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# Linux/Mac One-Click Deployment
curl -sL https://gitee.com/IT_Oline/itops-agent-platform/raw/main/deploy.sh -o deploy.sh && chmod +x deploy.sh && ./deploy.sh중요한 라이선스 변경 공지 (2026-05-27)
본 프로젝트는 2026년 5월 27일부터 모든 신규 코드 기여가 Mozilla Public License 2.0 (MPL-2.0) 라이선스로 오픈소스됩니다. 본 프로젝트는 폐쇄형 2차 개발, 패키지 판매, SaaS 상업화 등 상업적 용도를 금지하며, 영구적으로 오픈소스입니다. 이 프로젝트는 수많은 오픈소스 정신을 포용한 엔지니어들에게 속하며, 단일 기업의 것이 아닙니다.
AI 멀티 에이전트 협업 기반 엔터프라이즈급 운영 자동화 플랫폼
중국산 오픈소스 · PagerDuty + Rundeck + Portainer + vCenter 대안
하나의 플랫폼으로 알림 → 진단 → 복구 → 승인 → 검증 전체 폐쇄형 루프 완성
🎮 온라인 데모 | 📝비전 및 커뮤니티 기여 | 📘AI 协作入口 | 📝교육 도서 | 📖프로젝트 문서 | ✍️저자의 말
🌐 공식 웹사이트: https://www.zjzwfw.cloud/ITOpsAgentinfo
📦 코드 저장소: GitHub | Gitee | GitCode
| 역할 | 전형적인 고통 지점 | 본 플랫폼의 해결 방안 |
|---|---|---|
| 운영 엔지니어 | 자정에 알림에 깨어 SSH로 수동 조사 | AI 자동 근본 원인 진단 → 승인 푸시 → 모바일 원터치 복구 |
| SRE / DevOps | 여러 도구를 오가며 정보 사일로 | 알림+진단+실행+승인 원스톱 폐쇄형 루프 |
| IT 관리자 / CTO | 운영이 전적으로 사람에 의존, 장애 대응이 운에 맡김 | 자동화 검사 + 자동 복구 전략, 반복 노동에서 사람을 해방 |
| 중소기업 IT | PagerDuty/Rundeck 등 상용 소프트웨어를 구매할 여유 없음 | 기능 동등, 오픈소스 무료, 데이터가 도메인을 벗어나지 않음 |
| 보안 및 컴플라이언스 팀 | 복구 조작에 승인 및 감사 추적 없음 | HITL 인간 승인 + 전체 체인 감사 + 명령 보안 필터링 |
새벽 3시, 서버 CPU가 99%로 치솟았다. 기존 프로세스는:
알림 수신 → 잠에서 깨어남 → VPN 로그인 → SSH 접속 → 명령어로 조사 → 문서 확인 → 복구 → 보고서 작성 → 다시 잠자리
전체 과정 30-60분. 당신은 계속 잠들 수 있었어야 했다.
ITOps Agent Platform은 이 프로세스를 다음과 같이 변화시킨다:
알림 트리거 → AI 자동 근본 원인 진단 → 복구 명령 생성 → 모바일 승인 푸시 → 원터치 실행 → 자동 검증 → 보고서 생성
전체 3분. 당신은 휴대폰에서 "동의"를 누르기만 하면 된다.
ITOps Agent Platform은 단순한 운영 도구가 아니다. 이는 IT 운영의 궁극적 진화 방향을 겨냥한다 — AI 완전 자율 운영.
