푸른영혼의 별 | Tech Blog
Java Backend Engineer의 기술 블로그입니다.
Spring Boot, MSA, JPA, Kafka, Kubernetes 등 실무 경험을 공유합니다.
주요 프로젝트: Settlement MSA · ASAT · GitHub
Posts (총 306편 · 1 / 31 페이지)
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실무 AI 사용법 — *자가진단 8 문항* 으로 정리 하는 AI 활용 역량
요즘 “AI 쓴다” 는 말 은 흔 하다. 그런데 어떻게 쓰느냐 는 사람 마다 천차만별 이다. ChatGPT 창 에 질문 하나 던지는 것 과, 검증 절차·자동화·보안 기준 을 갖춘 워크플로우 는 같은 “AI 사용” 이 아니다.
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ELK 로그 스택 실전 — Kibana 로 K3s 클러스터 로그 를 *다* 보는 법
앞 글 에서 Grafana 는 메트릭(Prometheus) 을 본다 고 했다. 그럼 로그 는? 로그 는 ELK 스택 — Elasticsearch + Logstash + Kibana — 가 맡는다. 내 6 노드 K3s 클러스터 에서 지금 이 순간 에도 초당 수십 건 의 로그 가 쌓이고 있고, 인덱스 에는 약 1,500 만 건 이 들어 있다. 이 글 은 그 로그 가 어디 를 거쳐 Kibana 까지 오는지, 그리고 실 스크린샷 으로 무엇 을 읽는지 를 정리.
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Grafana 실전 사용 가이드 — K3s 클러스터 를 *한 눈 에* 보는 법
내 6 노드 K3s 클러스터 는 60 개 namespace / 339 개 pod 가 돈다. 이걸
kubectl get pods로 일일이 확인 하는 건 불가능. Prometheus 가 metric 을 긁고, Grafana 가 그걸 그림 으로 보여 준다. 이 글 은 kube-prometheus-stack 이 깔아 주는 기본 대시보드 를 어떻게 읽고 쓰는지 — 실 스크린샷 과 함께 정리. -
K3s 클러스터 의 *시스템 pod 해부* — 6 노드 위 에 얹은 80 개 인프라 컴포넌트
내 6 노드 K3s 홈랩 클러스터 에는 약 215 개 pod 이 실행 중. 그 중 80 여 개 가 인프라 (system) pod. 애플리케이션 이 아니라 *클러스터 자체 를 돌리는 pod. 이 글 은 그 64 개 핵심 인프라 pod (kube-system + logging + monitoring + argocd + velero) 를 하나씩 해부 하고, 왜 이 구성 이 성숙 한 지 정리.
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ArgoCD 실전 사용 가이드 — GitOps 의 얼굴, *클릭 3 번 으로 배포·롤백·삭제*
내 6 노드 K3s 클러스터 는 55 개 앱 이 모두 ArgoCD 로 관리 된다. helm CLI 를 직접 치는 일 은 거의 없음 — 운영 의 90% 는 ArgoCD UI 클릭 3 번 으로 끝. 이 글 은 ArgoCD 의 실전 사용법 +
codingtest-prod앱 을 예시 로 tree view / sync / diff / rollback / delete 를 실 스크린샷 과 함께 정리. -
Spring AI vs Python AI — 생태계·TCO·RAG·Agent·2026 outlook 통합 심층 비교
3 일 전 sparta-msa 관점 의 Spring AI vs Python 비교 글 을 썼다. 그러나 조직 규모 / 팀 stack / 사용 케이스 에 따라 답 이 완전 히 달라짐 — 더 넓은 각도 의 통합 비교 필요. 이 글은 생태계·인력 / TCO / RAG / Agent / 2026-2027 outlook 의 6 부 + 24 가지 조합 결정 매트릭스.
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IntelliJ 실행 (데스크탑) 과 Telegram 실행 (모바일) — CPU / Memory / SSD / Ethernet 의 *실 과정 추적*
“IntelliJ 를 더블 클릭 하면 *무엇 이 일어나는가?” — 프론트/백엔드 개발자가 매일 반복 하지만 실제 로 *무엇 이 벌어지는지 는 잘 모름. 이 글은 데스크탑 (IntelliJ) + 모바일 (Telegram) 의 실행 순간 을 하드웨어 (CPU / Memory / SSD / Wi-Fi/이더넷) 관점 에서 시간 축 으로 추적.
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Node.js · Python · Kotlin · Go — 백엔드 4 언어 의 *기본기* 비교
내 sparta 의 Spring Boot 4, lemuel-xr 의 Spring + WebGL, LabNote ELN 의 Node.js MSA, settlement 의 Python 분석 사이드카 — 14 개월 운영 하면서 4 언어 를 *제각각 의 자리 에서 사용. 어느 언어 도 유일 한 답 이 아니다. 각자 의 *철학 과 *trade-off 의 이해 가 현실 의 *합리적 선택.