2023년 OpenAI의 ChatGPT가 전 세계적으로 폭발적인 인기를 끌며, 대규모 언어 모델(LLM: Large Language Model)은 기술 혁신의 핵심으로 자리 잡았습니다. 불과 2년 사이에, LLM은 단순한 텍스트 생성 도구에서 인간과 자연스럽게 상호작용하고, 복잡한 명령을 이해하며, 멀티모달 입력을 처리하고, 자율적으로 문제를 해결할 수 있는 수준까지 비약적으로 발전했습니다. 2025년 현재 우리는 상상조차 하기 어려웠던 방식으로 LLM과 협업하고 있으며, 이는 다양한 산업과 일상에 깊이 스며들고 있습니다.이 연재 시리즈에서는 OpenAI, Google DeepMind, Anthropic, Meta, xAI 등 주요 기업이 발표한 최신 LLM 모델들을 중심으로, 기술 현황과 모델 간 비교..
실무에서 자주 마주치는 Redis 장애 상황에 대해 "어떤 경우에 자동 페일오버가 되는가?" 그리고 "그렇지 않은 경우 어떻게 복구할 수 있는가?"에 대해 구체적인 로그 예시와 함께 정리했습니다.Sentinel 기반 Redis 클러스터를 운영 중인 분들께 실질적인 도움이 되었으면 합니다.📌 Redis Sentinel 기본 구성이번 예시는 다음과 같은 Redis Sentinel 구성을 기준으로 합니다.Master: 1대Slave: 2대Sentinel: 3대이 구성에서 Sentinel의 기본 quorum은 2입니다.⚠️ 장애 상황별 페일오버 가능 여부케이스 설명 페일오버 가능 여부Case 1Sentinel 3대 모두 살아있고, Master 또는 Slave가 최소 1대 이상 살아있음✅ 가능Case 2Sent..
개발자라면 한 번쯤은 리눅스 서버의 사양(CPU, 메모리, 디스크 등)을 직접 확인해야 할 상황을 마주하게 됩니다. 서버 세팅 직후, 리소스 최적화 전 점검, 혹은 장애 대응 시 정확한 하드웨어 정보 파악은 필수이죠.이번 글에서는 리눅스 환경에서 자주 사용하는 서버 스펙 확인 명령어들을 항목별로 정리하고, 실제 출력값에 대한 해석도 함께 다뤄봤습니다. 실무에 바로 활용해보세요!✅ CPU 정보 확인1. lscpuCPU 아키텍처, 코어 수, 스레드 수 등의 요약 정보를 출력합니다.lscpu예시 출력:Architecture: x86_64CPU(s): 8Thread(s) per core: 2Core(s) per socket: 4Socket(s): 1Mod..
Redis는 고성능 인메모리 데이터 저장소로 널리 사용되며, 다양한 서비스에서 캐시, 세션 저장소, 실시간 데이터 처리 등에 활용됩니다. 하지만 Redis를 효율적으로 관리하고 시각화할 수 있는 도구가 없다면 복잡한 데이터 구조나 성능 이슈를 파악하기 어렵습니다.이 글에서는 대표적인 Redis 관리 도구들을 비교하고, 그 중 RedisInsight를 추천하는 이유와 함께 도커(Docker)를 활용한 설치 및 외부 접속 설정 방법까지 안내합니다.🔍 대표적인 Redis 관리 도구 비교도구명 설치 방식 클러스터 / Sentinel 지원 주요 기능 UI 완성도 오픈소스 여부 비고RedisInsightDocker, Web, Desktop✅ / ✅시각화, 성능 분석, 통계, 키 탐색매우 우수❌Redis 공식 도구..
Redis를 단일 노드로 사용하는 경우 간단하게 구축할 수 있는 장점이 있지만, 장애가 발생했을 때 서비스 전체가 영향을 받는 위험이 존재합니다. 이를 개선하고자 Redis Sentinel을 도입하여 고가용성(High Availability)을 확보한 경험을 정리해 봅니다. 이 글에서는 Redis Sentinel의 도입 배경, Cluster와의 비교, 실제 적용 방법과 기대 효과까지 다뤄보겠습니다.왜 Redis Sentinel이 필요했을까?기존에는 Redis를 단일 노드로 구성하여 세션 캐시, 임시 데이터 저장, 큐 등 다양한 역할을 수행해 왔습니다. 하지만 서비스가 점점 중요해짐에 따라 Redis 장애 시 전체 기능에 영향을 미치는 위험이 커졌고, 고가용성 구조가 필요해졌습니다.기존 구성의 문제점Red..
– 보안, 비용, 성능까지 실무 관점으로안녕하세요.이번 편은 Agents SDK 시리즈의 마지막 글입니다.지금까지 에이전트를 만들고 실습까지 진행해보셨다면, 이제 이 기술을 실제 서비스나 내부 시스템에 운영 가능한 수준으로 올리는 방법을 고민하실 타이밍입니다.이번 글에서는 다음과 같은 질문에 대한 답을 제시합니다:실서비스에 적용할 때 보안은 어떻게 신경 써야 할까?GPT 호출 비용이 부담된다면 어떻게 줄일 수 있을까?사용자 수가 늘어나도 에이전트가 느려지지 않게 하려면?여러 명이 쓰는 서비스에선 어떻게 사용자 맥락을 구분할까?🔐 1. 보안: 민감한 정보가 오가는 구조에선 기본✅ API Key 보호절대로 코드에 직접 하드코딩하지 마세요..env 파일 + python-dotenv 또는 비밀 관리 시스템(A..
– 일정 관리와 파일 요약 자동화안녕하세요.지난 글에서는 이메일 업무를 자동화하는 멀티 에이전트 구조를 살펴봤습니다.이번에는 더 개인적인 영역인 일정 관리와 파일 요약을 도와주는 AI 개인 비서 에이전트를 만들어보겠습니다.우리가 직접 만들어서 실행해볼 이 에이전트는, 다음과 같은 질문에 대응할 수 있습니다:“오늘 일정 뭐 있어?”“이번 주에 뭐하더라?”“프로젝트 계획서 파일 요약해줘”단순한 Q&A를 넘어, 진짜 생산성을 도와주는 도구형 AI를 만들어보는 경험이 될 것입니다.🎯 1. 시나리오 개요목표날짜별 일정을 조회하거나 추가할 수 있는 기능문서 파일 내용을 읽고 요약해주는 기능구성구성 요소 역할구성 요소역할📅 get_schedule(date)해당 날짜의 일정을 조회📁 summarize_file(f..
– 이메일 요약부터 회신까지, AI 에이전트에게 맡기기안녕하세요.이번 글에서는 OpenAI Agents SDK를 활용해 현실 업무를 자동화하는 실전 시나리오를 소개합니다.특히 누구나 공감할 수 있는 ‘이메일 처리 업무’를 예제로 삼아, 멀티 에이전트 구성을 통해 어떻게 요약, 회신, 구독 해지 같은 반복 작업을 GPT가 대신 수행하게 만들 수 있는지 단계적으로 설명드리겠습니다.💼 1. 이런 업무, 직접 하고 계신가요?업무 현장에서 자주 마주치는 이메일 작업 예시:하루 수십 건의 메일을 읽고 분류반복적인 회신 작성 (ex. "문의 감사합니다. 안내드리겠습니다.")불필요한 뉴스레터 구독 해지긴 메일의 핵심만 요약해서 보고이런 작업은 대부분 반복적이고 규칙적이며, GPT의 언어 처리 능력 + Tool 조합으..
