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 505편 · 20 / 51 페이지)
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사람 이 썼는가, AI 가 썼는가 — RM-DETECT 를 만들며 한 고찰
글 한 편 을 앞에 두고 묻는다. 이거, 사람 이 썼나 AI 가 썼나?
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AX 시대 의 백엔드 와 DevOps — 경계 가 사라진다
AI 가 코드 를 싸게 뽑아 준다. 그럼 더 많이, 더 빨리 배포 된다. 그런데 — 누가 그게 안 터지는지 를 보장 하나?
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404Vibe 고찰 — AI 가 코드를 짜는 시대, *판단력* 은 어떻게 훈련되는가
404Vibe 라는 사이트를 만났다. 한 줄 카피 가 이랬다 — “AI 가 코드는 짜줘도, 판단은 네가 해야 한다.” 이 문장 하나 가 요즘 내 가 계속 곱씹던 질문 을 정확히 찔렀다. 바이브코딩 으로 코드 가 공짜 에 가까워진 시대에, 그럼 개발자 는 대체 무엇 으로 값을 하는가.
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AX 시대 의 문제정의 능력 — *백엔드 개발자* 관점 에서
AI 가 코드 를 대신 써 준다. 그럼 개발자 의 가치 는 어디 로 가는가?
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AI 검색·추천 을 *KPI* 로 말하기 — 벡터 검색 의 3 가지 지표
“AI 붙였다” 는 흔 하다. 하지만 검색 이 정확 한지, 추천 이 쓸 만 한지, 빠른지 를 지표 로 말할 수 있어야 실무 다. 이 글 은 내 AI 이커머스 검색·추천 플랫폼(Spring AI + PostgreSQL 16 + pgvector) 을 3 개 KPI 로 나눠 정리한다.
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정산 시스템 을 *KPI* 로 말하기 — 돈 을 다루는 코드 의 4 가지 지표
정산(settlement) 은 돈 을 다룬다. 그래서 “동작 한다” 로는 부족 하다 — 한 번 도 틀리면 안 되고, 틀렸을 때 추적 가능 해야 한다. 이 글 은 내 정산 시스템 을 4 개 KPI 로 나눠, 각각 을 어떤 패턴 으로 보장 했는지 정리한다.
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쿠버네티스 운영 을 *KPI* 로 말하기 — 6 노드 홈랩 을 지표 로 증명
“쿠버네티스 운영 잘 한다” 는 말 은 공허 하다. 무엇 을, 어떤 지표 로 개선 했는지 가 있어야 한다. 이 글 은 내 6 노드 K3s 홈랩(75 ArgoCD 앱 / 60 namespace / 188 running pod) 을 5 개 KPI 로 나눠, 각각 을 어떻게 측정 하고 어떻게 끌어올렸는지 정리한다.
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GitOps 자동배포 는 위험한가 — *git push 가 곧 프로덕션* 일 때 의 안전장치
내 6 노드 K3s 클러스터 는 75 개 ArgoCD 애플리케이션 을 GitOps 로 굴린다.
git push를 하면 사람 손 없이 프로덕션 까지 반영된다. 편하다. 그런데 누군가 이런 질문 을 했다: -
K3s 홈랩 사용기 — *직접 만든 대시보드* 로 6 노드 를 지키는 법
집 에 6 대 의 머신 으로 K3s 클러스터 를 굴린 지 두 달 이 넘었다. 노트북 몇 대, 2014 년 산 맥 미니, 데스크탑 하나 — 제각각 인 하드웨어 위 에서 60 개 namespace / 338 개 pod 가 돈다. 이 글 은 그 홈랩 을 운영 하며 직접 만든 대시보드 이야기, 그리고 “Alerts 132” 인데 왜 멀쩡 한가 라는 홈랩 특유 의 현실 에 대한 사용기.
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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.