임베디드 개발자가 DevOps, 클러스터 기술을 알아야 할까?

임베디드 개발자를 위한 DevOps 및 클러스터 지식의 필요성 분석

현대 소프트웨어 개발 환경에서 C/C++, 디바이스 펌웨어, 커널 드라이버, 칩셋 엔지니어링 분야의 전문가들에게 DevOps와 클러스터 관련 지식이 필요한지에 대한 업계 트렌드를 분석했습니다. 임베디드 개발 영역이 클라우드, 자동화, 지속적 통합과 같은 현대적 방법론과 어떻게 융합되고 있는지 살펴보겠습니다.

임베디드 시스템과 DevOps의 융합 트렌드

임베디드 DevOps의 부상

임베디드 시스템 개발에도 DevOps 문화와 클러스터 기술(예: 클라우드 인프라, 컨테이너 오케스트레이션)이 급부상하고 있습니다. 과거에는 임베디드 소프트웨어 개발이 하드웨어 중심의 폐쇄적인 사이클로 이루어졌지만, 이제 사물인터넷(IoT)과 엣지 컴퓨팅의 확산으로 임베디드 기기도 웹/모바일 애플리케이션처럼 지속적인 업데이트와 운영이 요구됩니다​. 이에 따라 지속적 통합/배포(CI/CD) 파이프라인과 자동화된 테스트, 모니터링 등 DevOps 방식을 임베디드 영역에 도입하려는 움직임이 활발합니다. 실제로 2024년 후반 다소 주춤했던 임베디드 분야의 DevOps 추진이 2025년에 들어 다시 가속화될 것으로 전망되며, 특히 운영 가시성(Observability) 확보가 중요 화두로 떠올랐습니다​. 여러 IoT 기기를 원격에서 모니터링하고 성능 지표를 수집하는 능력은 제품 신뢰성과 고객 만족도에 직결되기 때문입니다​. 이제 DevOps와 클러스터 환경에 익숙한 개발팀만이 임베디드 시장에서 경쟁 우위를 갖출 것이라는 견해도 나오고 있습니다​.

Wind River의 제품 관리 수석 이사인 Graham Morphew는 임베디드 DevOps가 기존 IT 엔터프라이즈 기반 DevOps와 다른 점과 그럼에도 DevOps의 필요성을 이렇게 설명합니다:

"임베디드는 매우 다릅니다. 최종 실행 환경은 일반적으로 개발에 사용하는 것과 다른 아키텍처입니다. 최종 하드웨어의 다양성과 하드웨어에 배포하는 방법으로 인해 더 많은 문제가 있습니다.

임베디드 소프트웨어를 사용하면 더 빈번한 업데이트와 더 높은 품질에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 거기에 도달하려면 자동화가 필요합니다. 자동화는 DevOps와 임베디드 소프트웨어의 미래에서 큰 역할을 할 것입니다. 10~20년 전으로 돌아가 보면 장치의 기능을 구동하는 하드웨어에 많은 초점이 맞춰져 있었습니다. 이제 장치 공급업체 간의 훨씬 더 많은 차별화 기술은 소프트웨어입니다.

참고) DevOps를 사용하여 임베디드 소프트웨어 문제 해결

참고)
Wind River는 1981년에 Jerry Fiddler와 David Wilner에 의해 설립된 미국의 소프트웨어 기업으로, 임베디드 시스템과 클라우드 소프트웨어를 개발합니다. 본사는 캘리포니아주 알라메다에 위치해 있으며, 현재 자동차 부품 회사인 Aptiv의 자회사입니다.

이 회사는 다양한 산업 분야에서 임베디드 시스템을 위한 실시간 운영 체제(RTOS)인 VxWorks와 상용 임베디드 리눅스 운영 체제인 Wind River Linux를 포함한 제품을 제공합니다. 이러한 제품은 항공우주, 방위, 의료, 자동차, 에너지 등 다양한 산업에서 사용됩니다. 

