IT & 비즈니스63 실전 로깅과 모니터링: 장애 대응에서 배운 5가지 교훈 내가 로깅과 모니터링의 중요성을 뼈저리게 깨달은 건, 새벽 3시에 터진 장애 때였어요. 알림이 안와서 출근해서야 장애를 발견했다. 사용자 불만은 이미 폭주한 뒤였고요. 그때부터 진짜 로깅과 모니터링을 제대로 공부하기 시작했다. 오늘은 그동안 겪은 삽질과 교훈을 공유할게요.▲ 관련 컬러 사진1. 로그는 그냥 찍지 마라, 구조화하라예전 회사에서는 System.out.println("에러 발생: " + e.getMessage()) 이런 식으로 로그를 찍었다. 개발자마다 형식이 달라서 "문제 생겼음" 이런 로그도 있고, "2026-07-26 10:30:00 ERROR 뭔가 터짐" 이런 로그도 있고 난리였어요. 장애나면 로그 파일 열어서 ctrl+F로 일일이 찾는게 일상이었다. 어느날 새벽에 서버가 뻗었는데 로그.. 2026. 7. 26. API 설계 철학: REST에서 GraphQL까지, 현업에서 배운 7가지 원칙 예전에 스타트업 다닐 때 API가 진짜 개판이었다. "이 API 왜 응답이 이렇게 커?" "하위 호환성 깨졌잖아!" 이런 대화가 매일 오갔어요. 팀장이 "API 설계 원칙 한번 정리해봐" 하더라고요. 그래서 시작했는데 생각보다 deep한 세계였어요. 오늘은 그때 배운거랑 이후에 느낀 점들 좀 풀어볼게요.▲ OpenAPI로 생성한 API 명세 화면1. 이름 짓기제가 들어갔을때 API가 진짜 개판이었어요. 어떤건 /getUser고 어떤건 /users고, 심지어 /getUserList 이런것도 있었다. HTTP 메서드도 안지켜서 삭제하는데 GET 쓰고, 조회하는데 POST 쓰고 난리였어요. 다 명사 복수형으로 통일하고 GET/POST/PUT/PATCH/DELETE로 구분하는걸로 고쳤다. GET /users는 .. 2026. 7. 26. 마이크로서비스 아키텍처(MSA)와 컨테이너 오케스트레이션: 현대 소프트웨어 개발의 패러다임 전환 요즘 IT 업계에서 MSA, 도커, 쿠버네티스라는 단어를 안 들어본 사람이 있을까 싶다. 채용 공고만 봐도 "쿠버네티스 경험자 우대"는 기본이고, 심지어 주니어 포지션에서도 컨테이너 오케스트레이션 경험을 요구하는 경우가 많아졌다. 사실 5~6년 전만 해도 이런 건 인프라팀이나 하는 영역이라고 생각하는 개발자들이 대부분이었다. 그런데 지금은? 백엔드 개발자라면 기본 소양으로 여겨지는 분위기다. 이 변화가 단순한 유행일까? 내 생각엔 아니다. 클라우드 네이티브가 표준이 되면서 MSA와 컨테이너 기술은 선택이 아니라 필수가 되어가고 있다.▲ 관련 컬러 사진모놀리식 아키텍처의 한계와 MSA의 등장 배경모놀리식 아키텍처, 한마디로 모든 게 하나로 뭉쳐있는 구조다. 처음 프로젝트를 시작할 때는 이게 얼마나 편한지 .. 2026. 7. 19. 금융 알고리즘의 시대: 자동매매 개발자의 데이터 통찰 EN1. 서론: 데이터가 만드는 새로운 금융 질서금융 시장은 오랫동안 경험과 직관을 가진 소수의 전문가들에 의해 움직여 왔다. 그러나 디지털 기술의 급속한 발전은 이러한 전통적인 질서를 근본적으로 흔들어 놓았다. 오늘날의 금융 시장은 인간의 판단보다 데이터 분석과 알고리즘의 속도가 더 중요한 경쟁력으로 자리 잡았다. 특히 인공지능 기술의 도입은 단순한 자동화를 넘어 시장의 패턴을 학습하고 예측하는 지능형 시스템으로 진화하면서, 투자와 트레이딩의 패러다임 자체를 변화시키고 있다. 2026년 현재, 글로벌 투자은행들의 거래량 중 알고리즘 기반 거래가 차지하는 비중은 70%를 넘어섰으며, 이는 인간 트레이더의 역할이 근본적으로 재정의되고 있음을 의미한다.▲ 관련 컬러 사진이 거대한 기술적 변혁을 보며, 자동매.. 2026. 7. 9. LLM의 모든 것: 대형 언어 모델의 원리부터 실전 활용까지 1. 서론: 언어를 이해하는 기계의 탄생인공지능 기술이 급속도로 발전하면서, 우리의 일상과 업무 환경에는 '대형 언어 모델'이라는 새로운 개념이 자리 잡았다. 챗GPT, 클로드, 제미나이와 같은 이름으로 우리에게 익숙한 이 기술들은 단순한 챗봇을 넘어, 복잡한 문서 작성, 코드 생성, 데이터 분석, 심지어 창의적인 예술 작업까지 수행할 수 있는 수준에 도달했다. 이러한 변화의 중심에는 바로 'LLM(Large Language Model, 대형 언어 모델)'이라는 거대한 인공지능 시스템이 자리하고 있다.▲ 관련 컬러 사진LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있는 딥러닝 모델이다. 수십억에서 수천억 개의 파라미터로 구성된 이 모델은 단순한 패턴 인식을 넘어 문맥을 .. 2026. 7. 8. 고성능 트레이딩 서버 구축 가이드: Vultr 인스턴스 선택 이유와 리눅스 최적화 핵심 체크리스트 쉐인공지능 기반의 자동매매 시스템이나 퀀트 트레이딩 봇을 운영할 때, 개발자가 직면하는 가장 첫 번째 과제는 어떤 환경에서 봇을 구동할 것인가이다. 개인용 PC는 정전, 네트워크 불안정, 하드웨어 성능 저하 등의 위험이 크기 때문에, 전문 트레이더들은 24시간 중단 없는 매매를 위해 클라우드 가상 사설 서버(VPS)를 선택한다. 이번 글에서는 트레이딩에 최적화된 서버 인프라를 구축하는 과정과 필수적인 OS 최적화 기술들을 상세히 설명한다.▲ 관련 컬러 사진✍️ 저자의 경험: 제가 처음 Vultr 서버를 세팅할 때 22번 SSH 포트를 그대로 두었다가 하루 만에 수천 건의 무차별 로그인 시도를 받았다. 이 글이 바로 그 실전 경험에서 나온 체크리스트이다.기반 인프라 선정: 왜 Vultr High Frequ.. 2026. 6. 23. 이전 1 ··· 7 8 9 10 11 다음