LLM API 프로덕션 호출의 진짜 어려움, RAG가 단순 조회가 아닌 이유, 에이전트 패턴(ReAct/Plan-Execute/ReWOO), 파인튜닝 언제/언제 하지 말까(LoRA/QLoRA/DPO), 벡터 DB 선택 매트릭스, LLM 평가의 근본적 어려움, 비용 최적화, Prompt Injection 방어까지. 데모가 아닌 '진짜 프로덕션' AI 앱을 만드는 법.
2010년 Netflix가 왜 프로덕션 서버를 무작위로 죽이기 시작했나. Chaos Monkey 철학부터 4가지 원칙, Simian Army 전체 구성, LitmusChaos/Chaos Mesh/AWS FIS 도구 비교, Game Day 훈련 설계, 비난 없는 포스트모템까지.
분산 트레이싱의 모든 것! Trace/Span/Context Propagation, OpenTelemetry SDK + Collector, Jaeger vs Tempo vs Zipkin, W3C Trace Context, 샘플링 전략(Head/Tail/Probabilistic), Auto-instrumentation, 비용 최적화.
커널에 안전하게 코드를 주입한다 — 그것이 eBPF의 혁명이다. 이 글은 eBPF의 내부부터 실전까지 해부합니다. 가상머신과 바이트코드 구조, 프로그램을 안전하게 만드는 Verifier, 맵(Hash/Array/Ring Buffer/Perf), 프로그램 타입(kprobe/tracepoint/XDP/TC/LSM), BTF와 CO-RE, XDP 고성능 패킷 처리, 그리고 Cilium/Falco/Pixie가 이것을 어떻게 활용하는지 — 관측성, 보안, 네트워킹을 재정의한 기술을 처음부터 끝까지 이해하고 싶은 엔지니어를 위한 종합 가이드입니다.
eBPF의 모든 것 — 1992년 cBPF에서 2014년 eBPF, 그리고 2024년 sched_ext까지의 역사. 11개 레지스터의 가상 머신 ISA, Verifier의 정적 분석, JIT 컴파일, BTF와 CO-RE, 17종 이상의 BPF Map, 200개 넘는 헬퍼 함수, kprobe/uprobe/tracepoint/XDP/tc/LSM/cgroup/sched_ext 어태치 포인트, libbpf vs BCC vs bpftrace, Cilium·Tetragon·Falco·bpftune 실제 사례까지 1,400줄로 정리.
Istio, Consul Connect, AWS App Mesh, Google Cloud Service Mesh — 현대 서비스 메시의 거의 모든 구현이 Envoy를 데이터 플레인으로 씁니다. 이 글은 Envoy의 내부를 처음부터 해부합니다. Listener/Filter/Cluster 아키텍처, xDS 디스커버리 프로토콜(LDS/RDS/CDS/EDS), HTTP 필터 체인과 라우팅, Cluster Manager와 Connection Pooling, Circuit Breaker와 Outlier Detection, 관측성(stats/tracing/access logs), Hot Restart로 무중단 설정 업데이트, per-worker thread-local 아키텍처, WASM 필터로의 확장, 그리고 실무 튜닝까지 — Envoy를 제대로 이해하고 싶은 엔지니어를 위한 종합 가이드입니다.
배포한 그 순간, 사용자 화면은 블랙박스가 된다. 2025년 Sentry·Datadog RUM·PostHog·LogRocket·Bugsnag 비교, Source Map 설정, Session Replay의 가치와 윤리, Core Web Vitals 연동, AI 기반 이상 탐지, 그리고 Privacy-safe 로깅까지 프런트엔드 모니터링의 모든 것.
모델을 바꿨더니 더 좋아진 것 "같다"는 주장은 과학이 아니다. 2025년 LLM 제품의 실패 원인 1위는 "측정 안 함". Eval harness 설계, LLM-as-judge 함정과 보정, Trace·Span·Metric 3층 관측성, 프로덕션 피드백 루프, Phoenix·LangSmith·LangFuse·Helicone 비교까지. 평가를 제품 개발의 근간으로 세우는 법.
Season 5 Ep 8. 관측성 없이는 운영 없고, 운영 없이는 제품 없다. OpenTelemetry의 3대 시그널(Metric·Log·Trace) 통합, Grafana 스택(Prometheus·Loki·Tempo·Mimir) vs Datadog·New Relic·Splunk, SigNoz·Honeycomb·Axiom의 새 세대, SLO·SLI·Error Budget 운영, LLM 관측성(LangFuse·LangSmith·Phoenix·Helicone), 한국 기업의 관측성 스택, "관측성은 제품 품질"이라는 선언까지.
"관측할 수 없으면 운영할 수 없다." Observability는 로그 수집·모니터링의 상위 개념으로, 알려지지 않은 문제(unknown unknowns)를 시스템 상태만으로 추론할 수 있게 하는 능력이다. 이 글은 Metric·Log·Trace 3축, Profile을 더한 4축, OpenTelemetry 표준의 진짜 가치, eBPF 커널 수준 관측, SLO·SLI·Error Budget 실전 설계, 그리고 Grafana Stack vs Elastic vs Datadog 2025 선택까지를 한 편에 정리한다. Season 2의 아홉 번째.
분산 시스템에서 가장 중요한 역량은 "모르는 것을 알게 되는 능력"이다. 2024-2025년 관측 가능성은 혁명의 한복판에 있다. OpenTelemetry 1.0 GA, eBPF 기반 agentless 프로파일링, Continuous Profiling 주류화, Datadog vs Grafana vs Honeycomb 경쟁 재편. Metrics/Logs/Traces/Profiles 4-pillar부터 SLO 실전까지 추적한다.
