세 시간만에 끝내는 쿠버네티스부터 마이크로서비스, CI/CD, 서비스 메시까지

이 강의는 LLM(대규모 언어 모델)의 기본 원리부터 RAG(Retrieval-Augmented Generation), 그리고 최신 기술인 AI Agent와 MCP(Modular Command Protocol)까지, 생성형 AI를 실무에서 활용하기 위해 반드시 알아야 할 전 과정을 한 번에 정리하는 과정입니다. 생성형 AI가 어떻게 정보를 이해하고, 검색하고, 판단하며, 행동하는 AI Agent로 확장되는지를 기술 흐름에 따라 자연스럽게 배우도록 구성되어 있습니다.

머신러닝, 딥러닝에서 생성형 AI까지 이르는 핵심 이론을 한번에 정리를 합니다. 그리고 쉬운 파이썬 코드로 다양한 생성형 AI 애플리케이션을 구현함으로써 AI 개발자로서 첫걸음을 뗄 수 있습니다.

치킨콤보값으로 스프링부트를 수동배포 -> 도커로 배포 -> Github Action CI/CD 순으로 배포과정을 배웁니다!

깃헙 액션을 실전에서 효과적으로 활용하고 싶으신가요 ? 이 강의는 실용적인 CI/CD 시나리오, 모듈화 및 버전 관리 방법을 소개하며, 클라우드 환경에서의 배포 방법도 함께 알려드립니다. 실무 경험을 바탕으로 한 가장 현실적인 깃헙 액션 활용법, 함께 배워봅시다!

이 강의는 Nginx, Docker, Spring Boot를 활용한 서버 배포 방법을 실습 중심으로 빠르게 익힐 수 있도록 설계되었습니다. 실무에서 자주 사용되는 Blue-Green 배포를 누구보다 빠르게 배워보세요!

분산 데이터베이스 환경에서 데이터 모델링하는 방법을 배워봅니다.

비전공자 입장에서도 쉽게 이해할 수 있고, 실전에서 바로 적용 가능한 'Kafka 입문' 강의를 만들어봤습니다!

길고 지루한 이론 대신 짧은 실습을 통해서 하나하나 배울 수 있고 하나씩 살을 붙이다 보면 어느새 전반적인 아키텍처 구성을 경험해 볼 수 있습니다.

분야 무관! 개발자라면 실무에서 꼭 알고 있어야 할 핵심 기본기를 쉽게 + 코드 위주로 다루는 강의입니다. 성장하고 싶은 모든 주니어 개발자와 취준생에게 이 강의를 적극 추천합니다.

예제 이커머스 서비스를 AWS에 배포하고, 계속해서 견고하고 효율적인 환경으로 개선해나가는 과정을 빠르게 경험하실 수 있습니다.

실제 리눅스 운영 환경에서 발생하는 대표적인 장애 5가지를 그대로 재현한 Docker 실습 환경을 기반으로, 생성형 AI와 함께 문제를 분석하고 해결하는 '실전형 리눅스 트러블슈팅 강의' 입니다. 어디서부터 문제를 살펴봐야 할지 막막했던 분도, AI의 안내를 통해 현업 엔지니어의 문제 접근 방식과 사고 흐름을 그대로 익힐 수 있습니다.

본 강의는 풀스택 강의 시리즈 Part3 강의로 최신 서버 기술과 도커 기술을 탄탄하게 익히는 강의입니다. 본 강의는 실질적으로 도커를 내 기술 스택에 포함시킬 수 있도록, 도커의 다양한 옵션을 한땀한땀 테스트하고, 도커를 위해 이해가 필요한 리눅스등 관련 기술도 익히고, 실제 복잡한 서비스까지 만들어볼 수 있도록 꾸몄습니다.

