대규모 CI/CD 최적화 가이드: 캐시 전략과 병렬화 설계 AI 생성 이미지: 대규모 CI/CD에서 캐시와 병렬화 최적화 방법 대규모 파이프라인에서 캐시와 병렬화가 중요한 이유 대규모 CI/CD에서는 지연(Latency), 비용, 신뢰성이 곧 배포 주기와 운영비용으로 연결된다. 캐시는 빌드와 테스트 자산을 재사용해 평균 복구 시간을 단축하고 네트워크·스토리지 비용을 낮춘다. 병렬화는 처리량을 올려 파이프라인의 큐잉을 해소한다. 궁극적 목표는 처리량 증대와 응답 시간 단축이며, 이를 위해 계층화된 캐시 설계와 동적 동시성 제어가 필수적이다. 대규모 CI/CD에서 캐시와 병렬화 최적화 방법을 고민할 때는 실무 지표와 운영 복원력을 함께 고려해야 한다. 신선도 vs 적중률: 범위를 좁히면 신선도는 높아지지만 적중률은 떨어진다. 내용 주소화(content addressing)와 부분 무효화(partial invalidation)로 균형을 맞추자. 스토리지 비용 vs 네트워크: 중복 제거와 CAS(content-addressable storage), 에이전트 로컬 캐시를 활용해 비용을 최적화한다. 동시성 vs 리소스 경합/플레이키 테스트: 작업을 세분화하고 백오프와 적응형 동시성 제어로 경합을 줄이면 안정성이 높아진다. 복잡도 vs 예측성: 정책은 가능한 단순하게 유지하되, 모니터링·메트릭으로 피드백 루프를 구성한다. 실무 체크리스트: 우선적으로 캐시 적중률, 재현성, 복구 시간을 관찰하라. 효율적인 캐시 전략 설계(키·범위·무효화) 대규모 CI/CD 환경에서는 캐시를 의존성(패키지·라이브러리), 아티팩트(빌드 산출물), 빌드 캐시(중간 결과·레이어)로 구분해 관리하는 것이 중요합니다. 유형별로 키와 범위를 분리하면 충돌을 줄이고 빌드 재현성을 크게 높일 수 있습니다. 대규모 CI/CD에서 캐시와 병렬화 최적화 방법을 고민할 때 이 분류가 기본이 됩니다. 캐시 키 설계 : 목적별 접두사(e.g. deps/, artifa...