[목 차]
1장. AI 시대, 개발자의 인프라
1.1 개발자에게 인프라가 다가온 시대
__1.1.1 DevOps 문화의 확산
__1.1.2 클라우드 네이티브 전환
__1.1.3 풀스택의 범위 확장
1.2 쿠버네티스, 클라우드 인프라의 공통 언어
__1.2.1 왜 쿠버네티스인가
__1.2.2 가파른 학습 곡선
__1.2.3 AI라는 새로운 동료
1.3 GitOps에서 GitAIOps로
__1.3.1 GitOps: 선언적 관리의 시작
__1.3.2 GitOps만으로는 부족한 이유
__1.3.3 AI가 채우는 빈자리
__1.3.4 GitAIOps: Git + AI + Ops
1.4 이 책의 구성과 실습 흐름
__1.4.1 이 책의 흐름
__1.4.2 실습 환경
__1.4.3 이 책의 저장소
1.5 Notiflex 스타트업 시나리오 소개
__1.5.1 Notiflex란?
__1.5.2 성장 타임라인
__1.5.3 여러분의 역할
1.6 가드레일: 클로드 코드가 정확하게 동작하는 이유
__1.6.1 CLAUDE.md와 가드레일
__1.6.2 3단계 흐름: 탐색 → 비교 → 실행
__1.6.3 왜 가드레일이 필요한가
2장. 환경 구성
2.1 GCP 계정 생성과 무료 크레딧 활용 전략
__2.1.1 계정 생성
2.2 클로드 코드 설치
__2.2.1 클로드 코드 요금제
__2.2.2 클로드 코드 설치
__2.2.3 클로드 코드 첫 실행과 인사
__2.2.4 statusline 설정하기
2.3 gcloud CLI 설치
__2.3.1 gcloud CLI 설치와 인증
__2.3.2 GCP 인증
__2.3.3 프로젝트 및 리전 설정
__2.3.4 Artifact Registry 인증 설정
2.4 깃허브 저장소 구성
2.5 GKE 클러스터 생성
__2.5.1 클러스터 생성
__2.5.2 kubeconfig 설정
__2.5.3 클러스터 상태 확인
2.6 Notiflex 앱 빌드와 배포
__2.6.1 Go API 서버 작성
__2.6.2 Dockerfile 작성
__2.6.3 빌드와 푸시
__2.6.4 쿠버네티스 매니페스트 생성
__2.6.5 배포와 동작 확인
2.7 깃허브에 첫 커밋
__2.7.1 JOURNEY.md 생성
__2.7.2 커밋과 푸시
2.8 마무리: /update-docs 스킬 만들기
2.9 2장 가드레일 살펴보기
3장. 첫 번째 배포 파이프라인
3.1 푸시 기반 배포의 한계
__3.1.1 클러스터에 무엇이 있는지 확신할 수 있는가
__3.1.2 명령형 vs 선언형: 사고 방식이 다르다
3.2 ArgoCD 설치 및 GitOps 연결
__3.2.1 클로드 코드에게 배포 자동화 도구 물어보기
__3.2.2 다른 도구는 없는지 비교해보기
__3.2.3 ArgoCD 설치하기
__3.2.4 깃 저장소 연결하기
3.3 ArgoCD로 롤링 업데이트: 깃 푸시만으로 배포
__3.3.1 새 기능 추가 및 배포
__3.3.2 롤백 테스트
3.4 깃허브 액션 CI: 빌드 자동화
__3.4.1 아직 남은 수동 작업
__3.4.2 깃허브 액션 CI 만들기
3.5 CI + ArgoCD 연결: 빌드부터 배포까지
__3.5.1 마지막 빠진 조각
__3.5.2 연결하기
__3.5.3 전체 파이프라인 테스트
3.6 마무리: CLAUDE.md에 행동 규칙 추가하기
3.7 3장 가드레일 살펴보기
4장. 관측 가능성 한 번에 구축하기
4.1 관측 가능성이란
4.2 메트릭 모니터링: 프로메테우스 + 그라파나
