https://www.youtube.com/watch?v=kAkHfeVg4iI&t=489s 참고했다.

IDP구축시 사용자를 생각하여 구축하는것이 핵심이다.

고려사항

2. 사용자 중심의 서비스 디자인

IDP의 핵심은 사용자의 필요에 맞춘 서비스를 제공하는 것입니다. 예를 들어, AWS의 경우 사용자는 EC2 인스턴스의 크기와 운영 체제를 선택하지만, AWS는 인스턴스의 안정적인 운영을 책임집니다. 이는 각 사용자가 자신의 역할에 집중할 수 있게 하며, 전반적인 효율성을 높입니다.

3. 역할 분담과 책임의 중요성

IDP에서는 서비스 제공자와 사용자 간의 역할 분담이 중요합니다. 서비스 제공자는 시스템의 기술적 측면을 관리하는 반면, 사용자는 제공된 서비스를 효과적으로 활용해야 합니다. 이러한 분담은 명확한 책임 소재와 효율적인 작업 흐름을 보장합니다.

4. 보안과 테스트 전략

보안은 IDP에서 중요한 부분입니다. 서비스 제공자는 시스템의 보안을 유지하는 책임이 있으며, 사용자는 자신의 부분에 대한 보안을 담당합니다. 또한, 효과적인 테스트 전략은 시스템의 안정성을 보장하는 데 중요합니다.

5. 결론: IDP의 성공적인 구축을 위한 전략

IDP의 성공은 사용자 중심의 서비스 디자인과 명확한 역할 분담에 달려 있습니다. 기술적 전문성과 사용자 경험을 모두 고려한 접근 방식이 필요합니다.

1. 

예를 들어, 아마존의 배송 옵션에서는 표준 배송이나 특급 배송을 선택하는 단순한 질문과 함께 추가적인 설정으로 배송 시간을 선택할 수 있습니다. 그러나 고객은 배송 방법(트럭, 비행기, 배 등)이나 구체적인 경로 등에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 이는 서비스가 중요한 선택사항에 초점을 맞추고, 불필요한 세부사항은 숨김으로써 사용자 경험을 단순화한다는 것을 보여줍니다.

아마존과 고객 간의 계약은 고객이 배송 유형을 선택하고 주소를 확인하는 것에 기반합니다. 아마존은 약속된 목적지와 시간에 패키지를 배달할 책임이 있습니다. 고객은 배송 방법에 대해 걱정할 필요가 없으며, 아마존은 고객이 제공한 정보가 정확하다고 가정합니다. 이는 서비스가 사용자의 필요에 맞춰 구성되어야 함을 보여줍니다.

서비스 제공자가 전문가인 영역에서 추상화를 생성하여 다른 사람들이 쉽게 이용할 수 있도록 해야 한다고 설명합니다. 예를 들어, 어떤 사용자가 쿠버네티스에서 실행되는 애플리케이션의 인스턴스를 생성한다면, 해당 서비스의 역할은 사용자가 만든 추상화 인스턴스로부터 하위 수준의 리소스를 생성하는 것입니다. 이는 애플리케이션, 데이터베이스, 클러스터 등 다양한 서비스에 적용될 수 있습니다.

단위 테스트와 그 결과를 정의하고 관찰하는 것이 추상화의 범위에 제한되기 때문에 쉽다고 설명합니다. 이러한 정보는 Backstage와 같은 UI에 전송되어야 하며, 서비스 제공자가 관리하는 부분은 이미 사용하는 도구들에 의해 커버되고 있습니다. 결과적으로, UI의 범위는 축소되며, 모든 것을 한 곳에서 관리하는 '하나의 창'으로 사용하는 것은 시간 낭비가 될 수 있습니다. 이미 각자가 익숙한 도구들을 사용하고 있기 때문입니다.

