🚀 AI For DevOps — 21일 실습 전자책

단 21일 만에 실제 프로젝트를 통해 AI 준비가 된 DevOps 엔지니어로 거듭나세요.

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📘 전자책 내용:

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  21일 구조화 과정 — 모든 개념에 대한 시스템 흐름 다이어그램을 포함한 완벽한 시각적 학습.
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  3가지 실제 프로덕션 빌드 — 실습 구현: LLM Assistant → RAG Engine → 자율 복구 에이전트(Autonomous Self-Healing Agents).
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  100개 시스템 인터뷰 Q&A — 개념을 확실히 이해하도록 시각적 아키텍처 다이어그램과 함께한 시니어 설계 솔루션.
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  프로덕션 코드베이스 — 바로 배포 가능한 Docker 설정, LangGraph 패턴, 그리고 엔터프라이즈 가드레일(enterprise guardrails).

이 과정은 DevOps 엔지니어를 위해 특별히 설계된 21일간의 AI 및 GenAI 학습 여정으로, 실용적인 개념과 실제 애플리케이션에 초점을 맞춥니다.

본 과정에서는 DevOps 엔지니어들이 일상 업무 흐름에 AI를 통합할 수 있도록 LLMs, GenAI, AI 기반 DevOps, 자동화, 그리고 실습 사용 사례를 다룹니다.

🟦 1주차 — LLM 및 GenAI 기초

| Day | Topic | Key Concepts | Learning Material |
1일차 | 🤖 AI, ML & GenAI 기초 | AI vs ML vs Deep Learning · 생성형 AI (Generative AI) · 대규모 언어 모델 (LLMs) · 학습(Training) vs 추론(Inference) · LLM의 한계 |

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2일차 | 🧠 LLM 작동 방식 이해하기 | 토큰(Tokens) · 컨텍스트 창(Context Window) · 트랜스포머 기초 (Transformer Basics) · 어텐션(Attention) · 모델 파라미터(Model Parameters) · 온도(Temperature) |

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3일차 | ✍️ 프롬프트 엔지니어링 | 시스템/사용자 프롬프트 (System/User Prompts) · 퓨샷 프롬프팅 (Few-Shot Prompting) · 프롬프트 템플릿 (Prompt Templates) · 구조화된 출력 (Structured Output) · 프롬프트 체이닝 (Prompt Chaining) · 프롬프트 보안 (Prompt Security) |

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4일차 | 🤖 LLM API 활용하기 | API 기초 (API Basics) · 인증 (Authentication) · API 요청 (API Requests) · 파라미터 (Parameters) · 응답 처리 (Response Handling) · 오류 처리 (Error Handling) |

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5일차 | 🤖 공급업체 독립적 통합 기초 (Provider-Agnostic Integration Basics) | 공급업체 전반의 공통 인터페이스 · SDK 차이점 추상화 · 설정 기반 공급업체 전환 · 요청/응답 형식 표준화 · 공급업체 간 폴백(Fallback) · 벤더 종속성 위험 (Vendor lock-in risks) |

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6일차 | 🤖 AI 애플리케이션 아키텍처 | LLM 애플리케이션 아키텍처 · 컨텍스트 관리 · 메모리 · 도구(Tools) · API · 가드레일 (Guardrails) |

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7일차 | 🚀 미니 프로젝트 — AI DevOps 어시스턴트 | 간단한 AI DevOps 어시스턴트 구축하기 · DevOps 질문 받기 · 구조화된 답변 생성하기 |

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| Day | Topic | Key Concepts | Learning Material |
Day 8 | 🔎 RAG 기본 원리 (Fundamentals) | RAG · 왜 RAG인가 · RAG 대 LLM · RAG 대 파인튜닝(Fine-tuning) · RAG 아키텍처 |

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Day 9 | 📄 문서 및 수집 (Documents & Ingestion) | 문서 로더(Document Loaders) · 마크다운(Markdown) · YAML · JSON · PDF · 데이터 클리닝 · 메타데이터(Metadata) |