Observability의 모든 것 — Monitoring과 Observability의 차이, 네 가지 기둥(Metrics, Logs, Traces, Profiling), Prometheus의 시계열 DB와 PromQL, OpenTelemetry의 통합 데이터 모델, Jaeger의 span/trace 모델, Loki의 label 인덱싱, Grafana 대시보드, SRE의 SLI/SLO/SLA, alerting 베스트 프랙티스, eBPF 기반 zero-instrumentation observability, cardinality 폭증과 비용 통제까지 1,400줄로 정리한 클라우드 네이티브 관찰 가능성 딥다이브.
Jaeger 대시보드의 예쁜 스팬 뒤에 있는 진실. OpenTelemetry의 탄생 배경부터 Span/TraceContext 전파 메커니즘, Collector 파이프라인, Head vs Tail 샘플링, eBPF auto-instrumentation, 그리고 Profile이 네 번째 기둥이 된 이야기까지.
시즌 2의 첫 Deep Dive. 1B QPS급 실제 아키텍처 (Twitter·Slack·Discord·Stripe 케이스), Multi-region Active-Active vs. Active-Passive, Data Lakehouse 3대(Iceberg·Delta·Hudi) 비교, Consistency 모델 (CAP·PACELC·Raft·Paxos), Cost vs Performance 수학, Observability 3축 (Metric·Log·Trace) 실전 — Staff+ 엔지니어가 스케일링 의사결정을 방어할 수 있는 시스템 디자인 마스터 매뉴얼. 2024~2025년 최신 오픈소스와 클라우드 트렌드 반영.
API Gateway의 모든 것! Kong vs Envoy vs AWS API Gateway vs Traefik 비교, 라우팅/인증(OAuth2/JWT/API Key), 레이트 리밋(Token Bucket/Sliding Window), 요청 변환, 캐싱, 모니터링, 카나리 배포, GraphQL Gateway, API 버저닝 전략.
Service Mesh의 모든 것! Istio vs Linkerd 비교, Envoy 사이드카 프록시, mTLS 자동 암호화, 트래픽 관리(카나리/미러링/서킷브레이커), Observability(메트릭/트레이싱/로깅), Gateway API, Ambient Mesh, 프로덕션 운영 베스트 프랙티스.
A practical guide to Amazon Bedrock AgentCore for teams that need secure, production-ready agents, with clear coverage of Runtime, Memory, Gateway, observability, and rollout checks.
Azure AI Foundry Agent Service를 엔터프라이즈 관점에서 정리한 실전 가이드로, 왜 관리형 에이전트가 필요한지, 도구 카탈로그와 원격 MCP 서버를 어떻게 활용하는지, 그리고 tracing, evaluation, governance, private networking 기준으로 어떻게 배포를 판단할지 설명한다.
Observability의 모든 것! Three Pillars(로그/메트릭/트레이스), OpenTelemetry, Prometheus+Grafana, ELK Stack, 분산 트레이싱(Jaeger/Tempo), 알림 전략(PagerDuty/OpsGenie), SLO/SLI/SLA, 비용 최적화.
Prometheus TSDB의 내부 구조를 소스코드 레벨에서 분석합니다. WAL 세그먼트 구조, Head Block의 memSeries와 청크 인코딩(XOR, delta-of-delta), 블록 구조, 컴팩션 알고리즘, 인덱스의 posting list까지 깊이 살펴봅니다.
eBPF 기술과 OpenTelemetry 표준화의 결합으로, 2026년 관찰가능성은 근본적으로 변화하고 있습니다. 제로 계측(zero-instrumentation) 트레이싱, AI 기반 근본원인 분석, 비용 최적화된 관찰가능성 스택이 표준이 되어, 엔지니어들은 이제 "왜"의 질문에 즉시 답할 수 있습니다.
SLI/SLO/Error Budget을 활용한 신뢰성 엔지니어링의 이론과 실전을 다룹니다. SLI 지표 선정, SLO 수치 설정, Error Budget 정책, Burn Rate 알럿, Prometheus 기반 구현까지 프로덕션 서비스의 신뢰성 관리 전체 파이프라인을 코드와 함께 구축합니다.
Prometheus와 Alertmanager를 활용한 프로덕션 알림 파이프라인을 구축합니다. PromQL 기반 알림 규칙 작성, Alertmanager 라우팅 트리 설계, PagerDuty·Slack 통합, Alert Fatigue 방지 전략까지 운영 중심으로 다룹니다.
Grafana Loki 기반 로그 관리 시스템을 심층적으로 다룹니다. Loki 아키텍처와 저장 구조, LogQL 쿼리 문법, Promtail/Alloy 수집 파이프라인, 알림 규칙 설정, Elasticsearch 대비 비용 효율성 분석까지 실전 운영 가이드를 제공합니다.
AIOps를 활용한 이상 탐지 자동화 종합 가이드. 전통적 임계값 알림의 한계, ML 기반 이상 탐지 알고리즘(Isolation Forest, Prophet, DBSCAN), Prometheus 메트릭 기반 자동 분석, Kubernetes 이벤트 상관 분석, 알림 노이즈 감소 전략, 그리고 Robusta/Datadog AIOps 실전 적용까지 다룹니다.
W3C Baggage를 활용한 비즈니스 컨텍스트 전파, 자동·수동 계측 하이브리드 전략, 테일 기반 샘플링으로 비용 최적화, Semantic Conventions 표준화, OTLP gRPC vs HTTP 선택 전략까지 — OpenTelemetry로 분산 시스템의 가시성을 확보하는 5가지 핵심 전략을 아키텍트 관점에서 심층 분석한다.