ingress-nginx 카나리 어노테이션부터 Argo Rollouts 연동, 컨트롤러별 트래픽 분할 방식 비교, 블루그린 패턴, 메트릭 기반 자동 승격까지 실전 중심으로 다룹니다. 2026년 Gateway API native 트래픽 분할로의 전환 흐름도 함께 정리합니다.
지난 글이 AI 개발 자동화의 '부품'이었다면, 이번엔 그 부품을 '조립'한다. Issue를 올리면 AI가 PR을 만들고, 다른 AI가 리뷰하고, CI가 검증하고, 사람은 핵심 결정만 게이트하고, CD가 canary로 배포하고, 자동 검증이 통과하면 프로덕션으로 승격하고, 모니터링이 이상을 잡으면 자동 롤백하며 다시 Issue를 만든다 — 선이 아니라 닫힌 고리. 7단계 파이프라인 설계, 단계별 게이트, GitHub Actions 전체 구현, 결정 게이트 매트릭스, 실패 모드와 안전장치까지.
LLM 제품을 빠르게 만드는 법은 쉬워졌다. 지속 가능하게 돌리는 법이 어렵다. 모델·프롬프트·평가셋의 3축 버전 관리, Shadow/Canary/Blue-Green 배포, 토큰·캐시·모델 라우팅으로 비용 통제, 조직 구조(AI 플랫폼/Model 플랫폼/Product AI), 실패 사례, KPI·온콜까지. MLOps의 연장선이되, LLM 고유의 과제를 정면으로 다루는 한 편.
CI/CD 심화의 모든 것! 배포 전략(Blue-Green/Canary/Rolling), GitOps(ArgoCD/Flux), 모노레포 CI(Turborepo/Nx), Feature Flags(LaunchDarkly), 파이프라인 보안, 환경 관리, 롤백 전략, 성능 최적화.
KServe를 활용한 Kubernetes 기반 모델 서빙을 다룹니다. InferenceService CRD로 모델 배포, Canary 전략으로 안전한 롤아웃, Transformer로 전후처리 파이프라인, InferenceGraph로 DAG 기반 복합 추론까지 프로덕션 운영 전략을 코드와 함께 구현합니다.
이 글은 ArgoCD와 Argo Rollouts를 활용한 GitOps 배포 전략의 허브 글이다. Blue-Green과 Canary의 선택 기준, 자동 롤백, 분석 기반 프로모션, Istio 연동까지 전체 프레임을 정리하고, ApplicationSet 멀티클러스터 운영은 별도 실전 글로 연결한다.