수동 운영 → 스크립트 자동화 → 플랫폼화 → AI 보조 → 🤖 자율 운영 (본 프로젝트)
2000년대 2010년대 2020년대 2024+ 지금 & 미래
| 진화 단계 | 특징 | 인간의 역할 |
|---|---|---|
| 수동 운영 | 명령어 입력, 서버 로그인 | 실행자 |
| 스크립트 자동화 | Shell / Python 반자동화 | 스크립트 관리자 |
| 플랫폼화 | Ansible / Prometheus / Terraform | 플랫폼 운영자 |
| AI 보조 | Copilot 제안, 알림 분석 | 의사결정자 |
| AI 자율 운영 | AI 에이전트 전체 폐쇄형 루프: 인지 → 진단 → 의사결정 → 실행 → 검증 | 감독자 |
| 차원 | 기존 방식 | ITOps Agent Platform |
|---|---|---|
| 장애 대응 | 인간: 발견 → 위치 파악 → 복구 (30-60분) | AI: 자동 인지 → 진단 → 복구 (3분 미만) |
| 운영 규모 | 1인당 20-50대 관리 | 1인당 500+ 노드 관리, AI가 80%+ 업무 처리 |
| 지식 축적 | 시니어 엔지니어 머릿속, 흩어진 문서 | 지식 베이스 + RAG, AI가 지속 학습, 영구 보존 |
| 의사결정 품질 | 개인 경험에 의존, 불안정 | 멀티 에이전트 협업 추론, 완전한 추론 체인 감사 가능 |
| 한계 비용 | 기기 추가 ≈ 인력 추가 | 기기 추가 ≈ 에이전트 추가, 한계 비용이 0에 수렴 |
이것은 운영 도구가 아니라 운영의 차세대 운영체제이다. AI 에이전트가 알림 수신, 근본 원인 진단, 복구 의사결정, 명령 실행, 결과 검증의 전체 체인 폐쇄형 루프를 자율적으로 완료할 수 있을 때, 운영은 더 이상 "사람이 시스템을 지켜보는 것"이 아니라 "사람이 전략을 설계하고 AI가 전략을 실행하는 것"이 된다.
- Gartner는 AIOps를 IT 운영 전략 기술 동향으로 선정하며, AI 주도 자율 운영이 기업 표준이 될 것을 예측
- CNCF 클라우드 네이티브 + AI 융합은 차세대 인프라의 핵심 방향
- 운영 인력 비용은 매년 상승하고 있으며, AI 에이전트는 인력 증가 없이 비즈니스 규모 10배 성장을 지원할 수 있는 유일한 방안
- 오픈소스 + AI 에이전트 협업은 상용 소프트웨어 독점을 깨고 기술 보편화를 실현하는 핵심 경로
ITOps Agent Platform은 현재 오픈소스 AIOps 프로젝트 중 유일하게 「알림 → 진단 → 의사결정 → 실행 → 검증」전체 체인 AI 자율 폐쇄형 루프를 엔지니어링하여 프로덕션에 적용한 플랫폼이다.
장기 목표: 일상 운영 업무의 80%를 AI 에이전트가 완전히 자율적으로 완료하도록 하고, 인간 운영 엔지니어는 아키텍처 설계, 전략 수립 및 혁신적 업무에 집중하게 한다. 이것은 단순한 오픈소스 프로젝트가 아니라 운영 엔지니어 해방 운동의 출발점이다.
세 가지 동향이 동일한 시간대에 교차하며, AI 자율 운영을 "개념"에서 "필연"으로 변화시킨다:
| 동향 | 설명 |
|---|---|
| LLM 능력 임계점 돌파 | GPT-4o / DeepSeek / Doubao / Qwen 등 모델이 프로덕션급 추론 능력을 갖추어 장애 진단, 명령 생성 등 엄격한 시나리오에 적합 |
| 운영 인력 비용의 되돌릴 수 없는 상승 | 기업 IT 규모 10배 성장, 운영팀은 동비율 확장 불가, 유일한 출구는 AI가 80%+ 일상 업무 처리 |
| 오픈소스 생태계의 충분한 성숙 | Docker / K8s / React / TypeScript / Node.js 기술 스택이 엔터프라이즈급 제품을 지원할 만큼 성숙, 오픈소스는 더 이상 "조잡함"의 대명사가 아님 |
2026년은 AI 자율 운영의 원년이다. LLM 능력 + 운영 고통 지점 + 오픈소스 생태계가 교차할 때, ITOps Agent Platform은 이 역사적 시점에 서 있다. 이 창을 놓치면 한 시대를 놓치는 것이다.
