'Ops'에 자동화가 내재되어 있다

전통적인 의미의 '운영(Ops)'은 사람이 직접 서버에 접속해 패치를 적용하고, 수동으로 코드를 배포하거나 데이터를 옮기는 일에 가까웠습니다. 하지만 DevOps, DataOps, MLOps 등 현대의 모든 'Ops' 패러다임은 반복적이고 수동적인 수고(Toil)를 없애고, 도구와 코드를 통해 전 과정을 자동화하는 것을 전제로 합니다.

왜 'Ops'에 자동화가 내재되어 있다고 할까요?

• 반복 작업 및 휴먼 에러 제거: 사람이 직접 수동으로 수행하는 작업은 실수가 발생하기 쉽고 시간이 오래 걸립니다. Ops는 빌드, 테스트, 배포, 데이터 검증 등의 과정을 스크립트와 파이프라인으로 자동화하여 일관성을 유지합니다.
• 지속 가능한 파이프라인 구축:
  • DevOps: 소스 코드 작성부터 빌드, 테스트, 배포까지의 과정(CI/CD)을 자동화합니다.
  • DataOps: 데이터 수집, 정제, 적재, 품질 검증(Data Quality Check) 과정을 파이프라인으로 자동화하여 데이터 신뢰성을 확보합니다.
• 빠른 피드백과 확장성: 시스템 규모가 커지면 수동 관리로는 속도를 맞출 수 없습니다. 자동화된 모니터링과 인프라 프로비저닝(IaC) 등이 결합되어야 비로소 비즈니스 변화에 민첩하게 대응할 수 있습니다.

요약

자동화가 빠진 'Ops'는 과거의 단순 시스템 관리(SysAdmin)나 유지보수에 가깝습니다. 현대의 DataOps나 DevOps에서 'Ops'는 곧 '자동화를 통한 지속 가능한 운영 체계'를 의미한다고 이해하시면 됩니다.