IaC 인프라 코드화 및 Terraform

IaC는 인프라스트럭처의 프로비저닝과 관리를 수동 절차나 대화형 구성 도구가 아닌, 코드와 스크립트를 통해 정의하고 자동화하는 방식을 의미한다. 이는 소프트웨어 개발의 원칙과 실천법을 시스템 관리에 적용하는 데브옵스 문화의 핵심 요소이다.

IaC의 핵심 원칙은 다음과 같다.

* 선언적 구성: 사용자가 원하는 인프라의 최종 상태(What)를 코드로 선언하면, 도구가 이를 달성하기 위한 구체적인 방법(How)을 자동으로 결정하고 실행한다. 이는 절차적 스크립트와 구분되는 특징이다.

* 멱등성: 동일한 구성 코드를 반복 실행해도 항상 동일한 결과를 보장한다. 인프라가 이미 원하는 상태라면 변경을 가하지 않으며, 원하는 상태에서 벗어났을 때만 조정을 수행한다.

* 버전 관리: 인프라 정의 코드도 애플리케이션 코드와 마찬가지로 Git과 같은 버전 관리 시스템에 저장된다. 이를 통해 변경 이력을 추적하고, 코드 리뷰를 수행하며, 필요 시 특정 시점의 인프라 상태로 롤백할 수 있다.

* 재현성과 일관성: 코드로 정의된 인프라는 동일한 코드를 사용해 개발, 스테이징, 프로덕션 등 모든 환경에 동일하게 복제할 수 있다. 이는 "내 머신에서는 되는데" 문제를 해결하고 환경 간 차이로 인한 장애를 줄인다.

이러한 원칙을 통해 IaC는 인프라 변경의 추적성, 안정성, 협업 효율성을 크게 향상시킨다. 인프라 구성이 문서가 아닌 실행 가능한 코드가 되면서, 배포 프로세스의 표준화와 자동화가 가능해졌다.

기존의 수동 인프라 관리 방식은 시스템 관리자나 엔지니어가 콘솔에 직접 접속하거나 스크립트를 실행하여 서버를 프로비저닝하고, 네트워크를 구성하며, 소프트웨어를 설치하는 과정을 포함한다. 이 방식은 소규모 환경에서는 단순해 보일 수 있으나, 인프라가 확장되고 복잡해질수록 여러 문제점이 드러난다. 구성 변경이 문서화되지 않아 추적이 어렵고, 환경 간의 불일치가 발생하기 쉽다. 또한, 동일한 인프라를 재현하거나 특정 시점으로 롤백하는 작업은 매우 번거롭고 오류가 발생하기 쉬운 과정이다.

반면, IaC는 이러한 인프라 구성과 관리를 코드로 정의하고, 버전 관리 시스템을 통해 추적하며, 자동화 도구를 사용하여 일관되게 적용하는 패러다임이다. 이 접근법은 소프트웨어 개발의 모범 사례를 인프라 관리에 도입한 것으로, 다음과 같은 명확한 장점을 제공한다.

결과적으로, IaC는 인프라를 소프트웨어처럼 관리함으로써 속도, 안정성, 확장성을 동시에 향상시킨다. 이는 데브옵스 문화의 핵심 실천법 중 하나로, 개발과 운영 팀 간의 협업을 촉진하고, 더 빠르고 신뢰할 수 있는 애플리케이션 배포를 가능하게 한다.

Terraform은 HashiCorp가 개발한 오픈 소스 IaC 도구이다. 선언적 언어를 사용하여 클라우드 및 온프레미스 리소스를 안전하고 효율적으로 구축, 변경, 버전 관리할 수 있도록 설계되었다. 가장 큰 특징은 멱등성을 보장하는 선언적 구성과 클라우드 공급자를 추상화하는 프로바이더 아키텍처이다.

Terraform의 핵심 작동 방식은 사용자가 작성한 구성 파일(.tf)을 읽어 실행 계획을 생성하고, 이를 실제 인프라에 적용하는 것이다. 이 과정은 주로 세 가지 단계로 이루어진다.

1. 초기화(terraform init): 구성 파일을 분석하고 필요한 프로바이더 플러그인을 다운로드한다.