글로벌 IT 운영 시장 규모는 **400억 달러(2025년)**이며, 2030년에는 700억 달러를 돌파할 것으로 예상된다. 모든 패러다임 전환은 새로운 강자를 탄생시킨다:
- 클라우드 컴퓨팅 전환 → AWS(시가총액 2조 달러)
- 클라우드 모니터링 전환 → Datadog(시가총액 400억 달러)
- 개발 도구 전환 → GitLab(140억 달러 IPO)
- 운영 자동화 전환 → ?
문제는 "일어나지 않을 것"이 아니라 "누가 이 분야의 GitLab이 될 것"이다. 오픈소스 AIOps 리더 자리는 현재 공석이다 — 이는 승자가 대부분을 차지하는 시장이다.
| 당시 GitLab | 오늘의 ITOps Agent Platform |
|---|---|
| GitHub의 오픈소스 대안 | PagerDuty + Rundeck + Portainer의 오픈소스 대안 |
| 초기에는 기본 CI/CD만 | 12개 AI 에이전트 + 68개 API 라우트 |
| 코드 호스팅이 100억 달러 가치가 있다고 믿는 사람 없음 | 운영 플랫폼이 100억 달러 가치가 있다고 믿는 사람 없음 |
ITOps Agent Platform은 더 큰 시장의 더 이른 단계에 서 있다.
| 순풍 | 왜 되돌릴 수 없는가 |
|---|---|
| AI 능력 폭발 | LLM이 "장난감"에서 "프로덕션급"으로 오는 데 2년밖에 걸리지 않았다. 다음 단계는 "자율 의사결정" |
| 운영 인력 단절 | 70년대생 운영 전문가 은퇴 물결 + 젊은 세대가 7×24 근무를 원치 않음 = AI가 유일한 출구 |
| 오픈소스가 기업 소프트웨어를 잠식 | GitLab, Confluent, Grafana, HashiCorp — 오픈소스 IPO가 5번 발생했으며, 매번 오픈소스가 폐쇄형보다 더 강한 상업적 폭발력을 입증 |
이것은 선택의 문제가 아니라 누구와 함께할지의 문제이다. 위 세 곡선이 교차할 때, AI 자율 운영은 수학적 필연이다.
# 1. 원라인 명령어 배포 (Docker 환경 필요)
curl -sL https://gitee.com/IT_Oline/itops-agent-platform/raw/main/deploy.sh -o deploy.sh && chmod +x deploy.sh && ./deploy.sh
