AgentOps 오프라인 클래스

왜 AgentOps인가

조회하고 답하는 AI는 많습니다. 인프라를 직접 바꾸는 AI는 다릅니다.

서비스는 24시간 돌지만 사람은 아닙니다. 온콜 비용은 장애가 난 시간이 아니라 대기하는 시간 전체입니다. 조회와 리서치는 이미 AI가 더 빠르고, 읽기만 하는 작업은 위험도 없습니다. 오히려 장애 한복판의 사람이 느리고, 오타 하나가 2차 장애를 만듭니다.

그래서 인프라 운영을 에이전트에게 넘깁니다. 단, 아무렇게나 넘기지 않습니다. AI는 전 인프라를 읽되, 변경 수단은 IaC 하나로 제한하고, 고영향 변경에는 사람 승인 게이트를 답니다. 이 클래스는 화면을 보는 수업이 아니라, 내 손으로 그 파이프라인을 세우고 에이전트를 그 위에서 돌리는 수업입니다.

이 수업이 붙잡는 한 문장

신뢰하는 대상은 모델이 아니라 파이프라인입니다. AI가 실수해도 시스템이 막는 구조를 먼저 만들고, 그 위에서 자동화합니다.

결과물

수업이 끝나면, 이걸 들고 갑니다

에이전트가 여는 IaC 변경 PR

Terraform, Ansible 변경을 에이전트가 PR로 올리고, 가드를 통과한 dev는 사람 없이 머지, 적용됩니다.

승인 게이트가 걸린 prod

CODEOWNERS, Rulesets, environment 승인으로 고영향 변경만 사람이 확인하는 통제된 파이프라인.

Slack에서 끝나는 운영 조회

Grafana, Loki, PagerDuty 알람을 Slack에서 조회하고, 이 알람이 왜 떴는지 근거까지 설명받습니다.

알람에서 대응까지 자동화

CPU, 메모리, 디스크, 5xx 알람에 롤링 재시작, 볼륨 증설, 롤백 후보 제시가 연결된 흐름.

안전한 장애 대응 런북

알람 triage, RCA, break-glass 조치를 경로와 값이 고정된 형태로 안전하게 실행합니다.

내 회사 환경 도입 설계

뭘 AI에게, 뭘 사람이, 어떤 가드레일을 둘지 직접 설계하고 강사 피드백을 받습니다.

커리큘럼

같은 요청을 dev는 자동으로, prod는 승인 위에서 두 번 실행합니다

강사 예시를 따라 치는 수업이 아닙니다. 가드 값과 승인 정책을 각자 판단으로 채우며, 자기만의 요청과 거부 실험을 직접 설계합니다.

PART 1

왜 이렇게 하는가 + 세팅

AI 운영의 설계 원칙 5가지와 신뢰는 파이프라인이라는 프레임
운영 자동화 3축: IaC, CICD, Monitoring
도구 연동: Slack, AWS, GitHub, Grafana, PagerDuty, Cloudflare

PART 2

dev, 자동 운영 환경 구축

Terraform, Ansible로 서비스 스택과 단건 변경(SSH IP, RDS, 디스크 증설, DNS)
가드 값이 리뷰어 대신 막는다: 인스턴스 타입, cidr, 용량 상한
guard 통과 시 사람 없이 머지, 적용되는 흐름

PART 3

prod, 통제된 환경 구축

Rulesets, CODEOWNERS, 승인 게이트로 고영향 변경만 사람 확인
권한 분리: OIDC 단기 토큰, 머지 권한과 apply 권한 분리
롤백(git revert), 만료 기반 접근 자동 회수

PART 4

모니터링 결합, 장애 대응, 도입 설계

조회, 질의응답, 알람에서 대응까지 (재시작, 증설, RCA)
정기 자동화: 미사용 리소스 리포트, 비용 리포트
Incident triage, RCA, 런북, 거버넌스, 각자 환경 설계 과제

강사 소개

실제로 이렇게 일하는 사람이 가르칩니다

김우진 (진 Jin)

