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 1534편 · 1 / 154 페이지)
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사내 RAG 봇 '피클박사' 사례 정리 — 비용은 구조에서, 품질은 측정에서, 함정은 '변경 시각'에서
피클플러스 기술 블로그에 올라온 「월 2만 원짜리 AI 봇이 사내 질문 1,198개에 답한 건에 대하여」(김민재 / Joshua, 백엔드 파트 리드)를 읽고 정리한다. 노션과 슬랙을 학습해서 출처를 달아 답하는 사내 슬랙 봇 “피클박사” 를 약 6개월 동안 만들고 운영한 기록이다.
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JSP + jQuery vs Vue + JavaScript — 기술 비교가 아니라 '화면을 누가 만드나' 의 비교다
국내 SI·공공·사내 시스템에서 지금도 자주 만나는 화면 조합이 JSP + jQuery 다. 새로 시작하는 프로젝트는 Vue(또는 React) + JavaScript 를 고른다. 둘을 비교하는 글은 많지만, 대부분 “옛날 것 vs 요즘 것” 으로 끝난다.
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Spring Security 7 — 필터 체인 구조부터 Boot 4 에서 바뀐 설정까지
Spring Boot 4.0 은 Spring Security 7.0 을 함께 가져온다(Spring Boot 4.0 Release Notes). 메이저 버전이라 6.x 에서 “deprecated” 경고만 띄우던 API 가 실제로 사라졌다. 이 글은 두 부분이다. 먼저 요청 하나가 Spring Security 를 어떻게 통과하는지(필터 체인 구조)를 정리하고, 그 위에서 7.0 에서 무엇이 바뀌었고 어떻게 옮겨 가는지를 공식 문서 기준으로 정리한다.
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자바 Stream Gatherers 직접 만들기 — 중간 연산 확장점의 계약과 함정 (JDK 25 실측)
J4 람다·Stream 글 §5.6 에서는 내장 Gatherer 다섯 개(
windowFixed,windowSliding,scan,fold,mapConcurrent)의 사용 예만 짧게 봤다. 이번 글은 그다음 단계다. Gatherer 를 직접 만드는 법과, 그때 지켜야 하는 계약을 다룬다. -
오라클은 글자를 세지 않는다 — VARCHAR2 의 바이트 길이와, SQL 을 글자 그대로 기억하는 공유 풀
다른 DB 에서 오라클로 넘어오면 먼저 데는 건 대개 두 가지다. 빈 문자열이 NULL 이 된다는 것,
ROWNUM이 정렬보다 먼저 매겨진다는 것. 둘 다 이전 글에서 다뤘다. -
2026-10-19 데일리 AI·Kubernetes·금융자동화 브리핑
수집 기준: 2026-10-19 KST 오전 공개 원문 확인분. 공식 원문을 확인하지 못한 항목은 신규 뉴스로 단정하지 않았습니다. 검색 결과만으로 확인된 내용은 별도 표시했습니다.
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2026-10-18 데일리 AI·Kubernetes·프리랜서 브리핑
수집 기준: 2026-10-18 08:30 KST. 공식 홈페이지·릴리스·뉴스룸·공개 원문을 우선 확인했다. 검색 스니펫·집계 페이지·로그인 뒤 비공개 내용은 사실의 근거로 사용하지 않았으며, 기업 발표와 독립적 사실·해석을 구분한다.
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GPU 없는 홈랩 서버 '일원'의 전기 — CPU 는 4W, 나머지가 진짜 전기를 먹는다
홈랩 7 대 전기요금 글에서 일원(ilwon)은 짧은 샘플 두어 번으로 “벽 전력 약 35W(30~50W)”라고 추정만 하고 넘어갔다. 그 뒤 랙 서버 isagal 을 퇴역시키면서 일원은 control-plane·etcd 에 로그 저장소·Kafka·Prometheus 까지 짊어진, 클러스터에서 가장 바쁜 상태 저장 노드가 됐다.
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홈랩 전력 비교 — louise·solomon·lemuel: 실측한 것과 못 잰 것을 나눠서
홈랩 k3s 클러스터의 세 노드 — louise(2018년 삼성 노트북), solomon(2011년 Mac mini), lemuel(2017년 HP 노트북) — 의 전력 사용량을 비교했다. 결론부터 말하면, 세 대를 같은 잣대로 잰 숫자는 아직 없다. 노드마다 확인할 수 있는 층위가 달랐기 때문이다. 이 글은 그 층위를 섞지 않고 정리한다.
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IntelliJ 에서 Claude·Codex 로 Jira·Confluence 연결하기 — MCP 서버 하나, 길은 두 갈래
IntelliJ 에서 일하다 보면 Jira 이슈를 열고, Confluence 문서를 찾고, 다시 코드로 돌아오는 왕복이 잦다. AI 코딩 에이전트에게 “PROJ-123 이슈 읽고 관련 코드 찾아 줘” 라고 시킬 수 있다면 그 왕복이 줄어든다.