폼 미사용 시 생산성 점수가 약 6.5~8.0 범위에 분포되어 있으며, 개별 점수의 변동성이 큽니다.

플랫폼 사용 시 생산성 점수가 7.5~8.0 범위에 집중되어 있으며, 변동성이 적고, 점들이 더 조밀하게 모여 있습니다. 내부 개발자 플랫폼을 사용할 경우 평균적으로 약 8% 향상된 생산성을 보이며, 플랫폼 사용이 개발자의 생산성 일관성을 높이는 효과가 있음을 시사하고 있습니다.

플랫폼 사용 기간에 따른 조직 성과

플랫폼 사용 기간(연령)에 따른 조직 성과 분석 내용입니다.

생산성과 함께 플랫폼의 사용 기간(연령)을 고려할 때, 플랫폼 엔지니어링 이니셔티브가 시작될 때 초기 성능 향상이 나타나고, 플랫폼이 오래되고 성숙해짐에 따라 감소 및 회복이 뒤따릅니다. 이 패턴은 초기 상을 경험하지만 실현된 후에는 어려움에 직면하는 변환 이니셔티브의 전형입니다. 장기적으로 생산성 향상이 유지되면서 소프트웨어 제공 및 운영 프로세스에서 내부 개발자 플랫폼의 역할이 전반적으로 잠재력이 있음을 보여줍니다.

주요 결과

개발자 독립성의 영향

개발자 독립성은 내부 개발자 플랫폼을 사용하여 소프트웨어를 제공할 때 개인 및 팀 수준 모두에서 생산성 수준에 상당한 영향을 미쳤습니다. 개발자 독립성은 "개발자가 지원 팀에 의존하지 않고 전체 애플리케이션 라이프사이클 동안 작업을 수행할 수 있는 능력"으로 정의됩니다. 팀과 개인 수준에서 플랫폼 사용자가 지원 팀을 참여시키지 않고도 작업을 완료할 수 있을 때 생산성이 5% 향상되는 것을 확인했습니다.

전담 플랫폼 팀의 영향

흥미롭게도, 전담 플랫폼 팀을 두는 것의 생산성에 대한 영향은 개인에게는 미미했습니다.

그러나 팀 수준에서는 생산성이 6% 증가했습니다.

이 발견은 전담 플랫폼팀을 갖는 것이 개인에게는 유용하지만 전담 플랫폼팀은 전체 팀에 더 큰 영향을 미친다는 것을 시사합니다. 팀은 서로 다른 책임과 기술을 가진 여러 개발자를 두고 있기 때문에 자연스럽게 개별 엔지니어에 비해 더 다양한 개발 플랫폼을 가지게 됩니다. 전담 플랫폼 엔지니어링 팀이 있으면 플랫폼이 팀이 나타내는 작업의 다양성을 더 지원할 수 있습니다

예상치 못한 단점

플랫폼 엔지니어링은 팀과 개인의 생산성이 높아지고 조직 성과가 향상되는 측면에서 확실한 이점을 제공하지만, 예상치 못한 단점이 있었습니다. 또한 처리량과 변경 안정성이 감소하는 것으로 나타났습니다.

처리량의 경우, 플랫폼을 사용하지 않는 사람들과 비교했을 때 약 8% 감소를 보았습니다.

프로덕션에 배포되기 전에 변경 사항이 통과해야 하는 추가된 기계는 변경 사항의 전체 처리량을 감소시킵니다. 일반적으로 내부 개발자 플랫폼을 사용하여 소프트웨어를 빌드하고 제공하는 경우 시스템과 암묵적으로 팀 간의 "핸드오프" 수가 일반적으로 증가합니다. 핸드오프는 전체 프로세스에 시간을 도입하여 처리량은 감소하지만 작업을 완료할 수 있는 능력은 순전히 증가하는 기회입니다.

내부 개발자 플랫폼을 사용할 때 개발 및 운영되는 애플리케이션의 변경 안정성을 고려할 때, 놀랍게도 변경 안정성이 14% 감소했습니다. 이는 플랫폼을 사용할 때 변경 실패율과 재작업율이 상당히 증가한다는 것을 나타냅니다

플랫폼은 개발자와 팀이 변경 사항이 나쁘더라도 신속하게 수정할 수 있다는 확신을 가지고 변경 사항을 푸시할 수 있게 해줍니다. 이 경우 불안정성이 더 높아도 반드시 나쁜 것은 아닙니다. 플랫폼은 팀이 실험하고 변경 사항을 제공할 수 있는 권한을 부여하기 때문에 변경 실패와 재작업 수준이 높아지기 때문입니다.