# 2. 브라우저에서 http://localhost:8080 열기, 기본 계정 admin/admin
# 3. 서버 추가 → 시스템이 호스트의 컨테이너 및 리소스를 자동 발견
# 4. 알림 Webhook 구성 → 테스트 알림 트리거 → AI 자동 분석 관찰
# 5. "자동 복구" 클릭 → 모바일 승인 → 완료!5분 만에 제로에서 완전한 AI 운영 폐쇄형 루프 체험.
Prometheus / Zabbix 알림 → Webhook 수신
→ AI 근본 원인 분석 (자연어 진단 보고서)
→ 자동 복구 명령 + 위험 평가 생성
→ 위챗워크/딩톡 승인 푸시 → 모바일 원터치 승인
→ SSH 자동 실행 → 결과 검증 → 보고서 생성
펼쳐서 이 워크플로우가 해결하는 고통 지점 보기
| 기존 방식 | 본 플랫폼 |
|---|---|
| 알림 폭풍, 자정에 깨어남 | AI 자동 중복 제거 및 노이즈 감소, 유사 알림 집계 |
| 수동 SSH 조사, 경험으로 추측 | AI가 로그 + 지표 분석, 자연어 진단 제공 |
| 문서에서 복구 단계 검색 | 구조화된 복구 명령(JSON) 자동 생성 |
| 복구에 승인 없어, 사고 시 책임자 없음 | 인간 승인 노드, 모바일 원터치 승인 |
| 복구 오류 및 롤백 불가 우려 | 결과 자동 검증, 실패 알림 |
드래그 앤 드롭 워크플로우 오케스트레이션 (에이전트 + 승인 + 조건부 분기)
→ Cron 정기 트리거 구성
→ 다중 서버 자동 검사 실행
→ 컴플라이언스 검사 보고서 생성
→ 이상 자동 알림 생성 → 경로 1️⃣ 진입
원클릭 Docker 호스트 / VMware vCenter / Proxmox VE / KVM 노드 추가
→ 모든 컨테이너 및 VM 자동 발견
→ CPU / 메모리 / 네트워크 실시간 모니터링 (WebSocket 푸시)
→ 컨테이너 로그 스트리밍 조회
→ Docker Compose 시각화 오케스트레이션
→ K8s 클러스터 가져오기 및 관리 (kubeconfig 가져오기 + 클러스터 상태 모니터링)
→ 이미지 레지스트리 통합 (Harbor / ACR / Docker Hub)
네트워크 계획 → IP 서브넷 및 VLAN 관리 → IP 자동 할당 / 예약 / 회수
→ 데이터센터 룸 모델링 (랙 / PDU / 장비 수명주기 / 전원 관리)
→ 룸 3D 디지털 트윈 모니터링 (WebGL 실시간 렌더링)
→ 네트워크 토폴로지 자동 발견 (SNMP / LLDP / ARP)
| 기능 | ITOps Agent | GrafanaOnCall | Portainer | UptimeKuma | Rundeck | Coolify |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 알림 수신 + 노이즈 감소 | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ | ❌ | ❌ |
| AI 멀티 에이전트 협업 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 알림 → 자동 복구 폐쇄형 루프 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 인간 개입 승인 (HITL) | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Docker/VM 시각화 관리 | ✅ | ❌ | ✅ | ❌ | ❌ | ✅ |
| K8s 클러스터 관리 | ✅ | ❌ | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| IP 서브넷 / VLAN 관리 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 데이터센터 룸 모델링 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 룸 3D 디지털 트윈 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 워크플로우 드래그 앤 드롭 오케스트레이션 | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ |
| Web SSH 터미널 | ✅ | ❌ | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 지식 베이스 + RAG | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 정기 검사 + 자동 보고서 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ |
| 비용 분석 + 자동 스케일링 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 로컬 AI · 데이터 도메인 외부 미출시 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 국산화 (신창) 친화적 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
한 문장 요약: 기존 오픈소스 도구는 각자 한 구간만 관리 — OnCall은 알림, Portainer는 컨테이너, Rundeck은 실행. ITOps Agent는 이 모든 것을 연결하고 AI 멀티 에이전트 협업 브레인을 추가하여 진정한 "알림이 들어오면 복구가 완료된다"를 실현한다.
무료 오픈소스가 유일한 장점이 아니다. 유료 상용 제품과의 정면 비교:
| 기능 | PagerDuty + Rundeck | ServiceNow ITOM | ITOps Agent (오픈소스 무료) |
|---|---|---|---|
| 연간 비용 (100노드) | $50,000+ | $100,000+ | $0 |
| AI 자율 진단 | ❌ 알림 라우팅만 | ✅ 멀티 에이전트 협업 추론 | |
| 자동 복구 폐쇄형 루프 | ❌ 수동 실행 필요 | ✅ 내장 전체 체인 | |
| 인간 개입 승인 (HITL) | ❌ | ✅ 위챗워크/딩톡 네이티브 푸시 | |
| 컨테이너/VM/K8s 관리 | ❌ | ❌ | ✅ 내장 시각화 |
| 데이터 도메인 외부 미출시 | ❌ SaaS 강제 클라우드 | ❌ SaaS 강제 클라우드 | ✅ 100% 온프레미스 배포 |
| 오픈소스 및 통제 가능 | ❌ 폐쇄형 락인 | ❌ 폐쇄형 락인 | ✅ MPL-2.0 오픈소스 |
| 커뮤니티 주도 | ❌ | ❌ | ✅ |
하나의 오픈소스 프로젝트가 세 개의 상용 제품(PagerDuty + Rundeck + Portainer)을 합친 것도 하지 못한 것을 실현한다. 그리고 무료이다.
