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PostgreSQL 하나로 수억 명? OpenAI의 초대형 확장 전략 완전 해부 PostgreSQL 하나로 수억 명의 사용자 트래픽을 처리한다는 말, 믿기 어렵죠? 하지만 OpenAI는 이걸 해냈습니다. 샤딩 없이도 단일 PostgreSQL 클러스터로 100만 QPS를 감당하고, 40개가 넘는 복제본을 활용해 안정성과 성능을 모두 확보했습니다.이 글에서는 OpenAI가 PostgreSQL을 어떻게 확장했는지, 어떤 한계를 마주했고, 이를 어떻게 극복했는지 구체적인 사례를 통해 살펴봅니다. 단순한 기술 나열이 아니라 실제 운영에서 부딪히는 문제와 해결 방식, 그리고 얻은 교훈까지 담았습니다.PostgreSQL의 확장성과 안정성에 대한 믿음을 다시 갖고 싶은 분, 대규모 트래픽을 다뤄야 하는 실무자에게 실용적인 인사이트가 될 것입니다.OpenAI와 PostgreSQL, 왜 중요한가Ope..
반복 업무에서 해방, DevOps를 바꾸는 AI 에이전트의 시대가 온다 AI 기술은 개발자들에게 이미 익숙한 존재가 됐습니다. 생성형 AI는 코드 작성, 테스트 생성, 문서화 등 다양한 영역에서 생산성을 높이고 있죠. 하지만 DevOps 영역에서는 여전히 엔지니어들이 수많은 반복 업무와 장애 대응으로 소모되고 있습니다. 이런 문제를 해결할 수 있는 대안으로 **AI 에이전트(AI Agent)**가 주목받고 있습니다.이 글에서는 AI 에이전트가 기존 생성형 AI와 어떻게 다른지, 실제 DevOps 환경에서 어떻게 적용되는지, 그리고 이를 통해 어떤 실질적인 변화가 기대되는지를 구체적으로 살펴봅니다.생성형 AI와 AI 에이전트의 차이점많은 개발자들이 이미 생성형 AI 도구를 사용해 보고 있습니다. 텍스트 요약, 코드 생성 등에서 뛰어난 효율을 보이지만, 이들은 어디까지나 인간의..
LLM이 직접 다 하지 않아도 된다? 코드 오케스트레이션이 답이다 최근 LLM(Large Language Model)을 활용한 자동화 시스템 구축이 빠르게 확산되고 있습니다. 하지만 실제 구현 과정에서 많은 개발자들이 공통으로 겪는 난관이 있습니다. 바로 툴 호출 결과를 LLM이 직접 처리하게 하는 방식의 비효율성과 확장성 문제입니다.이 블로그에서는 기존 방식이 왜 한계에 부딪히는지 살펴보고, 그 대안으로 부상하고 있는 코드 오케스트레이션 방식이 어떤 장점을 가지는지 소개합니다. 특히 출력 스키마를 기반으로 한 구조화된 데이터 처리, 코드 실행 환경의 중요성까지 함께 살펴보며, 이 새로운 접근법이 어떻게 더 나은 AI 시스템을 설계할 수 있게 돕는지 설명합니다.툴 호출 결과를 LLM이 직접 처리하는 방식의 한계현재 많은 시스템에서는 LLM이 외부 도구를 호출한 뒤, 그..
“장애는 피할 수 없다면, 실험하라” - 마이크로서비스를 위한 Chaos Engineering 완전 정복 시스템은 언제나 깨질 수 있다마이크로서비스 환경에서의 장애는 피할 수 없는 현실입니다. 복잡하게 얽힌 서비스들 사이에서 하나의 장애가 전체 시스템으로 확산되는 건 순식간의 일입니다. 문제는 장애 자체가 아니라, 그 장애가 발생했을 때 얼마나 빠르고 안정적으로 복구할 수 있느냐입니다.이 글에서는 이런 상황에 대비하기 위해 주목받고 있는 'Chaos Engineering'에 대해 다룹니다. Chaos Toolkit과 Chaos Monkey라는 주요 도구를 중심으로, 각각 어떤 특징을 가지고 어떤 상황에 적합한지 비교하고, Kubernetes, Spring Boot, Istio 등에서의 실제 적용 사례도 소개합니다. 또한 CI/CD 파이프라인에 어떻게 통합할 수 있는지도 함께 설명합니다.이 글을 통해 여러분은..
Claude 4, 단순한 AI의 진화를 넘어 ‘도구가 된 동료’로 AI 모델은 이제 단순한 텍스트 생성기 수준을 넘어서는 시대에 접어들었습니다. 개발자나 기술 종사자라면 누구나 한 번쯤 “이번에는 뭐가 다른가?”라는 의문을 품게 됩니다. Claude 4는 그 질문에 명확한 답을 던지는 모델입니다.이 글에서는 Anthropic의 최신 AI 모델 Claude 4의 주요 기술적 특장점과 기존 모델들과의 차별점, 그리고 실질적으로 개발 현장에서 어떤 방식으로 활용될 수 있는지를 자세히 살펴보겠습니다. Claude 4가 단순한 모델 업그레이드가 아니라, 자율성과 기억 능력, 도구 사용 등에서 어떻게 본질적인 도약을 이뤘는지를 짚어봅니다.Claude 4란 무엇인가?Claude 4는 Anthropic이 개발한 차세대 인공지능 모델입니다. Claude 3 시리즈에서 보여준 정교한 언..
