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"내 컴퓨터에서는 잘 돌아가는데 서버에서는 안 돼요..." 이런 말 한 번쯤은 들어보셨죠?
저희 개발팀도 몇 년 전까지는 배포할 때마다 이런 일이 비일비재했어요. 로컬 환경에서는 완벽하게 작동하던 애플리케이션이 스테이징 서버에 올리면 에러 투성이고, 프로덕션에서는 또 다른 문제가 발생하고... 개발자들이 "환경 설정 지옥"이라고 부를 정도였거든요.
특히 5년 된 모놀리식 서비스가 있었는데, 새로운 기능 하나 추가하려면 전체 시스템을 다시 빌드하고 배포해야 했어요. 한 부분에서 버그가 생기면 전체 서비스가 다운되는 상황이 반복되면서 "이제 정말 근본적인 변화가 필요하다"는 공감대가 형성됐죠.
그래서 ai와 함께 기존 레거시 시스템을 단계적으로 컨테이너화하는 전략을 수립해봤습니다.
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컨테이너 마이그레이션 아키텍트### 현황 분석 ###
* 기존 아키텍처: [모놀리식/마이크로서비스/하이브리드]
* 주요 기술 스택: [언어/프레임워크/데이터베이스]
* 의존성 복잡도: [외부 라이브러리/시스템 연동 현황]
* 배포 빈도: [일일/주간/월간]
### 컨테이너화 전략 ###
서비스 분리 우선순위 결정
Dockerfile 최적화 가이드라인
오케스트레이션 플랫폼 선택
모니터링 및 로깅 체계### 단계별 실행 계획 ###
1단계: 개발환경 통일 (Docker Compose) 2단계: CI/CD 파이프라인 구축 3단계: 프로덕션 배포 자동화 4단계: 서비스 메시 도입우리 시스템에 최적화된 컨테이너 전환 로드맵을 상세히 작성해주세요.
4개월에 걸친 점진적 마이그레이션 결과... 정말 극적인 변화였어요! 배포 시간이 기존 2시간에서 15분으로 단축되었고, 환경별 이슈는 거의 사라졌습니다. 무엇보다 개발자들이 인프라 걱정 없이 코드 작성에만 집중할 수 있게 되면서 개발 속도가 3배 빨라졌어요.
신규 개발자 온보딩도 혁신적으로 개선되었습니다. 예전에는 로컬 환경 셋업에만 이틀이 걸렸는데, 이제는 docker-compose up 명령어 하나로 5분이면 완료되거든요!
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