graph TB
Browser["🌐 브라우저"] --> Nginx["Nginx 리버스 프록시"]
Nginx --> React["React 프론트엔드<br/>63 페이지 | @xyflow/react 워크플로우 에디터"]
Nginx --> Express["Express 백엔드<br/>68 라우트 | 72 서비스 | JWT 인증"]
React <-->|"WebSocket 실시간 통신"| Express
Express --> SQLite[("SQLite 데이터베이스<br/>WAL 모드 | AES-256 암호화")]
Express --> LLM["🤖 LLM 모델 풀<br/>Doubao | DeepSeek | Qwen<br/>OpenAI | Zhipu | 로컬 모델"]
Express --> SSH["🖥️ SSH 원격 서버"]
Express --> Docker["🐳 Docker Engine API"]
Express --> K8s["☸️ Kubernetes API"]
Express --> VMware["💻 VMware vSphere / KVM"]
Express --> Webhook["🚨 알림 Webhook<br/>Prometheus | Zabbix | Grafana"]
Express --> Notify["📬 알림 채널<br/>위챗워크 | 딩톡 | 이메일"]
| 진입 장벽 | 설명 |
|---|---|
| 12 에이전트 협업 스케줄링 | 단일 AI API 호출이 아닌, 멀티 에이전트 분업 + 협업 + 중재의 복잡한 분산 시스템 |
| 전체 체인 상태 머신 | 알림 → 진단 → 의사결정 → 승인 → 실행 → 검증, 7노드 상태 전환이 엔지니어링되어 다듬어짐 |
| 명령 보안 엔진 | 7가지 위험 명령 정책 + 역할 권한 매트릭스, AI 생성 명령이 프로덕션 환경에서 안전하게 실행되도록 보장 |
| 멀티 모델 다운그레이드 체인 | 주 모델 장애 시 백업 모델로 자동 전환, AI 서비스 고가용성 보장, 단일 장애점 없음 |
| 32버전 데이터베이스 마이그레이션 | 32번의 스키마 반복을 거쳐 안정적으로 진화, 엔지니어링 성숙도가 데모급 프로젝트를 훨씬 초월 |
| 지표 | 기존 운영 SaaS | ITOps Agent 오픈소스 모델 |
|---|---|---|
| 고객 획득 비용 | 세일즈 주도, 단일 기업 고객 $10,000+ | ≈ $0 (커뮤니티 주도 + 개발자 자발적 전파) |
| 한계 서비스 비용 | 사용자 수에 비례하여 선형 증가 | 0에 수렴 (사용자 자체 호스팅) |
| 네트워크 효과 | 약함 | 강함 (에이전트가 많을수록 → 플랫폼이 강해짐 → 커뮤니티가 커짐) |
| 생태계 락인 | 계약 만료 시 이전 가능 | 지식 베이스 + 에이전트 마켓플레이스 + 워크플로우 템플릿 (깊은 결합) |
| 상업화 유연성 | 구독만 판매 가능 | 엔터프라이즈 에디션 / 관리형 클라우드 / 기술 지원 / 에이전트 마켓플레이스 / 교육 인증 |
오픈소스 모델의 핵심 강점은 고객 획득 효율성과 규모화 능력에 있으며, 업계 주류 오픈소스 프로젝트에서 검증되었다. 이는 프로젝트의 장기적 지속 가능한 발전에 튼튼한 기반을 제공한다.
