fos-blog/study
01 / 홈02 / 카테고리03 / 시리즈
01 / 홈02 / 카테고리03 / 시리즈

카테고리

  • AI 페이지로 이동
    • RAG 페이지로 이동
    • agent 페이지로 이동
    • claude-code 페이지로 이동
    • harness 페이지로 이동
    • llm 페이지로 이동
    • ops 페이지로 이동
    • practice 페이지로 이동
  • algorithm 페이지로 이동
    • Alias Method: 가중치 랜덤 선택을 전처리 O(n), 추출 O(1)로 바꾸기
    • Welford's Online Algorithm: 값을 저장하지 않고 평균과 분산 계산하기
  • architecture 페이지로 이동
    • distributed-systems 페이지로 이동
    • domain 페이지로 이동
    • evolution 페이지로 이동
    • patterns 페이지로 이동
  • database 페이지로 이동
    • milvus 페이지로 이동
    • mysql 페이지로 이동
    • opensearch 페이지로 이동
    • qdrant 페이지로 이동
    • redis 페이지로 이동
    • vespa 페이지로 이동
    • DB Connection Pool Saturation과 Thread Pool 격리
    • 커넥션 풀 크기는 얼마나 조정해야 할까?
    • MyBatis 기본기 — XML Mapper, resultMap, 동적 SQL, 운영 패턴 정리
    • MyBatis와 JPA/Hibernate 트레이드오프 — 레거시 백엔드를 다루는 시니어 관점
    • 한국어 형태소 분석기 Nori vs Lindera — OpenSearch에서 Milvus로 갈 때 어휘 검색은 유지되나
    • 정규화와 역정규화: 무결성과 조회 비용 사이의 선택
    • 벡터 DB 5종, 아키텍처는 어떻게 다른가
    • 벡터 DB 5종을 실제로 벤치마크했다 — 같은 recall에서 QPS는 얼마나 갈리나
    • 벡터 DB 어떻게 고를까 — OpenSearch · Milvus · Qdrant · Vespa · pgvector 비교
    • 벡터 DB를 실제로 도입한 사례 — 빅테크 프로덕션
  • devops 페이지로 이동
    • docker 페이지로 이동
    • k8s 페이지로 이동
    • Envoy Proxy
    • Graceful Shutdown
    • 종료 신호는 어디서 멈추는가
  • http 페이지로 이동
    • HTTP Connection Pool
    • HTTPS와 TLS: 핸드셰이크, 인증서, 종료 지점
  • java 페이지로 이동
    • concurrency 페이지로 이동
    • jdbc 페이지로 이동
    • spring 페이지로 이동
    • spring-batch 페이지로 이동
    • testing 페이지로 이동
    • Java 동시성 락 정리 — 커머스 메뉴/프로모션 정책 캐시 갱신 관점
    • JVM 튜닝 실전: 메모리 구조부터 Virtual Threads, GC 튜닝, 프로파일링까지
    • 로그에 traceId 남기기 — MDC 부터 OpenTelemetry 까지
    • Java StampedLock — 읽기 폭주에도 쓰기가 밀리지 않는 락
    • Virtual Thread와 Project Loom
  • javascript 페이지로 이동
    • typescript 페이지로 이동
    • AbortController
    • Async Iterator와 제너레이터
    • CommonJS와 ECMAScript Modules
    • 제너레이터(Generator)
    • Http Client
    • Node 백엔드 운영 패턴 — Streams 백프레셔, pipe/pipeline, 멱등성 vs 분산 락
    • Node.js
    • `setImmediate()`
  • kafka 페이지로 이동
    • Kafka 클러스터 아키텍처: Broker, KRaft Controller와 복제