UI가 각 전문 분야에 맞춰진 특정 도구가 아니라, 전문 지식이 없는 사람들을 위한 단일 창으로 변모하고 있음을 설명합니다. 예를 들어, 데이터베이스 관리자에게는 특정 데이터베이스 서버를 관리하는 데 도움이 되는 도구들이 있습니다. 새로운 UI는 사용자들에게 그들이 직접적으로 관심을 가질 정보의 일부만을 제공함으로써 가시성을 제공합니다. 이는 아마존 배송 예시로 돌아가 보면, 고객이 배송에 대해 관심을 가지는 부분만을 보여주는 것과 유사합니다.

많은 보안 문제는 운영 체제나 기본 이미지의 업그레이드, 운영 체제 라이브러리의 변경 등으로 해결될 수 있습니다. 그러나 개발자가 선택하지 않았거나 무작위로 선택한 요소를 수정하는 것은 비현실적입니다. 그러나 서비스를 제공하고 이를 애플리케이션 개발자들이 소비하는 방향으로 나아가면, 누가 어떤 보안 위협을 해결해야 하는지 명확한 구분이 생깁니다.

OpenFunction은 자체 서버리스 컴퓨팅 플랫폼으로 쿠버네티스 기반이다.

서버리스란 개발자들이 애플리케이션을 만들 때 서버를 직접 구축하고 관리하는 대신에 클라우드 공급자(예: AWS, Azure, Google Cloud)가 제공하는 서버리스 서비스를 사용하는 것을 의미합니다. 이는 개발자들이 애플리케이션 코드에 집중할 수 있도록 도와주며, 서버 관리와 같은 인프라 작업을 간소화합니다.

그러나 이 방법을 선택하면 약간의 제한사항이 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 클라우드 공급자가 제공하는 서비스의 방식과 기능을 따라야 하기 때문에 개발자가 특정한 제한 사항을 갖게 될 수 있습니다. 이것이 바로 "벤더 락인" 또는 "공급자 종속성"이라고 불리는 현상입니다.

간단히 말해서, 서버리스를 사용하면 편리하고 빠른 개발이 가능하지만, 클라우드 공급자가 정한 규칙과 제한사항을 따라야 하므로 개발자가 자유롭게 원하는 대로 모든 것을 조절하는 것이 어려울 수 있습니다. 따라서 이러한 제한을 고려하여 개발 방향을 결정해야 합니다.

OpenFunction은 서버리스 컴퓨팅 플랫폼으로, 사용자가 애플리케이션의 비즈니스 로직에 집중할 수 있게 해주는 것을 목표로 합니다. 즉, 사용자는 기반 인프라나 운영 체제, 하드웨어 등에 대해 걱정할 필요 없이 애플리케이션 개발에만 집중할 수 있습니다.

그러나 실제로 OpenFunction을 사용하려면, 사용자가 스스로 이 플랫폼을 설정하고 유지 관리해야 합니다. 이것은 Kubernetes 클러스터의 설정 및 유지 관리, OpenFunction이 통합하는 다양한 구성 요소(예: 빌드 도구, 실행 환경)의 유지 관리, 그리고 OpenFunction 자체의 유지 관리를 포함합니다.

간단히 말해서, OpenFunction은 개발자가 애플리케이션 개발에만 집중할 수 있게 도와주는 플랫폼이지만, 이 플랫폼 자체를 운영하고 유지 관리하기 위해서는 기술적인 지식과 추가적인 노력이 필요하다는 것입니다. 따라서 비전공자나 기술적 지식이 부족한 사람이 OpenFunction을 효과적으로 사용하려면, 기술적인 부분을 관리할 수 있는 전문가의 도움이 필요할 수 있습니다.

강점으로는 서버리스 컴퓨팅의 이점, 다양한 도구와의 통합

단점으로는 불친절한 문서화, 특정 기술에 대한 깊은 이해가 필요하다는 점, 빌더가 자주 유지되지 않는다는 점

실제 사용 사례: 함수 생성, HTTP 트리거, 데이터베이스 연동, 스케일링 테스트 등을 포함합니다.

로컬 소스 코드에서 함수를 빌드 방법

컨테이너 이미지로 소스 코드 패키징: 로컬에 있는 소스 코드를 컨테이너 이미지로 패키징하고, 이 이미지를 컨테이너 레지스트리에 푸시합니다.

