OpenTelemetry + OpenSearch로 구현하는 프로덕션 관측 가능성 프로덕션 환경에서 시스템이 어떻게 동작하는지 파악하는 것은 백엔드 개발자에게 가장 중요한 역량 중 하나다. 장애가 발생한 후 원인을 추적하는 것도 중요하지만, 이상 징후를 사전에 감지하고 ...
AWS DevOps Agent의 릴리스 관리 자동화, 백엔드 개발자에게 무엇이 달라지나 AWS가 DevOps Agent에 릴리스 관리(Release Management) 기능을 새롭게 추가했다. 핵심은 코드 변경 사항을 평가하고, 프로덕션 배포 이전 단계에서 자율적으로...
PostgreSQL에서 ClickHouse로의 전환, 왜 선택했나 대용량 데이터를 다루는 시스템에서 데이터베이스 엔진의 선택은 곧 성능의 한계를 결정한다. Momentic은 하루 200만 건 이상의 쿼리와 총 200억 건의 엔트리를 처리하는 캐싱 시스템을 운영하면서, ...
결정론적 도구 vs 에이전트 탐색: 왜 균형이 중요한가 프로덕션 AI 시스템을 설계할 때 가장 흔히 빠지는 함정은 "모든 것을 에이전트로 해결하려는" 과도한 유연성 추구다. NVIDIA의 AI 플랫폼 설계 경험에서 도출된 핵심 원칙은 명확하다. 확실성이 요구되는 영역에...
AWS DevOps Agent의 릴리스 관리 기능 확장 AWS가 DevOps Agent에 릴리스 관리(Release Management) 기능을 새롭게 추가했다. 이번 업데이트의 핵심은 코드 변경 사항이 프로덕션 환경에 반영되기 전, 에이전트가 자율적으로 코드를 평가하...
PostgreSQL에서 ClickHouse로: 대규모 캐싱 시스템의 데이터베이스 전환 사례 하루 200만 건 이상의 쿼리와 총 200억 건의 엔트리를 처리하는 캐싱 시스템을 운영한다면, 데이터베이스 엔진 선택이 곧 시스템의 생존 여부를 결정짓는다. Momentic은 기...