[작성자:] kimjj81
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02_모놀리스에서 MSA로 – 참조 구조
문제의식 우리 팀은 개발과 배포 속도가 매우 좋았습니다. 그래서 아키텍쳐에 대해 매우 만족하고 있었는데, 어떤 요구사항들은 현재 시스템에 구현하기 어려웠습니다. 회고해보면 그러한 요구사항에 맞는 기반이 되어 있지 않았고, 모놀리스 구조에서 너무 쉽게 다른 클래스를 참조 할 수 있다보니 참조 관계에 대해서 크게 중요하게 생각하지 않았던 것 같습니다. 특히 Django 는 Model 이 DB와
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01_모놀리스에서 MSA로 – 서문
서론 우리는 모노 레포지토리에 모놀리스 구조로 탄탄한 백엔드를 운영 하고 있었습니다. 백엔드, 프론트엔드, 비동기 워커도 하나의 서버에 구축 할 수 있게 한 온전한 모놀리스 서버였습니다. 아키텍쳐와 배포 전략이 잘 맞아 떨어져서 개발에서 배포까지 빠른 경험을 할 수 있었습니다. CTO 가 교체 되면서 MSA 전환 논의가 시작되었고 그로부터 경험한 것들을 정리하고자 합니다. 아마 모놀리스로 개
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모니터링/로그 분석/에러 추적
용어 SRE 도구 “Site Reliability Engineering(사이트 신뢰성 엔지니어링, SRE)” 팀이 사용하는 모든 도구를 넓게 부를 수 있습니다. 즉, 장애 대응, 인프라 자동화, 배포, 관측(Observability), 알림 등 신뢰성 향상을 위한 도구들을 모두 포함할 수 있어요. 관측(Observability) 도구 시스템 상태(로그, 메트릭, 트레이스, 이벤트, 에러 등)
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OpenSearch 로그수집
참고자료 https://github.com/opensearch project/data prepper/blob/main/docs/getting started.md https://docs.fluentbit.io/manual/administration/configuring fluent bit/classic mode/configuration file Prerequisites OpenSearch 3.
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Autobase
https://autobase.tech/ Autobase for PostgreSQL® automates the deployment and management of highly available PostgreSQL clusters in production environments. This solution is tailored for use on dedicated physical servers,
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글로만 적는 AI 기반 영어 공부 후기
요즘 영어 공부를 위한 앱이 참 많이 나오기도 했다. 특히 AI를 이용해서 도움을 준다고 하는데 각자 사용하는 ML 모델도 다른거 같고, 우선시하는 게 다른것 같다. 일단 모든 프로그램이 1년치 신청하면 한달 1 2만원이고 아니면 비싸고… BoldVoice 일단 레퍼럴링크 . ; https://start.boldvoice.com/UR9SK4?d=R10&z=1 이 앱에서 강점으로 내세우는
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Django 업그레이드
서론 Django 4.1 버전을 사용하다 5로 업그레이드 하며 조사했던 내용. Django 업그레이드는 왜 해야 할까? 1. 보안 패치 2. 버그 패치 3. 신기능 추가 4. 라이브러리들의 예전 버전 지원 종료 5. Python 버전 업데이트 마이너 버전만 해도 가끔 쫄릴때가 있는데 메이저 버전이야 더 그렇다. Django 는 무겁다는 얘기를 하는데 그런 면이 없잖아 있다. 그럼에도 불구하고
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OpenSearch 조사
후기 : 다 읽고나니 GPT4.1의 일반 대화로는 질문 외 다른 중요한 사항들에 대해서는 부족한 부분이 많았음. 딥리서치를 해서 결과를 비교해야 겠음. OpenSearch 에 대해 공부하기 위해 조사한 사항. GPT 4.1 질문 elasticsearch 와 opensearch 에 대해 공부하고 싶은데 검색엔진에 대해 내가 피상적으로 알고 있는 사항을 얘기할 테니 맞는지 틀린건 어떤건지 알려줘
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RAG 질의 확장과 재순위화
질의 확장(Query Expansion), 재순위화(Re ranking) 은 RAG (Retrieval Augmented Generation) 시스템에서 검색 정확도와 관련 응답 품질을 높이기 위해 사용됨 ⸻ 🔍 1. 질의 확장 (Query Expansion) ✅ 정의 사용자의 원래 질의(Query) 를 더 풍부한 의미를 가진 형태로 확장(augmentation) 하여 검색 성능(Recall
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대형 추론모델의 한계 분석
애플에서 공개한 추론(Reasoning) 모델의 한계에 대한 논문 원본 : https://machinelearning.apple.com/research/illusion of thinking NotebookLM 링크 : https://notebooklm.google.com/notebook/270c9f32 28a6 4031 8c43 6b50b7c600e9? gl=1 1sze845 up MQ..