2. 계획 수립(terraform plan): 현재 상태와 원하는 상태를 비교하여 변경될 리소스의 상세 목록(실행 계획)을 생성하고 미리 보여준다.

3. 적용(terraform apply): 생성된 실행 계획을 승인하면 Terraform이 프로바이더의 API를 호출하여 인프라를 실제로 생성하거나 변경한다.

Terraform은 상태 파일을 통해 관리 중인 리소스의 현재 상태를 추적한다. 이 파일은 실제 인프라의 속성과 구성 파일의 매핑을 저장하며, 이를 바탕으로 증분 변경을 수행한다. 또한, 멱등성 원칙에 따라 동일 구성을 반복 적용해도 최종 상태는 동일하게 유지된다. 주요 구성 요소 간의 관계는 다음과 같다.

이 아키텍처는 다중 클라우드 및 하이브리드 환경 구축에 유리하며, HCL이라는 전용 구성 언어를 사용해 가독성과 유지보수성을 높인다.

Terraform 구성의 핵심은 HCL 문법으로 작성된 선언적 코드 파일에 존재하는 몇 가지 기본 구성 요소를 중심으로 이루어진다. 이 요소들은 인프라의 구체적인 모습과 동작 방식을 정의한다.

가장 기본적인 구성 요소는 리소스이다. 리소스는 관리할 인프라 객체 하나를 나타내며, 예를 들어 AWS의 EC2 인스턴스 하나, Azure의 가상 머신 하나, 또는 로컬 파일 하나가 해당한다. 리소스 블록 내에서는 해당 클라우드 서비스의 API 매개변수에 대응하는 인수들을 설정하여 인프라의 원하는 상태를 선언한다. 리소스는 생성, 업데이트, 삭제의 생명주기를 가진다.

리소스를 관리하려면 해당 클라우드 플랫폼이나 서비스와 상호작용할 수 있는 플러그인인 프로바이더가 필요하다. 프로바이더는 Terraform과 대상 API(예: AWS, Google Cloud, Kubernetes) 사이의 번역기 역할을 한다. 구성 파일에서는 사용할 프로바이더를 선언하고, 필요한 경우 인증 정보나 리전과 같은 설정을 제공한다. Terraform은 광범위한 공식 및 커뮤니티 프로바이더를 통해 수백 개의 서비스를 지원한다.

구성을 논리적으로 묶고 재사용 가능하게 만드는 요소는 모듈이다. 모듈은 함께 사용되는 여러 리소스와 변수, 출력값을 캡슐화한 컨테이너이다. 반복되는 인프라 패턴(예: 네트워크 구성 또는 마이크로서비스 클러스터)을 모듈로 만들어 여러 환경에서 일관되게 재사용할 수 있다. Terraform 구성 자체도 루트 모듈로 간주된다.

이 외에도 입력 변수는 모듈에 매개변수를 전달하여 구성을 동적으로 만들고, 출력 값은 생성된 인프라에서 유용한 정보(예: 서버 IP 주소)를 외부로 노출한다. 로컬 값은 구성 내에서 반복되는 표현식이나 복잡한 값을 단순화하는 데 사용된다. 이러한 요소들이 조합되어 전체 인프라의 선언적 정의를 완성한다.

Terraform을 사용하기 위해서는 먼저 공식 웹사이트나 패키지 관리자를 통해 바이너리를 설치해야 한다. 설치 방법은 운영체제에 따라 다르며, 맥OS의 경우 Homebrew를, 리눅스 배포판의 경우 공식 저장소나 스냅 패키지를 활용할 수 있다. 윈도우 사용자는 공식 웹사이트에서 실행 파일을 다운로드받아 경로를 설정하면 된다. 설치가 완료되면 터미널에서 terraform version 명령어를 실행하여 정상적으로 설치되었는지 확인한다.

초기 설정의 첫 단계는 작업 디렉토리를 생성하고 구성 파일을 작성하는 것이다. Terraform은 .tf 확장자를 가진 파일을 읽어 인프라를 정의한다. 초기에는 main.tf라는 이름의 파일을 생성하는 것이 일반적이다. 이 파일을 작성하기 전에, 관리하려는 인프라의 클라우드 서비스 공급자(예: AWS, Azure, Google Cloud Platform)를 결정해야 한다. 이는 terraform init 명령어 실행 시 필요한 프로바이더를 지정하는 데 영향을 미친다.

