이 도입 파트는 총 14장으로 구성되며, 개념 이해에서 아키텍처, 도입 과제, 배경 기술까지 네 흐름으로 나눠 볼 수 있습니다.

컨테이너는 이제 개발과 운영의 표준이 되었지만, 막상 "이미지는 왜 가볍고, 컨테이너는 가상머신과 뭐가 다르며, 여러 컨테이너를 한 번에 어떻게 띄우고, 서버 여러 대로는 어떻게 확장하는가"를 한 흐름으로 설명하려고 하면 막히는 경우가 많습니다.

AI Agent를 만들겠다고 결심했을 때 가장 막막한 지점은 "노드를 어디서부터 어떻게 연결해야 하는가"입니다.

젠킨스(Jenkins)는 코드를 받아 빌드하고, 테스트하고, 배포하는 과정을 자동화하는 CI/CD의 표준 도구입니다.

LLM 애플리케이션을 만들 때 우리는 흔히 LangChain·LangGraph·CrewAI 같은 코드 프레임워크부터 떠올립니다.

최근 소프트웨어 산업에서 AI 에이전트(AI agent)가 주도하는 기술 혁신은 단순한 자동화를 넘어 소프트웨어 엔지니어링의 본질적 구조를 재편하고 있습니다.

AI 시스템과 자동화 파이프라인이 비즈니스 전반에 확산되면서, 검색 인프라에 대한 요구 조건 또한 크게 변화하고 있습니다.

데이터가 조직의 핵심 경쟁력으로 자리 잡으면서, 현업에서는 방대한 문서와 정보 자산을 어떻게 구조화하고, 이를 실질적인 의사결정과 서비스 혁신에 연결할지에 대한 고민이 깊어지고 있습니다.

지식 관리 시스템을 도입하거나 기존 환경을 전환할 때, 조직 내 실무 현장에 미치는 영향은 매우 큽니다.