
통합 데이터 허브로 가는 길 - Part 3
Zeppelin의 익숙한 사용성을 유지하면서 JupyterHub에 기능과 운영 체계를 단계적으로 구현한 내용을 정리했습니다. 대용량 SQL 안정화, GitHub 자동화, 무중단 운영과 추적성 확보가 핵심이었습니다.

Zeppelin의 익숙한 사용성을 유지하면서 JupyterHub에 기능과 운영 체계를 단계적으로 구현한 내용을 정리했습니다. 대용량 SQL 안정화, GitHub 자동화, 무중단 운영과 추적성 확보가 핵심이었습니다.
Master Jenkins를 EC2에 두고 Mac Mini와 Mac Studio를 Node로 연결해 테스트 자동화 환경을 통합했습니다. 지원 서비스 분리와 중앙 관리로 성능과 운영 효율을 개선했습니다.

테스트 자동화 환경을 Master Jenkins와 Mac Node 구조로 통합했습니다. IP 변경, 장애 전파, 자원 분산 문제를 줄이고 운영 효율과 안정성을 높였습니다.

QA 대응 프로세스에 GitLab, Jenkins, Jira Automation을 연동해 수동 작업을 자동화했습니다.그 결과 개발자 후속 대응 단계를 절반으로 줄여 업무 흐름을 개선했습니다.


QA 팀이 Postman과 Jenkins를 연동해 API 테스트 자동화 파이프라인을 구축한 사례를 소개했습니다. 반복 수동 테스트를 줄이고 회귀 테스트와 알림 체계를 통해 품질 안정성을 높였습니다.


수동 QA의 한계를 줄이기 위해 API 자동화를 도입하고 Jenkins 대신 GitHub Actions로 전환했습니다. 다만 gRPC와 REST가 섞인 환경에서는 한계를 확인해 점진적 자동화로 방향을 잡았습니다.
무신사 Web 테스트 자동화 2.0의 개선 내용을 정리한 글입니다. GitHub Actions, DB화, step/fixture 구조로 유지보수성과 실행 효율을 높였습니다.

Jenkins 공통 파이프라인과 Confluence API로 배포 프로세스를 자동화한 사례를 다뤘습니다. 제공된 내용이 적어 구체적인 구현과 효과는 확인하기 어렵습니다.


Robot Framework로 웹 테스트 자동화를 도입한 과정과 운영 방식을 소개했습니다. 반복 검증을 키워드화·모듈화하고 Jenkins, Docker, Slack으로 모니터링까지 확장했습니다.


EC2에서 Docker를 이용해 Jenkins를 쉽게 설치하는 방법을 소개합니다. 컨테이너 기반으로 설치 절차를 단순화하는 접근을 다룹니다.

Jenkins CI에서 빌드 실패가 급증한 원인을 로그 처리 병목으로 좁혀 분석했습니다. Gradle 로그를 줄여 타임아웃 문제를 해결하고 수행 시간도 단축했습니다.


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.