
코드는 멈췄고, 에이전트가 움직인다 – AgentSecOps의 시대로
AI 에이전트의 자율 실행이 기존 DevSecOps 통제를 우회할 수 있다는 문제를 짚고, AgentSecOps를 실행 시점 보안 계층으로 제안했습니다. 또한 PDP, PBAC, PEP, PIP를 중심으로 한 통제 구조와 MCP 기반 상용화 방향을 설명했습니다.

AI 에이전트의 자율 실행이 기존 DevSecOps 통제를 우회할 수 있다는 문제를 짚고, AgentSecOps를 실행 시점 보안 계층으로 제안했습니다. 또한 PDP, PBAC, PEP, PIP를 중심으로 한 통제 구조와 MCP 기반 상용화 방향을 설명했습니다.

UI와 리포지터리가 최대 개수 규칙을 암묵적으로 공유하는 구조의 문제를 다뤘습니다. `hasMoreItems` 같은 명시적 속성으로 책임을 분리하는 방법을 제안했습니다.


OMS를 판매처와 풀필먼트를 잇는 인터프리터로 보고, 최소 동기화와 재가공 서빙을 중심으로 마이크로서비스와 shared cache 구조를 설계했습니다. 이를 통해 작은 단위 개발과 상시 배포, 피크 트래픽 흡수를 가능하게 했지만, 팀 전체의 높은 컨텍스트 공유가 필요했습니다.

MCP의 구조와 활용 가능성을 설명한 뒤, 엔터프라이즈 환경에서의 보안 공백을 짚었습니다. 인증과 암호화, 감사 로깅을 내장한 MCPS가 필요하다고 제안했습니다.


Amazon DataZone의 Custom Asset Type으로 Tableau 대시보드를 외부 자산으로 통합하고 계보를 구성하는 방법을 설명했습니다. 메타데이터와 OpenLineage 이벤트를 활용해 AWS와 외부 BI 자산을 함께 관리하는 흐름을 정리했습니다.


CloudFront와 Route 53로 다중 리전 액티브-액티브 라우팅을 구성하는 방법을 설명했습니다. 낮은 지연 시간과 리전 장애 대응을 함께 고려한 아키텍처 설계와 배포 절차를 정리했습니다.

LG에너지솔루션이 Amazon DataZone으로 데이터와 ML 거버넌스를 통합한 사례를 소개했습니다. 데이터 자산화, 권한 관리, 품질 관리, 모니터링 체계를 함께 구축한 내용입니다.


에이닷은 앱 재배포 없이 UI를 바꾸기 위해 Server Driven UI를 도입했습니다. JSON 스펙, Admin 시스템, 동적 렌더링으로 운영 효율을 높였습니다.

새 속성을 추가할 때는 기존 이름이 더 이상 적절한지 함께 살펴야 합니다. 이름을 구체화하고 표시 규칙을 분리하면 버그를 줄일 수 있습니다.

당근은 피드 콘텐츠를 Feed-Entity로 표준화해 여러 서비스의 데이터를 한 구조로 관리했습니다. 수집·변환·검증·서빙을 모듈화하고 지역별 캐시로 읽기 성능과 확장성을 높였습니다.


Domain-Driven 헥사고날 아키텍처를 PDP 서비스 코드 사례로 설명했습니다. Port와 Use Case 분리, 애그리거트 모델, 테스트 용이성 등 운영 장점을 다뤘습니다.

복잡한 권한을 RBAC 대신 ReBAC로 재구성해 선언적으로 관리하는 방법을 소개했습니다. graplix와 React Permission 컴포넌트로 권한 체크와 화면 제어를 단순화했습니다.