wb2875 님의 블로그

도메인 주도 설계(DDD)에서 애그리거트 설계 팁과 헥사고날 아키텍처

도메인 주도 설계(DDD)에서 애그리거트 설계 팁과 헥사고날 아키텍처**도메인 주도 설계(DDD)**는 복잡한 비즈니스 문제를 해결하기 위해 소프트웨어 모델링에 비즈니스 도메인 전문가의 지식을 적극 반영하는 방법론입니다. 이 과정에서 가장 핵심적인 개념 중 하나가 **애그리거트(Aggregate)**입니다. 또한 DDD를 효과적으로 실현하기 위한 아키텍처 스타일로는 **헥사고날 아키텍처(Hexagonal Architecture)**가 널리 활용됩니다. 본 글에서는 애그리거트 설계 시 유의해야 할 팁들과 헥사고날 아키텍처의 적용 방식을 상세히 다루어 보겠습니다.1. 도메인 주도 설계(DDD) 핵심 개념 정리1.1 DDD란 무엇인가?복잡한 소프트웨어를 만들 때 도메인 모델 중심으로 설계하는 방법론언어의 통일..

Event Sourcing + CQRS 구현 전략과 Kafka Streams 연동

Event Sourcing + CQRS 구현 전략과 Kafka Streams 연동마이크로서비스 아키텍처가 확산되면서 시스템의 복잡성이 증가함에 따라, 데이터 일관성과 확장성을 동시에 만족시키기 위한 다양한 패턴이 주목받고 있습니다. 그중에서도 Event Sourcing과 **CQRS(Command Query Responsibility Segregation)**는 핵심적인 역할을 담당하는 아키텍처 패턴입니다. 여기에 Kafka Streams를 결합하면 더욱 견고하고 실시간성이 뛰어난 시스템을 구축할 수 있습니다. 이번 글에서는 Event Sourcing과 CQRS의 기본 개념을 정리하고, Kafka Streams를 활용하여 이들을 통합하는 전략을 심도 깊게 설명하겠습니다.1. Event Sourcing 기..

마이크로서비스 인증·인가 패턴: OAuth2, mTLS, JWT 비교 심층 분석

마이크로서비스 인증·인가 패턴: OAuth2, mTLS, JWT 비교 심층 분석현대의 소프트웨어 아키텍처는 모놀리식(Monolithic) 시스템에서 점차 마이크로서비스 아키텍처(Microservices Architecture)로 전환되고 있습니다. 이 전환은 확장성, 민첩성, 독립적 배포 등 다양한 이점을 제공하지만, 동시에 서비스 간 통신의 보안이라는 새로운 문제를 초래합니다. 각 서비스가 독립적으로 실행되고 서로 통신하는 구조에서는 인증(Authentication)과 인가(Authorization)를 체계적이고 안전하게 처리하는 것이 매우 중요합니다.본 글에서는 마이크로서비스 환경에서 가장 널리 사용되는 인증·인가 기술인 OAuth2, mTLS, JWT를 심층적으로 분석하고, 각각의 특성과 적용 시 ..

서비스 메시(Service Mesh)의 내부 구조와 Envoy 커스텀 필터 개발

서비스 메시(Service Mesh)의 내부 구조와 Envoy 커스텀 필터 개발마이크로서비스 아키텍처(MSA)가 보편화되면서, 서비스 간 통신을 안정적이고 일관성 있게 관리하는 것이 점점 더 중요해졌습니다. 이때 등장한 핵심 기술이 바로 **서비스 메시(Service Mesh)**입니다. 서비스 메시는 복잡한 네트워크 트래픽을 제어하고 관찰할 수 있게 해주는 인프라 계층으로, 개발자와 운영자가 비즈니스 로직을 변경하지 않고도 트래픽을 세밀하게 관리할 수 있게 해줍니다.본 글에서는 서비스 메시의 내부 구조, 그리고 서비스 메시에 핵심 역할을 하는 Envoy 프록시와 커스텀 필터 개발 방법까지 심층적으로 다루겠습니다.1. 서비스 메시란 무엇인가?서비스 메시는 애플리케이션 서비스 간의 통신을 추상화하여, 인증..

분산 트레이싱 아키텍처 설계와 OpenTelemetry 심층 활용

분산 트레이싱 아키텍처 설계와 OpenTelemetry 심층 활용마이크로서비스 아키텍처(MSA)가 대중화되면서, 시스템이 여러 개의 독립된 서비스로 나뉘어 운영되기 시작했습니다. 이에 따라 하나의 사용자 요청이 여러 서비스와 서버를 거치면서 복잡하게 처리되는 구조가 되었습니다. 이때 시스템 내부에서 어떤 서비스가 느려졌는지, 어떤 호출이 병목을 일으키는지 파악하기가 매우 어렵습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 분산 트레이싱(Distributed Tracing) 기술이 등장했습니다.그 중에서도 최근 가장 주목받는 오픈소스 프로젝트는 바로 OpenTelemetry입니다. 본 글에서는 분산 트레이싱 아키텍처를 어떻게 설계하는지, 그리고 OpenTelemetry를 어떻게 실무에 적용하고 고급 활용할 수 있는지..

