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AI 서비스 개발, 운영, 성능개선을 하나의 루프로 연결합니다

aidevops.kr에서 LLMOps, RAG, AI Agent, 관측성, 평가, 비용-성능 최적화를 실전 운영 관점으로 정리합니다.

DevOps 학습 경로: 입문부터 고급까지

· 수정 4월 29일

DevOps는 build, ship, observe, recover를 하나의 운영 체계로 이해할 때 훨씬 쉬워집니다.

입문: 전달 파이프라인의 기초 이해하기

  1. Docker 기초부터 운영까지
  2. Docker Compose 개발 환경
  3. GitHub Actions CI/CD

이 단계에서는 다음에 집중하세요.

  • 반복 가능한 실행 환경
  • 빌드가 어떻게 배포 가능한 산출물이 되는지
  • 배포 자동화가 수작업 drift를 어떻게 줄이는지

중급: 관측성과 릴리스 안전성 배우기

  1. Prometheus와 Grafana
  2. Progressive Delivery 전략
  3. 배포 동결 전 준비 체크리스트

이 단계에서는 다음에 집중하세요.

  • 릴리스 전후에 무엇을 측정해야 하는지
  • 변경 시 blast radius를 어떻게 줄이는지
  • 관측성이 운영 판단을 어떻게 돕는지

고급: 실제 리스크 아래에서 운영하기

  1. 플랫폼 관측성과 인시던트 대응
  2. 온콜 팀을 위한 Runbook 품질 기준
  3. 소프트웨어 공급망 증명과 보안
  4. Kubernetes 고급 운영

이 단계에서는 다음에 집중하세요.

  • 인시던트 대응을 엔지니어링 규율로 다루는 법
  • 운영 지식을 개인 기억이 아니라 시스템으로 만드는 법
  • 보안과 플랫폼 거버넌스를 운영 압력 속에서 유지하는 법

이 경로를 끝내면

빌드 파이프라인, 릴리스 통제, 관측성, 장애 대응을 하나의 운영 모델로 연결해서 설명할 수 있어야 합니다.

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