AWS Advanced JDBC Wrapper의 blue/green 플러그인을 통하여 전환 시 최소의 다운타임 달성하기
최신 애플리케이션은 무중단에 가까운 가용성을 요구합니다. Amazon RDS와 Aurora의 Blue/Green 배포는 데이터베이스 업그레이드 시 다운타임을 크게 줄여주지만, 전환 과정에서 여전히 연결 종료, DNS 전파 지연, 수동 개입이 필요한 연결 실패 등의 문제가 발생할 수 있습니다. AWS Advanced JDBC Wrapper(2023년 출시)는 표준 JDBC 드라이버 위에 AWS 특화 기능을 추가하는 래퍼입니다. 이 게시물에서는 A
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전체 읽기 →여기어때 Secret 플랫폼 구축기 Part 3: 시크릿 저장소를 운영 가능한 상태로 만들기 — 컨테이너화부터 CI/CD, 로그 수집까지
BackendDevOpsInfraTools
전체 읽기 →추측이 아닌 데이터로: 3개 서비스 27개 SLO와 54개 모니터를 설정하고 배포 자동화까지 구축한 2주의 집중 작업
BackendDevOpsInfra
전체 읽기 →팀 레거시 개선 (3) 쏘카존 관리 시스템 - 6년간 진행된 팀 레거시 코드 및 문서 개선기
목차 소개 개선 목적 테스트 코드 0%에서 시작하다 신뢰 기반 이원화 — 기술 얘기인 척하는 조직 문화 얘기 서비스를 멈추지 않고 테이블을 고치는 법 TL이 되고 시작한 문서화 6.1 Postman 팀 워크스페이스 6.2 10개 시스템 ERD 작성 마치며 1. 소개 안녕하세요. 쏘카 자산개발(Asset)팀 백엔드 개발자 원스톤입니다. 저는 자산개발팀에서 존 관리 시스템을 포함한 다수의 내부 시스템을 담당하며, 쏘카 존과 차량 도메인을 개발하고
BackendCultureDatabaseDevOpsTesting
전체 읽기 →Claude Code Action: 조직 전반의 코드 품질을 지키는 AI 코드 리뷰 플랫폼화
들어가며안녕하세요. LINE NEXT DevOps 팀에서 일하고 있는 이동원입니다. 저는 쿠버네티스 기반 인프라 운영과 CI/CD 구축, 모니터링 및 장애 대응 등 인프라 운영 관...
AI/MLDevOpsInfra
전체 읽기 →[요기요 카오스 엔지니어링 (2)] 카오스 실험 결과 정리하기
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전체 읽기 →오프라인 매장에 코드를 배포하다 Part 1: 종이 없는 매장을 만드는 데이터 파이프라인 구축
들어가며 안녕하세요! 올리브영에서 Back-end 개발을 담당하고 있는 '코드다이버(이시훈)'입니다. 많은 분들에게 오프라인 매장의 가격표는 매우 익숙한 풍경이지만, 그 이면에서 온-오프라인 데이터를 실시간으로 동기화하는 전자라벨(ESL…
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전체 읽기 →Agentic AI 기반 플랫폼 – 7주만에 기획부터 배포까지, Part1: AI-DLC 방법론과 유용한 도구들
들어가며 최근 저자들은 단 2명이서 7주 만에 Agentic AI 기반 플랫폼을 엔드투엔드로 구축했습니다. 디자이너도 없었고 기획자도 없었습니다. MCP(Model Context Protocol) 생성, AI Agent 생성부터 실시간 테스트 환경까지 갖춘 플랫폼이었고, 단순한 아이디어에서부터 실제 동작하는 웹 애플리케이션까지, 2주의 기획, 2주의 문서작업 및 세부 사항 협의, 3주의 개발 및 배포 기간이 소요되었습니다. 예전의 전통적인 개발
AI/MLBackendDevOpsTools
전체 읽기 →AWS Transform Custom을 활용한 ASP.NET 모노리스 애플리케이션을 마이크로서비스로 변환하기
클라우드 이전 시대에는 모노리스 아키텍처가 일반적이었습니다. 그러나 클라우드 환경이 도래한 이후 마이크로서비스가 현대적 아키텍처의 주류로 자리잡았습니다. 이러한 측면에서 레거시 애플리케이션을 클라우드 친화적인 애플리케이션으로 마이그레이션 할 경우, 확장성과 가용성 향상을 위해 마이크로서비스 전환을 고려하게 되지만, 실제 구현은 상당한 복잡도를 수반합니다. AWS Microservice Extractor for .NET는 ASP.NET 모노리스
ArchitectureBackendDevOps
전체 읽기 →LG유플러스, Bedrock AgentCore를 활용한 손쉬운 클라우드 Agent 구현 사례
UCMP 소개 오늘날 대부분의 기업들은 AWS, GCP, Azure 등 다양한 클라우드 환경을 활용해 서비스를 개발하고 있습니다. 하지만 클라우드 사업자마다 계정 구조와 운영 정책이 달라 사용자 입장에서는 환경마다 서로 다른 방식으로 관리해야 하는 불편함이 있습니다. 이 문제를 해결하고 사용자가 일관된 경험으로 클라우드를 운영할 수 있도록 LG유플러스는 자체 클라우드 관리 플랫폼 UCMP(Uplus Cloud Management Platform
DevOpsInfra
전체 읽기 →Scaling to Infinity: 한계를 넘어서는 LY Corporation의 관측 가능성 플랫폼 진화기
안녕하세요. LY Corporation Observability Infrastructure 팀에서 사내 시계열 데이터베이스(time-series database, TSDB)의 개발...
