실습으로 배우는 프로메테우스 (Prometheus Stack)

그라파나(💥)를 가장 쉽고 빠르게 이해하기 위해 실습 위주로 구성했습니다. 🧭 특히 이미 검증된 베스트셀러 '컨테이너 인프라 환경 구축을 위한 쿠버네티스/도커'에서 검증된 내용을 더욱 확장해서 그라파나 자체를 더 깊이 학습하도록 작성하였습니다. 💯 또한 실무적인 내용들이 '보강 수업'에 주기적으로 추가되어 있습니다. 그라파나를 이와 같이 깊고 넓게 다룬 강의는 없다고 자신합니다!

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“쿠버네티스를 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 막막한 문제”를 해결하기 위해 만들어졌습니다. 금융 인프라를 운영하며 직접 겪은 실무 경험을 바탕으로, 단순 이론이 아닌 실제 구축과 운영 흐름을 따라가며 이해하도록 구성했습니다. Docker와의 관계, YAML, Pod, Deployment, Service까지 이어지는 학습 과정을 통해 학습자는 쿠버네티스를 ‘개념’이 아닌 ‘사용 가능한 기술’로 체득하게 됩니다.

Springboot 모니터링 시스템 구축 (프로메테우스 + 그라파나) | Springboot 모니터링 시스템 구축 (프로메테우스 + 그라파나) 을(를) 세팅부터 활용하는 방법을 가르칩니다.

사이드 프로젝트를 실제 서비스 해보고 싶고, 쿠버네티스를 공부해보고 싶지만, AWS / GCP 의 매니지드 서비스(EKS, GKE 등) 는 너무 비쌉니다. 그렇다고 로컬 내컴퓨터에서만 돌리기에는 네트워크 설정이나 실제 배포 환경을 경험하기 어렵습니다. 현존하는 퍼블릭 클라우드 중 무료 혜택이 가장 강력한 오라클 클라우드(OCI)의 평생 무료 티어를 활용합니다. 가벼우면서도 강력한 k3s를 설치하여, 비용 0원으로 실제 서비스가 가능한 수준의 리눅스 서버와 쿠버네티스 환경을 처음부터 끝까지 직접 구축해봅니다. 강의 수강 후에는 클라우드 네트워크의 전반적인 이해와 함께 직접 만든 어플리케이션들을 배포, 무료로 운영 할 수 있는 나만의 쿠버네티스 클러스터 인프라 기반을 갖게 됩니다.

DevSecOps 란 무엇인가? CI 빌드 환경 및 Build 시 자동으로 SAST 점검을 수행하는 환경 구성해보기

MongoDB를 Kubernetes 위에서 운영하는 건, 단순히 컨테이너에 올리는 것과는 다릅니다. 스토리지, 네트워크, 권한, 고가용성까지 직접 부딪혀봐야 알 수 있는 것들이 많거든요. 이 강의는 AWS EKS 환경에서 PSMDB(Percona Server for MongoDB) Operator를 활용해 MongoDB를 구성하고 운영하는 전 과정을 다룹니다. 클러스터 세팅부터 Replica Set 구성, 백업, 모니터링까지, 실제로 운영 가능한 수준의 구성을 직접 만들어보는 것을 목표로 합니다.

⚓ 쿠버네티스 CKA 자격증! 🙇‍♀️아직도 망설이시나요? 🚢일프로호에 탑승하세요! 최적의 항로로 모시겠습니다.

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이 강의는 Docker와 Kubernetes를 사용하여 기초부터 고급 실무 컨테이너 워크플로우까지 안내합니다. 먼저 컨테이너의 기초부터 시작하여 Docker의 작동 방식과 현대적인 DevOps 환경에서 널리 사용되는 이유를 이해하게 됩니다. 또한 소프트웨어 개발, 테스트 및 배포 워크플로우를 개선하기 위해 로컬 환경에서 Docker, Docker Compose 및 Kubernetes를 직접 실행해 보게 됩니다.

