전문가 칼럼

Ansible을 활용한 IaC 기반 서버 구성 자동화

by

Ansible을 활용한 IaC 기반 서버 구성 자동화 개요 여러 서버를 직접 관리하다 보면 같은 패키지 설치, 설정 파일 배포, 서비스 재시작 작업이 반복된다. 서버 수가 늘어날수록 수동 작업은 누락, 순서 오류, 환경 차이, 작업 이력 부재 같은 문제를 만들기 쉽다. … 더 보기

AI 에이전트, 거창한 인프라 대신 노션(Notion)과 DAG로 시작하는 법

by

LLM 에이전트 도구 호출 다이어그램 인트로 사내 챗봇은 단순한 질문에 답할 뿐, 스스로 판단하여 보고서를 쓰거나 신청서를 검토하는 ‘자율형 에이전트’의 역할을 대신할 수 없다. 많은 조직이 에이전트를 도입하고자 거대한 데이터 인프라 구축부터 시작하지만, 가시적인 성과 없이 예산과 인내심만 소진하기 일쑤이다.  … 더 보기

EKS 네트워크 보안: NetworkPolicy와 SGP로 구현하는 파드 트래픽 격리

by

1. 들어가며 “클러스터 안에서는 NetworkPolicy, 클러스터 밖 AWS 리소스에는 SecurityGroupPolicy” EKS 환경에서 애플리케이션을 운영하다 보면 자연스럽게 네트워크 통신 제어와 보안에 대한 고민이 생깁니다. “Frontend 파드에서 Backend 파드로의 접근만 허용하고, 미승인 파드는 차단하려면 어떻게 해야 할까?” “특정 백엔드 파드만 AWS RDS에 … 더 보기

의도 분류에서 근거 생성까지, 기업형 챗봇 대화 설계의 전환

by

서론 지난 몇 년간 제 업무의 대부분은 챗봇 플랫폼 안에서 이루어졌습니다. 사용자의 발화를 어떤 의도로 분류할지 정하고, 학습 발화를 등록하고, 필요한 값을 슬롯으로 받은 뒤, 조건에 따라 다음 노드를 연결했습니다. 문구 하나를 고치는 일도 단순한 텍스트 수정으로 끝나지 않았습니다. 앞뒤 … 더 보기

MSA 아키텍처에서 CQRS 패턴: 개념부터 실전 적용까지

by

I. 서론 기업들이 모놀리식 아키텍처에서 마이크로서비스 아키텍처(MSA, Microservices Architecture)로 전환하면서, 데이터 관리에 대한 근본적인 재고가 필요해지고 있다. MSA에서는 각 서비스가 독립된 데이터베이스를 보유하므로(Database per Service), 여러 서비스에 걸친 데이터 조회가 복잡해지고 읽기/쓰기 워크로드의 독립적 확장이 어려워진다. 이 문제를 해결하기 위해 … 더 보기

생성 모델의 발전 과정과 이상탐지 분야에서의 활용

by

생성 모델(Generative Model)은 데이터의 확률 분포를 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 모델입니다. 생성형 AI의 핵심 기술로 주목받고 있으며, 이미지 생성뿐만 아니라 이상탐지(Anomaly Detection), 데이터 증강(Data Augmentation) 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다. AI 도입이 기업 전반으로 확대되면서 생성 모델의 활용 범위 … 더 보기

공간 데이터, 연결되어 보인다고 연결된 게 아닙니다

by

네트워크 통합부터 E2SFCA 접근성 분석까지 들어가며 공간 데이터를 다루다 보면 한 번쯤 이런 경험을 하게 됩니다. QGIS나 지도 화면에서 보면 도로가 분명히 이어져 있는데, 파이썬에서 경로 분석을 돌려보면 엉뚱한 결과가 나옵니다. 두 지점 사이에 분명히 도로가 있고, 거리도 가까운데, 알고리즘은 … 더 보기

MSA기반 시스템의 성능저하의 주요요인과 이를 해결하기 위한 방법

by

Microservices Architecture(MSA)는 확장성과 유연성을 제공하는 현대적 시스템 구조이지만, 실제 운영 환경에서는 구조적 특성으로 인해 다양한 성능 저하 문제가 발생한다. 이러한 문제는 단순한 구현 수준의 이슈가 아니라, 서비스 분산에 따른 네트워크, 데이터, 호출 방식, 장애 전파 구조 등에서 기인한다. 따라서 각 … 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

LLM Agent (지능형 법무 행정 AI 에이전트) 인프라 구축

by

‘법률적 판단과 심의를 수행하는 범용 공공기관’ (예: 행정심판위원회, 분쟁조정위원회, 징계위원회, 인허가 심사기관 등)을 대상으로 AI 에이전트 인프라 구축 과정을 기술함. 1. 프로젝트 비전: “저부가가치 반복 업무 개선을 통한 업무 생산성 향상” 문제 정의: “폭증하는 사건, 한정된 심사 인력” 기관은 국민의 … 더 보기