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# 네트워크 함수 배포 및 구성
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이전 단계에서 생성된 파이프라인을 통해 ISVs와 공급자 모두 네트워크 함수의 배포를 분산하고 최적화할 수 있습니다. 파이프라인이 연결되어 있고 이전 그림의 1단계에서 JSON 파일에 구성된 애플리케이션 리포지토리의 변경 사항을 수신합니다.

타사에서 게시한 이미지를 검사하기 위해 컨테이너 이미지의 소프트웨어 취약성을 식별하는 데 도움이 되는 취약성 검사 솔루션이 배포되고 구성됩니다. 스캔 솔루션은 [Amazon ECR](https://aws.amazon.com/ecr/)로 푸시된 모든 새 이미지를 자동으로 확인합니다. ECR 이미지 스캔에 대한 자세한 내용은 [이미지 스캔을](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/image-scanning.html) 참조하세요.

다음 그림은 이미지 취약성 스캔 솔루션의 아키텍처를 보여줍니다.

![이미지 취약성 스캔 솔루션의 아키텍처를 보여주는 다이어그램입니다.](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/whitepapers/latest/cicd_for_5g_networks_on_aws/images/cicd_5g13.png)


*이미지 취약성 스캔 솔루션의 아키텍처*

애플리케이션 파이프라인은 스캔 결과 이후의 이미지 변경 또는 리포지토리의 직접 변경에 의해 트리거되도록 구성할 수 있습니다. 예를 들어, 새 Helm 이미지가 생성되는 경우입니다.

다음 목록은 다음 그림과 같이 네트워크 함수를 생성/업그레이드하는 시퀀스입니다.

ISVs Amazon ECR에 새 이미지를 게시합니다. (이미지가 승인되면 애플리케이션 파이프라인이 트리거됩니다.

CodePipeline은 Amazon ECR에서 새 이미지를 가져오고 CodeBuild를 사용하여 이미지를 Kubernetes에 배포합니다. Helm 명령을 사용하여 네트워크 함수를 업그레이드할 수 있습니다.

이미지가 배포되면 서비스형 테스트(TaS)가 트리거됩니다. TaS는 새로운 배포를 검증 하고 스트레스를 받는 네트워크 함수의 성능에 대한 데이터와 지표를 중앙 집중화합니다.

로그 및 지표는 OpenSearch 및 Grafana에서 수집되고 중앙 집중화됩니다. [Datadog](https://docs.racket-lang.org/datalog/), [Istio](https://istio.io/) 및 Prometheus와 같은 타사도 추가 관찰성을 제공하도록 구성할 수 있습니다.

네트워크 리소스를 조정할 수 있는 MANO를 배포하고 솔루션과 통합할 수도 있습니다. 수집된 데이터를 사용하여 네트워크 조각화 및 서비스 품질(QoS) 오토 스케일링과 같은 자동화된 작업을 수행합니다.

![애플리케이션 파이프라인을 보여주는 다이어그램입니다.](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/whitepapers/latest/cicd_for_5g_networks_on_aws/images/cicd_5g12.png)


*애플리케이션 파이프라인*