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Severity 기반 Drift 분류로 인프라 가시성 확보한 tfdrift 구축
I Built tfdrift Free Terraform Drift Detection With Severity Alerts
AI 요약
Context
Terraform Plan의 단순 변경 감지 기능으로 인한 Alert Fatigue와 리소스별 중요도 구분 부재 분석. 다수 Workspace의 수동 스캔 및 알림 체계 결여로 인한 Security Hole 방치 위험 확인.
Technical Solution
- terraform plan -json 결과물을 파싱하여 리소스 속성별로 변경 사항을 추출하는 Detection Engine 설계
- 패턴 매칭 기반의 Severity Engine을 통해 Security Group 및 IAM 변경은 CRITICAL, Tag 변경은 LOW로 자동 분류
- .tfdriftignore 파일을 통한 Auto-scaling Group 등 기대된 변경 사항의 필터링 로직 구현
- CI/CD 파이프라인 연동을 위한 Exit Code 기반의 상태 제어 및 GitHub Actions 워크플로우 제공
- Watch mode 도입을 통한 주기적 스캔 및 Slack Webhook 기반의 실시간 알림 체계 구축
- Safety Guard가 포함된 Auto-remediation 로직을 통해 파괴적 변경을 방지하는 복구 메커니즘 설계
실천 포인트
- 인프라 변경 감지 시 단순 Diff가 아닌 리소스 속성별 위험도 매트릭스 정의 - 빈번하게 변경되는 동적 리소스(ASG 등)에 대한 Ignore Rule 설정으로 Alert Fatigue 방지 - Drift 감지부터 알림, 복구까지 이어지는 자동화 파이프라인의 Exit Code 표준화