__4.2.1 클로드 코드에게 메트릭 수집과 시각화 도구 물어보기
__4.2.2 다른 도구는 없는지 비교해보기
__4.2.3 프로메테우스 + 그라파나 설치하기
__4.2.4 그라파나에 접속하기
__4.2.5 프로메테우스 메트릭 확인하기
4.3 로그 수집: Loki + Fluent Bit
__4.3.1 클로드 코드에게 로그 수집 도구 물어보기
__4.3.2 다른 도구는 없는지 비교해보기
__4.3.3 Loki + Fluent Bit 설치하기
__4.3.4 그라파나에서 로그 확인하기
4.4 알림 설정: PrometheusRule
__4.4.1 클로드 코드에게 알림 도구 물어보기
__4.4.2 다른 방식은 없는지 비교해보기
__4.4.3 알림 규칙 만들기
__4.4.4 알림 규칙 확인하기
4.5 마무리: 메모리에 작업 컨텍스트 기록
4.6 4장 가드레일 살펴보기
5장. 무중단 배포
5.1 Rolling Update는 왜 서비스가 끊기는가
5.2 외부 트래픽 관리: Gateway API
__5.2.1 클로드 코드에게 트래픽 관리 도구 물어보기
__5.2.2 다른 도구는 없는지 비교해보기
__5.2.3 Gateway API 설정하기
5.3 무중단 전환: Blue/Green 배포
__5.3.1 클로드 코드에게 무중단 배포 도구 물어보기
__5.3.2 다른 도구는 없는지 비교해보기
__5.3.3 Blue/Green 배포 설정하기
__5.3.4 v0.2.0 배포하고 전환 과정 지켜보기
5.4 마무리: 아키텍처 결정 기록하기
5.5 5장 가드레일 살펴보기
6장. 엔터프라이즈를 위한 기반 정비
6.1 Pod 간 상태 공유: Valkey 캐시
__6.1.1 클로드 코드에게 캐시 도구 물어보기
__6.1.2 다른 도구는 없는지 비교해보기
__6.1.3 Valkey 설치하고 앱 연동하기
6.2 시크릿 관리: Google Secret Manager
__6.2.1 클로드 코드에게 시크릿 관리 방법 물어보기
__6.2.2 다른 도구는 없는지 비교해보기
__6.2.3 Secret Manager 설정하기
6.3 점진적 배포: Canary
__6.3.1 클로드 코드에게 더 안전한 배포 방법 물어보기
__6.3.2 다른 도구는 없는지 비교해보기
__6.3.3 Canary 배포 설정하기
6.4 마무리: claude-context/로 현재 아키텍처 정리하기
6.5 6장 가드레일 살펴보기
7장. 규모 확장
7.1 성장통: SMB 구조의 한계
7.2 워크로드별 노드 배치: 멀티 노드풀
__7.2.1 클로드 코드에게 노드 분리 방법 물어보기
__7.2.2 다른 도구는 없는지 비교해보기
__7.2.3 멀티 노드풀 생성하기
7.3 다수 앱 관리: App of Apps 패턴 + Sync Wave
__7.3.1 클로드 코드에게 여러 앱 관리 방법 물어보기
__7.3.2 다른 도구는 없는지 비교해보기
__7.3.3 App of Apps 패턴 적용하기
__7.3.4 Sync Wave로 설치 순서 정하기
7.4 멀티 테넌시: 네임스페이스 격리
__7.4.1 클로드 코드에게 멀티 테넌시 방법 물어보기
__7.4.2 다른 도구는 없는지 비교해보기
__7.4.3 멀티 테넌시 구성하기
7.5 마무리: settings.local.json으로 권한 분리 체험
__7.5.1 자연어 규칙의 한계
__7.5.2 settings.local.json 만들기
__7.5.3 차단(deny) 체험
__7.5.4 승인(ask) 체험
__7.5.5 CLAUDE.md에서 settings.local.json으로
__7.5.6 체험 정리
7.6 7장 가드레일 살펴보기
8장. 고도화
