Multi-AZ 기반 Active-Active 설계로 장애 시에도 서비스 연속성을 높이는 클라우드 아키텍처를 다뤘습니다. Multi-Region과 DR의 차이, RTO·RPO 한계, 보안·데이터 안정성 전략도 함께 정리했습니다.
Production Engineer, LLM Serving
퓨리오사AI · Seoul
RNGD NPU 기반 프로덕션 LLM 서빙의 신뢰성·관측성·성능을 책임지며, 병목 분석과 배포 자동화로 지연시간·처리량·자원 효율을 개선합니다. Rust·C++·Python·Go 중 프로그래밍 역량과 Kubernetes 환경 서비스 운영 경험이 필요합니다.
AI Solution Architect - Cloud
업스테이지 · 경력 무관
글로벌 고객의 비즈니스 요건을 바탕으로 업스테이지 AI 제품의 클라우드 아키텍처를 설계하고, PoC·온보딩·API 연동 및 운영 안정화를 주도합니다. 프로그래밍 언어 이해도와 주요 클라우드 B2B 프로젝트 경험, 클라우드 네이티브·컨테이너 기술 역량이 필요합니다.
ML Engineer (ML/LLM Ops)
토스뱅크 · Seoul
ML/LLM 플랫폼과 공통 기술을 개발·운영하며 모델 학습부터 서빙·모니터링까지의 환경을 고도화합니다. Kubernetes에서 서비스 개발·배포·운영 경험이 필요합니다.
#cloud 주제를 이어서 읽기
Multi-AZ는 가용성을 높이기 위한 기본 구조이고, Multi-Region은 Region 전체 장애에 대비하는 DR 전략입니다. DR 설계에서는 RTO와 RPO를 기준으로 복제, 트래픽 전환, 세션 처리를 함께 고려해야 했습니다.