초기화는 terraform init 명령어로 수행한다. 이 명령어는 현재 디렉토리를 작업 공간으로 설정하고, main.tf 파일에 선언된 프로바이더 플러그인을 다운로드하며, 초기 상태 파일을 생성한다. 상태 파일(terraform.tfstate)은 실제 인프라와 코드 간의 매핑 정보를 저장하는 매우 중요한 파일이다. 초기화는 프로바이더를 변경하거나 모듈을 추가할 때마다 다시 실행해야 할 수 있다.

초기 설정 시 고려할 점은 다음과 같다.

초기화가 성공적으로 완료되면, terraform plan과 terraform apply 명령어를 통해 인프라를 실제로 배포할 준비가 된 것이다.

Terraform 구성 파일은 HCL 문법을 사용하여 작성합니다. HCL은 HashiCorp Configuration Language의 약자로, 인프라 리소스를 선언적으로 정의하기 위해 설계된 DSL입니다. 이 언어는 가독성이 높고, JSON과 호환되며, 주석과 표현식을 지원합니다.

기본 구성 파일의 확장자는 .tf이며, 주요 구성 요소로 리소스, 프로바이더, 변수, 출력값 블록이 있습니다. 가장 간단한 형태의 구성 파일은 프로바이더와 하나 이상의 리소스를 선언합니다. 다음은 AWS에 S3 버킷을 생성하는 기본 예시입니다.

```hcl

# 프로바이더 선언

terraform {

required_providers {

aws = {

source = "hashicorp/aws"

version = "~> 5.0"

}

}

}

# 프로바이더 구성

provider "aws" {

region = "ap-northeast-2"

}

# 리소스 정의

resource "aws_s3_bucket" "example" {

bucket = "my-unique-bucket-name"

tags = {

Name = "ExampleBucket"

}

}

```

HCL 문법은 블록, 인수, 표현식으로 구성됩니다. 블록은 resource "aws_s3_bucket" "example" {}과 같은 형태로, 특정 객체를 정의합니다. 인수는 bucket = "my-unique-bucket-name"처럼 블록 내부에 키-값 쌍으로 속성을 할당합니다. 표현식은 값을 참조하거나 연산하는 데 사용되며, 문자열 보간 "${var.bucket_name}", 함수 호출 lower("NAME"), 조건식 var.env == "prod" ? 1 : 0 등을 포함합니다.

구성 파일을 작성할 때는 들여쓰기와 일관된 스타일을 유지하여 가독성을 높이는 것이 좋습니다. 또한, 하드 코딩된 값을 피하고 입력 변수를 활용하며, 재사용 가능한 모듈을 구성하는 것이 모범 사례입니다. 여러 개의 .tf 파일을 같은 디렉터리에 배치하면 Terraform이 이를 자동으로 병합하여 실행합니다.

Terraform은 init, plan, apply, destroy와 같은 핵심 명령어를 통해 인프라스트럭처의 생명주기를 관리합니다. 이러한 명령어들은 선언적 구성 파일을 실제 클라우드 리소스로 변환하는 과정을 단계적으로 제어합니다.

가장 일반적인 명령어의 사용 순서와 역할은 다음과 같습니다.

terraform plan 명령어는 실제 변경을 수행하기 전에 어떤 작업이 일어날지 상세히 보여주는 "실행 계획"을 출력합니다. 이 단계에서는 리소스가 생성, 변경, 삭제될 것인지와 그 속성들을 확인할 수 있어, 의도치 않은 변경을 방지하는 데 필수적입니다. terraform apply는 이 계획을 실행하며, 대화형으로 승인을 요청하거나 -auto-approve 플래그를 사용하여 자동 승인할 수 있습니다. terraform destroy는 주의해서 사용해야 하는 명령어로, Terraform 상태 파일에 기록된 모든 리소스를 제거하여 인프라를 정리합니다.