실리콘 밸리 실무 경험을 바탕으로 한 DevOps 강의입니다. 이론만 다루지 않고, 실무에서 바로 적용 가능한 내용을 다룹니다. 생성형 AI(바이브코딩)로 개발하고, Kubernetes 환경에서 CI/CD 도구를 설정하며, 운영비용을 0원으로 맞추는 전략을 다룹니다. DB, Redis, S3, 배치 작업을 Kubernetes 내부에서 운영해 추가 비용 없이 프로덕션 환경을 구성하고, GitHub Webhook과 Jenkins를 활용한 자동화 파이프라인 구축 방법을 실습 프로젝트로 익힙니다.

Kubernetes를 이용해서 프로젝트를 진행하기 위해서 알아야 하는 주제들을 다룹니다.

이 과정은 실제 프로덕션 환경에서 사용되는 고급 쿠버네티스 개념을 숙달하고자 하는 개발자, 데브옵스 엔지니어, 클라우드 엔지니어 및 IT 전문가를 위해 마련되었습니다. 수강생들은 과정 전반에 걸쳐 실습 프로젝트와 실제 배포 시나리오를 수행하며, 안전하고 확장 가능하며 프로덕션 환경에 바로 적용 가능한 쿠버네티스 인프라를 구축하는 방법을 배우게 됩니다. 이 과정은 이론에만 집중하기보다는 현대적인 데브옵스 팀이 활용하는 실제 구현, 문제 해결 및 모범 사례를 중점적으로 다룹니다. 쿠버네티스를 학습할 때 수강생들이 직면하는 가장 큰 과제 중 하나는 대규모 환경에서 모든 구성 요소가 어떻게 상호 작용하는지 이해하는 것입니다. 많은 학습자들이 RBAC 권한, 영구 스토리지, 네임스페이스, 네트워크 정책, StatefulSets, Kustomize, 안전한 클라우드 배포와 같은 주제를 다루는 데 어려움을 겪습니다. 이 과정은 명확한 설명, 가이드가 제공되는 실습, 실제 운영 환경과 유사한 예시를 통해 이러한 문제들을 단계별로 해결해 줍니다. 수강생들은 쿠버네티스 리소스를 구성하고, 워크로드를 보호하며, 애플리케이션 구성을 관리하고, MongoDB와 같은 스테이트풀 애플리케이션을 배포하고, Kustomize를 사용하여 다중 환경 배포를 자동화하는 방법을 단계적으로 배우게 됩니다. 또한 이 과정에서는 Google Kubernetes Engine(GKE)에 애플리케이션을 배포하고, 인그레스(Ingress), TLS 인증서, 모니터링 및 확장 전략을 구성하는 방법도 다룹니다. 이 과정을 마치면 수강생들은 전문적인 데브옵스(DevOps) 및 클라우드 엔지니어링 워크플로우에서 사용되는 고급 쿠버네티스 환경을 설계, 보안 강화, 배포 및 관리할 수 있는 자신감을 갖게 될 것입니다.

단순히 질문에 답하는 챗봇을 넘어, 스스로 상황을 인식하고 판단하며 실제 시스템을 제어하는 AI Agent의 원리를 배우는 실무 중심 강의입니다. AI Agent와 챗봇의 차이부터 Agent Loop의 핵심 구조인 Sense-Think-Act, 상태 관리, 계획 수립, 피드백 구조까지 단계적으로 이해할 수 있도록 구성했습니다. 이론에만 머무르지 않고 Windows와 Linux 개발 환경을 구축하고 Kubernetes의 기본 구조와 kubectl 명령어를 직접 실습합니다. 이후 AI Agent가 서버의 문제를 감지하고 원인을 분석하며 오류를 자동으로 해결하는 과정을 구현합니다. 마지막으로 Kubernetes를 제어하는 Agent의 Python 코드와 내부 로직을 직접 분석하면서 AI Agent가 실제 시스템과 어떻게 연결되고 동작하는지 이해할 수 있습니다. AI Agent를 처음 접하는 개발자부터 실제 시스템을 제어하는 Multi-Agent를 설계하고 싶은 개발자까지, Agent의 원리와 실전 구현 과정을 함께 학습할 수 있습니다.