최근 AI 에이전트를 활용한 보안 자동화 도구가 속속 등장하고 있습니다. Claude Code의 자동 보안 리뷰부터 Opus Security의 멀티 에이전트 기반 플랫폼까지.

오늘날 소프트웨어 기능이 지속적으로 확장되고 기술 복잡성이 증가하면서, 개발자들이 관리해야 할 코드베이스는 점점 방대해지고 있습니다.

최근 LLM의 가파른 발전 속도에 힘입어 소프트웨어 개발은 그 어느 때보다 빨라지고, 릴리즈 주기도 짧아졌습니다. 이에 발맞춰 AI 생성 코드 보안의 중요성도 더욱 높아졌는데요.

IT 업계에서 SRE(Site Reliability Engineer, 사이트 신뢰성 엔지니어)는 한때 ‘새벽 3시에 전화받는 사람’으로 불렸습니다. 시스템 장애가 발생하면 가장 먼저 호출돼 문제를 해결해야 했기 때문이죠.

요즘 다양한 AI 서비스의 시스템 프롬프트가 GitHub에 종종 공유되고 있습니다. Anthropic처럼 운영사가 시스템 프롬프트 원문을 직접 공개하는 일도 있지만, 대부분은 비공개인데요.

우리는 AI 에이전트를 개발할 때, 성능을 높이기 위해 다양한 모델을 실험합니다. 동일한 AI 에이전트 안에서 모델을 바꿔가며 비슷한 주제로 대화를 시도하죠.

Kubernetes를 다루다 보면 kubectl 명령어의 방대한 옵션과 반복 입력에 지칠 때가 종종 있습니다.

안녕하세요. 인포그랩에서 DevOps 엔지니어로 일하는 Chris입니다. 요즘 Observability 분야에서는 단순 로그 수집을 넘어 실시간 데이터 변환, 멀티 플랫폼 라우팅, 비용 최적화가 화두로 떠오르고 있습니다.

이 글은 2025년 GitOps 트렌드 4가지를 소개합니다. GitOps는 버전 제어, 협업, 컴플라이언스, CI/CD 등 DevOps 모범 관행을 인프라 자동화에 적용하는 운영 프레임워크죠.