엔터프라이즈 IaC 드리프트 탐지와 정책 기반 수정 워크플로 설계 AI 생성 이미지: IaC 드리프트 탐지와 정책 기반 수정 워크플로 문제 정의 — IaC 드리프트가 왜 발생하고 무엇이 위험한가 IaC로 선언한 바람직한 상태와 실제 클라우드/온프레미스 자원 간 불일치(드리프트)는 운영에서 흔하게 발생한다. 원인은 다양하며, 유형별로 정리하면 다음과 같다. 수동 변경: 콘솔이나 SSH를 통한 긴급 패치나 운영자 실수로 선언과 다른 설정이 적용되는 경우 비동기 업데이트: 오토스케일, 롤링 업데이트 또는 서드파티 서비스의 비동기적 상태 변화 프로바이더/리소스 업데이트: 클라우드 제공자의 API 변경이나 매니지드 서비스 버전 차이로 인한 불일치 구성 버전 불일치: IaC 모듈, 모듈 버전, 템플릿의 파편화로 선언이 달라지는 경우 비밀·토큰 회전: 런타임 스크립트가 생성하는 임시 리소스 등으로 발생하는 변화 이런 드리프트는 보안·가용성·규정 준수 측면에서 즉각적이고 장기적인 리스크를 만든다: 보안: 의도치 않은 권한 상승, 공개 엔드포인트 노출, 취약점 이용 경로의 발생 가용성: 잘못된 구성으로 장애 재현성이 떨어지거나 오토스케일 실패와 성능 저하가 발생 규정 준수·감사: 변경 이력 불일치로 인증·감사에 실패하거나 정책 위반 발견이 지연될 수 있음 운영 비용 및 복구 복잡도 증가: 원인 추적과 롤백 비용이 상승하고 복구 자동화의 신뢰도가 하락 실무 체크리스트 예시: 정기적 드리프트 스캔, 변경 알림 설정, 버전 일관성 유지와 함께 필요 시 IaC 드리프트 탐지와 정책 기반 수정 워크플로로 자동 복구를 검토하라. 드리프트 탐지 기법과 도구 비교 드리프트 탐지는 실시간 검사, 주기 스캔, 태그·API 검증, 에이전트 방식으로 구분된다. 각 방식은 운영 편의성, 비용, 정확도 측면에서 서로 다른 트레이드오프를 가지며, IaC 드리프트 탐지와 정책 기반 수정 워크플로를 설계할 때 이런 균형을 고려...