AI 개발 시대, DevSecOps가 기본값인 이유
AI 생성 코드의 취약점과 보안 부채를 줄이기 위해 DevSecOps가 필수로 강조되었습니다. AI 기반 보안 도구와 휴먼 인 더 루프, 워크플로 정비가 핵심으로 제시되었습니다.


AI 생성 코드의 취약점과 보안 부채를 줄이기 위해 DevSecOps가 필수로 강조되었습니다. AI 기반 보안 도구와 휴먼 인 더 루프, 워크플로 정비가 핵심으로 제시되었습니다.

AI가 SRE의 역할을 장애 대응 중심에서 예측과 품질 관리 중심으로 바꾸고 있음을 설명했습니다. 메르카리와 AIOps 사례를 통해 AI 신뢰성과 인간 협업의 필요성을 정리했습니다.

AI가 SRE를 장애 대응자에서 예측·자동화 중심의 운영 전략가로 바꾸고 있습니다. 메르카리 사례처럼 품질 검증과 안전장치를 갖춘 인간-AI 협업이 중요합니다.

프롬프트 인젝션의 원리와 다양한 공격 유형을 정리하고, 실제 사례를 통해 LLM 보안 위험을 설명했습니다.또한 프롬프트 분리, 권한 통제, 가드레일 등 다층 방어 전략을 제안했습니다.

프롬프트 인젝션의 원리와 다양한 공격 유형, 실제 사례를 통해 LLM 보안 위협을 정리했습니다. 다층 방어 전략과 운영·아키텍처 차원의 대응 방향도 함께 제시했습니다.

Claude·GPT·Gemini의 시스템 프롬프트 특징을 비교하고, 이를 에이전트 설계에 적용한 사례를 정리했습니다. 또한 프롬프트 인젝션 방어와 가드레일 전략도 함께 다뤘습니다.

시스템 프롬프트가 모델 응답 품질과 안전성을 좌우한다는 점을 Claude, GPT, Gemini 비교로 설명했습니다. 모델별 설계 철학과 프롬프트 인젝션 방어 전략도 함께 정리했습니다.

GitLab CE/EE의 보안 취약점과 버그를 수정한 패치 릴리즈가 공개되었습니다. 셀프 관리형 인스턴스는 18.2.1, 18.1.3, 18.0.5 중 하나로 즉시 업그레이드하는 것이 권장됩니다.

K9s를 활용해 터미널에서 Kubernetes 클러스터를 빠르고 직관적으로 관리하는 방법을 소개했습니다. 에어갭 환경에서도 유용한 기능과 주요 단축키를 함께 정리했습니다.

K9s는 터미널에서 Kubernetes를 빠르게 관리할 수 있게 돕는 TUI 도구입니다. 에어갭 환경과 멀티 클러스터 운영에서도 효율을 높이는 사용법을 소개했습니다.

Vector와 VRL을 활용해 로그·메트릭을 수집, 변환, 라우팅하는 Observability 파이프라인을 소개했습니다. Kubernetes 배포와 Loki, Elasticsearch, S3 연동까지 실습 중심으로 설명했습니다.

Vector와 VRL을 활용해 클라우드 네이티브 Observability 파이프라인을 구축하는 방법을 소개했습니다. Kubernetes 배포와 Loki, Elasticsearch, Prometheus 연동까지 실전 예제로 설명했습니다.

2025년 GitOps 도입 현황과 성숙도 격차를 4가지 트렌드로 정리했습니다. ArgoCD 선호와 구현 수준의 한계도 함께 살펴봤습니다.

2025년 GitOps 보고서를 바탕으로 도입 양극화와 구현 성숙도, 활용 경향을 정리했습니다. 또한 ArgoCD 선호와 도구 선택 기준도 함께 소개했습니다.

GitLab에 Claude Code를 통합해 @ClaudeBot으로 MR과 이슈를 자동 처리하는 봇을 만들었습니다. 바이브 코딩으로 빠르게 구현했지만, 정확한 컨텍스트 전달과 일관성 확보가 과제로 남았습니다.

Claude Code를 GitLab에 통합해 MR과 이슈에서 AI 분석과 자동화를 수행하는 ClaudeBot 구축 사례를 소개했습니다. 바이브 코딩의 속도와 편의성을 확인했지만, 정확한 컨텍스트 전달의 어려움도 함께 짚었습니다.

Claude Code의 Plan Mode를 소개하며, 코딩 전에 계획과 분석을 먼저 수행하는 개발 방식을 설명했습니다. 스펙 파일, 메타 프롬프팅, 사고 레벨 활용으로 더 체계적인 구현을 돕는 방법을 정리했습니다.

Claude Code의 Plan Mode로 코드 작성 전에 분석과 계획을 먼저 세우는 방법을 소개했습니다. 스펙 파일, 메타 프롬프팅, 사고 레벨을 활용한 실전 프롬프트 전략도 다뤘습니다.