SonarQube | SonarCloud | SonarLint – DevOps + 보안 + QA (가장 널리 사용되는 오픈 소스 도구) SonarQube는 코드 품질의 지속적인 검사를 위한 선도적인 오픈 소스 플랫폼입니다. 정적 코드 분석을 사용하여 27개 이상의 프로그래밍 언어에서 버그, 코드 스멜(code smells), 보안 취약점 및 유지보수 문제를 감지하는 자동 코드 리뷰를 수행합니다. 이 과정은 실습 중심(learn-by-doing) 방식으로 설계되어, SonarQube와 그 생태계에 대한 깊고 실무적인 전문 지식을 습득할 수 있도록 돕습니다. 대상: 이 과정은 코드 품질, 보안 및 CI/CD 모범 사례를 마스터하고자 하는 신입 사원, 개발자, 프로젝트 매니저, 아키텍트, QA 엔지니어, 지원 엔지니어, DevOps, DevSecOps, InfoSec 및 프로세스 엔지니어에게 적합합니다. 기초 및 개념 SonarQube, SonarCloud 및 SonarLint 소개 정적 코드 분석의 목적과 이점 DevOps 및 DevSecOps 유스케이스 이해 SonarQube 아키텍처, 에디션, 버전 및 생태계 핵심 SonarQube 용어 및 메트릭 유지보수성, 신뢰성 및 보안 개념 설치 및 설정 Docker 및 Docker-Compose를 사용한 SonarQube 설치 및 설정 Jenkins 설치 및 구성 Sonar Scanner 설치 및 구성 빌드 도구 설정: Ant, Maven, Gradle NodeJS, Python SonarQube UI 및 탐색 개요 실습 코드 분석 SonarQube 및 CI 파이프라인에 프로젝트 온보딩 여러 프로그래밍 언어에 대한 코드 분석 실행 분석 결과 게시 및 해석 코드 커버리지, 단위 및 통합 테스트 결과 보고 다음 사항에 대한 이해 및 분석: 버그 취약점 코드 스멜 기술 부채 복잡도 중복된 라인, 파일 및 블록 SonarLint 및 IDE 통합 다음 환경에 SonarLint 설치: Eclipse IntelliJ IDEA VS Code SonarLint 연결 모드(Connected Mode) 구성 IDE에서의 실시간 코드 분석 및 이슈 감지 품질 관리 품질 게이트(Quality Gates) 및 품질 프로필(Quality Profiles) 커스텀 규칙 및 규칙 템플릿 생성 및 관리 팀 전체에 품질 표준 적용 품질 게이트 조건에 따른 빌드 실패 처리 식별된 이슈 처리 및 수정 관리 및 구성 프로젝트 관리 사용자, 그룹, 권한 및 토큰 관리 플러그인 설치 및 관리 SonarQube 보안 구성 SMTP 구성 및 이메일 알림 회사 로고를 사용한 SonarQube UI 브랜딩 SonarQube 마켓플레이스 및 시스템 세부 정보 보안 및 SAST SAST(정적 애플리케이션 보안 테스트) 기초 보안 취약점 분석 CI/CD 파이프라인과 SAST 통합 CI/CD 및 DevOps 통합 Jenkins(Jobs 및 Pipelines)와 통합 GitHub 및 GitHub Actions와 통합 GitLab 및 GitLab CI/CD와 통합 CI/CD 워크플로우에서 품질 검사 자동화 SonarQube 품질 게이트에 따른 CI/CD 파이프라인 실패 처리 심화 주제 자동화, 모니터링 및 데이터 추출을 위한 SonarQube Web API 사용 엔터프라이즈급 SonarQube 배포를 위한 모범 사례 이 과정을 마치면 다음을 수행할 수 있습니다: 품질 게이트, 품질 프로필 및 규칙 정의 및 관리 SonarLint를 사용하여 로컬에서 코드 분석 안전하고 확장 가능한 정적 코드 분석 수행 SonarQube를 GitHub, GitLab 및 Jenkins와 통합 CI/CD 파이프라인 전반에 걸쳐 코드 품질 및 보안 표준 적용 SonarQube 인스턴스를 자신 있게 관리하고 커스터마이징

