로그관리와 모니터링 - ELK, 프로메테우스, 그라파나
JSCODE 시니
로그관리와 모니터링을 처음 접하는 취준생과 현업 개발자를 위한, 최고의 지침서! ELK 스택을 활용한 로그관리 방법과, 프로메테우스 그라파나를 활용한 모니터링을 배웁니다.
입문
Elasticsearch, Logstash, Kibana
내 Spring 프로젝트에 AI를 당장 접목하고 싶은 개발자를 위한, 가장 확실한 실전 지침서! 단순 LLM API 호출을 넘어, RAG와 MCP를 활용해 실제 비즈니스 로직에 바로 적용 가능한 실무 수준의 AI 환경을 완벽하게 배웁니다.





롯데쇼핑 이커머스사업본부
임직원들도 이 강의를 듣고 있어요!





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먼저 경험한 수강생들의 후기
5.0
흑후추
1. 스프링 백엔드 개발하는데 2.챗봇 한번 만들어보고싶다. <- 여기까지는 일단 찜해두시고 필요할 때 구매하시면 되고요, 3.그런데 지금 이 강의가 할인중이다 <- 무조건 구매하세요!! 강의 자료, 강의 내용 다 최고입니다! 강의 너무 좋아서 3일만에 다 들어버렸어요!
5.0
딱새우
회사에서 spring을 쓰는 개발자 분들이라면 이 강의 수강하시길 강추 드립니다. 사실 요즘 회사에서 맨날 AI 다뤄보라고 하는데 너무 막막했거든요.. 이런 강의 기다리고 있었는데 진짜 빛같은 강의네요.. 주말 통해서 완강했습니다. AI 하나도 모르는 저같은 사람도 듣기 너무 수월했어요. MCP 신기합니다 ㅋㅋ
5.0
박수현
짧고 가능한 쉽게 강의를 구성해주셔서 처음부터 끝까지 하루만에 완강했습니다! 강의를 통해 개념을 이해하는 데에 큰 도움이 됐습니다. 감사합니다 :)
단순한 '외부 LLM API 호출'을 넘어, Spring 생태계에 완벽히 통합되는 '안정적이고 확장 가능한 AI 챗봇' 구축
할루시네이션(환각 현상)의 한계에서 벗어나, Elasticsearch 벡터 스토어(Vector Store) 연동을 통한 '실무 맞춤형 RAG 시스템' 구축 능력
단순한 텍스트 생성을 벗어나, 외부 API 및 시스템과 능동적으로 상호작용하는 'MCP(Model Context Protocol) 기반 에이전트' 경험
기존 Spring Boot 비즈니스 로직과 자연스럽게 융합되는 '상용 서비스 수준의 AI 백엔드 아키텍처' 완성
AI를 1도 몰라도 괜찮습니다.
LLM 개념부터 시작해, Python 새로 배울 필요 없이 쓰던 Spring 그대로 상용 서비스 수준의 AI 백엔드를 완성합니다.
"우리 서비스에도 AI 도입해야 하는 거 아냐?", "혹시 AI 기능 붙여본 사람?" —
회사들이 AI 할 줄 아는 백엔드 개발자를 찾고 있습니다. 실제 채용공고를 찾아 보세요!
Spring을 쓰는 백엔드 개발자가 AI 앞에서 가장 자주 부딪히는 4가지 벽입니다.
새 언어를 배울 필요 없습니다. 쓰던 Spring 그대로, 비즈니스 로직 위에 챗봇·RAG·MCP를 얹어 상용 수준의 AI 백엔드를 완성합니다.
Spring AI 1.0 GA로 Bean·DI·아키텍처 패턴 그대로. 낯선 Python 스택을 새로 익힐 필요가 없습니다.
Prompt·Token·Embedding·RAG가 무엇인지부터 차근차근. AI 선수지식 0에서 출발합니다.
토이가 아니라 실무. 안정적이고 확장 가능한, 회사 서비스에 바로 이식 가능한 아키텍처를 다룹니다.
