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새벽 알럿을 AI에게 — Claude로 만드는 커머스 운영·장애 대응 에이전트

[최종 목표] 장애 주입 → 알럿 → AI 1차 분석 → 런북·조치안 → 사람 승인 조치 → 포스트모템 초안까지 돌아가는 운영 에이전트를 직접 완성합니다. 가상 커머스 '루프마켓'을 Docker로 띄우고 Prometheus·Grafana·Loki·Claude로 실습합니다.

1명 이 수강하고 있어요.

난이도 중급이상

수강기한 무제한

수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • 알럿 annotation 에 runbook_url 을 넣고, 봇이 런북·온콜·대시보드를 장애 채널에 자동으로 안내하게 만듭니다.

  • SLI·SLO 와 burn rate 다중 창 알림으로 '사용자 영향'일 때만 사람을 깨우고, 오탐 알럿을 규칙 검사기로 걸러 냅니다.

  • 결정론적 수집기(지표·로그·DB 세션)와 AI 판정기를 분리하고, 근거 ID·허용 조치 목록으로 AI 답을 검증합니다.

  • 비밀값 마스킹·킬스위치(피처 플래그)·사람 승인 게이트·읽기 전용 계정으로 사내에 들일 수 있는 안전장치를 갖춥니다.

  • Prometheus·Loki·Alertmanager 를 읽는 관측 MCP 서버를 만들고, 시간 창·조회 범위 제한과 감사 로그를 서버에서 강제합니다.

  • 매일 이상·전조 리포트와 포스트모템 초안을 '기록은 코드가, 서술은 AI 가' 원칙으로 자동화합니다.

최종 목표 — 수강 후 무엇을 만들어 돌리게 되나요?

장애를 주입하면 → 알럿이 울리고 → 에이전트가 지표·로그·DB 를 조회해 1차 분석하고 → 런북 링크와 조치안을 장애 채널에 올리고(조치는 사람 승인 뒤에만) → 해소되면 포스트모템 초안까지 써 주는 시스템을, 여러분 노트북에서 직접 완성해 돌립니다.

0강(무료 미리보기)에서 완성본이 실제로 도는 3분을 먼저 보여 드립니다. 실제 기록 그대로입니다.

  • 23:34:02 — 장애 주입: 주문 테이블을 잠근 세션(hog)을 200초 유지

  • 23:34:34 — 🚨 DB 커넥션 풀 고갈 알럿 + 봇이 런북·온콜·대시보드 링크를 붙임

  • 23:34:45 — ↳ 주문 오류 예산 빠른 소진(사람을 깨우는 알럿)이 같은 사건으로 묶임

  • 23:35:07 — 🤖 AI 1차 분석: "hog 세션이 orders 를 배타 잠금 · shop-api 세션 8개 대기" (근거 ID D1·D2·M7·L1)

  • 23:35:21 — ✋ 온콜이 「잠금 세션 종료」 승인 → 허용 목록 명령 하나만 실행

  • 23:37:35 — ✅ 사건 해소(알럿~해소 150초) → 📝 포스트모템 초안

마지막 캡스톤에서 빈 상태부터 이 흐름을 여러분 손으로 다시 만듭니다.

이 강의가 다른 점

  • AI 는 판정만, 수집은 코드가. 알럿마다 정해진 질의로 지표·로그·DB 세션을 모으고, AI 답은 근거 ID·허용 조치 목록 검증을 통과해야 채널에 올라갑니다.

  • AI 가 틀린 장면도 그대로 보여 줍니다. DB 근거가 없을 때 원인을 못 짚은 기록, 동시 알럿 때문에 분석이 두 번 올라간 버그(포스트모템 초안이 스스로 짚어 냄)까지 강의 소재로 씁니다.

  • 사내에 들일 수 있는 안전장치를 처음부터. 비밀값 마스킹, 킬스위치(피처 플래그), 사람 승인 게이트, 읽기 전용 계정, 관측 MCP 의 시간 창·조회 범위 제한과 감사 로그.

  • API 키 없이도 끝까지. 판정기를 offline 규칙으로 바꾸면 같은 흐름을 따라 할 수 있습니다. Claude Code 나 API 키가 있으면 그 자리에서 AI 판정으로 바뀝니다.

이 강의를 마치면

  • 알럿 annotation 에 runbook_url 을 넣고, 봇이 런북·온콜·대시보드를 장애 채널에 자동으로 안내하게 만듭니다.

  • SLI·SLO 와 burn rate 다중 창 알림으로 '사용자 영향'일 때만 사람을 깨우고, 오탐 알럿을 규칙 검사기로 걸러 냅니다.

  • 결정론적 수집기(지표·로그·DB 세션)와 AI 판정기를 분리하고, 근거 ID·허용 조치 목록으로 AI 답을 검증합니다.

  • 비밀값 마스킹·킬스위치(피처 플래그)·사람 승인 게이트·읽기 전용 계정으로 사내에 들일 수 있는 안전장치를 갖춥니다.

  • Prometheus·Loki·Alertmanager 를 읽는 관측 MCP 서버를 만들고, 시간 창·조회 범위 제한과 감사 로그를 서버에서 강제합니다.

  • 매일 이상·전조 리포트와 포스트모템 초안을 '기록은 코드가, 서술은 AI 가' 원칙으로 자동화합니다.