이 명령어들은 CI/CD 파이프라인에 통합되어 자동화된 배포와 관리의 기초를 형성합니다. 예를 들어, plan 단계를 풀 리퀘스트 검증에 활용하거나, apply 단계를 지속적 배포 과정에서 실행할 수 있습니다. 모든 명령어는 -var 또는 -var-file 옵션을 통해 변수 값을 전달하거나, -target 옵션으로 특정 리소스만 대상으로 하는 등 세부적인 제어가 가능합니다[1].

Terraform State 파일은 Terraform이 관리하는 인프라의 실제 상태를 기록한 파일이다. 이 파일은 기본적으로 작업 디렉토리에 terraform.tfstate라는 이름으로 생성된다. State 파일은 선언된 구성 코드(HCL)와 실제 프로비저닝된 리소스 사이의 매핑을 유지하는 역할을 한다. Terraform은 terraform apply 명령을 실행할 때, 이 파일을 참조하여 현재 관리 중인 리소스의 상태를 파악하고, 구성 파일에 정의된 목표 상태와 비교하여 생성, 업데이트, 삭제할 대상을 결정한다.

State 파일의 주요 역할은 다음과 같다.

* 실제 리소스와 구성의 매핑: State 파일은 각 리소스 블록을 AWS의 특정 EC2 인스턴스나 Google Cloud의 특정 Cloud Storage 버킷 같은 실제 클라우드 리소스와 연결한다.

* 메타데이터 저장: 리소스의 속성 중 구성 파일에 정의되지 않았지만, 프로비저닝 후에 클라우드 공급자가 부여한 값(예: 생성된 인스턴스의 고유 ID나 IP 주소)을 저장한다. 이 정보는 다른 리소스를 구성할 때 참조 데이터로 사용될 수 있다.

* 성능 향상: 전체 인프라의 상태를 로컬 파일에 저장함으로써, 매번 plan이나 apply 명령 실행 시 모든 원격 리소스를 조회하지 않고도 효율적으로 변경 사항을 계산할 수 있다.

State 파일은 민감한 정보를 포함할 수 있기 때문에 안전하게 관리해야 한다. 기본적인 로컬 파일 방식은 단일 사용자 환경에는 적합하지만, 팀 협업 시에는 문제를 일으킨다. 여러 구성원이 동일한 State 파일을 동시에 수정하려고 하면 최신 상태를 알 수 없어 인프라가 손상될 위험이 있다. 이를 해결하기 위해 원격 상태 저장소를 사용한다. Amazon S3 버킷에 State 파일을 저장하고 잠금 메커니즘(DynamoDB 테이블)을 적용하거나, Terraform Cloud나 Terraform Enterprise 같은 관리형 서비스를 이용하면 상태를 안전하게 공유하고 동시성 문제를 방지할 수 있다.

Terraform은 인프라의 실제 상태를 기록하는 Terraform State 파일을 로컬에 기본적으로 생성합니다. 그러나 단일 사용자 환경이거나 소규모 프로젝트가 아닌 이상, 로컬 상태 파일은 여러 문제점을 야기합니다. 대표적으로 협업 시 상태 파일의 동시 수정으로 인한 충돌, 상태 파일 유실 위험, 그리고 파이프라인 자동화 시 상태 관리의 어려움이 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 원격 상태 저장소를 활용하는 것이 강력히 권장됩니다.

원격 상태 저장소는 상태 파일을 중앙 집중식으로 안전하게 저장하고, 상태에 대한 잠금 기능을 제공하여 동시 실행을 방지합니다. 가장 일반적인 옵션은 Amazon S3와 같은 객체 저장소를 백엔드로 사용하는 것입니다. S3 백엔드는 내구성이 뛰어난 저장소를 제공하며, 상태 잠금을 위해 DynamoDB 테이블을 함께 사용할 수 있습니다. 설정은 backend 블록을 구성 파일에 추가하여 이루어집니다.

```

terraform {

backend "s3" {

bucket = "my-terraform-state-bucket"

key = "path/to/my/key/terraform.tfstate"

region = "ap-northeast-2"

dynamodb_table = "terraform-state-lock"

}

}

```

Terraform Cloud 또는 Terraform Enterprise는 상태 관리, 협업 워크플로, 변수 관리, 실행 기록 등을 통합적으로 제공하는 공식 플랫폼입니다. 특히 무료 티어의 Terraform Cloud는 원격 상태 저장과 실행을 위한 강력한 옵션입니다. Terraform Cloud를 백엔드로 사용하면 상태 파일은 플랫폼 내에 안전하게 저장되며, 모든 실행은 로그가 기록되는 격리된 환경에서 이루어집니다. 설정은 backend 블록에서 "remote"를 지정하거나, 웹 UI를 통해 워크스페이스를 생성하고 연결하는 방식으로 진행됩니다.