Spring 서버를 중심으로 LLM·Vector DB·RAG/MCP가 어떻게 맞물려 동작하는지, 전체 흐름을 직접 구축하며 익힙니다.
User → Spring AI → LLM, 그리고 Vector DB 기반 RAG와 MCP로 확장되는 실무형 구조
단순 외부 LLM API 호출을 넘어, Spring 생태계에 완벽히 통합되는 챗봇을 구축합니다.
할루시네이션의 한계를 벗어나, Elasticsearch 벡터 스토어 연동으로 우리 데이터 기반 RAG를 만듭니다.
텍스트 생성을 넘어, 외부 API·시스템과 능동적으로 상호작용하는 MCP 에이전트를 경험합니다.
기존 Spring Boot 비즈니스 로직과 자연스럽게 융합되는 AI 백엔드 아키텍처를 완성합니다.
실제 강의 영상 일부를 미리 공개합니다. 설명 방식과 강의 분위기를 먼저 확인해 보세요.
강의 자료·실습 코드·1:1 질문 채널 안내
Prompt·Token·Context Window·Embedding·Fine Tuning·RAG 개념 잡기
왜 Spring AI인가 · Spring AI vs LangChain · Chat Model · VectorStore
실무에 필요한 핵심 컴포넌트 구조 이해
실제 동작하는 채팅 API를 직접 설계·구현
대화 흐름을 가진 실전 챗봇 완성
벡터 DB 개념과 연동 — RAG의 토대
Elasticsearch 벡터 스토어로 우리 데이터 기반 RAG 챗봇 구축
LLM이 외부 기능을 호출하게 만드는 핵심 기법
외부 시스템과 상호작용하는 MCP 기반 에이전트 개발
마무리 정리와 다음 학습 방향
실제 수강생들이 남긴 후기입니다. 타깃이 같은 분들의 목소리를 들어보세요.
"회사에서 spring을 쓰는 개발자 분들이라면 이 강의 수강하시길 강추 드립니다. 사실 요즘 회사에서 맨날 AI 다뤄보라고 하는데 너무 막막했거든요.. 이런 강의 기다리고 있었는데 진짜 빛같은 강의네요.. 주말 통해서 완강했습니다. AI 하나도 모르는 저같은 사람도 듣기 너무 수월했어요. MCP 신기합니다"
회사에서 AI 도입 하라고 압박?해서 듣기 시작했는데 강의가 진짜 알차고 좋습니다. 믿고듣는 시니님 강의 감사합니다.
배치 때부터 강의 듣고 좋아서 시리즈도 쭉 듣고 있는데 이번 강의 진짜 좋습니다. 항상 너무 쉽게 설명해주셔서 잘 듣고 있어요. 요즘 프로젝트에 AI 도입하는 거 때문에 고민 많았는데 아주 굿입니다.
강사님 딕션이 너무 좋고 이해가 잘 됩니다. 혼자 공부했으면 진짜 못했을 것 같아요. 핵심 잘 짚어주시고 프로젝트 실습도 같이 겸하다 보니 진짜 알차게 잘 들었습니다. 다음에도 강의 계속 내주세요...
영상이 짧아서 집중이 잘 되고 기본적인 개념부터 설명, 실습 순으로 진행되어 이해하기 쉽습니다. 6강 진행 중인데 막히는 거 없이 잘 듣고 있습니다.
짧고 가능한 쉽게 강의를 구성해주셔서 처음부터 끝까지 하루 만에 완강했습니다! 강의를 통해 개념을 이해하는 데에 큰 도움이 됐습니다. 감사합니다.
안녕하세요! JSCODE 시니입니다.
대학 시절 친구의 손에 이끌려 전공 수업을 들으러 간 게 엊그제 같은데,
벌써 개발을 시작한 지도 10년을 바라보고 있네요.
처음엔 제가 만든 프로그램으로 세상에 긍정적인 영향을 주고 싶었습니다.
하지만 시간이 흐를수록 한 가지 확고한 깨달음을 얻었어요.