8.1 이벤트 드리븐: 카프카
__8.1.1 클로드 코드에게 메시지 큐 물어보기
__8.1.2 다른 도구는 없는지 비교해보기
__8.1.3 카프카를 설치하고 이벤트 드리븐 구성하기
8.2 분산 트레이싱: 템포
__8.2.1 클로드 코드에게 분산 트레이싱 도구 물어보기
__8.2.2 다른 도구는 없는지 비교해보기
__8.2.3 템포 설치하고 트레이싱 설정하기
8.3 배치 자동화: 크론잡
__8.3.1 클로드 코드에게 주기적 작업 방법 물어보기
__8.3.2 크론잡 생성하기
8.4 마무리: command-guardrails/로 위험 작업 절차 정리
__8.4.1 시스템이 복잡해지면
__8.4.2 command-guardrails/ 작성
__8.4.3 7장 settings.local.json 체험과의 비교
8.5 8장 가드레일 살펴보기
9장. GitAIOps, 살아있는 운영 표준의 탄생
9.1 AI에게 저장소 분석시키기
__9.1.1 저장소 구조 분석
__9.1.2 커밋 히스토리 분석
__9.1.3 클러스터 현재 상태
9.2 쌓인 것들을 돌아보기
__9.2.1 도구 선택 의사결정 종합
__9.2.2 자원 사용 현황과 의사결정 회고
9.3 기대하지 않았던 효과
__9.3.1 살아있는 문서
__9.3.2 사람이 보는 문서, AI가 읽는 문서
__9.3.3 이 구조가 만들어내는 것
9.4 GitAIOps의 출현
__9.4.1 Git + AI + Ops 연결 분석
__9.4.2 GitOps와의 차이
__9.4.3 작위적이지 않다
__9.4.4 진행 방향에 따라 달라지는 구조
9.5 마무리: 다음 단계
__9.5.1 프로덕션 전환 제안
__9.5.2 AI와 대화하는 습관
__9.5.3 다시 처음부터
9.6 9장 가드레일 살펴보기
부록 A. AI로 만든 온보딩 가이드
부록 B. AI와 함께 설계하는 대규모 프로젝트
B.1.1 전체 흐름
B.1.2 1단계: 사람이 읽는 계획서(work-plans)
B.1.3 2단계: AI가 읽을 수 있게 증류한다(claude-context)
B.1.4 3단계: 실행 절차를 고정한다
B.1.5 4~5단계: DEV에서 PROD로
B.1.6 조직 도입 로드맵
[본 문]
“이제는 코드뿐 아니라 인프라를 설계하고, 배포하고, 운영하고, 성장시키는 전 과정을 인공지능 에이전트와 함께 다룰 수 있는 시대가 되었습니다. 바이브 코딩이 ‘자연어로 코드를 만드는’ 흐름을 열었다면, 이 책은 인프라를 자연어로 다루기 위한 기반을 소개합니다. 바로 GitAIOps입니다. 자연어로 내린 지시가 깃(Git)에 선언으로 기록되고, 그 선언이 실제 인프라에 반영됩니다. ‘말이 곧 인프라가 되는 시대’의 배포 운영 방식입니다.
이 책은 인프라를 완전히 알고 시작해야 하는 책이 아닙니다. 오히려 독자가 직접 배포하고, 그 과정에서 생긴 궁금증을 클로드 코드에게 묻고, 답을 확인하면서 진행하는 방식으로 설계했습니다. 기술 자체를 가르치기보다, AI 시대에 맞는 ‘일하는 감각과 질문하는 감각’이 독자의 것이 되도록 돕는 것이 이 책의 목표입니다.”
-지은이의 말 중에서-
이 책은 ‘인프라 실습을 AI 튜터와 함께하도록 설계된 첫 책’으로, ‘인프라를 자연어로 다루기 위한 기반’을 소개합니다. 독자가 직접 배포하고, 그 과정에서 생긴 궁금증을 클로드 코드에게 묻고, 답을 확인하면서 진행하도록 설계했습니다. 기술 자체를 가르치기보다, AI 시대에 맞는 ‘일하는 감각과 질문하는 감각’이 독자 여러분의 것이 되도록 돕는 것이 이 책의 목표입니다.
