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파이썬을 통해 데브옵스를 가장 효율적으로 실천할 수 있는 방법을 구체적인 사례와 함께 설명한다. 특히 CI/CD, 모니터링, 테스트 자동화 등 데브옵스 전문가에게 필요한 다양한 업무와 더 나아가 클라우드와 머신러닝에 이르기까지 파이썬을 활용해 얼마나 다양하고 가치 있는 일을 할 수 있는지 배울 수 있다.

[옮긴이의 말]
단순명료한 제목에서도 알 수 있듯이 이 책은 데브옵스에 필요한 여러 기술 요소를 파이썬으로 구현하는 방법을 설명합니다. 책을 좀 더 자세히 들여다보면 저자들은 기술 가이드를 넘어 데브옵스의 필요성과 가치 그리고 이를 실천해야만 하는 이유를 역설하며 새로운 기술의 거대한 물결을 적극적으로 수용하고 활용해야 함을 강조합니다. 데브옵스, 자동화, 클라우드, 빅데이터, 머신러닝은 원래부터 하나였던 것처럼 이제 따로 떨어져서는 온전히 그 가치를 유지하기 어려워 보입니다. 파이썬은 이 모든 것을 하나의 언어로 엮어주는 훌륭한 도구입니다. ABCD(AI, Blockchain, Cloud, Data)의 지속적인 발전과 함께 파이썬 역시 앞으로도 오랜 시간 꾸준한 사랑을 받을 것으로 예상됩니다.
이 책 한 권을 익힌다고 해서 파이썬으로 클라우드, 머신러닝 등을 자유자재로 활용할 수 있는 슈퍼 엔지니어가 되는 것은 아닙니다. 하지만 가장 인기 있는 프로그래밍 언어로 다양한 최신 기술을 쉽고 효율적으로 활용하는 방법을 배울 수 있고, 실제 데브옵스 현장의 사례와 생생한 목소리를 통해 폭넓은 통찰을 얻기에는 충분해 보입니다. IT 엔지니어로서 지금 하고 있는 업무를 어떻게 개선할 수 있을지 또는 앞으로 어떤 기술 영역으로 성장해 나갈지 고민하고 있다면 많은 도움이 될 것이라 생각합니다.

지난 10여년 간 기술 분야에는 많은 변화가 있었다. 데이터의 인기가 높아졌고, 클라우드는 어디에나 존재하며, 많은 조직에서 어떤 형태의 자동화가 필요하게 됐다. 이러한 변화의 과정에서 파이썬은 세계에서 가장 인기있는 언어 중 하나가 됐다. 이 실용적인 자원은 도커, 쿠버네티스 및 테라폼을 비롯한 오늘날 가장 유용한 데브옵스 툴을 사용해 일상적인 리눅스 시스템 관리 작업에 파이썬을 사용하는 방법을 보여준다.
리눅스와 상호작용하고 자동화하는 방법을 배우는 것은 전문가에게 필수이며, 파이썬은 이 작업을 훨씬 쉽게 해준다. 이 책을 통해 소프트웨어를 개발하고 컨테이너를 사용해 문제를 해결하는 방법뿐만 아니라 소프트웨어의 모니터링, 측정, 부하 테스트 및 운영 방법을 배울 수 있다. 파이썬을 사용해 효과적으로 업무를 완료하는 방법을 찾고 있다면 이 책이 가이드가 되어 줄 것이다.

제레미 이브라우(엔지니어링 디렉터)
"언어에 대한 훌륭한 소개와, 이를 현대 소프트웨어 개발에 없어서는 안 되는 모든 기술 영역에서 사용하는 고급 과정"

웨스 노박(시스템 아키텍트)
"데브옵스 실력을 키우는 데 도움이 될 새로운 지식과 기술을 접하게 될 것이다."

1장. 데브옵스를 위한 파이썬 핵심
__파이썬 설치 및 실행
__절차적 프로그래밍
__실행 제어
__while 반복문
__예외 처리
__내장 객체
__함수
__정규 표현식 사용
__지연 평가
__IPython의 추가적인 특징들
__연습문제

2장. 파일 및 파일시스템 자동화
__파일 읽기와 쓰기
__텍스트 검색을 위한 정규 표현식 사용
__대용량 파일 처리하기
__텍스트 암호화
__os 모듈
__os.path를 활용한 파일 및 디렉터리 관리
__os.walk를 사용한 디렉터리 트리 탐색
__pathlib의 path 객체

3장. 명령줄로 작업하기
__셸에서 작업하기
__명령줄 툴 만들기
__사례연구: 명령줄 툴을 통한 고성능 파이썬
__연습문제

4장. 유용한 리눅스 유틸리티
__디스크 유틸리티
__네트워크 유틸리티
__CPU 유틸리티
__Bash와 ZSH로 작업하기
__Bash와 ZSH에서의 파이썬
__파이썬 원라이너
__strace
__연습문제
__사례연구

5장. 패키지 관리
__패키징의 중요성
__패키지 가이드라인
__전략 선택
__패키징 솔루션
__systemd를 통한 관리
__유닛 설치
__연습문제
__사례연구

6장. 지속적 통합과 지속적 배포
__실제 사례연구: 관리 상태가 부실한 워드프레스 사이트를 휴고로 전환
__실제 사례연구: 구글 클라우드 빌드를 통한 파이썬 앱 엔진 애플리케이션 배포
__실제 사례연구: NFSOPS

7장. 모니터링 및 로깅
__신뢰할 수 있는 시스템 구축의 핵심 개념
__불변의 데브옵스 원칙
__모니터링
__측정
__로깅
__ELK 스택
__연습문제
__사례연구

