Depot Claude를 활용한 GitHub Actions Runner AMI 유지보수 자동화

핵심 기술

이 글은 Depot의 Claude Code Sessions 기능을 활용하여 GitHub Actions Runner AMI 빌드 시 발생하는 ARM64 아키텍처 관련 패치 관리의 복잡성과 개발자 시간 소모를 자동화하는 방법을 소개합니다. Generative AI, 특히 Claude를 사용하여 불일치하는 패치를 자동으로 수정하고 업데이트하는 과정을 상세히 설명합니다.

기술적 세부사항

• 문제점: GitHub Actions Runner AMI를 자체 환경(AWS)에 맞게 커스터마이징하고 유지보수하는 과정에서 발생하는 업스트림 변경 사항 추적 및 패치 적용의 어려움.
  • 특히 ARM64 아키텍처 지원을 위한 arm64.patch 파일 관리의 복잡성.
  • 개발자의 빈번한 컨텍스트 스위칭으로 인한 생산성 저하.
• 해결 방안: Depot Claude를 활용한 패치 관리 자동화.
  • Claude 적용 시나리오: 기존 arm64.patch 파일 적용 시도, 실패 시 충돌 해결 및 ARM64 호환성 유지를 위한 패치 파일 수정, 성공적으로 패치가 적용될 때까지 반복.
  • 주요 프롬프트 내용: 기존 ARM64 수정 사항 유지, 라인 번호 및 컨텍스트만 조정, 패치 파일 또는 내용 제거 금지, 모든 패치 대상 파일의 기능 유지, ARM64 아키텍처에서의 실행 보장.
  • 자동화 스크립트: depot claude 명령어를 사용하여 패치 수정 과정을 CI 워크플로우에 통합.
  • 예시: install-kubernetes-tools.sh 스크립트에서 minikube 버전 충돌로 인한 패치 실패 사례 분석 및 Claude를 통한 수정.
• 검증: 패치 적용 후 make 명령 실행 및 AMI 빌드 프로세스를 통한 ARM64 호환성 검증.

개발 임팩트

• 생산성 향상: 개발자가 패치 관리 및 컨텍스트 스위칭에 소모하는 시간을 절감하고 핵심 업무에 집중할 수 있도록 지원.
• 안정성 확보: 자동화된 패치 관리 시스템을 통해 최신 업스트림 변경 사항을 안정적으로 반영하여 AMI의 호환성 및 최신 상태 유지.
• 비용 절감: 수동 작업에 드는 인건비 및 시간 비용 절감.

커뮤니티 반응

콘텐츠 자체는 특정 기업의 내부 CI/CD 개선 사례를 공유하는 것이므로, 외부 커뮤니티의 직접적인 반응은 언급되지 않았습니다. 다만, Generative AI를 실제 개발 워크플로우에 적용하는 사례로서 개발자 커뮤니티의 관심을 끌 수 있습니다.