원격 상태 저장소로 마이그레이션할 때는 기존의 로컬 상태 파일을 초기화 과정을 통해 원격 저장소로 업로드해야 합니다. terraform init 명령어는 백엔드 설정을 읽고 상태를 마이그레이션할 것인지 확인합니다. 한 번 원격 백엔드를 사용하도록 설정하면, 이후 모든 terraform plan 및 terraform apply 명령은 해당 원격 상태를 참조하고 업데이트하게 됩니다.

모듈은 재사용 가능한 Terraform 구성의 컨테이너로, 관련된 Resource들을 논리적으로 그룹화하여 캡슐화한다. 모듈을 생성하는 기본 구조는 루트 모듈과 동일하며, 일반적으로 main.tf, variables.tf, outputs.tf 파일을 포함한 별도의 디렉터리를 만든다. variables.tf 파일은 모듈에 입력될 값을 정의하고, outputs.tf 파일은 모듈에서 노출할 값을 정의한다. main.tf 파일은 실제 Resource 선언을 포함한다.

생성된 모듈을 사용하려면, 호출하는 모듈(예: 루트 모듈)의 구성 파일에서 module 블록을 사용한다. 모듈 블록 내에서는 source 인수를 통해 모듈의 위치를 지정해야 하며, 로컬 경로, Git 저장소, Terraform 레지스트리 주소 등이 가능하다. variables.tf에 정의된 입력 변수들은 모듈 블록 내에서 인수로 전달된다. 모듈의 출력값은 module.<모듈_이름>.<출력값_이름> 형식으로 참조할 수 있다.

모듈을 효과적으로 설계할 때는 단일 책임 원칙을 적용하여 특정 목적(예: VPC 생성, 보안 그룹 구성)에 집중하는 것이 좋다. 또한 버전 관리를 위해 Git 태그를 사용하거나 Terraform 레지스트리에 게시하면, 다른 프로젝트에서 특정 버전의 모듈을 안정적으로 참조할 수 있다. 모듈 내부에서도 다른 모듈을 호출하는 중첩 구조를 만들 수 있어 복잡한 인프라를 계층적으로 구성하는 데 유용하다.

Terraform 생태계는 재사용 가능한 인프라 구성 요소를 패키징한 풍부한 모듈 라이브러리로 구성되어 있습니다. 이러한 모듈은 공식적으로 제공되는 것과 커뮤니티에서 기여한 것으로 크게 나뉘며, Terraform 레지스트리를 중심으로 배포되고 관리됩니다. 레지스트리는 모듈을 검색, 버전 관리, 공유하기 위한 중앙 허브 역할을 합니다.

공식 모듈은 Hashicorp와 주요 클라우드 서비스 공급자(예: AWS, Azure, Google Cloud)가 직접 유지 관리합니다. 이 모듈들은 검증된 모범 사례를 반영하며, 특정 클라우드 서비스(예: AWS VPC, Azure Kubernetes Service)를 구성하는 데 필요한 핵심 리소스들을 표준화된 방식으로 묶어 제공합니다. 공식 모듈의 사용은 인프라 구축의 신뢰성과 일관성을 높이는 데 기여합니다.

반면, 커뮤니티 모듈은 전 세계의 Terraform 사용자들이 개발하고 공유한 것입니다. 이들은 특정 기술 스택(예: Kubernetes Helm 차트 배포, 모니터링 도구 설정)이나 복잡한 아키텍처 패턴을 구현한 모듈을 포함하는 경우가 많습니다. 커뮤니티 모듈을 선택할 때는 GitHub 저장소의 활동성(커밋 빈도, 이슈 처리), 문서화 수준, 다운로드 횟수, 릴리스 버전 관리 상태를 꼼꼼히 검토해야 합니다.