플랫폼이 애플리케이션에 포함된 모든 테스트를 실행하는 자동화된 테스트 기능을 제공할 수도 있습니다. 그러나 애플리케이션 팀은 품질보다 처리량을 우선시하고 테스트를 개선하지 않음으로써 해당 기능을 충분히 활용하지 못하고 있습니다. 나쁜 변경 사항이 실제로 프로세스를 거쳐 적용되어 재작업이 발생하게 됩니다.

트레이드오프

플랫폼 엔지니어링이 만병통치약은 아니지만, 전반적인 소프트웨어 개발 및 운영 프로세스와 관련해서는 강력한 분야가 될 잠재력이 있습니다. 모든 분야와 마찬가지로 플랫폼 엔지니어링에는 장점과 단점이 있습니다

첫째, 개발자 독립성과 셀프 서비스 기능을 가능하게 하는 플랫폼 기능을 우선시합니다. 이를 수행할 때, 애플리케이션 라이프사이클의 모든 측면에 플랫폼을 독점적으로 사용하도록 요구하는 것과 개발자 독립성을 방해할 수 있는 것 사이의 균형에 주의가 필요합니다.

둘째, 애플리케이션 변경 사항의 불안정성을 주의 깊게 모니터링하고 경험하는 불안정성이 의도적인 것인지 아닌지 이해하려고 노력하는 것이 필요합니다. 플랫폼은 불안정성 측면에서 실험을 활성화하고, 생산성을 높이고, 규모에 따라 성능을 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

2024년도의 State of DevOps Report 중 플랫폼엔지니어링의 내용을 중점으로 주요 내용을 확인해봤는데요.

State of DevOps Report 중 다른 내용으로 다뤄볼 주제가 있다면 상세하게 확인해보는 시간을 다시 가져보겠습니다....! 끝...!

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[DevOps] AWS vs NCP 주요 서비스 기능 및 비용 비교

AWS는 세계적으로 널리 사용되는 클라우드 서비스 플랫폼이며, NCP(네이버 클라우드 플랫폼)는 주로 한국에서 이용되는 클라우드 서비스 플랫폼입니다. AWS는 글로벌 기업들에게 다양한 서비스를 제공하며, NCP는 주로 한국 기업 및 사용자를 대상으로 한 클라우드 서비스를 제공하는데요.

AWS와 NCP의 주요 서비스의 비용을 비교해보도록 하겠습니다.

주요 서비스

[ 공통 조건 ]

환율 : $1 = 1350원

월 기준 : 730시간

서버

AWS - EC2

NCP - Server

- [Linux] / CPU(2) / Mem(8) / SSD(50G) - Type : t3a.large - 비용 : $72.89 / 98,401원 (월 기준) - [Window] / CPU(2) / Mem(8) / SSD(100G) - Type : t3a.large - 비용 : $97.60 / 131,760원 (월 기준) - [Linux] / CPU(16) / Mem(32) / SSD(50G) - Type : c5a.4xlarge - 비용 : 506.80 / 684,180원 (월 기준) - [Linux] / CPU(8) / Mem(64) / SSD(50G) - Type : r5a.2xlarge - 비용 : $401.68 / 542,268원 (월 기준) - [Linux] / CPU(4) / Memory(20) / SSD(50G) - Type : g4dn.xlarge / GPU T4 (1ea) - 비용 : $476.87 /  643,774원 (월 기준)

- [Linux] / CPU(2) / Mem(8) / SSD(50G) - Type : Standard - 비용 : 88,000원 (월 기준) - [Window] / CPU(2) / Mem(8) / SSD(100G) - Type : Standard - 비용 : 113,760원 (월 기준) - [Linux] / CPU(16) / Mem(32) / SSD(50G) - Type : High CPU - 비용 : 576,000원 (월 기준) - [Linux] / CPU(8) / Mem(64) / SSD(50G) - Type : High Memory - 비용 : 480,000원 (월 기준) - [Linux] / CPU(4) / Mem(20) / SSD(50G) - Type : GPU / Tesla T4 (1ea) - 비용 : 480,000원 (월 기준)

• 동일한 사양에서 OS에 따른 비용 비교
• CPU, Memory, GPU 등 Type별 비용 비교
  
  

