OpenSRE

증거 기반 진단

로그, 메트릭, 트레이스, 배포, 설정 등 여러 소스에서 데이터를 상관 분석하여 문제의 원인을 찾습니다.

런북 기반 추론

팀의 런북을 자동으로 읽고 적용하여 일관된 대응 절차를 따릅니다.

식별자 마스킹

외부 LLM 호출 전에 민감한 식별자(파드, 클러스터, 계정 ID 등)를 선택적으로 제거하고, 출력에서 복원할 수 있습니다.

다양한 LLM 지원

Anthropic, OpenAI, Codex, Ollama, Gemini, OpenRouter, NVIDIA NIM, Bedrock 등 여러 LLM 제공업체를 연결하여 사용할 수 있습니다.

로컬 에이전트 모니터링

로컬 환경에서 실행 중인 Claude Code, Cursor, Codex 등 다른 코딩 에이전트를 모니터링할 수 있습니다.

초기 설정

설치 후 첫 사용 시 OpenSRE 계정을 만들거나 로그인하여 호스팅된 모델을 활성화합니다.

opensre setup

인터랙티브 셸

별도의 서브 커맨드 없이 ‘opensre’를 실행하면 계정을 확인하고 REPL 셸이 시작됩니다. 자연어로 인시던트를 설명하면 에이전트가 작업을 수행합니다. 슬래시 명령어로 세션을 제어할 수 있습니다 (예: /help, /status, /cost, /sessions).

opensre

헤드리스 CLI

터미널, 스크립트 또는 CI 작업에서 에이전트의 단일 턴을 비대화형으로 실행합니다.

opensre ask “왜 checkout-api가 느린가요?”

Python API

소스 코드를 체크아웃한 상태에서 자신의 코드 내에서 에이전트를 직접 제어할 수 있습니다.

from core.agent_harness import AgentSession

session = AgentSession.start()

result = session.chat(“why is checkout-api slow?”)

if result.answered:

print(result.primary_response_text)

기타 유용한 명령어

opensre integrations setup # 통합 설정

opensre fleet scan # 로컬 에이전트 스캔

opensre update # 업데이트

opensre uninstall # 제거

OpenSRE는 무료인가요?

네, OpenSRE는 Apache 2.0 라이선스로 배포되는 오픈소스 프로젝트입니다.

Windows에서 사용할 수 있나요?

네, Windows PowerShell을 사용하여 설치하고 실행할 수 있습니다.

인터넷 연결이 필요한가요?

초기 설정과 LLM 통합 사용을 위해 인터넷 연결이 필요합니다. 특히 호스팅된 모델을 사용할 때 및 외부 서비스(Grafana, Slack 등)와 통합할 때 연결이 요구됩니다.