검증된 Asset과 역할별 AI Agent를 기반으로 DevSecOps · Automation · AI Agent를 고객 환경에서 즉시 수행·실행합니다.
FDE(Forward Deployed Engineer): 고객의 문제에 진단부터 운영 이관까지 책임지는 엔지니어 역할
PoC와 운영, 구축과 정착, 기술과 성과 — 이 사이를 DevSecOps · Automation · DevOps AI Agents가 잇습니다
도입 검토부터 실사용까지, 한국어 문서로 즉시 확인할 수 있습니다. 공식 문서까지 책임지는 파트너는 인포그랩이 유일합니다.
인포그랩은 서비스를 판매하는 데 그치지 않고, 직접 도구를 만들어 기술력을 증명합니다.
DevOps 성숙도 진단, AI ROI 계산, 파이프라인 시각화 — 설치 없이 바로 써볼 수 있는
실전 도구를 직접 만들어 공개합니다. 도구를 써보면 인포그랩의 기술 수준이 보입니다.
폐쇄망 CI 환경에서 NAT 게이트웨이 뒤에 Maven 빌드를 돌리다 보면, 다른 빌드 도구에 비해 유독 자주 멈추는 패턴을 마주합니다. 빌드 로그를 확인하면 다음과 같은 에러가 반복적으로 표시됩니다. ```javascript [ERROR] Failed to transfer artifact org.springframework:spring-core:jar:6.1.10 from/to central (https://repo1.maven.org/maven2): status code: 429, reason phrase: Too M
Jay
"우리 개발팀 이번 분기 성과가 어땠지? 임원 회의가 다음 주인데, 정리할 시간이 빠듯하네." CTO나 개발팀장이라면 한 번쯤 떠올렸을 만한 고민입니다. 코드 리뷰·MR·파이프라인·배포 데이터는 GitLab 안에 모두 쌓여 있는데요. 이 데이터의 의미를 경영진이 이해할 수 있는 보고 형태로 정리하려면 며칠이 걸리죠. 이러한 고민을 해결해 주는 기술은 2024년 이후 BI(Business Intelligence) 시장에서 본격화했습니다. 사용자가 자연어로 요청하면 생성형 AI가 데이터를 시각화하고 인사이트까지 자동 해설하는 모
Grace
저는 지난 블로그에서 AI 코딩 도구의 ROI를 측정하는 4가지 핵심 지표(사용자별 토큰 소비량, 세션·요청당 비용, AI 제안 채택률, 코드 재수정 비율)를 다룬 바 있습니다. 이번 글에서는 이 4가지 지표를 Claude Code에 접목해 비엔지니어 환경의 Claude Code 활용 ROI 베이스라인을 측정하는 방법을 소개하려 합니다. Claude Code는 세션별 토큰·도구 사용 데이터를 로컬에 자동으로 기록하는데요. 이를 활용해 ROI 측정 지표 베이스라인을 산출할 수 있습니다. 이 베이스라인을 기준점으로 삼고, 이후 변
Grace기술이 조직 안에서 실제 성과로 작동하도록 만드는 실행형 파트너
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