Wind River의 소프트웨어는 NASA의 화성 탐사 로버와 같은 우주 탐사선, 보잉 787 드림라이너와 같은 상업용 항공기, 그리고 다양한 군사 작전 시스템 등 미션 크리티컬 시스템에서 사용되어 왔습니다. 

2022년 1월, Wind River는 자동차 부품 회사인 Aptiv에 43억 달러에 인수되었습니다. 

2025년 DevOps 주요 트렌드

소프트웨어 개발/운영 문화는 2025년에도 지속적으로 진화하고 있으며, 이러한 DevOps 트렌드는 임베디드 분야에도 많은 시사점을 줍니다. 올해 두드러진 DevOps 흐름과 그 의미는 다음과 같습니다:

• AI·ML의 DevOps 활용 증가: 인공지능이 DevOps 파이프라인 곳곳에 스며들고 있습니다. 예를 들어 과거 로그와 이슈를 학습한 AI가 장애를 사전 예측하여 사고가 나기 전에 대응책을 제안하거나, 코드 변경을 분석해 테스트 케이스를 자동 생성하는 도구가 등장했습니다​. 나아가 자가 치유(self-healing) 인프라처럼, AI가 이상 징후를 감지해 사람 개입 없이도 알아서 문제를 교정하는 지능형 운영도 현실화되고 있습니다​. 이러한 AIOps의 대두는 개발자가 더 높은 수준의 추상화에서 시스템을 설계·감독하고, 반복 작업은 AI에 맡기는 방향으로 역할 변화를 가져올 것입니다.
• DevSecOps와 Shift-Left 보안: 앞서 언급했듯 보안은 DevOps의 핵심 요소로 자리잡았습니다. 2025년에는 “보안을 왼쪽으로 이동”, 즉 개발 초기에 보안을 통합하는 Shift-left Security가 당연시되고, 모든 단계에 보안 점검이 내재된 파이프라인이 새 표준이 되고 있습니다​. 업계 전문가들은 보안 체계가 완전히 빌트인된 DevOps를 구현하여, 개발자들이 보안을 별도 업무가 아닌 자연스러운 일상으로 여기게 만드는 것이 목표라고 말합니다​. 이는 보안을 위한 속도 저하 없이 안전한 지속交가 가능한 개발문화를 정착시키는 방향입니다.
• GitOps 및 인프라 자동화: GitOps는 인프라스트럭처를 코드로 관리(IaC)하고, Git 리포지토리를 단일 진실 소스로 삼아 배포를 자동화하는 방식으로 각광받고 있습니다. 원하는 시스템 상태를 선언형으로 기술해두면 쿠버네티스 등이 이를 읽어 실제 인프라를 해당 상태로 맞춰주는 식으로, 배포 과정을 단순화하고 인프라 변경 이력을 투명하게 남길 수 있습니다. Git 중심의 워크플로우 덕분에 개발팀과 운영팀이 동일한 환경 설정 저장소를 보며 협업할 수 있어 협업 효율도 높아집니다. 임베디드 분야에서도 OTA 업데이트나 클라우드 연동 서비스 구축 시 이러한 GitOps 원칙을 적용하면 릴리즈 실수 감소와 추적 가능성 향상을 기대할 수 있습니다.
• 플랫폼 엔지니어링의 부상: Platform Engineering은 개발자들이 제품 코드 구현에만 집중할 수 있도록, 공통 인프라와 도구 세팅을 전담하는 내부 플랫폼 팀/시스템을 구축하는 흐름입니다. 2025년에는 많은 기업들이 **내부 개발자 플랫폼(IDP)**을 도입하여 개발자가 인프라를 신경쓰지 않고도 셀프서비스로 환경을 사용할 수 있게 하고 있습니다​. GitLab 현업 전문가에 따르면, DevOps 도입 이후 개발자가 CI/CD 설정, 클라우드 관리 등 부수적인 작업까지 떠안으면서 오히려 생산성이 저하되는 역효과가 있었다고 합니다​. 플랫폼 엔지니어링은 이러한 문제를 해결하기 위해 Dev, Ops, Sec 등의 공통 기능을 추상화된 플랫폼 레이어에서 처리함으로써, 개발자는 비즈니스 로직 코딩에 전념하도록 만드는 것입니다​. 임베디드 분야에서도 하드웨어 랩 관리, 펌웨어 빌드/테스트 인프라를 플랫폼화해서 개발자에게 원클릭 테스트베드 제공 같은 서비스를 할 수 있다면, 보다 빠르고 품질 높은 임베디드 제품 개발이 가능해질 것입니다.
• 지속적 모니터링과 관찰성 향상: 마이크로서비스와 분산 시스템의 복잡도가 증가하면서 모니터링/Observability에 대한 투자가 지속되고 있습니다. 로그, 메트릭, 트레이싱을 종합 분석하여 프로덕션 환경의 이상을 조기 탐지하는 것은 웹 서비스뿐 아니라 IoT 현장 장비에서도 중요합니다​. 2025년에는 AI기반의 이상 탐지와 자동 대시보드 구성 등 observability 영역에서도 혁신이 진행되어, 운영 데이터를 더 똑똑하게 활용하는 추세입니다​. 이는 임베디드 개발자들도 서비스 운영 마인드를 가져야 함을 의미하며, 디바이스 로그 분석이나 원격 진단 기술에 대한 지식의 중요성이 커지고 있습니다.

