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안녕하세요. 저는 프로덕트를 만드는 일을 좋아합니다. 기능을 하나씩 붙여 가며 서비스가 모양을 갖춰 가는 과정이 늘 즐겁습니다.

만드는 일에서 시작한 관심은 서비스를 지탱하는 일까지 넓어졌습니다. 계기는 한창 자라던 서비스에 합류해, 월간 사용자 1,300만 명 규모가 되기까지 계속 개발하며 함께 키워 간 경험이었습니다. 사용자가 늘수록 예전에는 없던 문제들이 하나씩 터져 나왔습니다.

제가 오너로 맡고 있던 푸시 서버도 그중 하나였습니다. 천만 명이 넘는 사용자에게 보내는 캠페인이 늘어나자, 요청 접수부터 대상 계산, 발송까지 한 흐름에 묶여 있던 서버가 버거워하기 시작했습니다. 한 단계가 느려지면 전체가 함께 느려졌고, 어디서 실패했는지 찾아 다시 보내기도 어려웠습니다. 먼저 어디서 병목이 생기는지 정리하고 재설계를 이끌었습니다. 요청 접수부터 발송, 재처리까지를 이벤트로 나눠 부하가 큰 단계만 따로 늘리고 실패한 단계만 다시 처리할 수 있는 구조를 설계했고, 같은 캠페인의 발송 시간을 4분의 1로 줄였습니다. 잘 만드는 것만큼 서비스가 커져도 버티게 하는 일이 중요하다는 걸 그때 크게 느꼈습니다.

그 뒤로는 모든 요청이 지나가는 길목과 서버가 올라가는 환경에도 자연스럽게 눈이 갔습니다. 앱이 켜질 때마다 가장 먼저 불리는 API를 가볍게 다듬거나, 오래 걸리던 CI를 나눠 돌려 배포를 빠르게 만드는 것처럼 매일 반복되는 느린 지점을 찾아 줄이는 일에 재미를 붙였습니다. AWS와 GCP 위에서 쿠버네티스와 배포 파이프라인을 다루며, 코드가 서비스로 올라가 사용자에게 닿기까지의 과정 전체를 보게 됐습니다.

회사 밖에서는 학교 다닐 때 만든 작은 서비스를 지금까지 직접 운영하며 인프라를 처음부터 골라 보고 있습니다. Oracle Cloud 여러 노드에 Docker Swarm을 올려 운영하다가 지금은 Kubernetes로 옮겼고, 작은 서비스에 어느 정도의 복잡도가 적당한지 고민했던 과정은 발표로도 나눴습니다.

AI는 이미 일하는 방식을 바꾸고 있습니다. 저도 운영자가 건당 30분에서 한 시간씩 들여 쓰던 문서 초안을, 판단에 필요한 데이터를 모아 AI Agent가 먼저 써 주도록 만들어 약 2분으로 줄였습니다. 같은 변화가 개발에도 일어나, 이제는 훨씬 많은 애플리케이션을 빠르게 만들어 낼 수 있게 됐습니다. 만드는 일이 쉬워질수록, 그 수많은 애플리케이션을 안정적이고 빠르게 배포하고 늘어나는 트래픽 속에서도 버티게 하는 인프라가 더 중요해진다고 생각합니다.

그래서 이곳에는 백엔드 이야기와 함께 쿠버네티스, 컨테이너, 리눅스처럼 서비스를 받치는 기술, 그리고 AI를 개발과 업무에 붙여 본 경험을 정리합니다.

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