# Panther 개발자 워크플로 개요

Panther Developer Workflows는 Panther Console이 아닌 워크플로로, 다음을 포함하여 Panther 계정과 상호작용하는 데 사용할 수 있습니다. [지속적 통합 및 지속적 배포(CI/CD)](/ko/panther/detections-repo/ci-cd.md), [API](/ko/panther/api.md), [Panther Analysis Tool (PAT)](/ko/panther/detections-repo/pat.md), [pantherlog 도구](/ko/panther/pantherlog.md), 그리고 기타 운영 도구입니다.

이 페이지에서는 Panther와 함께 사용할 수 있는 개발자 워크플로와 도구를 설명합니다. Panther Developer Workflows는 Console이 아닌 워크플로 사용에 익숙한 기술 사용자층을 대상으로 합니다.

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웹 애플리케이션 기반 워크플로 사용에 대한 정보를 찾고 계신가요?

* Panther Console에서 시작하는 방법을 자세히 알아보려면 다음을 확인하세요. [빠른 시작 가이드](/ko/quick-start.md).
* Panther Console에서 디텍션을 관리하는 방법에 대한 정보는 다음을 참조하세요. [디텍션 문서](/ko/detections.md).
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## Panther가 관리하는 디텍션 사용

CI/CD 사용자는 다음에서 Python으로 작성된 Panther 관리 디텍션을 활용할 수 있습니다. [GitHub의 panther-analysis 저장소](https://github.com/panther-labs/panther-analysis). 저장소의 공개 포크를 유지하거나 복제된 비공개 저장소를 유지 관리하여 이를 수행할 수 있습니다.

panther-analysis의 디텍션은 폭넓게 적용 가능하지만, 조직에 가장 중요한 알러트만 수신하도록 사용자 지정할 수 있습니다. 새 디텍션을 활용하려면 panther-analysis에서 업데이트를 가져와야 합니다.

방법은 다음을 참조하세요. [panther-analysis 사용](/ko/panther/detections-repo.md).

## CI/CD 워크플로

CI/CD 워크플로로 디텍션 파이프라인을 자동화하고 보안을 강화하세요: GitHub의 panther-analysis 저장소에 있는 Panther가 관리하는 Python 디텍션을 활용하고, 해당 디텍션을 CI/CD 파이프라인에 맞게 조정한 뒤 Panther Console에 업로드하세요.

Panther는 다음 플랫폼 사용에 특화된 CI/CD 문서를 제공합니다.

* [CircleCI](/ko/panther/detections-repo/ci-cd/deployment-workflows/circle-ci.md)
* [GitHub Actions](/ko/panther/detections-repo/ci-cd/deployment-workflows/github-actions.md)

이 지침은 다른 워크플로에 맞게 조정할 수 있습니다.

### Panther Analysis Tool 사용

[PAT](https://github.com/panther-labs/panther_analysis_tool) 은 소스 코드에서 Panther 디텍션을 테스트, 패키징, 배포하기 위한 오픈 소스 유틸리티입니다. Panther 디텍션을 프로그래밍 방식으로 관리하거나 CI/CD 파이프라인 내에서 관리하는 것과 같은 개발자 중심 워크플로를 위해 설계되었습니다. 자세한 내용은 다음에서 확인하세요. [Panther Analysis Tool](/ko/panther/detections-repo/pat.md).

### CLI 워크플로가 Panther Console과 상호작용하는 방식

업로드한 디텍션은 Panther Console에서 수동으로 생성한 디텍션과 함께 표시됩니다.

## Panther API

Panther는 공개 GraphQL-over-HTTP API를 제공하므로, 일반적인 HTTP 요청을 사용하여 GraphQL 쿼리를 작성하고 API를 호출할 수 있습니다. GraphQL에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요.[ GraphQL 문서](https://graphql.org/learn/).\
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Panther API는 기존에 사용 중인 모든 도구와 통합할 수 있습니다. 스크립트든 CI/CD 워크플로든, API를 사용하면 일반적으로 Panther Console에 수동 로그인해야 하는 프로세스를 코드로 정의하여 워크플로를 자동화하고 작업을 빠르게 완료할 수 있습니다.

Panther API는 토큰 회전, 알러트, 클라우드 계정 관리, 로그 소스 관리, 사용자 및 역할 관리, 데이터 레이크 쿼리, 사용자 메트릭 관련 작업을 지원합니다.

### API 워크플로가 Panther Console과 상호작용하는 방식

Panther 자체는 내부적으로 API의 확장 버전을 사용하므로, Panther API를 사용하여 변경한 사항은 Panther Console에 즉시 반영됩니다.

### 일반적인 API 사용 사례

일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다.

* IaaC를 통해 사용자를 관리하고 역할 생성을 자동화
* 자체 대시보드에서 사용할 최신 Panther 메트릭 가져오기
* 외부 워크플로의 일부로 Panther의 알러트 해결
* 특정 이벤트가 발생할 때마다 사용자 지정 Data Explorer 쿼리 실행

전체 문서와 Python 및 NodeJS의 엔드투엔드 예시는 다음을 참조하세요. [Panther API](/ko/panther/api.md).

## Terraform

다음을 사용하여 Panther 로그 소스 인프라의 일부를 관리할 수 있습니다. [Terraform](https://www.terraform.io/). Terraform을 사용하면 코드로 인프라를 정의하고 프로비저닝할 수 있어, 프로젝트 수명 주기 전반에 걸친 변경 사항을 쉽게 관리하고 추적할 수 있습니다. [Panther는 공급자입니다.](https://registry.terraform.io/providers/panther-labs/panther/latest) Terraform 레지스트리에서.

Terraform을 사용하여 S3 로그 소스를 관리하는 전체 예시는 다음에서 확인하세요. [Terraform을 사용한 AWS S3 로그 소스 관리](/ko/panther/terraform/s3.md).

## Panther 도구

Panther는 워크플로 내에서 사용할 수 있는 두 가지 개발자 도구를 제공합니다.

* **Panther Analysis Tool (PAT)**: Panther 디텍션을 소스 코드에서 테스트, 패키징, 배포하기 위한 오픈 소스 유틸리티입니다.
  * PAT 사용 방법은 다음 문서를 참조하세요. [Panther Analysis Tool 문서](/ko/panther/detections-repo/pat.md).
* **Pantherlog**: 로그를 추론하고 파싱하며, 스키마 파일을 검증하고, 단위 테스트를 실행하는 데 사용할 수 있는 CLI 도구입니다.
  * pantherlog 사용 방법은 다음 문서를 참조하세요. [pantherlog 도구 문서](/ko/panther/pantherlog.md).

## Panther MCP 서버

Panther [Model Context Protocol (MCP)](https://modelcontextprotocol.io/introduction) 서버를 사용하면 원하는 MCP에서 Panther와 자연어로 상호작용할 수 있습니다. [클라이언트](https://modelcontextprotocol.io/clients) 에서 자세히 알아보세요. [MCP 서버](/ko/panther/mcp-server.md).


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