객체 스토리지

AWS - S3	NCP - Object Storage
- 사용 :10TB (월 기준)  - 비용 : $256 / 345,600원  - PUT, COPY, POST, LIST 요청  - 비용 : 1000만건 $45 / 60,750원  - GET, SELECT 및 기타 모든 요청  - 비용 :  1000만건 $3.5 / 4,725원 - 아웃바운드 데이터 전송(인터넷) - 비용 :  1TB  $129.02 / 174,177원	- 사용 :10TB (월 기준)  - 비용 :  286,720원  - PUT, COPY, POST, LIST 요청 - 비용 : 1000만건 45,000원  - GET, SELECT 및 기타 모든 요청  - 비용 : 1000만건 4,000원  - 아웃바운드 데이터 전송(인터넷)  - 비용 : 1TB 102,400원

• 사용량 기준 비용 비교
• 요청에 따른 비용 비교

블록 스토리지

AWS - EBS(Elastic Block Store)	NCP - Block Storage
- SDD / 1024GB / 16,000 IOPS / 1,000MiB/s - 비용 : $149.08 / 201,258원 (월 기준) - HDD / 1024GB / 500 IOPS / 500MiB/s - 비용 : $107.91 / 145,678원 (월 기준)	- SDD / 1024GB / 16,000 IOPS / 250MiB/s - 비용 : 118,656원 (월 기준) - HDD / 1024GB / 500 IOPS / 500MiB/s - 비용 : 59,328원 (월 기준)

• Storage Type(SSD, HDD)에 따른 비용 비교

네트워크 스토리지

AWS - EFS(Elastic File System)	NCP - NAS
- 용량 : 1030GB - 비용 : $89.86 / 121,311원 (월 기준)	- 용량 : 1030GB - 비용 : 79,200원 (월 기준)

Functions

AWS - Lambda	NCP - Cloud Functions
- 요청 수 : 1억건 - 요청 기간(ms) : 1000 - 메모리 : 128MB - 비용 : $221.47 / 298,984원	- 요청 수 : 1억건 - 요청 기간(ms) : 1000 - 메모리 : 128MB - 비용 : 225,500원

기타 서비스

Auto Scaling

AWS - Auto Scaling	NCP - Auto Scaling
- 장점: 다양한 서비스 지원 유연한 메트릭 및 정책 설정 생명주기 훅을 통한 사용자 정의 제어 가능 - 단점: 설정 및 구성이 복잡할 수 있음 일부 사용자에게는 과도할 수 있는 기능이 제공됨	- 장점: 간편한 설정 및 관리 HTTP 기반 트래픽에 특화 컨테이너 인프라 지원  - 단점: 일부 AWS 서비스에 비해 특정한 서비스의 확장성이 떨어질 수 있음 고급 설정이나 사용자 정의가 부족할 수 있음

API Gateway

AWS - API Gateway	NCP - API Gateway
- Rest API / 요청 1억건 - 비용 : $350 / 472,500원 - 캐시 사용량 : 1.6GB / 6.1GB - 비용 : 27.74, 37,449원 / $146, 197,100원 +@ HTTP API, WebSocket API 지원	- Rest API / 요청 1억건 - 비용 : 396,000원 - 캐시 사용량 : 1.6GB / 6.1GB - 비용 : 59,040원 / 225,000원

Queue

AWS - SQS(Simple Queue Service)	NCP - RabbitMQ
- 표준 대기열 요청 : 1억건 - 비용 : $39.6 / 53,460원 - 아웃바운드 데이터 전송(인터넷) - 비용 : 1TB $129.02 / 174,177원	- RabbitMQ를 "단독 VM(Virtual Machine)"에 설치하여 메시지 시스템을 구성할 수 있음 - RabbitMQ 프로세스는 Supervisor에 의해서 관리되며, 의도치 않게 종료됐을 경우에는 프로세스를 재기동시켜 서비스 중단을 최소화 할 수 있음

전체 서비스에 대한 기능 및 비용을 비교한 것은 아니지만 일부 서비스들을 비교해봤습니다.

전체적으로 AWS 비용이 조금 비싸지만 환율에 따라 많이 달라질 소지가 있습니다. 또한 스토리지 부분에서는 NCP가 비교적 많이 저렴하기 때문에 스토리지 관련 서비스를 많이 사용할 경우에는 NCP가 더 비용적으로 효율적입니다.

위 정보 이외에 사용하실 서비스들의 기능 및 비용을 비교하여 Cloud를 선택 후 사용하시기 바랍니다.

지금까지 AWS와 NCP의 주요 서비스 기능 및 비용 비교 확인해봤습니다....! 끝...!

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