요컨대 2025년의 DevOps 트렌드는 높은 자동화와 지능화, 그리고 개발자 경험(DX) 향상으로 요약됩니다. 이러한 흐름 속에서 임베디드 개발자도 과거처럼 펌웨어 코딩 기술만으로는 한계를 직면할 수 있습니다. 대신 클라우드/클러스터 환경에 대한 이해, CI/CD 파이프라인 구축 능력, 그리고 보안을 아우르는 시스템 사고를 갖춘 인재가 된다면, 미래 임베디드 개발 분야에서 더욱 가치 있는 역할을 수행할 수 있을 것입니다.

임베디드 개발자에게 DevOps 지식이 필요한 이유

개발 주기 가속화 요구

임베디드 소프트웨어 개발에서 더 빈번한 업데이트와 더 높은 품질에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 이러한 목표를 달성하기 위해서는 자동화가 필수적이며, DevOps는 임베디드 소프트웨어의 미래에서 중요한 역할을 할 것입니다.

10~20년 전에는 장치의 기능을 구동하는 하드웨어에 초점이 맞춰져 있었지만, 현재는 장치 공급업체 간의 차별화 기술이 소프트웨어로 옮겨가고 있습니다. 이러한 변화는 임베디드 개발자들에게 소프트웨어 개발 프로세스의 자동화와 최적화에 대한 지식을 요구합니다.

실제 임베디드 DevOps 적용 사례

ATmega328P 마이크로컨트롤러를 사용한 임베디드 시스템 프로젝트에서 지속적 통합(CI) 워크플로우를 설정한 사례를 살펴보면, DevOps 원칙을 적용함으로써 빌드-테스트-배포 패러다임 내에서 애자일 방법론을 사용하여 빠르게 반복하고 생산에 출시할 수 있는 추가 기능을 개발할 수 있습니다.

이 프로젝트에서는 Gitlab CI를 사용하여 소프트웨어 컴파일, 대상 테스트 실행, 공식 패키지 릴리스 등 특정 작업을 수행하는 파이프라인을 구축했습니다. 이러한 자동화된 단계를 통해 애자일 방식으로 새로운 기능을 반복적으로 출시할 수 있게 되었습니다.

