-
MSA 아키텍처에서 SAGA 패턴: 개념, 활용 방법, 사례 및 고려사항
by
1. 서론 최근 디지털 서비스 환경은 빠른 변화와 확장성을 요구받고 있으며, 이에 따라 마이크로서비스 아키텍처(MSA, Microservice Architecture)가 주요 설계 방식으로 자리잡고 있다. MSA는 서비스 단위를 작게 나누어 독립적으로 개발, 배포, 확장이 가능하다는 장점을 가지지만, 동시에 데이터 일관성과 트랜잭션 처리라는 새로운 … 더 보기
-
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