'내가 직접 서비스를 만드는 것보다, 실력 있는 개발자 한 명을 제대로 길러내는 것이 세상에 훨씬 더 큰 영향을 주지 않을까?'
제가 가르친 개발자들이 각자의 자리에서 멋진 서비스를 만들어낸다면, 그 선한 영향력은 기하급수적으로 커질 테니까요.
그 마음 하나로 지난 5년간 부트캠프 현장에서 200명이 넘는 개발자를 양성해왔습니다. (라인·카카오·컬리 합격생 배출 ☺️)
제자들이 현업에 나가 성장하는 모습을 보며, 교육이 가진 힘과 뿌듯함을 매일 느끼고 있습니다.
이제는 오프라인 강의실을 넘어, 더 넓은 온라인 세상에서 여러분을 만나려 합니다.
제가 현장에서 쌓아온 기술과 노하우를 아낌없이 나누어,
여러분이 또 다른 가치를 만들어내는 '실력 있는 개발자'로 성장할 수 있도록 돕고 싶습니다.
정말 정성껏 준비한 이 강의가,
여러분의 개발 인생에 기분 좋은 변화를 가져다주길 진심으로 응원합니다! 🙌
"AI를 처음 접하는 Spring 개발자도, 막히는 곳 없이 끝까지 따라올 수 있게."
그 외 AI 사전 지식은 전혀 필요 없습니다. LLM이 무엇인지부터 강의 안에서 함께 배웁니다.
백엔드 개발자 취업·이직을 목표로, 무엇을 어떤 순서로 공부하면 좋을지 로드맵으로 정리했습니다. 아래 로드맵을 따라가면 길을 잃지 않아요.
AI 0에서 시작해 챗봇·RAG·MCP까지. 회사에서 가장 먼저 AI를 도입하는 개발자가 되는 가장 확실한 길.
수강 신청하기실무에 바로 적용하는 Spring AI : Spring 서비스에 챗봇·RAG·MCP 도입하기 — JSCODE 시니
학습 대상은
누구일까요?
AI 관련 지식이 전혀 없지만, 이번 기회에 기초부터 확실하게 공부해보고 싶으신 분
백엔드 프로젝트에 AI 기능을 처음 도입해 보려는 분
단순한 LLM API 호출을 넘어, AI 기능을 실전 웹 서비스에 바로 적용시키고 싶으신 분
챗봇, RAG, MCP 등 현업에서 최근 요구하는 AI 서비스 아키텍처를 배우고 싶으신 분
이력서에 '트렌디한 최신 AI 기술(Spring AI)을 활용한 서비스 고도화 경험'을 확실하게 어필하고 싶은 분
선수 지식,
필요할까요?
Java 기초 지식
Spring Boot 기초 지식
인프런인증
커리어인증
2,843
명
수강생
213
개
수강평
19
개
답변
4.9
점
강의 평점
5
개
강의
국가 핵심 망 관리: 대법원 및 조달청 시스템 운영·최적화 전문가
차세대 공공 플랫폼 구축: 지능형 나이스(NEIS) 응용 SW 개발 및 아키텍처 설계
풀스택 전문 교육자: K사 부트캠프 등 다수의 강의를 통한 실전 기술 전수
엔터프라이즈 솔루션 전문가: 대규모 시스템 유지보수 및 고도화 설계 역량 보유
국가 중요 시스템을 직접 만들고 운영도 해봤지만, 사실 제가 가장 잘하는 건 "그 어려운 걸 누구나 이해하게 설명하는 것" 입니다.
실무 현장은 원래 거칠고 복잡합니다. 🤯
하지만 배우는 과정까지 그럴 필요는 없잖아요?
여러분이 지금 당장 배우고 싶은 스택이 무엇이든 상관없어요.
실무 현장의 복잡한 기술들을 여러분의 눈높이에 맞춰 아주 쉽게 씹어서 떠먹여 드릴게요! 🍀
머릿속에만 있던 복잡한 생각들이 실제 돌아가는 서비스로 바뀌는 신기한 경험, 저랑 같이 쉽고 재밌게 시작해 봐요!