참고) DevOps를 사용한 임베디드 시스템 시작하기: ATmega328P 사용하기

참고) IAR 시스템즈의 DevOps 솔루션

최신 개발 도구와 플랫폼의 변화 - 클라우드 기반 임베디드 개발 플랫폼

최근 IAR 시스템즈는 클라우드 기반의 새로운 임베디드 소프트웨어 개발 플랫폼을 출시했습니다. 이 플랫폼은 엔터프라이즈 수준의 확장성과 보안, 자동화를 제공하며, 최신 DevSecOps 워크플로를 임베디드 소프트웨어 개발에 통합합니다.

이 플랫폼은 클라우드 기반 CI/CD 환경을 지원하며, 동적 리소스 할당과 자동 빌드 확장이 가능하도록 설계되었습니다. Arm, RISC-V, 르네사스 RX 및 RL78, 마이크로칩 AVR을 포함한 20개 이상의 아키텍처를 지원하며, 쿠버네티스, 젠킨스, 깃허브, 깃랩 등과의 완벽한 통합을 통해 임베디드 개발팀이 클라우드 기반 애플리케이션 개발에 사용하는 DevOps 도구를 그대로 활용할 수 있습니다.

IAR의 토마스 앤더슨 최고 제품 책임자는 다음과 같이 말합니다:

"임베디드 소프트웨어가 자동차부터 산업 자동화까지 모든 영역에서 핵심적인 역할을 하고 있기 때문에 개발팀은 엔터프라이즈 DevOps 팀이 활용하는 것과 같은 확장성과 자동화 역량이 필요해졌다"

참고)
IAR, 클라우드 기반 임베디드 개발 플랫폼 출시로 자동화 혁신 2025.04.07 11:59


클라우드 기반의 확장 가능한 CI/CD 구현으로 임베디드 소프트웨어 개발팀 지원
보안을 강화한 임베디드 개발 플랫폼으로 다양한 아키텍처와의 통합 제공

임베디드 소프트웨어가 자동차부터 산업 자동화까지 모든 영역에서 핵심적인 역할을 하고 있어 개발팀은 엔터프라이즈 데브옵스 팀이 활용하는 것과 같은 확장성과 자동화 역량이 필요해졌다.

임베디드 시스템 개발 기업 IAR 시스템즈(IAR ystems, 이하 IAR)이 클라우드 기반의 새로운 소프트웨어 개발 플랫폼을 공개했다. 이번 플랫폼은 엔터프라이즈 수준의 확장성과 보안, 자동화를 제공하며, 최신 데브섹옵스 워크플로 임베디드 소프트웨어 개발에 통합한다.

출처: https://www.gttkorea.com/news/articleView.html?idxno=18203#google_vignette

보안 강화의 필요성

임베디드 개발에서 보안은 가장 큰 과제 중 하나가 되었으며, 펌웨어 취약성, 공급망 위험, 규정 준수 요구 사항이 점점 더 복잡해지고 있습니다. 이에 따라 개발팀은 프로젝트 초기 단계부터 보안을 통합해야 하며, DevSecOps 접근 방식이 중요해지고 있습니다.

사고 예방을 위한 DevSecOps 필수 요소

임베디드 개발자에게 필요한 지식과 기술

기술적 스킬

DevOps 엔지니어에게 필요한 기술적 스킬은 사용 중인 팀 구조, 기술 및 도구 집합에 따라 달라집니다만, 몇 가지 핵심 기술이 있습니다:

1. 프로그래밍 언어: Go, Python 등을 능숙하게 다룰 수 있는 언어는 큰 강점이 됩니다. 이러한 언어들은 생산성이 높고, 익히기 쉬우며, 빠른 구현이 가능합니다.
2. 리눅스 운영체제: 리눅스를 알아야 하는 것은 필수적입니다. 모든 OS의 기반이 리눅스이며, 우분투, 도커도 리눅스 환경에서 모두 돌아가기 때문입니다.
3. 쿠버네티스 이해: 쿠버네티스를 이해하기 위해서는 클러스터의 구조를 파악해야 합니다. 클러스터 전체를 관리하는 컨트롤러로서 마스터가 존재하고, 컨테이너가 배포되는 머신인 노드가 존재하는 기본 구조를 이해해야 합니다.

