메모리허브

쿠버네티스, 정말 강력하고 멋진 도구죠! 💪 그런데 여러 개의 리소스를 배포하고 관리하려면 YAML 파일들이 너무 많아져서 머리가 아파오지 않나요? 🤯 마치 수많은 레고 조각을 설명서 없이 조립하려는 느낌이랄까요? 이럴 때 필요한 것이 바로 Helm(헬름)입니다! Helm이 여러분의 쿠버네티스 여정을 훨씬 쉽고 즐겁게 만들어 줄 거예요. 자, Helm의 세계로 함께 떠나볼까요?등장 배경: YAML 지옥에서 벗어나자! 🔥쿠버네티스를 사용하다 보면 Deployment, Service, ConfigMap, Secret 등 수많은 종류의 리소스들을 정의해야 합니다. 애플리케이션 하나를 배포하기 위해 여러 개의 YAML 파일을 작성하고, 환경별로 설정을 다르게 관리하고, 버전 업데이트라도 하려면… 생각만 해..

섹션 1: 소개: 쿠버네티스와 온프레미스 환경 이해하기1.1 쿠버네티스란 무엇인가? (비유: 오케스트라 지휘자)쿠버네티스(Kubernetes)는 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장 및 관리를 자동화하는 오픈소스 플랫폼입니다.1 마치 오케스트라 지휘자가 각 악기(컨테이너)가 제 역할을 정확하고 조화롭게 수행하도록 이끄는 것처럼, 쿠버네티스는 복잡한 애플리케이션 환경을 조율합니다. 일부 연주자(서버)를 교체해야 하는 상황에서도 전체 연주(애플리케이션)가 원활하게 진행되도록 보장합니다.원래 구글(Google)에서 개발되었으며, 현재는 클라우드 네이티브 컴퓨팅 재단(Cloud Native Computing Foundation, CNCF)에서 관리하고 있습니다.1 쿠버네티스는 선언적 구성과 자동화를 통해 컨테..

안녕하세요! 최신 웹 애플리케이션과 API 개발에서 상태 비저장(Stateless) 인증 방식인 JWT(JSON Web Token)는 확장성과 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 환경에서의 유연성 덕분에 거의 표준처럼 자리 잡았죠. 이번 포스팅에서는 강력한 보안 프레임워크인 Spring Security와 JWT를 어떻게 Spring Boot 환경에서 효과적으로 통합하는지, 그리고 인증된 사용자만 파일을 안전하게 업로드하도록 구현하는 방법까지, 실제 코드를 통해 자세히 살펴보겠습니다. 💻Spring Boot와 Spring Security에 대한 기본 지식이 있는 분들을 대상으로 하며, 실제 프로젝트에 바로 적용해볼 수 있는 실용적인 가이드가 되는 것을 목표로 합니다. 자, 그럼 시작해볼까요? 😉 +----..

업무 관련 메모, 코드 스니펫, 기술 문서, 회의록, 번뜩이는 아이디어… 현대의 지식 근로자는 매일 방대한 정보 속에서 일합니다. 하지만 정작 필요한 정보는 찾기 어렵고, 중요한 연결고리를 놓쳐 시간과 기회를 낭비하는 경우가 많습니다. 이는 개인의 생산성 저하뿐 아니라 팀과 조직의 효율성에도 영향을 미칩니다.오늘, 이러한 정보 과부하 문제를 해결하고, 흩어진 지식을 체계적으로 연결하여 통찰력을 얻고 업무 효율성을 극대화할 수 있는 강력한 개인 지식 관리(PKM: Personal Knowledge Management) 전략을 소개합니다. 바로 PARA와 제텔카스텐(Zettelkasten) 방법론의 장점을 결합한 하이브리드 지식 관리 시스템입니다.핵심 방법론: PARA와 제텔카스텐두 방법론은 지식 관리의 효..

요즘 AI 정말 똑똑하죠? 그런데 가끔은 AI가 자기만의 세상에 갇혀 있는 것처럼 느껴질 때가 있어요. 예를 들어 AI 챗봇에게 "오늘 내 일정 알려줘"라고 물어도, 챗봇이 내 캘린더 앱에 직접 접근할 수 없으면 대답을 못 하죠. 😅 마치 외국어를 전혀 못하는 천재 과학자 같달까요?이런 AI의 '소통 문제'를 해결하기 위해 앤트로픽(Anthropic)이라는 회사가 MCP(Model Context Protocol)라는 멋진 해결책을 내놓았습니다. MCP는 AI가 다양한 외부 도구나 데이터와 자유롭게 소통할 수 있도록 도와주는 '만능 소통 도우미' 또는 'AI 세계의 표준 USB 포트'라고 생각하면 이해하기 쉬울 거예요! 🔌왜 필요했을까요? 🤔 (등장 배경)예전에는 AI를 외부 서비스(슬랙, 데이터베이..