한계 넘는 AI 협업툴, flowith는 무엇이 다를까? 단순한 AI 대화는 이제 그만, 진짜 생산성을 원한다면?AI 툴을 써봤다면 한 번쯤 이런 생각이 들었을 것이다."답은 잘 주는데, 결국엔 내가 다 해야 하네?"단순한 질문-답변 수준의 대화형 AI는 더 이상 충분하지 않다. 길고 복잡한 작업, 팀과의 협업, 정보의 체계적인 정리까지 필요할 때, 지금까지의 방식으로는 한계가 있다. 이 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 flowith다.flowith는 기존 AI 도구의 틀을 벗어나, 2D 캔버스를 기반으로 한 다차원 상호작용, 자율적인 AI 에이전트, 그리고 개인화된 지식 네트워크라는 전혀 새로운 개념을 제시한다. 이 블로그에서는 flowith가 무엇인지, 어떤 점이 기존 도구와 다른지, 그리고 실제 사용 방법까지 전부 소개한다.기존 AI 툴의 한계 –..
AI 에이전트 시대, 왜 MCP와 A2A 같은 프로토콜이 필요한가? 새로운 기술일수록, 그 이유가 중요하다AI 에이전트 기술이 빠르게 진화하고 있습니다. Anthropic의 MCP는 500대 서버에서 불과 몇 달 만에 4,000대 이상으로 확장되었고, 구글은 이에 맞서 A2A 프로토콜을 발표하며 본격적으로 AI 에이전트 시장에 뛰어들었습니다.하지만 많은 개발자와 기업은 여전히 이렇게 묻습니다. “왜 굳이 이런 프로토콜이 필요한가요?”이 글에서는 AI 에이전트 개념부터 MCP, A2A 각각의 역할과 차이점, 그리고 이 기술들이 실제 비즈니스에서 어떤 가치를 만들어내는지까지 차근차근 풀어보겠습니다.AI 에이전트란 무엇인가?AI 에이전트는 간단히 말해 AI 모델을 활용해 사용자의 요청을 대신 수행해주는 소프트웨어입니다. 사람 또는 다른 시스템으로부터 요청을 받고, 그 요청을 ..
PostgreSQL 18의 숨은 혁신, UUIDv7이 진짜 게임체인저인 이유 PostgreSQL 18이 베타 출시되면서 여러 개선 사항들이 주목받고 있습니다. 그중에서도 실무 개발자들에게 조용한 반향을 일으키고 있는 기능이 바로 UUIDv7입니다. 이전까지 UUID는 고유성과 보안성에서는 뛰어났지만, 데이터베이스 인덱싱 및 정렬 성능 측면에서 아쉬움이 있었습니다. PostgreSQL 18의 uuidv7() 함수는 이러한 문제를 근본적으로 해결하기 위해 도입된 기능입니다.이번 글에서는 UUIDv7이 무엇인지, 왜 등장하게 되었는지, PostgreSQL 18에서는 어떻게 활용할 수 있는지 자세히 살펴보겠습니다. 또한, 실무 환경에서 어떤 장점이 있는지도 함께 소개합니다.UUID란 무엇이며, 왜 사용하는가?UUID(Universally Unique Identifier)는 128비트 크..
개발자를 위한 궁극의 AI 어시스턴트, Claude Code 완전 정복 가이드 개발 현장에서 AI 어시스턴트를 실제로 ‘잘’ 써 본 적 있는가? 자동완성 기능 이상을 기대했지만, 결국 시간만 낭비한 경험은 없었는가?Claude Code는 이 질문에 실질적인 해답을 제시한다. 단순히 코드 한 줄을 완성하는 데 그치지 않고, 코드베이스 탐색, 버그 수정, 기능 구현까지 스스로 수행하는 진정한 에이전트형 AI다.이 글에서는 Claude Code가 기존 AI 코딩 도구와 어떻게 다르고, 어떤 장점이 있으며, 실제로 어떻게 사용하는지까지 구체적으로 살펴본다. 설치부터 고급 활용까지 단계별로 설명하니, 한 번 도입을 고려하고 있는 개발자라면 충분한 인사이트를 얻을 수 있을 것이다.Claude Code란 무엇인가?Claude Code는 Anthropic에서 개발한 AI 기반 코딩 어시스턴트다...
더 이상 벡터 검색에 의존하지 마세요: Model Context Protocol로 구축하는 실시간 RAG 시스템 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 극대화하는 Retrieval-Augmented Generation(RAG)은 이제 많은 AI 시스템에서 핵심 구성 요소로 자리잡았습니다. 하지만 기존의 RAG 구조는 임베딩, 벡터 검색, 인덱싱 등 복잡한 절차에 얽매여 왔습니다. 이 글에서는 이러한 복잡함을 뛰어넘어, 더 실시간적이고 유연한 방식으로 정보를 검색할 수 있도록 도와주는 Model Context Protocol(MCP)에 대해 소개하고, 실제로 SQLite 데이터를 기반으로 MCP 서버를 구축하는 방법을 안내합니다.RAG란 무엇인가요?RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 말 그대로, 외부 지식이나 문서를 검색하여 대형 언어 모델의 응답 품질을 향상시키는 방식입니다. 예를 들어,..