Python: 임베디드 시스템에서의 활용

Python은 임베디드 개발에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 이는 빠른 프로토타이핑, 테스트 자동화, 그리고 IoT 및 AI 통합에 적합하기 때문입니다.

왜 Python이 필요한가?

1. 빠른 프로토타이핑:
   • Python의 간단한 문법과 방대한 라이브러리 생태계는 초기 설계 아이디어를 신속히 구현하고 테스트할 수 있게 합니다.
   • 예: Raspberry Pi와 같은 개발 보드에서 MicroPython을 사용하여 센서 데이터를 수집하고 분석.
2. 테스트 및 자동화:
   • Python은 임베디드 시스템의 펌웨어 테스트 및 시뮬레이션 자동화에 사용됩니다.
   • 예: pytest를 활용해 다양한 시나리오에서 펌웨어의 안정성을 검증.
3. IoT 및 클라우드 통합:
   • Python은 클라우드 연결 및 데이터 처리에 강점을 가지고 있어 IoT 장치와 클라우드 간 통신을 쉽게 구현할 수 있습니다.
   • 예: AWS IoT Core와 Python SDK를 이용한 데이터 스트림 관리.

실제 사례

• MicroPython: 제한된 자원을 가진 마이크로컨트롤러에서도 Python을 실행할 수 있게 하여, 임베디드 개발자들이 빠르고 효율적으로 작업할 수 있도록 지원합니다.
• 산업 자동화: Python 기반 라이브러리 asyncio와 Twisted를 사용해 실시간 데이터 처리를 구현, 산업용 IoT 장치에서 의사 결정 속도를 향상시킴.

2. Kubernetes: 임베디드 시스템에서의 역할

Kubernetes(K8s)는 컨테이너화된 애플리케이션의 배포와 관리를 자동화하는 플랫폼으로, IoT 및 엣지 컴퓨팅 환경에서도 점점 더 많이 사용되고 있습니다.

왜 Kubernetes가 필요한가?

1. 리소스 최적화:
   • Kubernetes는 워크로드를 동적으로 분배하고 리소스를 효율적으로 관리하여 제한된 하드웨어 환경에서도 성능을 극대화합니다.
   • 예: KubeEdge를 사용해 엣지 디바이스에서 로컬 데이터 처리 및 클라우드 동기화 구현.
2. 애플리케이션 관리 자동화:
   • Kubernetes는 애플리케이션 업데이트 및 롤백을 자동화하여 다운타임을 최소화합니다.
   • 예: OTA(Over-the-Air) 업데이트를 통한 펌웨어 배포 자동화.
3. 엣지 컴퓨팅 지원:
   • 엣지 노드를 클러스터에 등록하고 로컬 워크로드를 실행하며, 네트워크 연결 없이 독립적으로 작동 가능.

실제 사례

• MontaVista MVKube:
  • MVKube는 임베디드 Linux 환경에 최적화된 Kubernetes 버전을 제공하며, 자원 제약 환경에서도 효율적인 컨테이너 관리를 지원.
• IoT 디바이스 관리:
  • KubeEdge를 통해 수백 개의 IoT 디바이스를 클러스터로 연결하고 실시간 데이터 처리를 구현.

참고) https://www.ithome.com.tw/news/154418

TSMC는 글로벌 데이터 센터의 효율적인 운영을 위해 인프라를 코드화(Infrastructure as Code, IaC)하여 자동화를 추진하고 있습니다. 이는 하드웨어 서버, 네트워크 장비, 운영체제(OS), 웹 서비스 및 구성 요소 등 모든 인프라를 프로그래밍 가능하게 만드는 것을 포함합니다.

