아마존 AWS는 오랫동안 '클라우드 서비스 제공자'로 불려 왔지만, 개발자들 사이에서는 이미 다른 이름으로 통합니다. 인터넷의 땅주인, 서버 세계의 집주인, 혹은 한 번 들어가면 나오기 힘든 거대한 생태계의 중심 같은 이미지 말이죠. 최근 유럽연합(EU)이 AWS와 마이크로소프트 애저(Azure)를 정면으로 겨냥하며 조사를 시작했습니다. 단순한 규제 이슈...
쿠버네티스에서 AWS ECS로 마이그레이션을 하면 어떤 일이 벌어질까요? 이 글의 원저자는 "조금 비용을 아끼고, YAML 파일 좀 줄이자" 정도만 기대했습니다. 하지만 실제로는 두 명의 DevOps 엔지니어가 더 이상 필요 없어졌고, 배포 파이프라인 복잡도는 크게 줄었으며, 클라우드 비용은 매달 수천 달러 단위로 내려갔습니다. 배포 속도는 '분'에서 '...
컨테이너화 작업을 하다 보면, 대부분의 Dockerfile은 첫 줄에 이렇게 시작한다 FROM base-image 하지만 available 한 수백 수천 개의 베이스 이미지 중에서 어떤 걸 골라야 할지 막막할 수 있다. debian, alpine, distroless, python, node, openjdk 등… 선택지는 많지만, 잘못 고르면 이미지...
넷플릭스는 AWS에서 대규모 장애가 나도 거의 멈추지 않는 서비스로 자주 거론됩니다. 수많은 이용자가 동시에 접속해도 끊김 없이 스트리밍이 되는 이유는 단순히 "서버를 많이 써서"가 아니라, 처음부터 장애를 전제로 설계된 클라우드 아키텍처 덕분입니다. 이 글에서는 넷플릭스의 전체 시스템 디자인을 한 번에 훑어보면서, 실제 AWS 리전 장애가 발생했을 때도...
스타트업이 망하는 진짜 이유는 "코드가 더러워서"가 아니라, 너무 이른 시점에 잘못된 아키텍처 결정을 내려서인 경우가 훨씬 많습니다. 특히 "마이크로서비스+쿠버네티스+서비스 메쉬=진짜 엔지니어링"이라는 믿음 때문에, 사용자 50명도 안 되는 서비스가 9개월짜리 '아키텍처 변환 프로젝트'에 들어가는 장면은 생각보다 흔합니다. 정작 그 서비스는 t2.mic...
요즘 생성형 AI 덕분에 "대화로 하는 분석"이 한 번에 뜨고 있습니다. 비개발자도 자연어로 질문만 던지면 데이터가 답을 해 준다는 꿈 같은 세계죠. 문제는, 많은 팀이 이 AI 분석·대화형 BI 도구들을 예전 방식 그대로, 체크리스트로만 비교하다가 번번이 실패한다는 겁니다. 겉으로는 기능도 비슷해 보이고 데모도 다 좋아 보이는데, 실제로 도입하면 현업은...
소프트웨어 개발에 AI 도구가 쏟아지고 있지만, 막상 써보면 '추천 한 줄 받자고 내가 다 하고 있네?' 하는 느낌, 한 번쯤 들었을 겁니다. AWS가 이번에 공개한 '프론티어 에이전트(frontier agents)'는 이 한계를 정면으로 부수려는 시도입니다. 이제 AI는 단순히 코드 몇 줄 제안하는 도우미가 아니라, 목표를 맡기면 몇 시간, 심지어 며칠...
브라우저에서 돌아가는 3D 멀티플레이어 카운터 스트라이크를, 사람 대신 AI 코딩 모델 3개에게 맡기면 어떤 결과가 나올까요? 최신 버전인 Codex Max 5.1, Claude Opus 4.5, Gemini 3 Pro에게 똑같은 미션을 던져봤습니다. "Three.js로 1인칭 FPS 게임을 만들고, 나중에는 멀티플레이까지 붙여라." 이 글에서는 각 모...
마이크로서비스는 요즘 개발자라면 한 번쯤 고민하는 단골 키워드입니다. "클라우드 네이티브 = 마이크로서비스"라는 등식이 너무 자연스럽게 받아들여지면서, 규모와 상관없이 일단 쪼개고 보는 팀도 많죠. 그런데 2023년, 이 흐름에 브레이크를 건 사건이 있었습니다. 바로 아마존 프라임 비디오가 핵심 시스템을 마이크로서비스에서 모놀리식 구조로 되돌리면서, 비용...
Claude 같은 코드 에이전트에게 "우리 코드베이스를 제대로 이해하는 팀 동료" 역할을 맡기고 싶다면, 시작점은 항상 하나입니다. 바로 CLAUDE.md입니다. 이 한 파일이 매 세션마다 에이전트에게 자동으로 주입되는 유일한 문서이고, 그렇기 때문에 잘 만들면 강력한 생산성 부스터가 되고, 엉성하게 만들면 에이전트가 더 자주 엉뚱한 소리를 하게 됩니다....