8장. 데브옵스를 위한 pytest
__pytest를 통한 Superpower 테스트
__pytest 시작하기
__pytest의 특징
__픽스처
__인프라스트럭처 테스트
__예시
__pytest로 Jupyter Notebook 테스트
__연습문제
__사례연구

9장. 클라우드 컴퓨팅
__클라우드 컴퓨팅의 기반
__클라우드 컴퓨팅의 종류
__클라우드 서비스의 종류
__코드형 인프라
__지속적 전달
__가상화와 컨테이너
__분산 컴퓨팅의 도전과 기회
__클라우드 시대의 파이썬 병행처리, 성능 및 프로세스 관리
__결론
__연습문제
__사례연구

10장. 코드형 인프라
__인프라 자동화 툴 분류
__수동 프로비저닝
__테라폼을 활용한 인프라 프로비저닝 자동화
__풀루미를 활용한 인프라 프로비저닝 자동화
__연습문제

11장. 컨테이너 기술: 도커 및 도커 컴포즈
__도커 컨테이너란 무엇인가
__도커 이미지와 컨테이너의 생성, 작성, 실행, 삭제
__도커 레지스트리에 도커 이미지 퍼블리싱
__동일한 이미지로 각기 다른 호스트에 도커 컨테이너 실행하기
__도커 컴포즈를 통한 멀티 도커 컨테이너 실행
__새로운 호스트와 OS에 도커 컴포즈 서비스 포팅하기
__연습문제

12장. 컨테이너 오케스트레이션: 쿠버네티스
__쿠버네티스 개념의 간략한 개요
__Kompose를 사용해 docker-compose.yaml에서 쿠버네티스 매니페스트 만들기
__미니큐브를 기반으로 로컬 쿠버네티스 클러스터에 쿠버네티스 매니페스트 배포하기
__풀루미를 통해 GCP에서 GKE 쿠버네티스 클러스터 시작하기
__GKE로 플라스크 예제 애플리케이션 배포하기
__프로메테우스와 그라파나 헬름 차트 설치
__GKE 클러스터 삭제
__연습문제

13장. 서버리스 기술
__‘빅 3’ 클라우드 프로바이더에 동일한 파이썬 함수 배포
__자체 호스팅 FaaS 플랫폼에 파이썬 함수 배포
__AWS CDK를 사용한 DynamoDB 테이블, Lambda 함수 및 API Gateway 메소드 프로비저닝
__연습문제

14장. MLOps와 머신러닝 엔지니어링
__머신러닝이란 무엇인가
__파이썬 머신러닝 생
__클라우드 머신러닝 플랫폼
__머신러닝 성숙도 모델
__쿠버네티스와 도커를 활용한 sklearn 플라스크
__쿠버네티스와 도커를 활용한 sklearn 플라스
__연습문제
__사례연구
__학습평가

15장. 데이터 엔지니어링
__스몰 데이터
__파일 쓰기
__파일 읽기
__라인 읽기 및 처리를 위한 제너레이터 파이프라인
__YAML 사용하기
__빅데이터
__빅데이터 툴, 구성요소 및 플랫폼
__실시간 스트리밍 수집
__사례 연구: 자체 개발 데이터 파이프라인
__서버리스 데이터 엔지니어링
__결론
__연습문제
__사례연구

16장. 데브옵스 현장의 이야기와 인터뷰
__영화를 만들지 못하는 영화 스튜디오
__게임을 출시하지 못하는 게임 스튜디오
__파이썬 스크립트 출시까지 60초 소요
__캐시와 지능형 계측기로 화재 진압
__자동화로 자신의 업무를 없애라!
__데브옵스 안티패턴
__인터뷰
__권고사항
__연습문제
__도전과제
__캡스톤 프로젝트

* 이 책에서 다루는 내용 *

■ 파이썬 언어에 대한 간략한 소개
■ 텍스트 자동화, 명령줄 툴 작성, 파일 시스템 자동화 방법
■ 리눅스 유틸리티, 패키지 관리, 빌드 시스템, 모니터링 및 측정, 자동화 테스트
■ 클라우드 컴퓨팅, 코드형 인프라, 쿠버네티스, 서버리스
■ 데브옵스 관점의 머신러닝 운영 및 데이터 엔지니어링
■ 머신러닝 프로젝트 구축, 배포 및 운영

* 이 책의 구성 *

이 책의 내용은 몇 가지 주제로 나뉜다. 첫 번째 부분은 파이썬의 기초로 언어를 간략히 소개하고 텍스트 자동화, 명령줄 툴 작성, 파일시스템 자동화를 다룬다.
다음 부분은 운영에 관한 내용으로 유용한 리눅스 유틸리티, 패키지 관리, 빌드 시스템, 모니터링 및 도구, 테스트 자동화 등을 설명한다. 유능한 데브옵스 전문가가 되려면 숙달해야 할 필수 주제다.
다음으로 클라우드 기초를 다루는 부분에서는 클라우드 컴퓨팅, 코드형 인프라, 쿠버네티스 및 서버리스를 설명한다. 현재 소프트웨어 산업은 클라우드 역량을 갖춘 인재를 충분히 발굴하는 데 어려움을 겪고 있다. 이 부분을 숙달하면 곧바로 연봉과 경력 모두에 보상으로 이어질 것이다.
그 다음은 데이터 부분이다. 머신러닝 운영과 데이터 엔지니어링은 모두 데브옵스 관점에서 다룬다. 플라스크, 사이킷런, 도커, 쿠버네티스를 이용한 머신러닝 모델의 구축, 배포, 운영 등 머신러닝 프로젝트도 자세하게 설명한다. 클라우드 기초의 마지막 부분인 16장은 사례연구, 인터뷰, 데브옵스 현장의 이야기가 담겨 있다.