Infra Engineer | Consultant | Instructor

실리콘밸리 데이터센터에서 커리어 시작, 카카오, AWS, 코인원, 라이트스케일을 거쳐 현재 미국 Story에서 원격으로 인프라 총괄
실무에서 인프라 운영 업무를 실제 AI 에이전트에게 시키며 일하는 워크플로우를 운영합니다
유튜브 채널 AI에이터(AIator) 운영: AI 에이전트를 직접 만드는 과정을 다룹니다
패스트캠퍼스 DevOps 강사, SSG.com 개발팀 교육, 한국소프트웨어산업협회와 한국기술교육대학교 출강
국내 교육 플랫폼 2곳과 Hermes AI 에이전트 정규 과정 제작
AWS Certified Security Specialty 포함 AWS 자격 3종 보유

"데브옵스가 하던 일은 지금 AI가 더 빠릅니다. 그렇다고 밥그릇이 없어지는 게 아니라, 뭘 AI에게 넘기고 어디에 사람이 서야 하는지 아는 사람만 남습니다. 그 경계를 이 수업에서 직접 그어봅니다."

대상

이런 분께 맞습니다

맞지 않을 수 있어요

AI 에이전트가 처음인 분 (기초는 Hermes 원데이 클래스를 먼저 권합니다)
AWS 계정과 클라우드 운영 경험이 전혀 없는 분
코딩 입문을 배우고 싶은 분 (코딩 수업이 아닙니다)

FAQ

자주 묻는 질문

Hermes를 몰라도 들을 수 있나요?

이 클래스는 에이전트를 인프라 운영에 붙이는 상급 과정입니다. 설치와 기본 운영이 처음이라면 Hermes 원데이 클래스를 먼저 듣는 편을 권합니다. 에이전트를 이미 써본 분이라면 바로 시작해도 됩니다.

실습 환경은 어떻게 준비되나요?

수강생마다 AWS 자격 증명과 Grafana, PagerDuty 키를 배포하고, 실제 dev와 prod 파이프라인 위에서 실습합니다. 같은 요청을 dev는 자동으로, prod는 승인 게이트 위에서 두 번 직접 실행합니다.

AI가 인프라를 망가뜨리면 어떡하죠?

그래서 신뢰하는 대상을 모델이 아니라 파이프라인에 둡니다. 변경 수단은 IaC로 제한하고, 값 경계 안에서만 자동, 고영향 변경은 사람 승인, 접근은 만료가 기본입니다. 에이전트가 실수해도 시스템이 먼저 막는 구조를 만드는 게 수업의 핵심입니다.

우리 회사 환경에 그대로 쓸 수 있나요?

레퍼런스 시나리오를 템플릿으로, 각자 사내 환경을 기준으로 어떤 업무를 AI에게, 어떤 걸 사람이, 어떤 가드레일을 둘지 직접 설계합니다. 설계안은 테스트 케이스로 묶어 강사 피드백을 받습니다.

FastCampus 온라인 강의와 뭐가 다른가요?

내용의 뿌리는 같지만, 여기서는 소규모로 같이 앉아 각자 노트북에서 파이프라인을 세우고 막히면 바로 그 자리에서 해결합니다. 영상은 내 환경에서 에러가 나는 순간 멈추지만, 오프라인은 그 지점을 함께 통과합니다.

환불 규정이 어떻게 되나요?

결제 후, 수업일을 기준으로 아래와 같이 환불해 드립니다. 대기 신청 단계에서는 결제가 없어 해당되지 않습니다.

수업 5일 전까지 취소: 전액(100%) 환불
수업 4일 전 ~ 2일 전 취소: 50% 환불
수업 48시간 이내 취소 또는 불참: 환불 불가 (소규모 정원)
주최자 사정(최소 인원 미달, 일정 변경 등)으로 진행되지 않으면 전액 환불

결제일로부터 7일 이내이고 수업 시작 전이라면, 위 기준과 관계없이 전액 환불해 드립니다 (전자상거래법 청약철회).

대기 신청

클래스 정보

대기 신청은 무료이고, 2기 일정이 확정되면 대기 순서대로 등록 안내를 드립니다.

일시	2026년 10월 중 토요일 1일 (신청자 가능일 조사 후 확정, 개별 안내)
장소	서울 홍대 인근 (확정 후 안내)
정원	최대 6명
참가비	추후 안내
준비물	맥북, AWS 계정과 자격 증명, GitHub 계정, AI 모델 API 키

대기 신청하기 대기 신청 무료, 일정 확정 시 대기 순서대로 등록 안내

인프라 운영을, AI 에이전트에게 시킵니다