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Day 10 | 🧩 청킹 및 임베딩 (Chunking & Embeddings) | 청킹(Chunking) · 청크 크기(Chunk Size) · 청크 오버랩(Chunk Overlap) · 임베딩(Embeddings) · 임베딩 차원(Embedding Dimensions) · 의미적 유사성(Semantic Similarity) · 코사인 유사성(Cosine Similarity) |

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Day 11 | 🗄️ 벡터 데이터베이스 (Vector Databases) | 벡터 데이터베이스(Vector Databases) · FAISS · Chroma · pgvector · 인덱싱(Indexing) · 메타데이터 필터링(Metadata Filtering) |

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Day 12 | 🎯 검색 (Retrieval) | Top-K · 유사성 검색(Similarity Search) · 키워드 대 의미적 검색(Keyword vs Semantic Search) · 하이브리드 검색(Hybrid Search) · 리랭킹(Reranking) · 검색 품질(Retrieval Quality) |

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Day 13 | 🛠️ RAG 구축 (Building RAG) | Python · Ollama · Sentence Transformers · FAISS · 리트리버(Retriever) · 프롬프트 구성(Prompt Construction) · 컨텍스트 주입(Context Injection) |

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Day 14 | 🤖 RAG 프로젝트 (RAG Project) | DevOps 릴리즈 어시스턴트(DevOps Release Assistant) · GitHub · YAML · PRs · 커밋(Commits) · 문서(Docs) · 임베딩 · FAISS · 리트리버 · Ollama |

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🟨 Week 3 — Agents, Security & Production

| 일차(Day) | 주제(Topic) | 핵심 개념(Key Concepts) | 학습 자료(Learning Material) |
15일차(Day 15) | 🤖 AI 에이전트(AI Agents) | AI 에이전트 · 에이전트 vs RAG · 에이전트 워크플로우(Agent Workflow) · 계획 수립(Planning) · 도구(Tools) · 다단계 작업(Multi-step Tasks) |

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16일차(Day 16) | 🔧 함수 호출 및 도구 사용(Function Calling & Tool Use) | 함수 호출(Function Calling) · 도구로서의 API(APIs as Tools) · GitHub API · CI/CD 액션(CI/CD Actions) · 도구 권한(Tool Permissions) · 인간 승인(Human Approval) |

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17일차(Day 17) | ⚙️ AI + DevOps | AI PR 리뷰(AI PR Review) · 커밋 분석(Commit Analysis) · CI/CD 실패 분석(CI/CD Failure Analysis) · 로그 분석(Log Analysis) · 배포 문제 해결(Deployment Troubleshooting) · 릴리스 자동화(Release Automation) |

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18일차(Day 18) | 🔐 AI 보안(AI Security) | 프롬프트 주입(Prompt Injection) · 데이터 유출(Data Leakage) · 비밀 관리(Secret Management) · 접근 제어(Access Control) · PII · OWASP LLM 위험(OWASP LLM Risks) · 안전한 도구 실행(Secure Tool Execution) |

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19일차(Day 19) | 📊 LLMOps | 모델 버전 관리(Model Versioning) · 프롬프트 버전 관리(Prompt Versioning) · 평가(Evaluation) · 모니터링(Monitoring) · 로깅(Logging) · 비용(Cost) · 지연 시간(Latency) · 관측 가능성(Observability) |

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20일차(Day 20) | 🔌 MCP + 최신 AI 아키텍처(Modern AI Architecture) | MCP · MCP 서버/클라이언트(Server/Client) · 도구 vs 리소스(Tools vs Resources) · MCP + GitHub · MCP + DevOps · 에이전트 + RAG + MCP |

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21일차(Day 21) | 🚀 최종 프로젝트 + 인터뷰(Final Project + Interview) | AI DevOps 릴리스 어시스턴트(AI DevOps Release Assistant) · 아키텍처(Architecture) · RAG · 에이전트(Agents) · 도구(Tools) · 보안(Security) · 프로덕션(Production) · 인터뷰 준비(Interview Preparation) |

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