이런 분께 추천합니다

  • 커머스·플랫폼 서비스의 온콜을 서는 백엔드 개발자

  • 알럿 피로와 새벽 호출을 줄이고 싶은 SRE·DevOps 엔지니어

  • AI 를 운영 자동화에 들이려는데 보안·신뢰가 걱정인 팀 리드

커리큘럼 (9섹션 · 26강 · 약 173분)

  • 섹션 0. 최종 목표 먼저 보기 — 0강 완성본 먼저 보기 — 새벽 장애를 에이전트가 받는 3분

  • 섹션 1. 실습 환경 — 루프마켓 — 1강 루프마켓 띄우기 · 2강 지표·로그 읽기 · 3강 장애 네 가지 주입해 보기

  • 섹션 2. 알럿과 런북 — 4강 알럿 규칙에서 장애 채널까지 · 5강 런북 링크와 온콜 안내 봇 · 6강 오탐 알럿 정리하기

  • 섹션 3. SLO와 burn rate — 7강 SLI와 SLO를 숫자로 정하기 · 8강 burn rate 다중 창 알림 · 9강 사용자 영향으로만 사람을 깨우기

  • 섹션 4. AI 1차 분석 — 10강 역할 분리 — 수집은 코드, 판정은 AI · 11강 결정론적 수집기 만들기 · 12강 판정 프롬프트와 출력 검증 · 13강 Claude 연결과 폴백 · 14강 알럿 폭풍과 사건 묶기

  • 섹션 5. 안전장치 — 15강 비밀값 마스킹 · 16강 AI 기능 킬스위치 · 17강 사람 승인 게이트와 읽기 전용

  • 섹션 6. 관측 MCP — 18강 관측 MCP 서버 만들기 · 19강 MCP 안전 규칙 · 20강 Claude Code로 장애 조사하기

  • 섹션 7. 매일 이상·전조 리포트 — 21강 매일 이상·전조 리포트 · 22강 일반 SRE 질문 대 우리 지표 · 23강 위키 문서가 곧 실행 프롬프트

  • 섹션 8. 포스트모템과 캡스톤 — 24강 포스트모템 초안 쓰기 · 25강 캡스톤 — 처음부터 완성하고 운영에 들이기

실습 환경

가상 스포츠·아웃도어 용품 종합몰 루프마켓(LoopMarket) 을 Docker Compose 하나로 띄웁니다: 쇼핑몰 API(주문·상품) · PostgreSQL · Redis · Prometheus · Alertmanager · Grafana · Loki · 장애 채널 수신기 · 장애 주입 스크립트(지연 · 5xx · 커넥션 고갈 · 캐시 대역폭 폭주 · 서서히 느려짐). 에이전트는 macOS 기본 python3 의 표준 라이브러리만 씁니다. 실습 자료(ZIP)에 강별 과제와 정답, 단위 테스트, 규칙 검사기, 런북 견본, 일일 점검 문서가 들어 있습니다.

선수 지식

  • Docker·docker compose 사용 경험

  • 기본 모니터링 개념(지표·로그·알럿)

  • macOS(또는 Docker 가 도는 리눅스) 노트북, 여유 메모리 4GB 이상

이 강의에서 다루지 않는 것

  • Prometheus·Grafana 설치·운영 입문 전체

  • 쿠버네티스 운영

  • 특정 상용 모니터링 SaaS 사용법

  • LLM 모델 학습·파인튜닝

가격

정가 99,000원 → 출시 할인 20% → 판매가 79,200원

안내

슬라이드 내레이션은 합성 음성입니다. 강의 화면의 AI 답변은 실제 실행 기록이며 실행마다 문장이 달라질 수 있습니다. 모든 데이터는 교육용 가상 데이터(가상 회사 루프마켓)이며, 시간·건수는 실행 환경에 따라 달라질 수 있습니다.

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 커머스·플랫폼 서비스의 온콜을 서는 백엔드 개발자

  • 알럿 피로와 새벽 호출을 줄이고 싶은 SRE·DevOps 엔지니어

  • AI 를 운영 자동화에 들이려는데 보안·신뢰가 걱정인 팀 리드

선수 지식,
필요할까요?

  • Docker·docker compose 사용 경험

  • 기본 모니터링 개념(지표·로그·알럿)

  • macOS(또는 Docker 가 도는 리눅스) 노트북, 여유 메모리 4GB 이상

안녕하세요
데이터장인입니다.

커리어인증

20년 이상 데이터베이스와 IT 분야에서 경력을 쌓아온 데이터장인입니다. DBA 및 DB Platform 팀 매니저로 데이터베이스 플랫폼을 다루며, MySQL·PostgreSQL·Oracle·MongoDB와 SQL 튜닝, AWS·Terraform·Python을 전문 분야로 삼고 있습니다. 게임·금융·IT 서비스 분야의 경력을 바탕으로 데이터베이스와 클라우드 아키텍처를 설명합니다. 『오라클 실무튜닝 SQL 패턴 학습』과 『Oracle Pro*C 실무프로젝트 활용서』를 출간했으며, AWS Summit 2018·2019와 데이터야 놀자 2020에서 서버리스·데이터베이스 선택·멀티데이터베이스 전략을 발표했습니다. 최근에는 Bedrock LLM을 이용한 슬로우 쿼리 분석·튜닝 권고, DB 스펙 산정 자동화, DB 메타 MCP 서버와 Slack 봇을 통한 조회 흐름을 다루고 있습니다. 개발자를 위한 데이터베이스 자동화와 비개발자를 위한 AI 업무 활용을 각 과정의 대상과 목적에 맞는 실습으로 설명합니다. AI 제안을 그대로 적용하기보다 결과 동일성·실행 계획·관측 조건을 확인하고, 근거가 부족하면 보류하는 판단 기준을 전달합니다. 회사 운영 데이터와 인증값은 강의 자료에 포함하지 않습니다.

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커리큘럼

전체

26개 ∙ (2시간 52분)

해당 강의에서 제공:

수업자료
강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

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