📝 [Wiki] Dr.Kube → AI-Powered Self-Diagnostic Agent for Kubernetes

b100to · January 10, 2026, 3:29am

[Dr.Kube] Official Wiki

KR: 이 페이지는 Dr.Kube의 비전, 기술적 방향성, 그리고 협업 방식을 정의하는 통합 문서입니다. 팀원과 외부 기여자들이 조화롭게 협업할 수 있도록 돕는 공식 가이드라인입니다.

EN: This page serves as the comprehensive documentation defining the vision, technical direction, and collaboration methods for Dr.Kube. It is an official guideline to ensure seamless collaboration between the team and external contributors.

1. 프로젝트 개요 (Project Overview)

Purpose: 클러스터의 '다잉 메시지’을 분석해 스스로 장애를 진단하고 해결 가이드까지 제공하는 지능형 AI 에이전트 ; An autonomous AI agent that analyzes ‘dying messages’ from failing clusters to diagnose root causes and deliver actionable remediation guidelines.
Background / Introduction (KR):
Kubernetes의 고질적인 문제인 장애 발생 시 MTTR(평균 복구 시간)을 단축하는 것을 목표로 합니다.
LangGraph 기반 추론 루프를 통해 근본 원인을 탐색하고, Slack 등 메신저로 운영자에게 즉각적인 조치 가이드라인을 제공합니다.
운영자의 승인 하에 명령을 수행하여 안전성을 확보하는 Safe AI Ops 생태계를 만듭니다.
Background / Introduction (EN):
Our objective is to minimize Mean Time to Recovery (MTTR), a persistent challenge in Kubernetes environments during system failures. By leveraging LangGraph-based reasoning loops, the system identifies root causes and delivers immediate remediation guidelines to operators via messaging platforms like Slack. We are building a ‘Safe AIOps’ ecosystem that ensures operational integrity by executing commands only upon explicit human-in-the-loop approval.
Core Values:
Safe AIOps (안전한 AI 운영) — Human-in-the-Loop 승인 기반의 안전한 자동 복구 / Safe automated recovery based on human-in-the-loop approval
GitOps First (GitOps 우선) — 모든 변경은 Git을 통해서만, 클러스터 직접 수정 금지 / All changes through Git only, no direct cluster modifications
Observability (관측 가능성) — 4가지 시그널(Metrics, Logs, Traces, Profiles) 기반 근본 원인 분석 / Root cause analysis based on 4 signals (Metrics, Logs, Traces, Profiles)

2. 팀 구성 (The Team)

Roles and responsibilities for the member team.

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3. 기술 스택 (Tech Stack)

Language: Python 3.11+
Framework: LangGraph, FastAPI
LLM: Google Gemini Flash, Ollama (local fallback)
Infra: Kubernetes (Kind), ArgoCD, Docker, Helm, Chaos Mesh
Observability: Prometheus, Grafana, Loki, Tempo, Pyroscope, Alloy
Security: SOPS + age, cert-manager (Let’s Encrypt)
Communication: Slack, GitHub Issues, Discord

4. 로드맵 (Roadmap)

Phase 1: 관측성 스택 구축 및 알림 체계 완성 (Observability Stack & Alert System)
Phase 2: LangGraph 에이전트 워크플로우 개발 및 카오스 테스트 (Agent Workflow Dev & Chaos Testing)
Phase 3: Human-in-the-Loop 피드백 루프 및 E2E 통합 테스트 (HITL Feedback & E2E Integration Test)

5. 참여 방법 (How to Contribute)

Branch Strategy / 브랜치 전략:
main 브랜치가 기본이며, ArgoCD가 자동 동기화합니다. / main branch is the default; ArgoCD auto-syncs from it.
작업 시 feature 브랜치를 생성하고 PR을 통해 병합합니다. / Create feature branches for work and merge via PR.
Issues: 버그나 기능 제안은 GitHub Issues를 활용하세요. / Please use GitHub Issues for bug reports or feature requests.
PRs: 모든 Pull Request는 리더(@b100to)의 리뷰 후 병합됩니다. / All PRs require review by the Team Leader (@b100to) before merging.
GitOps 원칙 / GitOps Principles:
kubectl apply/patch 등 클러스터 직접 수정 금지 — 변경은 오직 Git을 통해서만 수행 / No direct cluster modifications — all changes through Git only
values/*.yaml 수정 → PR 생성 → ArgoCD Sync / Edit values/*.yaml → Create PR → ArgoCD Sync
Guide: CONTRIBUTING.md 파일을 참고하세요. / Please refer to the CONTRIBUTING.md file.
Discord (Official): [Dr.Kube Invite Link]
KR: 실시간 소통 및 기술 지원을 위한 채널입니다.
EN: Official channel for real-time communication and technical support.

6. 리소스 및 링크 (Resources & Links)

GitHub Repository: dr-kube/dr-kube
Docs: Architecture / Roadmap / Changelog

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