전체
75개 ∙ (7시간 18분)
해당 강의에서 제공:
전체
32개
4.8
32개의 수강평
수강평 3
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평균 평점 5.0
5
강사님 딕션이 너무 좋고 이해가 잘 됩니다. 혼자 공부했으면 진짜 못했을 것 같아요. 핵심 잘 짚어주시고 프로젝트 실습도 같이 겸하다 보니 진짜 알차게 잘 들었습니다. 다음에도 강의 계속 내주세요...
돈까스킹님 안녕하세요! JSCODE 시니 입니다~ 강의 열심히 수강해주시고 좋은 수강평까지 남겨주셔서 감사합니다! ㅎㅎ 방대한 AI 기술 중에서 백엔드 개발자에게 진짜 필요한 핵심만을 골라내고, 이를 프로젝트 실습으로 직접 체화하실 수 있도록 커리큘럼을 구성했는데 그 의도가 잘 전달된 것 같아 뿌듯합니다. 다음 강의에 대한 기대감을 채워드릴 수 있도록, 앞으로도 탄탄하고 완성도 높은 실무 중심의 강의로 보답하겠습니다!! 학습하시면서 궁금한 점이 생기시면 언제든 편하게 질문 남겨주세요. 돈까스킹님의 성장을 응원합니다~!!
수강평 4
∙
평균 평점 5.0
수정됨
5
배치때 부터 강의듣고 좋아서 시리즈도 쭉 듣고 있는데 이번 강의 진짜 좋습니다. 항상 너무 쉽게 설명해주셔서 잘 듣고있어요. 요즘 프로젝트에 AI 도입하는 거 때문에 고민 많았는데 아주 굿입니다.
안녕하세요, 학교종님~ JSCODE 시니 입니다! ㅎㅎ 늘 제 강의를 믿고 시리즈로 함께해 주셔서 정말 든든하고 감사합니다..!! 안 그래도 요즘 AI 기능 도입 때문에 머리싸매고 고민하시는 분들이 많은데, 이번 강의가 타이밍 좋게 도움이 되었다니 정말 다행입니다~! 쉽게 이해해 주시고 실무 적용까지 고민하고 계신다니 강사로서 큰 보람을 느낍니다. 프로젝트 진행하시다가 언제든 도움이 필요하시면 질문 남겨주세요. 성공적인 AI 도입을 응원합니다. 파이팅입니다! 🔥
수강평 4
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평균 평점 5.0
5
회사에서 spring을 쓰는 개발자 분들이라면 이 강의 수강하시길 강추 드립니다. 사실 요즘 회사에서 맨날 AI 다뤄보라고 하는데 너무 막막했거든요.. 이런 강의 기다리고 있었는데 진짜 빛같은 강의네요.. 주말 통해서 완강했습니다. AI 하나도 모르는 저같은 사람도 듣기 너무 수월했어요. MCP 신기합니다 ㅋㅋ
딱새우님 안녕하세요~! JSCODE 시니 입니다! ㅎㅎ 주말 소중한 시간까지 반납하시면서 완강하시고 이렇게 힘이 되는 수강평까지 남겨주셔서 진심으로 감사드립니다~~ 요즘 많은 회사에서 백엔드 개발자분들에게 AI 도입을 요구하다 보니 막막함을 느끼시는 분들이 정말 많습니다. 이번 강의가 타이밍 좋게 '빛 같은 솔루션'이 되었다니 강사로서 정말 뿌듯하고 기쁩니다. 😊 AI가 처음이신데도 수월하게 따라오시고, 특히 최신 기술인 MCP까지 신기해하며 재미있게 학습해 주셔서 뿌듯함이 두 배가 되네요. 이제 강의를 통해 막막함을 걷어내셨으니, 회사 프로젝트에도 자신 있게 적용해 보시길 바랍니다. 실무에 구현하시다가 막히는 부분이 생기면 언제든 질문 게시판을 찾아주세요. 딱새우님의 성공적인 AI 도입을 온 마음으로 응원하겠습니다! 🔥