AutoML 도구(Google Vertex AI, Azure AutoML) 비교

AutoML 도구 비교: Google Vertex AI vs Azure AutoML머신러닝 기술의 보편화가 빠르게 진행되면서, 개발자와 데이터 과학자들은 더 이상 복잡한 모델 튜닝이나 전처리에 수많은 시간을 할애하지 않으려 합니다. 이러한 니즈를 반영하여 등장한 것이 바로 **AutoML(Auto Machine Learning)**입니다. AutoML은 모델 생성, 하이퍼파라미터 튜닝, 성능 평가까지의 전 과정을 자동화하여 비전문가도 고성능 모델을 손쉽게 생성할 수 있도록 도와줍니다.대표적인 클라우드 기반 AutoML 플랫폼으로는 Google Cloud의 Vertex AI와 **Microsoft Azure의 Azure Machine Learning(AutoML 포함)**이 있습니다. 본 글에서는 두 플랫..

자연어 처리(NLP) 최신 트렌드 및 활용 사례

자연어 처리(NLP) 최신 트렌드 및 활용 사례자연어 처리(Natural Language Processing, 이하 NLP)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 해석하며 생성할 수 있도록 하는 인공지능(AI) 기술의 핵심 분야입니다. 최근 수년간 NLP는 딥러닝 기술의 발전과 함께 비약적인 성장을 이루었으며, GPT 계열 모델이나 BERT 계열의 등장 이후 다양한 산업에서 실제 활용도가 급증하였습니다. 본 글에서는 최신 NLP 트렌드, 대표 기술 및 프레임워크, 그리고 산업별 적용 사례를 심도 있게 다루겠습니다.1. 최신 트렌드 요약1.1. 거대 언어 모델(LLM)의 발전최근 자연어 처리 분야의 가장 큰 트렌드는 **거대 언어 모델(Large Language Model, LLM)**의 진화입니다. GPT-..

프롬프트 엔지니어링 기법 및 사례

프롬프트 엔지니어링 기법 및 사례최근 인공지능(AI) 기술의 발전으로 다양한 분야에서 AI 시스템이 활용되고 있습니다. 그 중에서도 자연어처리(NLP) 기반의 대형 언어 모델(LLM, Large Language Models)들이 큰 주목을 받고 있습니다. 이러한 모델들은 사람과 자연스럽게 대화하거나, 텍스트 기반의 문제를 해결하는 데 매우 유용합니다. 그러나 모델이 적절한 답변을 내놓기 위해서는 정확하고 효과적인 프롬프트(prompt)를 입력하는 것이 필수적입니다. 이를 담당하는 기술이 바로 **프롬프트 엔지니어링(prompt engineering)**입니다.프롬프트 엔지니어링은 AI 모델이 최적의 출력을 내기 위한 입력문을 설계하는 기술입니다. 올바른 프롬프트를 작성하는 것은 모델의 성능을 극대화할 수..

AI 윤리와 편향성(Bias) 저감 방안

AI 윤리와 편향성(Bias) 저감 방안인공지능(AI) 기술이 급격히 발전하면서 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 그만큼 AI의 윤리적 문제, 특히 편향성(bias) 문제는 기술 발전과 함께 더욱 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. AI 모델은 인간의 데이터를 기반으로 학습하기 때문에, 학습 데이터에 포함된 편향이 모델의 예측 결과에 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 AI 편향성은 특정 집단에 불리한 결과를 초래할 수 있으며, 사회적, 경제적, 정치적 문제를 일으킬 수 있습니다. 오늘은 AI 윤리와 편향성 문제를 살펴보고, 이를 저감하기 위한 다양한 방법에 대해 알아보겠습니다.1. AI 윤리의 중요성AI 윤리는 AI 시스템이 개발되고 사용되는 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 문제를 다루는 분야입니다. 이..

대규모 모델 서빙: TensorFlow Serving vs TorchServe

대규모 모델 서빙: TensorFlow Serving vs TorchServe최근 인공지능(AI) 모델의 크기와 복잡성이 증가하면서, 이를 실제 환경에서 서비스화하는 과정도 점차 중요해지고 있습니다. 특히, 대규모 AI 모델을 서버 환경에서 효율적으로 서빙(Serving) 하는 기술이 매우 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. 오늘은 TensorFlow Serving과 TorchServe라는 두 주요 도구를 비교하여, 이들이 어떻게 대규모 AI 모델을 효율적으로 서빙할 수 있는지에 대해 다뤄보겠습니다.1. 대규모 모델 서빙의 중요성모델 서빙(Model Serving)은 AI 모델을 실시간 서비스로 제공하는 과정으로, 예측 요청을 받아들이고, 이를 처리한 후 결과를 반환하는 기능을 수행합니다. 특히, 대규모 ..