AI 시대를 이야기할 때 대부분은 엔비디아 GPU만 떠올리지만, 구글 클라우드 안쪽을 들여다보면 판도는 꽤 다르게 보입니다. 그 중심에 있는 것이 바로 구글의 전용 AI 칩, TPU(Tensor Processing Unit)입니다. TPU는 단순히 "구글이 만든 GPU 대체재"가 아니라, AI 추론 비용과 속도, 그리고 클라우드 비즈니스 모델 자체를 다시...
클라우드 인프라 규모가 커지면, 모니터링은 더 이상 "대시보드 몇 개"로 끝나지 않습니다. 수천 개 인스턴스에서 쏟아지는 메트릭과 트레이스를 안정적으로 모으고 저장하고, 또 빠르게 조회할 수 있어야 진짜 오브저버빌리티 플랫폼이라고 부를 수 있죠. 이번 글에서는 SigNoz, ClickHouse, OpenTelemetry(OTEL)를 조합해 대규모 프로덕션...
넷플릭스의 클라우드 이야기는 흔히 "마이크로서비스, 카오스 엔지니어링, 오토스케일링 성공 사례"로만 소비됩니다. 하지만 넷플릭스가 왜 AWS로 옮겨야만 했는지, 이 과정에 어떤 사람과 조직의 변화가 있었는지, 어떤 아키텍처 전략이 글로벌 스트리밍 제국을 만들었는지는 상대적으로 덜 알려져 있습니다. 이 글에서는 넷플릭스의 AWS 마이그레이션을 단순 기술 ...
소프트웨어가 세상을 움직이는 시대지만, 정작 소프트웨어 프로젝트는 여전히 자주 무너집니다. 돈은 20년 전보다 몇 배 더 쓰고 있는데, 성공률은 눈에 띄게 좋아지지 않았습니다. 많은 사람이 "이제 AI가 코딩도 해주고 설계도 도와주니, 대형 IT 프로젝트도 곧 잘 되겠지"라고 기대합니다. 하지만 현실은 정반대입니다. 실패의 핵심 원인은 기술이 아니라 사람...
새로운 대형 언어 모델이 나왔다는 소식은 이제 일상이 됐지만, 가끔은 "이번엔 진짜 다르다"고 느껴지는 순간이 있습니다. Anthropic의 Claude Opus 4.5도 그런 기대를 한 몸에 받고 등장했습니다. 코딩, 에이전트, 컴퓨터 사용에서 "세계 최고 수준"이라고 스스로 소개할 만큼 자신감도 넘칩니다. 하지만 막상 실제로 써보면, 숫자와 슬로건만으...
2022년 말, 우리는 챗GPT가 써 준 짧은 시와 농담에 열광하던 시기를 지나고 있었습니다. 이제 3년이 채 안 지난 2025년, 같은 계열의 기술이 우리 대신 연구 데이터를 정리하고, 웹사이트를 만들고, 통계를 돌리고, 심지어 "논문 초안"까지 뚝딱 써 주는 시대가 되었죠. 이 글에서는 구글의 새로운 AI 모델인 Gemini 3를 중심으로, 불과 몇 ...
"검색 트래픽이 있을 때만 비용을 내는 진짜 서버리스 검색엔진, 가능할까?" 이 질문에서 출발해 Lucene 기반 검색엔진(Nixiesearch)을 AWS Lambda 안에 욱여넣고, 인덱스는 S3와 EFS로 빼보는 실험을 한 이야깁니다. 결론부터 말하면, "돌아가긴 한다, 하지만 생각보다 많이 느리다"에 가깝습니다. 그래도 이 과정에서 서버리스 검색의 ...
AI 에이전트가 진짜 '업무 동료'가 되려면 한두 개가 아니라 수십, 수백 개의 툴을 자유자재로 다뤄야 합니다. Anthropic이 Claude 개발자 플랫폼에 세 가지 새로운 베타 기능을 추가하면서, 이 그림이 현실에 훨씬 가까워졌습니다. 이 글에서는 왜 기존 툴 호출 방식으로는 한계가 있었는지, 새로 추가된 세 가지 기능이 각각 어떤 문제를 ...
요즘 어디를 가도 AI 스타트업 이야기뿐이죠. 하지만 겉으로 보이는 화려한 슬로건과 "혁신적인 독자 모델" 주장 뒤에, 실제로는 어떤 기술이 돌아가고 있을까요? 한 엔지니어가 200개 AI 스타트업의 네트워크 트래픽과 API 호출을 추적해본 결과, 무려 73%가 자체 모델이 아니라 ChatGPT나 Claude 같은 외부 API를 그대로 쓰고 있었다는 충격...
이미지 한 장으로 분위기를 바꾸고, 아이디어를 설명하고, 브랜드를 보여주는 시대입니다. Google DeepMind의 최신 이미지 생성 모델인 Nano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image 기반)는 이걸 더 쉽고 더 정교하게 만들어 주는 강력한 도구죠. 이 글에서는 Nano Banana Pro로 포스터, 썸네일, 인포그래픽, 브랜드 시안까...
