-
MSA와 DDD 관점에서 바라본 운영의 Observability 표준 (Logs/Metrics/Tracing)
by
마이크로서비스 아키텍처(MSA)의 확산은 도메인별 독립 배포와 무중단 확장이라는 강력한 이점을 제공하는 동시에, 수십·수백 개 서비스가 맞물린 환경에서 “로그는 남는데 원인은 알 수 없는” 운영 복잡성이라는 근본적인 과제를 안겨주고 있다. 이 과제의 해법으로 주목받는 관찰 가능성(Observability)은 단순한 모니터링을 넘어, 로그(Logs)·메트릭(Metrics)·분산 추적(Tracing)이라는 … 더 보기
-
Code-First에서 Contract-First로 : OpenAPI와 AsyncAPI
by
역사는 반복된다 – WSDL에서 REST, 그리고 다시 계약으로 현대의 소프트웨어 아키텍처는 수많은 마이크로서비스와 외부 시스템이 얽힌 거대한 복잡한 생태계를 구성하고 있습니다. HTTP 기반 웹 환경에서 API(Application Programming Interface)는 가장 널리 쓰이는 통신 방식으로, 복잡한 디지털 인프라 환경에서 시스템 간 연결을 … 더 보기
-
MSA 기반 시스템의 성능저하의 주요 요인과 이를 해결하기 위한 방법
by
2010 년대 초반, 아마존, 넷플릭스, 구글 등 글로벌 테크 기업들은 대규모 트래픽 처리와 빠른 서비스 배포를 위해 모놀리식(Monolithic) 아키텍처에서 마이크로서비스 아키텍처(MSA)로의 전환을 시작하였다. 2014 년 이후 MSA 개념이 대중화되었고, 한국에서는 2016 년 파스타 (PaaS-TA) 오픈을 기점으로 카카오, 네이버, 쿠팡, 배달의 … 더 보기
-
명세 주도 개발(Spec-Driven Development) : AI 코딩 시대, “Less is More”의 개발 설계 원칙
by
AI 코딩 도구가 코드를 “생성”하는 것은 이제 놀랍지 않다. 진짜 문제는 그 코드가 의도한 대로 동작하게 만드는 것이다. 이 글은 AI 코딩의 현실적 한계에서 출발하여, “Less is More” 원칙에 기반한 명세 주도 개발(SDD, Spec-Driven Development)의 개념, 구현 전략, 그리고 엔터프라이즈 … 더 보기
-
Minikube로 시작하는 쿠버네티스
by
개념부터 실전 운영까지 — AI·데이터 직군을 위한 실습 정리 Kubernetes Cluster Architecture (출처: kubernetes.io) “로컬에서는 잘 되는데 서버에서만 안 돼요…” “환경이 달라서 재현이 안 됩니다…” AI·빅데이터 업무를 하다 보면 한 번쯤 겪어봤거나 들어봤을 상황입니다. 이런 문제를 줄이기 위해 등장한 것이 … 더 보기
-
빅재미(BigZami) 기반 분석 워크플로우 설계 가이드
by
1. 노코드 기반 분석 환경에서 설계가 중요한 이유 데이터 분석 도구는 점점 더 사용하기 쉬운 방향으로 발전하고 있다. 과거에는 R, Python과 같은 코드 중심 환경이 일반적이었지만, 최근에는 마우스 기반 인터페이스에서 분석 과정을 구성할 수 있는 플랫폼이 확산되고 있다. 그러나 사용이 … 더 보기
-
AI-Native 설계 패러다임: 엔터프라이즈 시스템에 AI를 안전하게 내재화하는 아키텍처 원칙
by
AI를 도입하는 것은 쉽다. 하지만 AI를 “안전하게, 비용 효율적으로, 유지보수 가능하게” 시스템에 내재화하는 것은 완전히 다른 문제다. 이 글은 엔터프라이즈 환경에서 AI를 핵심 시스템에 통합할 때 적용해야 할 설계 패러다임, 통제 원칙, 비용 최적화 전략, 그리고 반드시 피해야 할 안티패턴을 … 더 보기
-
Public Cloud 기반 AI/ML서비스 비교 분석
by
개요 주요 Public Cloud 벤더(AWS/GCP/Azure)는 API를 통해 파운데이션 모델(Foundation Model)을 사용하고 배포 할수 있는 AI/ML 모델 서비스를 제공하고 있습니다. 이와 같은 고성능 AI 모델을 별도의 서버 구축이나 운영 부담 없이 API 호출을 통해 사용 가능하도록 제공하는 기능을 MaaS (Model as … 더 보기
-
RDB 한계를 넘기 위해 Redshift Serverless와 이벤트 기반 파이프라인을 도입한 이야기
by
STT(Speech-to-Text) 및 TA(Text Analysis) AI 데이터를 시각화하는 대시보드를 운영하고 있습니다. 초기 웹 애플리케이션은 대시보드 성격보다는 AI 추론 결과를 검증하고 재학습 데이터를 생성하기 위한 검증 도구로 설계되었습니다. 이후 고객 니즈에 따라 대시보드 화면이 추가되었고, 점차 분석 및 조회 기능이 확장되었습니다. 초기에는 … 더 보기
