안녕하세요, 오랜만에 글을 작성합니다.최근 취업을 하게 되어 스타트업에서 신입 클라우드 SA 포지션으로 일을 하고 있습니다.클라우드 SA는 전반적으로 제너럴한 역량이 필요한 포지션이다 보니, 신입을 많이 뽑지 않는 걸로 알고 있습니다. 그만큼 경험이 중요한 자리라고 생각을 했거든요. 제가 들어간 회사는 MSP 분야에서 빠르게 성장하고 있고, 그에 따라 SA가 필요한 상황이었습니다. 그 타이밍이 잘 맞아서 채용이 된 게 아닐까 생각합니다.일을 시작하면서 걱정되는 부분도 있었습니다. 제가 생각한 커리어와 다른 방향으로 흘러가지는 않을지, 회사 분위기가 저와 맞지 않으면 어떡할지, 회사에서 요구하는 역량을 보여주지 못하면 어떡할지 같은 고민들이었습니다. 이런 고민은 취업과는 별개로 들더라고요. 요즘 취업 시장..

되게 늦게 후기글을 작성합니다. AWS 2026년 컨퍼런스 AWS 컨퍼런스는 5월20~21일 삼성 코엑스에서 진행되었습니다.이번에 친구 회사가 거기서 부스를 열게되서 구경도하고 기업들이 AWS의 서비스를 어떻게 사용하는지를 알아보기 위해 갔습니다.신청 당시에 21일로 잡혔는데 다시 신청하게 되어 20일까지 확정 받았습니다. 아침 8시 30분쯤인데 벌써 사람들이 많이 서 있었다. 다시 한번 AWS의 위엄을 느꼈다.. 여기를 들어가게 되면 기조연설하는 장소로 넘어오게됩니다.의자가 엄청 많이 깔려있었는데 그 많은 의자들이 연설 시작하자 다 채워졌습니다. 기조 연설장에는 의자에 헤드셋을 통해 자동 통역을 해주었습니다. 그 밖에도 바로바로 화면에서 번역되어 나오기 때문에 큰 걱정없이 발표를 들을수 있었습니다. ..

Prometheus 호환 대규모 TSDB 4대장(Thanos, Cortex, VictoriaMetrics, Mimir) 비교 및 Mimir 내부 원리 정리.4대장 비교제품 핵심 정의 최대 장점 최대 단점VictoriaMetrics쓰기/저장/읽기 3개 컴포넌트의 초단순 아키텍처압도적 관리 편의성, 높은 성능Block Storage 종속 → 장기 보관 비용·확장성 저하. Hash ring 없어 rebalancing 수동Thanos기존 Prometheus 위에 Sidecar를 얹는 확장형기존 Prometheus 환경 재사용 가능신규 구축 시 아키텍처 기형. 실시간 분산 집계 병목Grafana Mimir처음부터 대규모를 타깃한 Object Storage 네이티브 분산 클러스터무한 확장성, Query Fronte..

책의 이론 아키텍처 + 네이버 검색 SRE + 당근마켓 SRE 실제 구현 비교 정리설계 범위 및 요구사항처리 스케일DAU 1억 명 기준서버 풀 1,000개 × 풀당 서버 100대 × 서버당 지표 100개 = 천만 개 지표 수집데이터 보관 및 다운샘플링 정책:~ 7일 : Raw 그대로 보관 (실시간성 확보)7 ~ 30일 : 1분 단위로 롤업(Roll-up) 후 보관30일 ~ 1년: 1시간 단위로 다운샘플링 후 콜드 스토리지비기능 요구사항High Write / Spiky Read: 초당 수백만 건 쓰기, 읽기는 대시보드 조회/경보 시점에만 일시 폭증낮은 질의 레이턴시: 대시보드 로딩과 경보 평가 신속 처리안정성: 과부하 상태에서도 중요 경보 절대 누락 금지데이터 모델// 지표 이름 + 라벨(Key-Va..

AWS VPC 물리서버 기준 통신 원리https://gasidaseo.notion.site/AWS-VPC-1f7cdcb19a784e2b97fa73466d269053#a5da4600197f438ea28970580e348c09해당 내용의 글을 보고 내용을 한번 정리해보았습니다. 이때 추가적으로 나오는 궁금한 사항들을 포함해서 이어서 정리해보았습니다. 핵심 전제 — AWS 네트워크 3대 원칙1. 브로드캐스트/멀티캐스트 전면 차단온프레미스에서는 모르는 MAC 주소를 찾기 위해 ffff:ffff:ffff로 브로드캐스트를 뿌린다.AWS 데이터센터에는 수십만 고객의 EC2가 공존하므로 이를 허용하면 전체 망이 마비된다.클라우드 3사 모두 동일: AWS(유니캐스트만), GCP(유니캐스트만), Azure(멀티캐스트/브로..

01 Docker 기초CKA 공부를 시작하면서 기초적인 Docker에 대한 내용을 한번 정리 해보았습니다.Docker 등장 배경 — Before Docker개발(Dev) / 테스트(Test) / 운영(Prod) 환경이 각각 독립된 VM으로 운영되던 시절의 문제:문제 내용의존성 불일치Dev는 Python 3.4, Prod는 Python 3.1 → 배포하면 깨짐비효율적 자원 사용VM마다 OS 따로 설치 → 스토리지 낭비, 라이선스 비용복잡하고 오류 잦은 배포팀마다 수동 설치, 포트/라이브러리 설정이 제각각격리 부재같은 VM에 앱 여러 개 → 포트 충돌, 라이브러리 충돌"내 컴퓨터에서는 되는데요" — Docker 이전의 고질적 문제Docker란?컨테이너화(Containerization) 플랫폼 — 애플리케이션..

시간: 05/06(수) - 05/08(금) 10:00 - 17:00장소: 코엑스 Hall A코엑스 : https://www.coex.co.kr/exhibitions/국제인공지능대전-2/국제인공지능대전: http://www.aiexpo.co.kr/home/v4.php?s=34 이번에 아는 지인분의 정보공유로 AI Expo에 다녀왔습니다. 5월 6일 부터 8일까지 운영을 했는데 금요일은 일반 관람객들도 다 올 수 있는 형태로 열려있어 저는 금요일날 방문했습니다. 이번 엑스포의 취지는 AI 모델들이 요즘 실생활에서 많이들 볼 수 있는데 이러한 AI 모델을 어떻게 사용하고 있고, 클라우드 부트캠프를 수료하고 보니 AI 모델들이 클라우드 환경에서는 어떻게 사용되고 있는지 궁금해서 찾아가게 되었습니다. 이떄가..

대규모 시스템 설계 공부하다가 생긴 궁금증들 시작하며《대규모 시스템 설계 기초 2》를 읽으면서 분산 메시지 큐 챕터를 정리하다 보니, 책에 나온 내용보다 오히려"근데 이건 왜 이렇게 하는 거지?", "이게 그거랑 같은 개념인가?" 싶은 질문들이 계속 쌓였습니다.이 글은 단순한 요약이 아니라 공부하면서 파생된 궁금증들을 하나씩 짚어보면서 정리한 글입니다.비슷하게 공부하시는 분들께 도움이 되길 바랍니다.메시지 큐 vs 이벤트 스트리밍 플랫폼, 뭐가 다른가?4장 첫 주제 가장 먼저 정리가 필요했던 개념입니다.항목메시지 큐이벤트 스트리밍 플랫폼재소비불가 (소비 후 삭제)가능 (로그 보관)소비 형태1:1발행-구독순서 보장보통 미보장파티션 내 보장저장 방식메모리 기반디스크 기반예시RabbitMQ, SQSKafka,..