안녕하세요! 오늘은 프로그래밍에서 매우 유용하게 사용되는 자료구조인 MultiValueMap에 대해 알아보겠습니다. 일상에서 비유하자면, 일반 Map은 한 사람당 하나의 전화번호만 저장할 수 있는 전화번호부라면, MultiValueMap은 한 사람이 여러 개의 전화번호(집, 회사, 휴대폰 등)를 가질 수 있는 더 유연한 주소록이라고 생각하시면 됩니다! 😊등장 배경전통적인 Map 구조(HashMap, TreeMap 등)는 하나의 키에 단 하나의 값만 저장할 수 있습니다. 이는 대부분의 경우 충분하지만, 실제 애플리케이션 개발 시 하나의 키에 여러 값을 연결해야 하는 상황이 자주 발생합니다.MultiValueMap이 해결하는 문제:HTTP 요청 파라미터 처리: 웹 요청에서 같은 이름의 파라미터가 여러 값을..

Kafka가 데이터를 빠르게 배달해주는 택배기사라면, Kafka Streams는 그 데이터를 실시간으로 가공하고 조립하는 마법사라고 할 수 있어요. 그냥 받기만 하는 게 아니라, 받아서 조합하고, 집계하고, 변형해서 새로운 정보로 재탄생시키는 거죠!등장 배경Kafka는 원래 메시지를 저장하고 전달하는 플랫폼이었어요. 그런데 데이터를 받기만 하고 뭔가 유의미한 가공을 하려면 Spark, Flink 같은 복잡한 외부 스트리밍 시스템을 붙여야 했죠 😓Kafka Streams는 Kafka만으로 실시간 데이터 처리를 끝내고 싶은 욕망에서 탄생했어요!Kafka Streams의 탄생 이유:외부 프레임워크 없이 Kafka에서 바로 처리하고 싶다가볍고 쉽고, Java 애플리케이션처럼 개발하고 싶다내장된 상태 기반 처리..

"실시간 데이터 스트리밍이 필요할 땐 뭐가 제일 좋을까?"라고 물으면 많은 개발자들이 입을 모아 말하는 이름이 바로 Apache Kafka입니다. 대용량 데이터를 빠르게 처리하면서도 안정성까지 챙긴 Kafka는 마치 실시간으로 데이터를 배달해주는 택배기사 같아요. 한 번에 수천만 건의 데이터를 안전하게 다른 시스템으로 옮겨주죠.등장 배경과거엔 시스템 간 데이터를 주고받을 때 파일을 직접 주고받거나, 데이터베이스 간에 복제하거나, 일일 배치 작업을 돌렸어요. 그런데 이 방식은 느리고, 실시간 처리가 어렵고, 확장성이 떨어지는 문제가 있었죠.Kafka는 LinkedIn에서 처음 개발되어, 실시간 데이터 파이프라인과 스트리밍 앱을 지원하기 위해 만들어졌어요. 이후 오픈소스로 공개되어 전 세계 수많은 기업이 사..

혹시 데이터나 작업 순서를 정리할 때, "이건 먼저 해야 하고, 저건 그 다음에 해야 해!" 같은 생각 해본 적 있나요? 바로 그런 논리를 깔끔하게 구조화한 게 DAG, 즉 순환 없는 방향 그래프(Directed Acyclic Graph)예요 😄 이 글에서는 DAG가 뭔지, 왜 필요한지, 어디에 쓰이는지 쉽게 풀어볼게요!등장 배경예전에는 작업을 리스트로 나열하거나, 순서를 머리로 기억하거나, 복잡한 플로우를 종이에 그려가며 정리했어요. 하지만 복잡한 시스템에서는 단순 리스트나 트리로는 한계가 있었죠.작업 간의 의존성(Dependency), 즉 "이게 끝나야 저걸 할 수 있다"는 관계를 효율적으로 표현하려면 좀 더 강력한 구조가 필요했어요. 그래서 등장한 게 DAG입니다!DAG는 다음과 같은 문제를 해결..

개발을 시작할 때 가장 많이 듣는 말 중 하나가 이거죠:“ERD부터 잘 짜야 한다!” 😤하지만… 도메인 지식은 머릿속에 뭉개져 있고, ERD는 어떻게 그려야 할지 감도 안 잡히는 경우가 많아요. 오늘은 도메인 지식에서 시작해서 제대로 된 ERD(Entity Relationship Diagram)로 발전시키는 방법을 차근차근 정리해볼게요!등장 배경과거에는 DB 설계 없이 바로 코딩부터 시작하는 경우도 많았어요. 하지만 규모가 커지고, 협업이 중요해지면서 시작 전에 구조를 제대로 설계하는 것의 중요성이 커졌습니다.도메인 전문가(기획자, 마케터, 운영자 등)가 알고 있는 현실 세계의 룰을 데이터 모델로 변환하는 것이 핵심인데요, 그 접점이 바로 ERD입니다.도메인 지식 → ERD: 우리가 해결하고 싶은 문제..