Dockerfile 사용: 소스 코드가 'samples' 디렉토리에 있다고 가정할 때, 아래와 같은 Dockerfile을 사용하여 소스 코드 번들 이미지를 빌드할 수 있습니다

dockerfileCopy code
FROM scratch
WORKDIR /
COPY samples samples/

이미지 빌드 및 푸시: 다음 명령어를 사용하여 소스 코드 번들 이미지를 빌드하고 푸시합니다.

bashCopy code
docker build -t <your registry name>/sample-source-code:latest -f </path/to/the/dockerfile> .
docker push <your registry name>/sample-source-code:latest

Scratch 이미지 사용 권장: 소스 코드 번들 이미지를 빌드할 때는 비어 있는 scratch 이미지를 기본 이미지로 사용하는 것이 좋습니다. 비어 있지 않은 기본 이미지는 소스 코드 복사에 실패할 수 있습니다.

Function 정의 변경: Git 저장소 방식으로 **spec.build.srcRepo.url**을 정의하는 것과 달리, 로컬 소스 코드를 사용할 때는 spec.build.srcRepo.bundleContainer.image 필드를 정의해야 합니다.

yamlCopy code
apiVersion: core.openfunction.io/v1beta2
kind: Function
metadata:
  name: logs-async-handler
spec:
  build:
    srcRepo:
      bundleContainer:
        image: openfunctiondev/sample-source-code:latest
      sourceSubPath: "/samples/functions/async/logs-handler-function/"

Cloud Native Buildpacks 사용: OpenFunction은 Cloud Native Buildpacks를 사용하여 Dockerfile 생성 없이 함수 이미지를 빌드하는 것을 지원합니다. 이는 Serverless Applications을 Dockerfile과 함께 빌드할 때도 사용될 수 있습니다​​.

Build 섹션 정의를 통한 함수 빌드: 사용자는 Git 저장소의 소스 코드나 로컬에 저장된 소스 코드에서 함수나 애플리케이션을 빌드할 수 있습니다. Function 정의에 빌드 섹션을 추가하면, 서빙 섹션도 정의되어 있다면 빌드가 완료되자마자 함수가 시작됩니다​​.

Pack CLI 사용: 디버그 목적이나 오프라인 환경에서는 로컬 소스 코드에서 직접 함수 이미지를 빌드하는 것이 필요할 수 있습니다. 이를 위해 Pack CLI를 사용할 수 있습니다. Pack는 Cloud Native Buildpacks 프로젝트에 의해 유지되며 빌드팩을 사용하여 애플리케이션을 빌드하는 기능을 제공합니다​​.

OpenFunction Builders: Cloud Native Buildpacks를 사용하여 함수 이미지를 빌드하려면 빌더 이미지가 필요합니다. OpenFunction 커뮤니티에서는 여러 인기 언어에 대한 빌더를 제공하고 있습니다​​.

git 리포지토리의 소스 코드에서 함수 빌드하기

아래와 같이 함수 정의에 빌드 섹션을 추가하기만 하면 함수 이미지를 빌드할 수 있습니다. 서빙 섹션이 함께 정의되어 있으면 빌드가 완료되는 즉시 함수가 실행됩니다.

apiVersion: core.openfunction.io/v1beta2
kind: Function
metadata:
  name: logs-async-handler
spec:
  version: "v2.0.0"
  image: openfunctiondev/logs-async-handler:v1
  imageCredentials:
    name: push-secret
  build:
    builder: openfunction/builder-go:latest
    env:
      FUNC_NAME: "LogsHandler"
      FUNC_CLEAR_SOURCE: "true"
      ## Customize functions framework version, valid for functions-framework-go for now
      ## Usually you needn't to do so because the builder will ship with the latest functions-framework
      # FUNC_FRAMEWORK_VERSION: "v0.4.0"
      ## Use FUNC_GOPROXY to set the goproxy
      # FUNC_GOPROXY: "https://goproxy.cn"
    srcRepo:
      url: "https://github.com/OpenFunction/samples.git"
      sourceSubPath: "functions/async/logs-handler-function/"
      revision: "main"

이외에도 아래와 같은 방법으로 빌드가 가능하다.

