🔥[Ship to Production] 오픈 프로젝트 시즌 2 행사 (4월 4일) - AI와 함께 현장에 필요한 프로젝트 공개

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[Ship to Production] 오픈 프로젝트 시즌2 - 현업 종사하는 Bro분들이 현업에 필요한 다양한 프로젝트를 공개합니다.

① Dr.Kube | K8s 장애 자동 진단 및 복구 AI 에이전트 (발표 : Jonghwa Baek)

• Tried: Prometheus 메트릭 기반 이상 탐지 파이프라인을 구축하고, 임계값 도달 시 자동으로 파드를 재시작하는 제어 로직 설계
• Failed: 자동 복구 스크립트가 실행될 때, 리소스 부족으로 스크립트 자체가 타임아웃되는 데드락이 발생했습니다. 종속성 있는 서비스들이 순차적으로 살아나지 않아 연쇄 장애를 일으킴
• Learned: "무엇을 자동화할 것인가"보다 "언제 자동화를 멈출 것인가"가 가용성을 결정함. 복구 로직에 Graceful Shutdown과 Health Check 대기 시간을 세밀하게 반영해야 한다는 인사이트를 얻음

② Gopedia | Enterprise Knowledge Graph (발표 : Dong-Ho Shin)

• Tried: 흩어진 기술 문서를 벡터 DB에 색인하고 LLM을 연동한 RAG 검색 시스템 구축
• Failed: 기술 문서 특유의 코드 블록과 도표가 파싱 과정에서 텍스트로 잘리면서 검색 품질이 급격히 떨어졌습니다. 단순 텍스트 매칭으로는 기술 용어 검색이 불가능했음
• Learned: 단순 임베딩만으로는 기술적 맥락을 파악할 수 없음. 계층적 정보 구조화 전략이 필수이며, 시맨틱 검색으로의 전환이 필요하다는 결론을 얻음

③ HoneyBeePF | eBPF 기반 선택적 관측성 플랫폼 (발표: Minjin Park)

• Tried: 개발자가 K8s 설정을 몰라도 배포할 수 있도록 Backstage 기반 포털을 구축하고, ArgoCD를 통한 GitOps 파이프라인을 표준화
• Failed: 하나의 템플릿으로 모든 팀의 요구사항을 담으려다 설정 파일이 과도하게 복잡해졌습니다. 인프라를 추상화할수록 오히려 확장성이 막히는 역설에 부딪힘
• Learned: "만능 템플릿"은 불가능, 최소한의 공통 규약만 강제하고 나머지는 자율성을 주는 가드레일(Guardrail) 방식이 실무적이라는 합의를 만듦

④ KubeAI | 자연어 기반 K8s 운영 AI 대시보드 (발표: 김영주, CHAE HWA KWAK)

• Tried: 멀티 테넌트 환경에서 GPU 리소스를 분할 할당하고, Karpenter로 필요한 순간에만 노드를 생성/삭제하는 Dynamic Scaling 구현
• Failed: 스케줄러가 노드를 내리는 타이밍과 모델의 체크포인트 저장 타이밍이 맞지 않아 학습 데이터가 유실됨. 메모리 예측 모델이 OOM을 감지하지 못해 노드가 통째로 다운되는 경험
• Learned: AI 워크로드는 일반 서비스와 달리 스테이트풀 특성이 강해서, 정적 할당은 답이 아님. 부하에 따라 가변적으로 조절하는 오토 스케일링 서빙 엔진의 필요성 체감

⑤ KubeRCA | AI 기반 K8s 인시던트 근본 원인 분석 자동화 (발표: Bohyun Choi)

• Tried: K8s 이벤트 로그와 애플리케이션 로그를 수집해 LLM에 전달, 장애 근본 원인을 자연어로 요약해주는 시스템 구축
• Failed: 수만 건의 로그를 그대로 던지니 LLM이 환각을 일으켜 잘못된 해결책을 제시했습니다. 노이즈가 섞여 정확도가 50% 미만으로 떨어짐
• Learned: 로그의 "양"보다 "정제"가 핵심! 알고리즘 고도화보다 도메인 지식 기반의 로그 전처리와, 벡터 DB(RAG)를 활용한 과거 해결 사례 참조가 훨씬 효과적이라는 걸 확인

여러 시행착오를 거친 팀들이 2개월을 더 고도화한 결과물을 4월 4일에 공개합니다.

이 프로젝트, 우리 조직 문제를 해결할 수 있겠는데? 참여 신청 시, PoC 의향과 현재 겪고 계신 문제를 입력해주세요. 행사 이후 해당 팀과 온라인 미팅을 연결해드립니다.

참여 신청 링크

• Ship to Production : 커뮤니티 오픈 프로젝트에서 시작하는 플랫폼 엔지니어링의 미래 - 이벤터스

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