| 단계 | 핵심 목표 |
|---|---|
| v3.x 엔지니어링 (현재) | 다중 호스트 컨테이너/VM/K8s 통합 관리, 알림 → 복구 전체 체인 폐쇄형 루프 |
| v4.x 지능화 | 멀티 에이전트 자율 협상 의사결정, 크로스 시스템 연관 분석, AI 자기 학습 전략 최적화 |
| v5.x 자율화 | 제로 인간 개입 자율 운영, AI 주도 용량 계획 및 비용 최적화 |
| v6.x 생태계화 | 에이전트 마켓플레이스 (커뮤니티 공유 에이전트), 다중 클러스터 연합, 운영 디지털 트윈 |
로드맵은 단순한 일정표가 아니라 운영 산업의 미래에 대한 약속이다. 프로젝트는 지속적으로 반복되며, 매 단계가 "완전한 AI 자율 운영"이라는 궁극적 목표를 향해 전진한다.
- 12개 프리셋 에이전트: 알림 처리, 장애 진단, 로그 분석, 시스템 검사, 변경 실행, 문서 생성, 컴플라이언스 검사, 명령 실행, 자동 검사, 명령 생성 전문가, 네트워크 검사 전문가, 데이터베이스 운영
- AI 복구 폐쇄형 루프: 알림 → AI 분석 → 복구 명령 생성 → 승인 → 실행 → 검증
- 근본 원인 분석: AI 주도 알림 분석, 자연어 진단 보고서, 완전한 추론 체인
- AI Copilot: 자연어 운영 어시스턴트, 시스템 상태 자동 인지
- 지식 베이스 + RAG: 21개 프리셋 지식, 의미론적 검색으로 LLM 컨텍스트 주입
- 워크플로우 에디터: 드래그 앤 드롭 오케스트레이션, 직렬/병렬/조건부 분기, 10개 프리셋 템플릿
- Web SSH 터미널: xterm.js 인터랙티브 터미널, 창 자동 크기 조정, 세션 관리
- 컨테이너 관리: 다중 호스트 Docker 시각화 (시작/중지/로그/모니터링/Compose 오케스트레이션)
- VM 관리: VMware vSphere / Proxmox VE / KVM 다중 플랫폼, 스냅샷 관리, 라이브 마이그레이션
- K8s 관리: kubeconfig 클러스터 가져오기, Pod / Deployment / Service / Node 전체 수명주기
- 네트워크 관리: IP 서브넷 / VLAN 계획, IP 주소 풀 자동 생성, 할당 / 예약 / 회수, 일괄 조작
- 데이터센터 관리: 룸 랙 모델링, 장비 수명주기 추적, PDU/UPS 전원 관리
- 룸 3D 모니터링: Three.js WebGL 디지털 트윈, 실시간 장비 상태 시각화
- 대형 화면 대시보드: 전체 화면 NOC 모니터링 센터
- HITL 승인: 워크플로우 인간 승인 노드, 위챗워크/딩톡 푸시, 모바일 승인
- 알림 노이즈 감소: 지능형 중복 제거 + 억제 + 연관 분석
- 자동 스케일링: CPU/메모리 지표 주도, 쿨다운 윈도우, 스케일링 이력
- 비용 분석: 컨테이너/VM 비용 추정 + 최적화 제안
- 정기 작업: Cron 표현식, 지정된 워크플로우 자동 실행
- 보고 시스템: Markdown 보고서 자동 생성
- AES-256-GCM 암호화: 서버 비밀번호, SSH 키 은행급 암호화
- JWT 듀얼 토큰 인증: Access Token (24h) + Refresh Token (7d), 자동 갱신
- SSH 명령 보안 필터링: 7가지 위험 명령 정책 (rm -rf / mkfs / iptables -F 등), 역할별 차단
- 로그인 보호: 5회 실패 시 30분 잠금, 강제 비밀번호 복잡도
- 감사 로그: 전체 조작 추적 가능
- Non-root 실행: Docker 컨테이너 최소 권한 원칙
- 로컬 AI: Ollama / LM Studio / vLLM 지원, 데이터 도메인 외부 미출시
통합 AI 모델 풀 관리를 통해 주/백 다운그레이드 체인을 지원하며, 각 공급자는 독립적인 서킷 브레이커를 갖춘다.