    • Kafka 기본 개념: Topic, Partition, Offset과 Segment
    • Kafka 실전 설계: 파티션 전략, 컨슈머 그룹, 전달 보장, 재시도, 순서 보장 트레이드오프
    • Kafka 파티션·리밸런스·컨슈머 지연 운영
    • Kafka를 로그로 이해하기: 복제, 재처리, 상태와 데이터 통합
    • Spring Kafka 컨슈머 오프셋 커밋과 트랜잭션 정렬: AckMode, manual ack, 멱등 처리
  • linux 페이지로 이동
    • fsync — 리눅스 파일 동기화 시스템 콜
    • SSH forced command 로 배포 키가 실행할 수 있는 명령 제한하기
  • mlops 페이지로 이동
    • llm-serving 페이지로 이동
    • model-router 페이지로 이동
    • Python CUDA 버전 생태계 — nvidia-smi, nvcc, pip, conda가 다 다른 버전을 말하는 이유
    • GPU 컨테이너의 CUDA 버전 호환성 — nvidia-smi부터 이미지 다이어트까지
    • Kubernetes GPU 노드에서 /run tmpfs가 꽉 차서 Pod가 안 뜰 때
    • GPU·CUDA·MPS 기초 — 자바 백엔드 개발자가 처음 만나는 그림
    • Multi-process GPU 워크로드 — 자바 ThreadPool 사용자가 만나는 모델 차이
    • ML 서비스 성능 분석 워크플로 — 자바 백엔드 트러블슈팅과 다른 점
    • 한 GPU 를 여러 프로세스가 나눠 쓰기 — Time-Slicing 과 MPS
  • network 페이지로 이동
    • Connection reset by peer는 누가 보낸 걸까 — 리버스 프록시 홉마다 TCP 연결은 따로 논다
    • L2(스위치)와 L3(라우터)의 역할 차이
    • L4와 VIP(Virtual IP Address)
    • IP Subnet
  • observability 페이지로 이동
    • Observability 입문: 시니어 백엔드가 장애를 탐지하고 대응하는 방식
    • K8s 위 Spring Boot 앱의 메트릭 수집
  • python 페이지로 이동
    • Python async/await — CompletableFuture·Reactor 와 다른 점, 그리고 blocking I/O 함정
    • Python 의존성 관리 — Java Maven/Gradle 사용자가 만나는 첫 충격
    • FastAPI 기초 — Spring Boot 사용자가 빠르게 익히는 법
    • Java 개발자를 위한 Python 심화 — OOP·데코레이터·컨텍스트 매니저
    • PyTorch 기초 — 텐서, 디바이스, 그리고 모델 로딩이 무거운 이유
    • Java 개발자를 위한 Python 문법 핵심
    • ThreadLocal 에서 contextvars 로 — Python 의 요청 컨텍스트 전파
    • OCR 동작 원리 — Layout · Text · Post-process 3단계
    • Python 서버의 RSS가 줄지 않는 이유: CPython, gc.collect(), malloc_trim
  • rabbitmq 페이지로 이동
    • RabbitMQ Basics — 실전 백엔드 관점에서 정리하는 메시지 브로커 기본기
    • RabbitMQ vs Kafka — 백엔드 메시징 선택 기준과 실전 운영 관점
  • resume 페이지로 이동
    • 경험 및 경력기술서
    • 김병태 경력기술서
    • 김병태 포트폴리오
  • task 페이지로 이동
    • ai-service-team 페이지로 이동
    • nsc-slot 페이지로 이동
    • sb-dev-team 페이지로 이동
    • the-future-company 페이지로 이동
  • thinking 페이지로 이동
    • 자기주도 학습: 질문에서 시작해 글로 검증하기
    • 좋은 일을 넘어 중요한 일을 하는 법
FOS-BLOG · FOOTERall systems normal·v0.1 · 2026.04.27·seoul, kr
Ffos-blog/study