모듈을 사용할 때는 버전 관리를 통해 안정성을 확보하는 것이 중요합니다. Terraform 구성에서 모듈 소스를 지정할 때 특정 버전 태그를 명시하면, 의도치 않은 변경으로부터 인프라를 보호할 수 있습니다. 또한, 공식 및 커뮤니티 모듈을 기반으로 하되, 조직의 특정 요구사항에 맞게 수정하거나 래핑한 프라이빗 모듈을 내부적으로 구축하고 관리하는 것이 일반적인 모범 사례입니다.

변수는 Terraform 구성의 재사용성과 유연성을 높이는 핵심 요소이다. 변수를 사용하면 환경별로 다른 값(예: 인스턴스 유형, 리전, 태그)을 쉽게 주입할 수 있으며, 동일한 코드 베이스로 개발, 스테이징, 프로덕션 등 다양한 환경의 인프라를 관리할 수 있다. 변수는 variables.tf 파일에 정의하며, variable 블록 내에 변수명, 설명(description), 기본값(default), 타입(type), 검증 규칙(validation) 등을 지정할 수 있다. 변수 값은 명령줄(-var 옵션), 변수 파일(.tfvars), 환경 변수(TF_VAR_ 접두사) 또는 대화형 프롬프트를 통해 전달된다.

출력값은 Terraform이 인프라를 생성한 후 사용자나 다른 모듈에게 유용한 정보를 노출하는 메커니즘이다. 예를 들어, 생성된 AWS 인스턴스의 공인 IP 주소나 Azure 가상 네트워크의 ID를 출력값으로 정의하면, 배포 후 해당 값을 쉽게 확인하거나 다른 Terraform 구성의 입력값으로 연결할 수 있다. 출력값은 outputs.tf 파일에 output 블록으로 정의하며, value 인수에 출력할 값을 지정하고 선택적으로 description과 sensitive 플래그를 추가할 수 있다. sensitive 플래그를 true로 설정하면 콘솔 출력에서 해당 값이 마스킹되어 보안 정보를 보호한다.

변수와 출력값을 효과적으로 활용하기 위한 모범 사례는 다음과 같다.

• 변수: 모든 변수에 명확한 설명을 추가하고, 가능한 경우 적절한 기본값을 설정한다. 복잡한 객체나 맵 변수를 사용하여 관련 설정을 그룹화한다.

• 출력값: 모듈의 주요 엔드포인트나 식별자를 반드시 출력값으로 노출시켜 모듈 간 연계를 용이하게 한다.

• 구조화: 변수와 출력값을 논리적으로 분리된 파일에 정의하여 구성의 가독성과 유지보수성을 높인다.

이러한 변수와 출력값의 체계적인 사용은 코드의 재사용성을 극대화하고, 인프라의 명확한 인터페이스를 제공하여 팀 협업과 대규모 배포를 효율적으로 관리할 수 있게 한다.

워크스페이스는 동일한 Terraform State 파일과 구성 디렉터리를 공유하는 논리적 컨테이너입니다. 각 워크스페이스는 독립적인 상태를 유지하므로, 하나의 구성 코드베이스로 개발, 스테이징, 프로덕션과 같은 여러 환경을 관리할 수 있습니다. terraform workspace 명령어 세트를 사용하여 워크스페이스를 생성, 선택, 목록 조회 및 삭제할 수 있습니다. 기본적으로 default라는 이름의 워크스페이스가 존재합니다.

환경을 분리하는 주요 방법은 워크스페이스 활용과 디렉터리 구조 분리 방식으로 나뉩니다. 워크스페이스 방식은 단일 구성 파일 세트를 사용하며, 환경별 변수 파일(예: terraform.tfvars)이나 환경 변수를 통해 차이점을 주입합니다. 이 방식은 코드 중복을 최소화하지만, 상태 파일이 실수로 잘못된 환경에 적용될 위험이 있습니다. 반면, 디렉터리 구조 분리 방식은 environments/dev, environments/prod와 같이 물리적으로 다른 디렉터리에 각 환경의 구성 파일과 상태 파일을 완전히 분리하여 저장합니다. 이는 환경 간 오염을 근본적으로 방지하지만, 코드 복제본이 여러 개 생겨 유지보수 비용이 증가할 수 있습니다.