DatabaseDevOpsInfra
전체 읽기 →우아한 형제들
2026-02-03 · 5개월 전
장애 대응의 성패를 가르는 First Action: 우아한형제들의 장애 관리 라이프사이클
First Action에 따라 달라지는 장애 영향 우아한형제들의 2025년 장애를 돌아보면 인지는 비교적 빠른 편이었습니다. 그러나, 장애로 고객 경험의 악영향이 오래 이어진 사례들이 적지 않았습니다. 장애 대응 과정을 하나씩 다시 들여다보면 차이는 대부분 인지 이후 가장 먼저 어떤 조치를 취했는지, 즉 First Action(초동 조치)에서 시작됐습니다. 실제 내부적으로 약 70여 건 이상의 장애 사례를 분석한 결과, 첫 […] The pos
BackendDevOpsSecurityTools
전체 읽기 →삼성 기술 블로그
2026-02-03 · 5개월 전
AI Cyber Challenge 우승 시스템을 삼성에 적용하기까지
DARPA는 산업적으로 중요한 기술의 발전을 촉진해야 할 때 Grand Challenge를 개최하며, 2024년부터 2025년에 걸쳐 AI를 활용한 혁신적 보안 시스템의 개발을 목표로 AI Cyber Challenge 기술대회를 열었습니다. 삼성 연합 팀인 Team Atlanta에서 개발한 보안 시스템 Atlantis는 이 대회에서 압도적인 성능으로 우승을 차지했습니다. 대회 종료 후 Atlantis의 기술을 기반으로 삼성 내부에서 활용할 수
AI/MLDevOpsSecurityTools
전체 읽기 →“이번 달도 밤샘 정산입니다.” — 더 이상 밤샘하지 않아도 됩니다 (운영편)
BackendDevOpsTools
전체 읽기 →Amazon EKS에서 Slinky를 사용하여 Slurm 배포하기
이 글은 Containers 블로그에 게시된 글 (Running Slurm on Amazon EKS with Slinky)을 한국어로 번역 및 편집하였습니다. 사전 학습(pre-training), 파인튜닝(fine-tuning) 또는 추론(inference) 워크로드를 위한 AI 인프라 스택을 구축할 때, 흔히 Slurm이나 Kubernetes를 컴퓨팅 오케스트레이션 플랫폼으로 활용합니다. 각 플랫폼은 다양한 팀의 요구사항을 충족하고 AI 개발
AI/MLDevOpsInfra
전체 읽기 →레거시 인프라 작살내고 하이브리드 클라우드 만든 썰
오픈소스 기반 OpenStack 프라이빗 클라우드를 직접 구축해, 퍼블릭과 Active-Active 하이브리드 클라우드로 운영하며 자동화·모니터링·고가용성을 확보한 이야기를 들려드려요.
ArchitectureDevOpsInfra
전체 읽기 →Node.js 컨테이너, 왜 깔끔하게 안 죽을까? (feat. Graceful shutdown)
그레이스풀 셧다운(Graceful Shutdown)이란 서버가 종료 요청을 받았을 때, 진행 중인 작업을 안전하게 마무리하고 리소스를 정리한 뒤 종료하는 방식입니다. 이 글에서는 Node.js 컨테이너 환경에서 graceful shutdown이 제대로 동작하지 않는 원인을 분석하고, Linux PID 1 메커니즘과 이벤트 루프 관점에서 해결 방법을 다룹니다. 배치 컨슈머 앱을 운영하다 보면 “분명 종료 시그널 넣었는데 왜 안 죽지?”라는 상황을
BackendDevOpsInfra
전체 읽기 →마이리얼트립 프로덕트
2026-01-19 · 5개월 전
“정산파일 자동화”를 하려다, 규칙과 검증을 다시 설계하다
BackendDevOpsTools
전체 읽기 →마이다스인의 플랫폼 혁신 여정, Part1: Amazon EKS 전환
마이다스인은 2,100여 고객사에 AI 기반 채용 플랫폼을 제공하는 대한민국 대표 HR 테크 기업입니다. AI 관련된 기능 추가와 더불어 복잡해지는 서비스 구조와 더불어 매년 수십만 명이 동시 접속하는 대규모 채용 시즌마다 증가하는 트래픽을 효과적으로 처리하기 위해 기존 Amazon ECS 기반의 인프라를 고도화 해야 하는 도전에 직면했습니다. 앞으로 2회에 걸친 블로그 포스트를 통해 마이다스인이 AWS와 협력하여 Amazon […]
AI/MLDevOpsInfra
전체 읽기 →2025 re:Invent 여정
2025 re:Invent 여정 AWS re:Invent…
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