이 책은 총 9개 장과 2개의 부록으로 구성되어 있으며, 가상의 스타트업 Notiflex가 창업하는 순간부터 엔터프라이즈 규모까지 성장하는 여정을 따라갑니다. 각 장에서 다루는 내용은 다음과 같으며, 이전 장의 결과물 위에 다음 장이 쌓이는 구조이므로, 순서대로 진행하는 것을 권합니다.
• 1장. AI 시대, 개발자의 인프라: 인프라가 개발자의 일상이 된 배경을 살펴보고, 쿠버네티스와 GitOps가 자리잡은 흐름을 짚어봅니다. GitAIOps가 등장한 이유와 이 책에서 함께 만들어갈 Notiflex 시나리오, 가드레일 시스템을 소개합니다.
• 2장. 환경 구성: GCP 계정과 무료 크레딧을 소개하고, 클로드 코드와 gcloud CLI를 설치합니다. 이어서 깃허브 저장소 구성 및 GKE 클러스터를 생성해보고, Notiflex 앱을 빌드하고 배포합니다.
• 3장. 첫 번째 배포 파이프라인: 수동 배포 방식의 한계를 확인하고, ArgoCD로 GitOps를 연결해 Rolling Update를 실습합니다. 이어서 깃허브 액션으로 CI를 구성하고, CI와 ArgoCD를 연결해 코드 변경부터 배포까지 이어지는 파이프라인을 완성합니다.
• 4장. 관측 가능성 한 번에 구축하기: 프로메테우스와 그라파나로 메트릭을 수집하고 시각화하며, Loki와 Fluent Bit로 로그를 통합합니다. 그리고 PrometheusRule로 알림 규칙을 설정해 이상 상황을 자동으로 감지합니다.
• 5장. 무중단 배포: Gateway API로 외부 트래픽 진입점을 만들고, Argo Rollouts를 활용해 Blue/Green 배포 전략을 적용합니다. 배포 중에도 서비스가 끊기지 않는 구조를 완성합니다.
• 6장. 엔터프라이즈를 위한 기반 정비: Valkey로 캐시를 도입하고, Google Secret Manager와 연동해 시크릿을 안전하게 관리합니다. Canary 배포로 트래픽을 점진적으로 전환하는 방법도 경험합니다.
• 7장. 규모 확장: 멀티 노드풀로 워크로드를 역할별로 분리하고, App of Apps 패턴과 Sync Wave로 여러 애플리케이션을 체계적으로 관리합니다. 네임스페이스 기반 멀티 테넌시로 팀별 격리 환경도 구성합니다.
• 8장. 고도화: 카프카로 이벤트 드리븐 아키텍처를 도입하고, 템포로 분산 트레이싱을 구성합니다. 크론잡으로 주기적인 배치 작업도 자동화합니다.
• 9장. GitAIOps: 살아있는 운영 표준의 탄생: 8장까지 만든 저장소를 분석하고 전체 여정을 돌아봅니다. 기대하지 않았던 효과를 짚어보고, Git, AI, Ops가 결합한 GitAIOps의 출현을 확인한 뒤, 다음 단계로 나아갈 방향을 제안합니다.
• 부록 A. AI로 만든 온보딩 가이드: “온보딩 문서 만들어줘” 한 마디로 AI가 현재 클러스터 상태를 분석하고, 새 팀원이 바로 활용할 수 있는 가이드를 자동으로 생성합니다. 그 과정과 결과물을 담았습니다.
• 부록 B. AI와 함께 설계하는 대규모 프로젝트: 전면 재설계나 대규모 마이그레이션처럼 전체 그림을 먼저 그려야 할 때, 사람이 계획을 세우고 AI가 정확히 실행하도록 구조를 설계하는 방법을 소개합니다. 이 책과는 반대 방향에서 AI와 협업하는 흐름을 살펴봅니다.
-들어가며 중에서-
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