모범 사례로서, 프로덕션 환경에는 항상 명시적인 워크스페이스(예: prod)를 사용하거나 전용 디렉터리를 구성하는 것이 권장됩니다. 또한 CI/CD 파이프라인에서는 실행 시점에 TF_WORKSPACE 환경 변수를 설정하거나 -chdir 및 -workspace 플래그를 사용하여 대상 환경을 명확히 지정해야 합니다. 상태 파일은 반드시 Amazon S3 백엔드나 Terraform Cloud 같은 원격 저장소에 저장하고, 프로덕션 상태에 대한 쓰기 접근은 엄격히 제한해야 합니다.

Terraform 구성 파일에는 종종 API 키, 비밀번호, 접근 토큰과 같은 민감한 정보가 포함될 수 있다. 이러한 비밀 정보를 평문으로 코드에 하드코딩하는 것은 심각한 보안 위험을 초래한다. 따라서 Terraform을 사용할 때는 비밀 관리를 위한 적절한 전략을 수립하고 도구를 활용해야 한다.

비밀 관리를 위한 주요 접근 방식은 다음과 같다.

가장 권장되는 방법은 HashiCorp Vault와 같은 전문 비밀 관리 도구를 사용하는 것이다. Terraform의 vault 프로바이더를 사용하면 코드에서 직접 Vault에 저장된 비밀을 참조할 수 있다. 이 경우 실제 비밀값은 Terraform 구성 파일이나 상태 파일에 기록되지 않으며, 실행 시점에 동적으로 조회된다. 또한, Terraform Cloud나 AWS S3와 같은 원격 백엔드를 사용할 때는 반드시 상태 파일 암호화 기능을 활성화해야 한다. 상태 파일은 모든 리소스의 속성값을 포함하므로, 암호화되지 않으면 민감 데이터가 그대로 노출될 수 있다.

보안 모범 사례로는 최소 권한 원칙에 따라 Terraform을 실행하는 서비스 계정에 필요한 최소한의 권한만 부여하는 것이 있다. 또한, plan과 apply 단계에서 콘솔 출력에 민감 데이터가 표시되지 않도록 출력 변수에 sensitive = true 속성을 설정한다. 모든 비밀은 버전 관리 시스템에 절대 커밋되지 않도록 하며, .tfvars 파일 중 비밀값이 포함된 파일은 .gitignore 목록에 추가하여 관리한다.

자동화된 배포 구성은 Terraform 코드의 변경 사항을 CI/CD 파이프라인에 통합하여 인프라 변경을 검증, 계획, 적용하는 과정을 자동으로 실행하는 것을 의미한다. 일반적으로 Git 저장소에 코드가 푸시되거나 풀 리퀘스트가 생성될 때 파이프라인이 트리거된다. 이 접근 방식은 수동 개입을 최소화하고 배포 프로세스의 일관성과 신뢰성을 높이는 데 목적이 있다.

일반적인 자동화 파이프라인은 여러 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 terraform fmt와 terraform validate 명령어를 실행하여 코드 형식과 문법의 정확성을 검증한다. 두 번째 단계에서는 terraform plan을 실행하여 변경 계획을 생성하고, 경우에 따라 이 계획을 아티팩트로 저장하거나 검토를 위해 코멘트로 첨부한다. 마지막 승인 또는 메인 브랜치로의 병합 후, terraform apply 단계가 자동으로 실행되어 실제 인프라에 변경 사항을 적용한다.

주요 CI/CD 플랫폼별 통합 방법은 다음과 같다.

자동화된 배포를 구성할 때는 보안과 안정성을 고려해야 한다. 민감한 변수나 API 키는 CI/CD 시스템의 비밀 관리 기능을 통해 안전하게 주입해야 한다. 또한, apply 단계를 실행하기 전에 plan 결과를 수동으로 검토하는 게이트를 설정하거나, 특정 환경(예: 프로덕션)에 대해서만 수동 승인을 요구하는 전략을 적용하는 것이 일반적이다. 이를 통해 의도치 않은 인프라 변경의 위험을 줄일 수 있다.