배경 및 도전 과제:
TSMC는 전 세계에 수십 개의 데이터 센터를 운영하며, 수만 대의 물리적 서버와 수십만 대의 가상 머신(VM)을 관리하고 있습니다. 전통적인 IT 기술로는 이러한 대규모 인프라를 효과적으로 운영하기 어려워, 높은 가용성과 내결함성을 갖춘 설계가 필요했습니다

전략적 전환:

• 컨테이너 기술 도입: 2018년부터 Kubernetes(K8s)를 내부 데이터 센터에 도입하여 컨테이너 기술을 활용하기 시작했습니다. 2019년에는 상용 소프트웨어를 사용하여 프라이빗 K8s 환경을 구축하고, VM을 K8s 환경으로 이전하기 시작했습니다

• IaC 및 자동화 강화: 2021년부터 SRE(Site Reliability Engineering) 팀을 구성하여, Ansible, Terraform, Golang, Python 등의 도구를 활용한 IaC를 적극 추진했습니다. 이를 통해 데이터 센터의 하드웨어 설계, 구축 및 운영을 소프트웨어 방식으로 관리하고 있습니다.

기술적 구현:

• 네트워크 설계: L3 BGP IP 패브릭 설계를 채택하여 대규모 클러스터를 신속하게 배포할 수 있도록 했습니다. 개발 팀은 선언형 YAML 파일을 통해 필요한 로드 밸런서 IP를 빠르게 할당받을 수 있습니다.

• 자동화된 OS 설치: x86 서버는 네트워크 부팅을 통해 자동으로 OS를 설치하고, FRR 소프트웨어를 통해 라우터 기능을 부여받으며, Ceph를 사용하여 소프트웨어 정의 스토리지를 제공합니다.

• CI/CD 프로세스 개선: CI/CD 실행 과정에서 로그를 수집하고, 이를 분석하여 반복 가능한 패턴을 정책으로 변환한 후, CD 보조 시스템에 배포하여 운영을 가속화합니다. 이러한 보조 시스템은 CD 프로세스뿐만 아니라 CI 프로세스에도 적용되어 인프라에 통합됩니다.

성과 및 목표:
TSMC는 이러한 IaC 및 자동화 전략을 통해 데이터 센터의 운영 효율성을 향상시키고, 글로벌 확장을 지원하고 있습니다. 향후 목표는 데이터 센터 자동화 성능을 글로벌 검색 엔진 수준으로 끌어올리고, PaaS 및 IaaS 계층의 자체 웹 서비스의 유연성을 클라우드 선도 기업 수준으로 향상시키는 것입니다.

결론

현대 임베디드 시스템 개발 환경에서 DevOps와 클러스터 관련 지식은 점점 더 필수적이 되고 있습니다. 전통적인 C/C++, 디바이스 펌웨어, 커널 드라이버, 칩셋 엔지니어링 분야의 전문가들도 DevOps 방법론과 도구에 대한 이해가 필요합니다.

업계 트렌드를 보면, 임베디드 소프트웨어 개발에 DevOps 원칙을 적용함으로써 개발 속도를 높이고, 품질을 향상시키며, 보안을 강화할 수 있습니다. 클라우드 기반 개발 플랫폼, CI/CD 파이프라인, 자동화된 테스트 및 배포 등의 도구를 활용하여 임베디드 시스템 개발자들도 현대적인 소프트웨어 개발 방법론의 이점을 누릴 수 있습니다.

따라서, C/C++, 디바이스 펌웨어, 커널 드라이버, 칩셋 엔지니어들도 기존의 전문 지식을 유지하면서 DevOps와 클러스터 관련 지식을 습득하는 것이 미래 경쟁력을 위해 중요합니다. 이는 단순히 트렌드를 따르는 것이 아니라, 임베디드 시스템 개발의 효율성과 품질을 높이는 데 실질적인 도움이 될 것입니다.