백엔드 개발을 하다 보면 어느 순간 이런 고민을 하게 됩니다. 서비스가 늘어나고 트래픽이 증가하면서 단순한 REST 통신과 CRUD 구조만으로는 한계가 느껴지는 순간 말이죠. 저 역시 실무에서 동일한 문제를 겪었고, 성능과 구조 복잡성 사이에서 많은 시행착오를 거쳤습니다. 그 과정에서 선택한 해답이 바로 NATS였습니다. 단일 바이너리 기반의 단순한 구성, 마이크로초 단위의 초저지연 성능, 그리고 Pub/Sub부터 Queue Group, JetStream까지 실무에 꼭 필요한 기능을 과하지 않게 제공한다는 점은 실제 서비스 환경에서 매우 현실적인 선택이었습니다. 이 강의는 NATS의 기능을 나열하는 강의가 아닙니다. 제가 실무에서 마주했던 문제를 기준으로, 어떤 상황에서 왜 NATS를 선택했고 어떻게 구조를 설계했는지를 코드와 흐름으로 설명합니다. 메시징 시스템이 처음인 분부터, 취업을 준비하는 백엔드 개발자, 그리고 더 나은 아키텍처를 고민하는 시니어 개발자까지 모두가 분산 시스템을 이해하고 한 단계 성장할 수 있도록 돕는 강의입니다.

실리콘밸리 LLM 프로젝트 현업자에게 배우는 LLM Fine-Tuning 노하우를 가득 담았습니다

Python의 대표 웹 프레임워크 django를 이용해 Pinterest 특유의 카드형 레이아웃 디자인을 본딴 웹서비스 구현해봅니다.

이 강의를 통해서 레딧 웹사이트를 처음부터 하나하나 만들어 보실 수 있습니다.

Docker + ollama + R2R 프레임워크를 이용해서 실습 2시간만에 로컬 LLM with RAG기반 Q&A 시스템을 구축합니다. (사내/인하우스 Q&A 시스템, 개인 포트폴리오, AI 활용 업무능력, 상용서비스까지 가능합니다)

평범한 회사원도 쉽게 이해할 수 있는 개발환경 설정을 처음부터 배웁니다. 실습 중심으로 진행되며, 수강생들이 직접 Vim, VS Code, Git, Docker, 원격 개발 등 다양한 개발 도구를 익히는 데 초점을 맞추고 있습니다. 각 개발 도구의 기본 사용법부터 고급 기능까지 단계별로 학습하여, 효율적인 개발환경을 구축하는 방법을 습득할 수 있습니다.

Ghost In the N8N - AI Automation Workflow (N8N 프레임워크를 통해 AI 자동화 흐름) AI 시대에 필요한 실무 & 업무 자동화에 필요한 기초 지식과 실무에서 바로 사용할 수 있는 가이드를 얻게됩니다!

이 강의는 Azure에서 프로덕션 수준의 LLM 애플리케이션을 설계하고 배포한 실무 경험을 바탕으로 제작되었습니다. 단순한 예제나 개별 노트북 파일에 집중하기보다, 실험 단계에서 실제 시스템으로 전환할 때 직면하게 되는 데이터 수집, 벡터 저장소, 서비스 오케스트레이션, 클라우드 배포 및 보안과 같은 구체적인 과제들을 해결할 수 있도록 안내합니다. 강의 전반에 걸쳐 복잡한 Azure 서비스를 명확하고 실용적인 단계로 나누어 설명하고, 각 아키텍처 결정의 이유와 구성 요소들이 확장 가능한 시스템 내에서 어떻게 상호작용하는지 보여줍니다. 수강생들은 완전한 LangChain 기반 애플리케이션을 직접 구축, 디버깅 및 배포해 보면서 실제 인프라 및 애플리케이션 수준의 문제를 해결하는 자신감을 얻게 됩니다.

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