Kotlin과 Spring Boot로 MSA를 구축할 때 첫 번째 고민은 프로젝트 구조다. 서비스가 여러 개로 나뉘다 보니 디렉토리 구성부터 빌드 환경까지 고려해야 할 요소가 많다. 각 서비스가 독립적으로 작동할 수 있어야 하고, 동시에 하나의 시스템처럼 잘 연결되어야 한다. 이 글에서는 MSA를 위한 기본 프로젝트 구조를 설계하고, Kotlin + Spring Boot 기반의 세팅 과정을 기록한다. 1. 전체 … 더 읽기
MCP 인터페이스를 통해 LLM 시대에 어떻게 적응하고 서비스를 발전시켜 나갈지 생각해보는 가져보자. LLM 시대, 인터페이스는 따라오고 있는가? ChatGPT, Claude, Gemini, 그리고 수많은 오픈소스 LLM까지. 이제 누구나 강력한 언어 모델을 API 호출 한 번으로 사용할 수 있는 시대다. 하지만 여기엔 결정적인 문제 하나가 있다. 모델은 다양해졌지만, 인터페이스는 여전히 각자의 방식에 머물러 있다는 점이다. 서로 다른 API … 더 읽기
인증 중심으로 MSA를 설계 한다는것은 무엇이고 어떻게 설계해야 할까?마이크로서비스 아키텍처(MSA)를 도입하면서 가장 먼저 맞닥뜨리는 고민 중 하나는 ‘인증’이다. 단일 애플리케이션 구조에서는 로그인과 권한 관리를 하나의 서버에서 처리할 수 있지만, MSA 환경에서는 각 서비스가 독립적으로 운영되기 때문에 인증과 권한 관리가 복잡해진다. 이때, 인증을 중심에 두고 아키텍처를 설계하는 것이 유리한 전략이 될 수 있다. 1. 인증 중심으로 … 더 읽기
Codex와 함께 마이크로서비스 프로젝트를 시작하지 않고 마이크로서비스 아키텍처(MSA)를 처음부터 직접 구축하는 건 꽤나 복잡한 작업이다. 각 서비스의 역할 분리, 통신 방식, 인증 처리, 테스트 환경 등 고려할 것이 많다. 하지만 AI 코딩 어시스턴트인 GitHub Copilot의 기반 모델 중 하나인 Codex를 활용하면, 이러한 과정을 좀 더 수월하게 진행할 수 있다. 이 글에서는 Codex를 이용해 마이크로서비스 프로젝트를 … 더 읽기
AI 코드 어시스턴트 최근 몇 년 사이, 소프트웨어 개발 현장에서 ‘AI 코드 어시스턴트’라는 용어가 빠르게 확산되고 있다.GitHub Copilot, Google Jules, OpenAI Codex 등 다양한 도구들이 등장하면서, 이 기술은 단순한 유행을 넘어 개발자의 필수 도구로 자리잡고 있다. 그렇다면 AI 코드 어시스턴트는 정확히 무엇이며, 어떻게 등장하게 되었을까? AI 코드 어시스턴트의 개념 AI 코드 어시스턴트는 인공지능 모델을 활용해 … 더 읽기
AI 코드 어시스턴트 구축 을 하려는 이유는 단순한 실험이 아닌, 실제 조직 운영의 필요에서 출발했다.개발 조직에서 AI 활용은 더 이상 선택이 아니다. 특히 코드 어시스턴트 영역은 GitHub Copilot을 필두로 실사용이 본격화되고 있다. 하지만 막상 조직 내에 적용하려 하면 여러 제약과 고민거리가 생긴다. 우리는 이런 현실적인 필요와 한계를 느끼며, 직접 우리만의 AI 코드 어시스턴트 환경을 구축하기로 … 더 읽기
Terraform과 AWS EKS 인프라 구축 은 클라우드 환경에서 안정적인 애플리케이션 운영을 위해 매우 중요한 전략이다.이 조합은 일관된 인프라 관리와 자동화를 동시에 실현할 수 있게 해준다 클라우드 환경에서 애플리케이션을 안정적으로 운영하려면 효율적이고 일관된 인프라 관리가 필요하다. 특히 마이크로서비스 아키텍처가 대세가 되면서 Kubernetes 같은 컨테이너 오케스트레이션 도구가 중요해졌고, 그중에서도 관리형 서비스인 Amazon EKS(Amazon Elastic Kubernetes Service) 가 … 더 읽기