| 유형 | 공급자/모델 | 접근 방식 | 권장 시나리오 |
|---|---|---|---|
| 국내 클라우드 | Volcano Engine · Doubao | 네이티브 API | 중국 내 권장, 안정적이고 빠름 |
| 국내 클라우드 | Alibaba Cloud · Qwen | OpenAI 호환 | 엔터프라이즈 애플리케이션 |
| 국내 클라우드 | DeepSeek | OpenAI 호환 | 코드 생성, 추론 |
| 국내 클라우드 | Zhipu AI (GLM-4) | OpenAI 호환 | 우수한 중국어 이해 |
| 국내 클라우드 | Moonshot · Kimi | OpenAI 호환 | 장문 텍스트 처리 |
| 국내 클라우드 | Baidu · Wenxin Yiyan | OpenAI 호환 | 국내 기업 |
| 국내 클라우드 | 01.AI (Yi) / Baichuan | OpenAI 호환 | 오픈소스 모델 |
| 국제 클라우드 | OpenAI (GPT-4o) / Anthropic Claude | 네이티브 API | 외부 네트워크 환경 |
| 로컬 배포 | Ollama / LM Studio / vLLM | OpenAI 호환 | 데이터 100% 도메인 내 보관 |
✅ 통합 모델 풀 관리 ✅ 주/백 다운그레이드 체인 ✅ 독립적인 서킷 브레이커 ✅ 드래그 앤 드롭 정렬 ✅ 연결성 테스트
# Linux/Mac
curl -sL https://gitee.com/IT_Oline/itops-agent-platform/raw/main/deploy.sh -o deploy.sh && chmod +x deploy.sh && ./deploy.sh
# Windows PowerShell
.\deploy.ps1docker compose up -d --build
# 프론트엔드: http://localhost:8080
# 상태 확인: http://localhost:3001/health# Docker 로컬 개발 환경
cd local-dev
# Windows: .\start-dev.bat
# Linux/Mac: ./start-dev.sh
# 또는 기존 방식
npm run dev
# 프론트엔드: http://localhost:3000
# 백엔드: http://localhost:3001기본 관리자: admin / admin (최초 로그인 시 강제 비밀번호 변경)
| 계층 | 기술 |
|---|---|
| 프론트엔드 | React 18 + TypeScript + Vite 5 + Tailwind CSS 3 |
| 상태 관리 | Zustand + React Query |
| 워크플로우 에디터 | @xyflow/react |
| 백엔드 | Node.js + Express 4 + TypeScript |
| 데이터베이스 | SQLite (better-sqlite3, WAL 모드) |
| 실시간 통신 | Socket.io 4 |
| 원격 연결 | SSH2 |
| 컨테이너 조작 | Dockerode |
| 배포 | Docker + Docker Compose + Nginx |
├── backend/src/
│ ├── app.ts # Express 진입점
│ ├── routes/ # 68개 API 라우트 모듈
│ ├── services/ # 72개 비즈니스 서비스
│ ├── models/ # 데이터베이스 + 마이그레이션 (32 버전)
│ ├── presets/ # 프리셋 데이터 (에이전트 / 워크플로우 / 지식 베이스 등)
│ ├── middleware/ # 6개 미들웨어 (auth / rateLimiter / validation 등)
│ ├── websocket/ # Socket.io 실시간 통신
│ └── utils/ # 유틸리티 함수
├── frontend/src/
