IT 공부한거 올리는 블로그

20. 우리 서비스와 연결된 MCP 서버 빠르게 구현보기: MCP 해커톤 후기MCP란? USB 포트처럼 LLM이 프로그램을 이용할 수 있게 하는 프로토콜Stdio 방식은 로컬 서버Streamable HTTP 방식으로 원격 서버를 보통 제공 21. 개발자 의식의 흐름대로 적용해보는 서킷브레이커 공통 기능을 추려내어 공통적인 기능을 담당하는 플랫폼을 만든다 동기 상황에서 장애 전파를 방지하는 법: 서킷 브레이커 상태CLOSED: 정상적인 호출 및 응답OPEN: 문제 발생을 감지HALF_OPEN: OPEN 상태에서 쿨다운이 끝난 상태 Resilience4j 장애 전파 방지 조치는 오버엔지리어닝이 아니다 22. GuardDuty 이벤트 분석으로 살펴보는 침해 대응 아키텍처 고도화 사례 슬랙으로..

15. 최적화된 인스턴스 추천을 위한 Rightsizing Recommendations 시스템 개발 여정 최근 2주간 최대 사용량 & 버퍼를 두어 적합한 타임 탐색 그러면 궁금한게 인스턴스 타입 변경은 자유로워?-> 자유로운듯, 그대신 인스턴스 재기동은 필요하다 16. 승인 프로세스 뒤에 숨겨진 일꾼들: 사장님 입점 요청 승인툴 고도화 프로젝트어드민 화면 문제점1. 그냥 리스트 전체 조회 -> 작업자별 업무 조회 x2. 업무 총괄 관리자가 전체 현황 파악 x 개선1. 개인 업무 관리 고도화2. 업무현황 보드 신규 개발 ※ 비즈니스 환경에서 사용되는 업무 관리 화면은 직관적이고 사용하기 쉬워야하며, 다양한 상황에서 모든 사용자가 편리하게 접근할 수 있어야 한다. 업무 목적의 사용자에게는 무한 스..

11. B마트 OMS의 물류 주문 관리를 통한 출고 최적화 복잡한 비즈니스 규칙은 기획서에서 상세하게 적어야한다.비즈니스 정의를 하라면 결국 계산식을 정의해야하고, 그거는 간결하거나 이해하기 쉽게 정의하는게 좋다. 출고 작업이 가용한 인원을 데이터화 해서 수치를 산정함-> 당연히 10분으로 하드코딩된 것 보다 정확할듯 ※시뮬레이션 기반 검증으로 수치화한게 시각적으로 정말 보기 편하다※WMS: Warehouse Management System: 창고 관리 시스템 과제1. B 파트 피그매니지먼트예약배달 주문의 출고 요청을 유휴 시간대에 미리 분산 처리-> 전체 출고 작업 시간대별 부하를 고르게 만들어 피크 시간의 부하 감소 과제2. 동적 출고 예정 시각 산정 및 적용출고 예정 시각 고정값 -> 출고 ..

06. Skip 너무 갑자기 기술 얘기만 & 나 카프카 잘 몰라 07. 실시간 마케팅을 위한 POC 개발기SNS = 이벤트 뿌리기Lambda = 내 코드 실행시키기Kinesis = 대량 이벤트 계속 흘려보내기Flink = 그 이벤트를 실시간 계산하기 다음 로직이 앞 로직의 결과를 즉시 필요로 하거나, 한 트랜잭션처럼 성공/실패를 묶어야하면 동기!결과를 지금 당장 기다릴 필요가 없고, 실패해도 본 요청의 성공 여부와 분리할 수 있으면 비동기! 예시결제승인-> 주문 저장-> 재고 차감동기 주문완료-> 알림 발송-> 통계 적재-> 추천 시스템 반영비동기이럴때 AWS에서 SNS, SQS, Lambda같은거 쓸 수 있다 얘네들은 POC할 때 부하테스트도 기본으로 하는구나 일단 지금은 나 혼자 공부하고 있긴..

PART1. 아키텍처01. 자바 -> 코틀린 전환 프로젝트자바-> 코틀린 전환 이유1. 유지보수 문제2. 코드 스타일 차이에서 오는 커뮤니케이션 비용3. 리뷰 시간 증가4. 테스트 품질 불균형 코틀린 장점1. 코틀린은 문법이 간결, null처리 편함, 가시성 뛰어남2. 주력 언어 통일3. 레퍼런스 많음 효과: 테스트 코드 강화, Code Smell 개선 Q. 테스트 코드가 있다는게 부러운데 우리도 가능할까?우리는 SQL 기반인 서비스니까A. AI왈 가능하다 Q. 너네는 프레임워크랑 라이브러리 바로 쓸 수 있나? 보안성 검토 안하나? 결국 언어만 바꾼다고 해결되는게 아니라 같이 일하는 사람들끼리 환경을 이해하고, 통일하는 것이 기반이 돼야 성공할 수 있다고 느꼈다. 배포 전략: 작은 기능 단위로 배포..

2. 분산시스템의 속성 일관성 강한 일관성최종 일관성 강한 일관성은 모든 노드가 동일한 순서에 따라 데이터 업데이트하도록 보장최종 일관성은 시스템 내에서 일시적이나마 데이터 불일치를 허용하지만, 시간이 지나면 모든 레프리카 데이터베이스나 노드가 결국 동일한 상태에 도달하도록 보장하는 방식 key point일관성과 가용성 사이에 어떤 설계를 가져갈 것인지 4. 분산 시스템의 기본 요소: DNS, 로드 밸런서, 애플리케이션 게이트웨이 로드 밸런서 - L4 (전송계층)애플리케이션 게이트웨이 - L7(응용계층) 8. 시스템 구성 요소 설계 및 구현: API, 보안, 메트릭 REST APIgRPC API(google Remote Procedure Call)URI 식별HTTP/2 프로토콜 기반API는 H..

캐시 no-cache: 캐시를 사용하기 전에 서버에 검사 후, 사용 결정 no store: 캐시 사용 안 함 public: 모든 환경에서 캐시 사용 가능 private: 브라우저 환경에서만 캐시 사용, 외부 캐시 서버에서는 사용 불가 max-age: 캐시의 유효시간

26.04.20성능을 위한 Dockerfile 작성법 좋은 관습 1. 캐싱 Dockerfile 작성시 "빌드할 때마다 변동사항이 많이 생기는 부분들을 최대한 아래 쪽에 적기"입니다.그럼 build 시간이 단축될 수 있습니다. 빌드 작업할때 COPY, RUN 같은 명령어를 실행하면도커가 내부적으로 캐싱을 진행함- 변동사항이 없는건 캐싱으로 사용하고,- 변동사항이 있는건 캐싱사용 안함- 그래서 변동사항 있는것들은 아래에 적으면 빨라짐 좋은 관습 2. npm ci RUN ["npm" "install"] 보다 RUN["npm" "ci"]가 좋다 ci = clean installpackge.json에 ^4.1.0 버전이 이렇게 정규표현식으로 적힌경우새로운 버전이 나왔을때 나도 모르게 4.2.0으로 설치될 수..