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코스 개요
운영을 위한 에이전틱 AI 도입
- 정적인 런북에서 추론 에이전트로: IT 자동화의 진화
- 에이전트 구조: 추론 루프, 도구 사용, 메모리 및 계획 수립
- 자동화를 적용할 때와 인간을 루프에 유지해야 할 때
에이전트 프레임워크 및 아키텍처
- 단일 에이전트 패턴: ReAct, Plan-and-Execute, 및 도구 호출 루프
- 다중 에이전트 아키텍처: 슈퍼바이저, 계층형, 및 스웜 패턴
- 프레임워크 비교: LangGraph, CrewAI, AutoGen 및 커스텀 에이전트
- 첫 번째 운영 에이전트 구축: 모니터링 쿼리, 진단, 제안
IT 운영을 위한 도구 통합
- Prometheus, Grafana, Datadog, PagerDuty API에 에이전트 연결
- 에이전트를 활용한 로깅 쿼리: Elasticsearch, Loki, Splunk 통합
- 인프라 도구 사용: 에이전트 액션을 통한 kubectl, Terraform, Ansible
- 파라미터 검증 및 멱등성을 갖춘 안전한 도구 인터페이스 설계
인시던트 대응 자동화
- 자동 인시던트 트리아지: 심각도 분류 및 라우팅
- 근본 원인 가설 생성 및 증거 수집
- 자동 시정: 재시작, 스케일, 롤백, 및 페일오버 액션
- 점진적 자율성 수준을 갖춘 인시던트 런북 에이전트 구축
안전, 가드레일, 및 인-더-루프
- 액션 분류: 읽기 전용,低风险,高风险, 및 파괴적
- 비상동작을 위한 승인 게이트 및 에스컬레이션 정책
- 가드레일 패턴: 액션 허용 목록, 블래스트 래디우스 제한, 및 롤백 보증
- 준수를 위한 감사 추적 및 의사결정 출처
복잡한 인시던트를 위한 다중 에이전트 오케스트레이션
- 전용 에이전트 조정: 트리아지 에이전트, 진단 에이전트, 시정 에이전트
- 에이전트 간 통신 및 공유 컨텍스트 관리
- 에이전트가 모순된 액션을 제안할 때의 충돌 해결
- 다중 에이전트 대응을 통한 엔드투엔드 주요 인시던트 시뮬레이션
관측성 및 평가
- 디버깅 및 감사를 위한 에이전트 추론 체인 트래싱
- 에이전트 의사결정 품질 평가: 정밀도, 재현율, 해결 시간
- 피드백 루프: 운영자 오버라이드 및 결과로부터 학습
- 운영 에이전트에 대한 비용 추적 및 토큰 경제학
프로덕션 배포 및 운영
- 서비스로서의 에이전트 배포: API, 웹훅, 및 예약 작업
- 점진적 자율성 롤아웃: 섀도우 모드에서 완전 자동 시정까지
- 에이전트 실패를 위한 런북: 에이전트 자체가 고장 났을 때
- 자율적 운영을 위한 비즈니스 케이스 구축 및 ROI 측정
요건
- IT 운영, DevOps 또는 SRE 실무 경험
- Python 스크립팅 및 REST API에 대한熟悉
- LLM 기능 및 프롬프트 엔지니어링에 대한 기본 이해
대상 독자
- AI 기반 자동화를 탐색하는 SRE 및 DevOps 엔지니어
- 셀프 힐링 인프라를 구축하는 플랫폼 엔지니어
- 인시던트 관리에 에이전틱 AI를 평가하는 IT 운영 리더
14 시간