│ ├── pages/ # 63개 페이지 컴포넌트
│ ├── components/ # 공통 컴포넌트 (DataRoom3D / WorkflowEditor 등)
│ ├── contexts/ # React Context (Auth / Theme / Toast)
│ └── lib/ # Axios 래퍼 / 유틸리티 라이브러리
├── docker/ # 프로덕션 Docker 구성 + Nginx
├── docs/ # 기술 문서
├── .github/workflows/ # CI/CD (ci.yml + release.yml)
├── docker-compose.yml # 프로덕션 오케스트레이션
└── deploy.sh / deploy.ps1 # 원클릭 배포 스크립트
| 문서 | 설명 |
|---|---|
| 배포 가이드 | 상세 배포 조작 |
| API 문서 | 전체 API 인터페이스 |
| 아키텍처 설계 | 시스템 아키텍처 설명 |
| 개발 가이드 | 로컬 개발 환경 구축 |
| 워크플로우 가이드 | 워크플로우 오케스트레이션 사용 |
| 자동 복구 설계 | 알림 자동 복구 |
| 네트워크 장비 검사 | 네트워크 장비 기능 |
| 테스트 가이드 | 기능 테스트 설명 |
| 프로젝트 비전 | 비전 및 커뮤니티 기여 |
탄 츠 (Tan Ce) — 독립 개발자 | AIOps 탐구자
- 🌐 공식 웹사이트: ITOpsAgentinfo
- 📝 블로그: zjzwfw.cloud
- 📧 이메일: huawei_network@foxmail.com
- 💬 위챗 공식 계정: IT Online
| 아바타 | 이름 / 사용자명 | 역할 | 주요 기여 |
|---|---|---|---|
 |
열성 시민 고 씨 | 위챗 기여자 | 테스트 피드백 |
 |
@린 | 위챗 기여자 | 테스트 피드백 |
 |
얼둥천 | 위챗 기여자 | 테스트 |
 |
xiezhiliang89 | GitHub 기여자 | 테스트 |
ITOps Agent Platform은 단순한 오픈소스 프로젝트가 아니다. 이는 운영 엔지니어 해방 운동이다.
우리는 믿는다:
- 운영은 7×24 대기하는 육체 노동이 아니어야 한다, 전략 설계와 아키텍처 혁신이어야 한다
- AI는 운영 엔지니어를 대체해서는 안 된다, 운영 엔지니어가 하고 싶지 않은 반복 작업을 대체해야 한다
- 오픈소스 커뮤니티의 힘은 상용 소프트웨어보다 더 나은 제품을 만들 수 있다
- 모든 운영 엔지니어는 알림 폭풍에서 해방되어 가족과 함께 시간을 보내고, 진정으로 사랑하는 일을 추구할 자격이 있다
당신도 운영의 미래가 AI 자율화라고 믿는다면, 우리와 함께하라. Star는 프로젝트에 대한 최대의 인정이며, Issues의 모든 피드백은 이 비전을 한 걸음 더 가까이 이끈다.
"우리는 운영 분야의 자율 운영체제를 구축하고 있다."
전 세계 5,000만 운영 엔지니어가 400억 달러의 IT 인프라를 관리하고 있다. 오늘, 그들은 여전히 새벽 3시에 일어나 서버를 수동으로 수리하고 있다.
우리가 하는 일은 운영을 "사람이 도구를 조작하는 것"에서 "사람이 전략을 설계하고 AI가 자율적으로 실행하는 것"으로 변화시키는 것이다. 이것은 기능 향상이 아니라 패러다임 전환이다.
프로젝트는 지속적으로 반복되고 있으니, 관심을 가져달라. 모든 Star는 미래에 대한 투표이다.
어떤 형태의 기여든 환영한다!
자세한 내용은 기여 가이드를 참조하라.
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🌟 Star가 많을수록 프로젝트가 GitHub Trending에 추천될 가능성이 높아지고, 더 많은 개발자가 공동 구축에 참여하게 된다. 모든 Star는 프로젝트에 대한 최대의 격려이다!
MPL-2.0 © Tan Ce