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Jenkins ‐ Jenkins Fundamentals & Environment Setup

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woojin.jang edited this page Jul 17, 2026 · 3 revisions

Jenkins

  • 소프트웨어 개발 시 지속적 통합(CI)과 지속적 배포(CD)를 구현해주는 대표적인 무료 오픈 소스 자동화 서버이다.
  • 개발자가 코드를 수정하고 저장소에 올리면 이후의 빌드, 테스트, 배포 과정을 자동으로 처리해준다.
  • Jenkins를 도입하면 다음과 같은 이점이 생긴다.
    • 반복적인 수작업 탈출 : 개발자가 직접 컴파일하고 서버에 접속해 업로드하던 지루한 과정을 없앤다.
    • 빠른 피드백과 버그 최소화 : 코드를 푸시하자마자 자동으로 테스트가 실행되므로 문제 발생 시 즉각 피드백을 받을 수 있다.
    • 강력한 플러그인 연동 : 다양한 오픈 소스 플러그인을 지원하여 Docker, AWS, Github, Slack 등 기존에 사용하던 다양한 개발 도구들과 쉽게 연동이 가능하다.
  1. 코드 커밋 : 개발자가 새로운 기능이나 버그를 수정하고 소스 코드 저장소에 코드를 올린다.
  2. 트리거 : 저장소에 변경 사항이 감지되면 Webhook 등을 통해 Jenkins에 자동으로 알림이 전달된다.
  3. 빌드 및 테스트 : Jenkins가 즉시 최신 코드를 가져와 컴파일한다. 설정된 단위 테스트 및 E2E 테스트를 진행한다.
  4. 배포 : 테스트 통과 시, 코드를 운영 서버(AWS 클라우드 등)에 자동으로 배포한다.

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  • [PostgreSQL - Docker만을 사용하는 경량화된 환경 구성 방법]
  • [PostgreSQL - PostgreSQL에서 제공하는 데이터 타입]
  • [PostgreSQL - PostgreSQI의 JSONB, 역인덱싱과 활용 방법]
  • [PostgreSQL - 데이터베이스 성능을 위한 최적화 패턴 및 전략]
  • [PostgreSQL - 트랜잭션과 ACID, Isolation 수준별 차이]
  • [PostgreSQL - Database Lock 교착상태와 읽기/쓰기 성능을 보장하는 MVCC 모델]
  • [PostgreSQL - pgvector와 벡터 저장, 유사도 검색 패턴 개념]
  • [PostgreSQL - 벡터 인덱스 최적화와 벡터 검색과 전문 검색 결합 패턴]
  • [PostgreSQL - PostgreSQL 플러그인]
  • [PostgreSQL - PostGIS - 공간 쿼리와 GIST 인덱스, 지리 타입과 공간 쿼리를 위한 타입과 기본 함수]
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  • [PostgreSQL - 단일 인스턴스 한계를 극복하는 분산 패턴과 스케줄링, 분산 환경 구축 방법]
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  • [PostgreSQL - 스케줄러 + 분산 처리를 동시에 도입하는 주기적 집계 쿼리 패턴]

📖 Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing📎

  • [Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing - Kafka + Debezium을 활용한 CDC 패턴 설계]
  • [Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing - Temporal을 활용한 워크플로우 패턴]
  • [Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing - Docker와 경량 이미지를 활용한 환경 구축 방법]
  • [Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing - Kafka에서의 메시지 Delivery Guarantee]
  • [Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing - 실시간 동기화의 핵심 CDC]
  • [Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing - MySQL Binary Log 기반의 CDC]
  • [Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing - Binary Log 기반의 CDC 구현 플랫폼 Debezium이란?]
  • [Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing - Debezium Architecture]
  • [Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing - Debezium Architecture Best Practice와 주의사항]

📖 Reactive Programming📎

📖 ElasticSearch📎

📖 Design Pattern📎

📖 Clean Spring📎

📖 Effective Java 3/E🔥

📖 Kotlin Academy - Effective Kotlin⭐

📖 Kotlin Academy - 핵심편⭐

📖 스프링으로 시작하는 리액티브 프로그래밍📎

📖 가상 면접 사례로 배우는 대규모 시스템 설계 기초 1🔥

📖 가상 면접 사례로 배우는 대규모 시스템 설계 기초 2📎

📖 Clean Architecture🔥

📖 Clean Code🔥

📖 리팩토링 2판⭐

📖 주니어 백엔드 개발자가 반드시 알아야 할 실무 지식⭐

📖 개발자가 반드시 정복해야 할 객체 지향과 디자인 패턴⭐

📖 Real MySQL 8.0 (1)⭐

  • [Real MySQL 8.0 - 인덱스]
  • [Real MySQL 8.0 - 실행 계획]
  • [Real MySQL 8.0 - 아키텍처]
  • [Real MySQL 8.0 - 트랜잭션과 잠금]

📖 타입으로 견고하게 다형성으로 유연하게⭐

📖 도메인 주도 설계의 사실과 오해⭐

  • [도메인 주도 설계의 사실과 오해 - DDD 요약]
  • [도메인 주도 설계의 사실과 오해 - Preface, Entity & VO]
  • [도메인 주도 설계의 사실과 오해 - 연관 관계와 애그리거트]
  • [도메인 주도 설계의 사실과 오해 - 애그리거트 구현]
  • [도메인 주도 설계의 사실과 오해 - 레포지토리와 기타 패턴]
  • [도메인 주도 설계의 사실과 오해 - 통찰력을 향한 리팩터링]
  • [도메인 주도 설계의 사실과 오해 - 유연한 설계를 향한 리팩터링]
  • [도메인 주도 설계의 사실과 오해 - 모델의 경계를 긋고, 핵심에 집중하라]

📖 객체지향의 사실과 오해(역할, 책임, 협력 관점에서 본 객체지향)⭐

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