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파수 AI

필터 1

2026년 9월 28일

Agentic Workflow 설계하기

LLM 기능을 단순 연결하는 대신 Workflow Loop와 Domain Adapter로 판단과 실행 책임을 분리했습니다. 사용자 Interaction과 스냅샷 승인까지 구조화해 Agentic Workflow의 재개와 검증을 안정화했습니다.

Inbox 패턴 기반 레거시 연동 비동기 전환 사례

레거시 연동 수신 구간을 Inbox 패턴으로 바꾸고 Kafka 비동기 처리로 분리한 사례를 정리했습니다. 응답 시간 단축, 중복 방지, 장애 복구 자동화까지 실측으로 검증했습니다.

#Inbox 패턴#Kafka

2400

2026년 9월 1일

Herdr 기반 Multi-Agent Workflow 구축기

단일 AI 에이전트의 한계를 줄이기 위해 조사, 설계, 구현, 검증을 분리한 멀티 에이전트 워크플로우를 구축했습니다. Herdr의 멀티 Pane과 이종 모델 조합으로 컨텍스트를 격리하고 품질 검증을 자동화했습니다.

Kafka Rebalancing과 메시지 처리 병목 개선

Kafka Rebalancing 원인을 메시지 처리 지연과 DB 저장 병목에서 찾고, 운영 완화를 위해 설정을 조정했습니다. 이후 Batch Insert로 처리 시간을 줄여 반복 Rebalancing을 완화했습니다.

선착순 수강 신청 동시성 이슈

선착순 수강 신청의 정원 초과를 막기 위해 동시성 제어 방식을 비교했습니다. 조건부 원자적 UPDATE와 유니크 제약, 트랜잭션으로 정합성을 보장했습니다.

애플리케이션 계층에서 관계 다루기

애플리케이션 계층에서 관계를 다루는 이유와 구조를 정리했습니다. DB/JPA에 맡기기보다 이벤트 전파와 메타데이터로 관계를 명시적으로 관리하는 방식입니다.

#JPA#DB

4800

쿠팡 파트너스

2026년 10월 8일

개발자를 위한 서적을 확인해 보세요

이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.

#개발서적#프로그래밍

2026년 7월 31일

감독자의 언어

좋은 프롬프트는 단순한 지시가 아니라 요구사항 명세로 다뤄야 한다고 설명했습니다. 결과물의 경계, 위임 기준, 검증 방법을 미리 적어 재작업을 줄이는 방법을 제안했습니다.

[의존성의 방향을 따라 1/5] 버전업이 고통인 이유

50개 레포와 3,500개 모듈 환경에서 Spring Boot 패치 버전업이 왜 조직 전체의 문제가 되는지 설명했습니다. 수동 전파의 병목을 줄이기 위해 자동화와 빌드 검증 중심의 Evergreen 구조를 제안했습니다.

#Spring Boot#Kotlin

5100

AI 스페셜리스트와 자동사냥 — 하네스로 제어하는 AI 파이프라인

2026년 5월 18일

AI 스페셜리스트와 자동사냥 — 하네스로 제어하는 AI 파이프라인

슬로우 쿼리 분석과 PR 반영까지 이어지는 AI 파이프라인을 하네스로 설계한 사례를 다뤘습니다. 반복 작업에 특화된 스페셜리스트형 구조로 품질과 운영 안정성을 높였습니다.

#Spring Boot#JPA

19200

2026년 4월 22일

HPC를 여행하는 히치하이커를 위한 안내서 Part 2.

Slurm의 내부 구조와 Job 실행 흐름을 설명하며 HPC에서의 자원 관리 방식을 정리했습니다. 또한 대화형 작업, 배치 학습, Job 배열, QOS와 Fairshare 활용법을 실무 예제로 소개했습니다.

Spring Boot Startup Time 최적화 : 90초에서 30초까지의 여정(feat. 오픈소스 기여)

Spring Boot Startup Time을 90초에서 30초로 줄인 6단계 최적화 과정을 정리했습니다. 프로파일링으로 원인을 찾고, Spring 내부 동작과 오픈소스 패치까지 활용해 병목을 해소했습니다.

#Spring Boot#Kubernetes

38600

기존 개발 코드(Java)로 Amazon Neptune Analytics GraphRAG 구현하기

2026년 4월 1일

기존 개발 코드(Java)로 Amazon Neptune Analytics GraphRAG 구현하기

기존 Java/Spring 코드에서 그래프 스키마와 비즈니스 규칙을 추출해 spec.json을 만들고 GraphRAG를 구현하는 방법을 소개했습니다. Neptune Analytics와 Bedrock Knowledge Bases로 관계 기반 질의를 처리하는 흐름을 설명했습니다.

#Java#Spring Boot

6600