자동화된 배포 파이프라인에서 IaC 코드의 신뢰성을 보장하기 위해 다양한 검증 및 테스트 전략을 적용할 수 있다. 가장 기본적인 단계는 코드의 구문과 형식을 검증하는 것이다. Terraform은 terraform validate 명령어를 제공하여 HCL 문법 오류와 내부 일관성을 검사한다. 또한 terraform fmt 명령어를 사용하여 코드 스타일을 일관되게 유지할 수 있다. 이 단계는 CI/CD 파이프라인의 초기 단계에 통합하여 잘못된 코드가 주 코드베이스에 병합되는 것을 방지한다.

보다 적극적인 테스트를 위해 계획(plan) 출력을 분석하는 전략이 널리 사용된다. terraform plan 명령어의 결과는 생성, 변경, 삭제될 리소스를 상세히 보여준다. 이 출력을 자동화된 스크립트나 도구(예: OPA 정책 엔진, terrascan)로 파싱하여 특정 보안 정책이나 비용 제약 조건을 위반하는 변경 사항이 있는지 검증할 수 있다. 예를 들어, 공개적으로 접근 가능한 S3 버킷이 생성되거나 과도하게 큰 인스턴스 유형이 사용되는 것을 사전에 차단할 수 있다.

실제 인프라 변경을 수행하기 전에 테스트 환경에서 변경 사항을 적용해보는 것이 중요하다. 테라폼 워크스페이스나 별도의 스테이징 환경을 활용하여 terraform apply를 실행하고, 생성된 리소스가 의도한 대로 구성되었는지 확인하는 통합 테스트를 수행할 수 있다. 이 과정에서는 테라폼 출력값을 활용하거나 별도의 검증 스크립트를 실행하여 DNS 설정, 네트워크 연결, 애플리케이션 응답 등 최종 상태를 검증한다.

테스트 전략을 수립할 때는 테스트의 범위와 비용을 고려해야 한다. 단위 테스트, 통합 테스트, 이종 테스트 등 다양한 수준의 테스트를 조합하여 효율적인 피드백 루프를 구축한다. 또한 테라폼 모듈 수준에서의 테스트와 전체 루트 모듈 수준에서의 테스트를 구분하여 관리하는 것이 좋다. 모든 테스트는 가능한 한 자동화되어야 하며, 파이프라인의 각 단계에서 실패 시 배포 프로세스를 중단하도록 구성하여 안전한 배포를 보장한다.

Terraform은 선언적이고 멱등성[3]을 가진 IaC 도구이지만, 다양한 요구사항과 선호도에 따라 다른 도구들도 널리 사용된다. 각 도구는 고유한 접근 방식과 장단점을 지닌다.

Ansible은 에이전트가 필요 없는 SSH나 WinRM을 통해 기존 서버의 소프트웨어 설치, 설정 변경 등 구성 관리와 배포 작업에 특화되었다. 반면 Terraform은 주로 서버, 네트워크, 데이터베이스와 같은 인프라 자체의 생명주기를 생성, 변경, 삭제하는 데 중점을 둔다. 둘은 상호 보완적으로 사용되는 경우가 많다.

Pulumi는 Terraform과 마찬가지로 선언형 인프라 프로비저닝을 지향하지만, 친숙한 프로그래밍 언어를 사용한다는 점이 가장 큰 차이점이다. 이는 복잡한 로직 구현, 코드 재사용, 강력한 타입 체크에 유리하다. AWS CloudFormation은 AWS 환경에 깊이 통합되어 있으며, AWS 리소스 간의 의존성 관리와 롤백 메커니즘을 내장하고 있다. 하지만 AWS에 종속적이라는 한계가 있다. Terraform은 HashiCorp Configuration Language를 사용하며, AWS, Azure, Google Cloud를 비롯한 수백 개의 Provider를 통해 멀티 클라우드 및 SaaS 서비스 관리가 가능하다는 점이 주요 강점이다.