개발 학습 기록을 정리하는 블로그입니다. 공부하면서 기록하고, 기록하면서 다시 배웁니다.

visitors
01site
  • Home↗
  • Posts↗
  • Categories↗
  • Glossary↗
  • About↗
02policy
  • 소개/about
  • 개인정보처리방침/privacy
  • 연락처/contact
03categories
  • AI↗
  • Algorithm↗
  • DB↗
  • DevOps↗
  • Java/Spring↗
  • JS/TS↗
  • React↗
  • Next.js↗
  • System↗
04connect
  • GitHub@jon890↗
  • Source repositoryjon890/fos-study↗
  • RSS feed/rss.xml↗
  • Newsletter매주 1 회 · 한 편의 글→
© 2026 FOS Study. All posts MIT-licensed.
built with·Next.js·Tailwind v4·Geist·Pretendard·oklch
FOS-WORLD · DEV NOTES · 2026

매일 쌓는
개발 학습 노트(.mdx)

AI · 알고리즘 · DB · DevOps · Java/Spring · JS/TS · React · Next.js · System. 공부하면서 기록하고, 기록하면서 다시 배웁니다.

posts
276
categories
18
series
6
subscribers
—

시리즈

mlops11 posts

AI 서빙 인프라: GPU부터 문서 파싱까지

PyTorch를 pip install로 깔았는데 시스템에 CUDA Toolkit을 따로 안 깔아도 GPU가 돌았다. 그러다 nvidia-smi는 CUDA 12.2라고 하고, nvcc --version은 아예 명령이 없다고 하고, python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"는 12.6이라고 한다. 같은 머신에서...

2026.09.08
mlops8 posts

Model Router

애플리케이션에서 LLM 을 처음 붙일 때는 SDK 하나를 호출하면 끝난다. 그런데 모델이 둘 이상 되고, 어떤 요청은 싼 모델로 충분하고 어떤 요청은 비싼 모델이 필요하고, 제공자 한 곳이 죽었을 때 다른 곳으로 넘겨야 하는 상황이 오면 그 판단을 어디에 둘지가 문제가 된다. 애플리케이션 코드마다 if 로 흩어 놓으면 팀이 늘어날 때마다 같은 판단이 복제된...

2026.09.08
task5 posts

Document Parser 구축·운영

진행 기간: 2026.05–현재 PDF·이미지·오피스 문서를 LLM이 다룰 수 있는 Markdown으로 변환하는 Document Parser를 담당했다. OCR 제품을 만드는 게 아니라 OCR을 활용해 문서를 Markdown으로 변환하는 서비스다. 스택: Python 3.11, FastAPI, docling(+TableFormer), 멀티프로세스 워커 풀,...

2026.09.06
devops7 posts

API Gateway를 제거하고 쿠버네티스로 직접 노출하기

회사에서 "API Gateway를 제거하고, 쿠버네티스 앞에 LoadBalancer를 직접 붙여서 외부로 노출하자"는 작업을 맡게 됐다. 그런데 막상 들여다보니 나는 Ingress가 뭔지도 제대로 몰랐다. "외부 요청이 들어와서 서버가 응답한다" 정도로만 알고 있었지, 그 사이에 LoadBalancer니 Ingress Controller니 하는 것들이 몇...

2026.09.03
시리즈 더 보기

최근 글

ai2026.10.0214

스킬 문서는 반복 실행을 스크립트로 내리고 같은 지시를 한 곳에서만 소유하게 쓴다

ai

하네스 회고는 새 문서로 쌓지 않고 종류에 맞는 기존 단일 소스에 환원한다

2026.10.0218
ai

ADR 은 되돌리기 어려운 결정의 이유만 남기고, 대안 기각은 옵션마다 줄을 나눈다

2026.10.0217
ai

에이전트가 배운 회피 패턴은 조건을 통과한 것만 파일로 쌓고 주기적으로 지운다

2026.10.0217
ai

여러 저장소가 쓰는 스킬은 도메인 중립 코어와 저장소별 오버레이로 나눈다

2026.10.0215
ai

RAG 의 검색 계층은 벡터 DB 부터 세우지 말고 문서의 성격과 규모로 고른다

2026.10.0213
최신 글 더 보기

카테고리

모두 보기
🗄️db

database

55 postsview
🤖ai

AI

53 postsview
📁task

task

38 postsview
☕java

java

30 postsview
🚀devops

devops

24 postsview
📁mlops

mlops

17 postsview
🏗️architecture

architecture

15 postsview
⚡js

javascript

10 postsview
📁python

python

9 postsview