PoC(사전 검증)와 운영, 구축과 정착, 기술과 성과: 이 사이를 DevSecOps(개발·보안·운영 통합) · Automation(워크플로 자동화) · DevOps AI Agents가 잇습니다
인포그랩은 서비스를 판매하는 데 그치지 않고, 직접 도구를 만들어 기술력을 증명합니다.
IaC(Infrastructure as Code) 이전의 인프라 관리는 이랬습니다. 서버마다 SSH로 들어가 패키지를 설치하고, nginx 설정을 손으로 고치고, 그 내용을 팀 위키에 표로 정리했죠. 서버가 늘어날수록 표는 현실을 따라가지 못했습니다. Puppet, Chef, Ansible이 서버 구성을 코드로 옮기고, Terraform과 Pulumi가 인프라 자체를 선언하면서 이 문제는 풀렸습니다. 그런데 인프라 접근 권한은 어떻게 관리하고 계신가요? 물론 접근 권한도 코드로 관리할 수 있습니다. AWS IAM 정책은 Te
Kyle
같은 코드를 LLM에 두 번 리뷰시켰더니 한 번은 심각도가 critical로, 다른 한 번은 major로 나왔습니다. 코드도, 프롬프트도, 모델도 동일했습니다. 달라진 건 아무것도 없는데 판정이 달라진 겁니다. 제가 인포그랩에서 AI 코드 리뷰 서비스 Faceta를 만들면서 여러 번 겪은 일입니다. LLM에 같은 질문을 반복해 보신 분이라면 형태는 달라도 비슷한 경험을 하셨을 겁니다. AI 코드 리뷰를 merge gate에 걸거나, LLM 평가 결과를 자동화 파이프라인에 넣거나, LLM 출력을 코드가 파싱해 다음 단계로 넘기면,
Owen
6개월 전에 직접 만든 n8n 워크플로를 다시 엽니다. 노드는 그대로인데 기억이 없습니다. 이 HTTP Request 노드는 어느 시스템을 부르는지, 크리덴셜 이름은 왜 이렇게 지었는지, 애초에 이 워크플로를 왜 만들었는지. 만든 사람이 나인데도 해독에 시간이 걸립니다. 만든 사람이 이미 회사를 떠난 워크플로라면 더 말할 것도 없죠. 이때 사라진 것은 워크플로가 아닙니다. 워크플로는 멀쩡히 돌아갑니다. 사라진 것은 맥락입니다. 누가 만들었고, 왜 만들었고, 무엇에 물려 있는지가 화면 어디에도 모여 있지 않습니다. n8n으로
Grace기술이 조직 안에서 실제 성과로 작동하도록 만드는 실행형 파트너
150+ 고객사, 60+ 프로젝트. 현장에서 검증된 구축·운영 경험을 기반으로 최단 시간에 결과를 만듭니다.
세 역량을 동시에 보유한 국내 유일의 AI Native 파트너. 보안·자동화·AI가 하나의 팀에서 설계됩니다.
검증된 Asset과 AI Agent를 조합해 기존 SI 대비 대폭 단축된 기간으로 구축하고, 운영 역량까지 함께 내재화합니다.
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