1. Pack CLI 사용: 디버그 목적이나 오프라인 환경에서는 로컬 소스 코드에서 직접 함수 이미지를 빌드하는 것이 필요할 수 있습니다. 이를 위해 Pack CLI를 사용할 수 있습니다. Pack는 Cloud Native Buildpacks 프로젝트에 의해 유지되며 빌드팩을 사용하여 애플리케이션을 빌드하는 기능을 제공합니다​​.
2. OpenFunction Builders: Cloud Native Buildpacks를 사용하여 함수 이미지를 빌드하려면 빌더 이미지가 필요합니다. OpenFunction 커뮤니티에서는 여러 인기 언어에 대한 빌더를 제공하고 있습니다​​.

-참고 URL

https://openfunction.dev/docs/introduction/

[Introduction

Overview OpenFunction is a cloud-native open source FaaS (Function as a Service) platform aiming to let you focus on your business logic without having to maintain the underlying runtime environment and infrastructure. You can generate event-driven and dyn

openfunction.dev](https://openfunction.dev/docs/introduction/)

테라폼 스터디 대망의 마지막(6)주차이다.

6주차 주제는 TFC

TFC란 프로비저닝 대상과 별개로 state를 관리할 수 있도록 SaaS 형태로 하시코프에서 제공해준다.

몇몇 기능은 유료지만 주 목적인 state 관리는 무료.

참고로 스터디에서는 GitHub을 사용하지만 나는 GitLab으로 진행

우선 다음 저장소 포크 : https://github.com/terraform101/terraform-aws-tfc-workflow

리드미 생성 안되도록 하고

빈 프로젝트 생성

Push an existing folder 설명 대로 순서대로 진행하여

디렉토리 포크 완료

main.tf에 조직 이름 수정해주고

커밋 완료

terraform-aws-tfc-workflow 워크스페이스가 생성된것이 확인된다.

plan 에러가 발생한다.

prefix 변수를 추가해준다.

또다시 에러가 난다.

다시보니 오타가..ㅎㅎ

오타 수정해주고 다시 돌려보면

위와같이 에러는 나지만... AWS 관련 설정이 없다는 에러가 나온다. 즉 prefix는 정상적으로 설정됐다는것.

마지막으로 키 넣어주고 다시 플랜을 해보면

정상적으로 동작한다.

위와같이 tfc 페이지에서도 확인이 가능하다.

apply 실행하면 실시간으로 확인 가능

state 파일이 없다.

앞서 말한것처럼 state 파일은 tfc가 관리.

GitLab과 tfc를 연동해보자.

위와같이 VCS 프로바이더를 깃랩으로 설정해주면 입력해야하는 정보들이 확인된다.

유저 설정중 어플리케이션 클릭하고

리다이렉트 URI 입력후 생성하면

다음과같이 어플리케이션 아이디와 시크릿 정보 확인이 가능하다.

위와같이 연결해주면

자동으로 로그인창 출력

인증해주면

성공

다시 버전컨트롤 워크플로우에서 레파지토리 선택하기위해 들어가서 조금 기다리면

계정으로 로그인 가능한 프로젝트리스트가 확인된다.

테스트로 생성한 워크플로우 프로젝트 검색해서 선택해주면

위와같이 몇몇 설정이 나오는데 오토 어플라이 선택한다.

이외에도 브랜치명 입력해주고 트리거 런 선택. Pull 리퀘스트(깃랩에선 머지리퀘스트) 오토매틱 체크해주고..하단의 업데이트 클릭

이렇게 하면 워크스페이스와 VCS간 최초 연동되면 마지막 커밋 내용을 기반으로 Run이 실행

마지막으로 연동테스트를 위해

main.tf에 terraform cloud 항목 모두 주석처리하고

새로운 브렌치 생성한다음

위와같이 MR(PR)을 생성하여 병합을 해보자.

머지하면

tfc에서 동작하는것을 확인할수있다 ! (비록실패했찌만 ㅎㅎ) 어쨌든 연동된것을 확인할수있다~!