학습자 트랙

앞으로 두어 시간 동안 동작하는 NYC 택시 앱을 가져와 그 데이터 플레인을 ClickHouse Cloud 위에 다시 구축합니다: 실제 과거 데이터 분석, 라이브 변경 데이터 캡처 스트림, 대화형 BI, AI가 만든 SRE 대시보드, 그리고 엔드투엔드로 추적되는 인앱 AI 채팅. 모듈은 순서대로 진행하세요 - 아래 번호 목록이 진행 상황 추적표 역할도 합니다.

이 워크숍은 macOS와 Windows를 지원합니다. 페이지 헤더에서 사용하는 컴퓨터를 선택하세요. 선택은 모든 학습자·강사 페이지에서 유지됩니다. Windows 학습자는 WSL 2의 Ubuntu를 사용하므로, 설치 이후의 공통 명령 블록은 모두 동일합니다.

진행 상황

0. 설치 - 계정, 키, 도구, 에이전트 스킬, 그리고 로컬에서 실행되는 앱.
1. ClickHouse Cloud - 스키마를 만들고 오브젝트 스토리지에서 실제 택시 데이터 320만+ 행을 시드합니다.
2. 기본 앱 - ClickHouse에 데이터가 들어간 상태에서 실행 중인 앱을 둘러보며, 무엇을 확장하는지 파악합니다.
3. 매니지드 Postgres CDC - ClickPipe로 ClickHouse 매니지드 Postgres를 ClickHouse로 스트리밍합니다.
4. ClickHouse Agents - 데이터에 평범한 말로 질문합니다.
5. ClickStack - 앱 자체의 트레이스와 로그를 HyperDX에서 확인합니다.
6. AI SRE - 에이전트가 그 텔레메트리 위에 SRE 대시보드와 알림을 만들게 합니다.
7. 고장 내고 수정하기 - AI SRE에서 이어서 결함을 주입하고, 진단하고, 수정합니다.
8. 채팅과 Langfuse - 인앱 AI 채팅을 연결하고 모든 대화를 추적합니다.
9. 마무리 - 정리하고, 가져가고, 자신의 데이터로 확장합니다.

무엇을 만드나

마칠 때쯤에는 상태를 갖는 데이터·옵저버빌리티 서비스가 클라우드에서 실행됩니다. 앱, 부하 생성기, 클라이언트 도구, 텔레메트리 포워더는 로컬에서 실행됩니다:

• 오브젝트 스토리지에서 바로 시드한 실제 NYC 택시 데이터 320만+ 행 위의 라이브 운영 대시보드,
• ClickHouse 매니지드 Postgres를 ClickHouse로 지속적으로 스트리밍하는 변경 데이터 캡처 파이프라인,
• ClickHouse Agents로 그 데이터를 다루는 대화형 BI,
• 앱 자체의 텔레메트리 위에 AI가 만든 SRE 대시보드와 알림,
• 그리고 Langfuse에서 엔드투엔드로 추적되는 인앱 AI 채팅.

소요 시간

실습 약 2시간 30분 - 그리고 첫 40분 안에 실제 데이터 위에서 대시보드가 살아 움직입니다.

비용

ClickHouse Cloud 트라이얼 크레딧이 ClickHouse 매니지드 서비스를 커버합니다. 모듈 08을 위해 OpenAI 크레딧 약 $5를 예상하세요.

모든 것이 복사-붙여넣기

이 페이지의 모든 명령과 쿼리는 그대로 복사해 실행할 수 있고, 무거운 작업은 코딩 에이전트가 합니다 - 여러분은 직접 타이핑하는 것이 아니라 구축을 지휘합니다.

각 레슨의 구성

모든 모듈 페이지는 같은 형태를 따르므로 항상 현재 위치를 알 수 있습니다:

1. 시작점 - 체크아웃할 체크포인트 브랜치와 준비되어 있어야 할 것.
2. 왜 - 이 단계가 구축 중인 앱에 왜 중요한지.
3. 목표 - 모듈의 구체적인 결과 하나.
4. 절차 - 번호가 붙고 동사로 시작하며, 손대는 파일과 예상 출력 체크포인트를 포함.
5. 완료 확인 방법 - 스스로 실행할 수 있는 점검.
6. 마무리 - 방금 무슨 일이 일어났는지.
7. 최종 상태 - 다음 모듈로의 인계.

다른 사람들과 속도를 맞추는 것은 걱정하지 마세요: 모든 모듈은 새로 시작할 수 있는 체크포인트 브랜치를 명시하므로 절대 낙오되지 않습니다.

혼자 진행하기

강사 없이 진행하나요? 먼저 이 워크숍을 자율 진행으로 운영하기를 읽으세요 - 강사가 제공했을 것들을 이 자료에 내장된 셀프서비스 대체 수단에 대응시켜 줍니다. 문제가 생기면 트러블슈팅에 테스트에서 확인된 모든 설치 실패와 해결책이 정리되어 있습니다.

00 설치부터 시작하세요.