APAC No.1 파트너
AI DevSecOps 통합 플랫폼: SDLC 전 과정을 하나로
APAC 최다 GitLab 도입 실적을 기반으로 라이선스·커스터마이징·운영까지 A to Z를 수행합니다.
PoC(사전 검증)와 운영, 구축과 정착, 기술과 성과: 이 사이를 DevSecOps(개발·보안·운영 통합) · Automation(워크플로 자동화) · DevOps AI Agents가 잇습니다
DevOps 전 주기에 특화된 AI Agent가 반복을 실행합니다
국내 최초 · 공식 한국어 기술 문서를 도입 검토부터 실사용까지 제공합니다
APAC No.1 파트너
AI DevSecOps 통합 플랫폼: SDLC 전 과정을 하나로
국내 최초 Expert 파트너
AI 워크플로 자동화: 400+ 서비스 연동, 자체 관리형
공식 System Integrator
기업 메시징·AI 협업: 엔터프라이즈 보안 메시징 플랫폼
공식 파트너
인프라 접근 제어: 제로 트러스트 기반 인증 게이트웨이
인포그랩은 서비스를 판매하는 데 그치지 않고, 직접 도구를 만들어 기술력을 증명합니다.
AI로 취약점을 찾는 속도는 빨라졌지만, 패치가 우리 조직의 리포지터리에 반영되는 속도까지 함께 빨라지지는 않습니다. 취약점을 찾은 뒤 패치를 만들고 취약점 정보를 공개하기까지 시간이 걸리고, 패치가 나온 뒤에도 우리 리포지터리에 반영하기까지 또 시간이 걸리기 때문입니다. 나온 패치를 반영하는 일은 해를 넘겨 늦어지기도 합니다. 일례로 npm 패키지 semver의 취약점 CVE-2022-25883은 2023년에 패치가 나왔는데요. 애플리케이션 보안 기업 Black Duck의 2026년 오픈 소스 보안·위험 분석(OSSRA) 보고
Grace
안녕하세요. 인포그랩에서 소프트웨어 엔지니어로 근무하는 Andy입니다. 저는 고객사 자동화 프로젝트를 진행하며 n8n의 워크플로와 운영 데이터를 한곳에서 관리하는 인포그랩의 제품 **Nelper**를 개발하고 있습니다. 오늘날 AI 코딩 도구가 널리 쓰이면서 기능을 구현하는 속도는 빨라졌습니다. Nelper를 개발할 때도 마찬가지였습니다. 그러나 한계도 있습니다. 고객의 요구사항이 여러 사람과 문서를 거치면서 개발에 고려해야 할 고객의 상황과 맥락이 일부 누락될 때가 있는데요. 그 결과, 고객의 요구사항을 제품에 온전히 반영
Andy
안녕하세요. 인포그랩 AI DevOps 엔지니어 Harvey입니다. LLM에 도구와 실행 환경을 연동한 코딩 에이전트로 업무를 자동화하는 건 이제 낯설지 않습니다. 요즘은 Claude Code나 Codex에 이슈 하나를 처음부터 끝까지 맡기기도 하고, CI 파이프라인이나 스케줄러에서 AI 에이전트를 주기적으로 호출하기도 하죠. 그런데 이런 자동화를 조금만 돌려 보면 다음과 같은 어려움에 부딪히곤 합니다. 에이전트가 '작업을 완료했다'며 멈췄지만, 확인해 보면 테스트가 여전히 실패할 때가 있습니다. 작업이 정말 끝났는지는 사람이
Harvey기술이 조직 안에서 실제 성과로 작동하도록 만드는 실행형 파트너
AI DevOps 전문가와 함께 귀사의 워크플로를 분석하고, 개선 방법을 확인하세요.
InfoGrab Infoletter
