수정하기 - 서클CI에서 병렬 작업을 구성하는 방법은?

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CircleCI에서 병렬 작업(Parallel Jobs)을 구성하는 방법은 다음과 같습니다. 이를 통해 여러 작업을 동시에 수행하여 CI/CD 파이프라인의 속도를 높일 수 있습니다.           1. 기본 설정  CircleCI의 `config.yml` 파일에서 병렬 작업을 설정할 수 있습니다. 해당 파일은 프로젝트의 루트 디렉터리에 위치해야 합니다.           2. 병렬 작업 정의  병렬 작업을 구성하기 위해 `jobs` 및 `workflows` 섹션을 사용합니다.             예제  아래는 간단한 예제입니다.    ```yaml  version: 2.1    jobs:    build:      docker:        - image: circleci/python:3.8      steps:        - checkout        - run:            name: Run Tests            command: |              echo "Testing on $(circleci env env)"                 실제 테스트 명령어 여기에 추가    workflows:    version: 2    test:      jobs:        - build:            parallelism: 4     4개의 병렬 작업 실행  ```           3. `parallelism` 옵션  - `parallelism` 키워드를 사용하여 한 작업에서 실행할 병렬 작업의 수를 설정합니다. 위 예제에서는 4개의 병렬 작업을 정의하였습니다.           4. 작업 분할  단일 작업을 여러 인스턴스로 분할하여 데이터나 작업 부하를 나누는 방법은 다음과 같습니다.    ```yaml  version: 2.1    jobs:    build:      docker:        - image: circleci/python:3.8      steps:        - checkout        - run:            name: Run Tests            command: <a href='https://sangseek.com/sangseeks/pytest/ko'>pytest</a> tests/test_*.py     테스팅 파일을 패턴에 맞춰 실행    workflows:    version: 2    test:      jobs:        - build:            parallelism: 4  ```    위 예제에서는 `pytest`와 같은 실행 명령어를 사용하여 각 병렬 작업이 서로 다른 테스트 스위트를 실행하도록 할 수 있습니다. 각 병렬 실행에 대한 파일을 분할해야 하며, 이를 자동화하는 방법을 구현할 수 있습니다.           5. 결과 집계  병렬 작업에서 생성된 결과를 집계하려면 CircleCI의 API를 활용하거나, 요약 작업을 추가하여 결과를 모아 최종 결과를 처리할 수 있습니다.           6. 요약 작업 예제  병렬 작업의 결과를 처리하기 위한 요약 작업을 추가하는 방법은 다음과 같습니다:    ```yaml    summarize:      docker:        - image: circleci/python:3.8      steps:        - run:            name: Summarize Results            command: |                 <a href='https://sangseek.com/sangseeks/결과 요약/ko'>결과 요약</a> 명령어    workflows:    version: 2    test:      jobs:        - build:            parallelism: 4        - summarize:            requires:              - build     build 작업이 완료된 후 실행  ```           결론  CircleCI에서 병렬 작업을 설정함으로써 CI/CD 프로세스를 더 효율적으로 만들 수 있습니다. `parallelism`을 활용하여 고속으로 여러 작업을 수행하고, 결과를 적절히 집계하여 최종 파이프라인의 효율성을 극대화할 수 있습니다.