AI로 더 빨리 만들수록, 더 깊게 이해해야 한다

AI와 개발에 대해 이야기하는 구름 커밋 세션을 들었다. 요즘 워낙 "AI로 개발자가 대체된다", "바이브 코딩이면 혼자 서비스도 만든다" 같은 말이 많아서 조금은 뻔한 이야기일 줄 알았는데, 실제 현장에서 부딪힌 사례들이 꽤 구체적이었다.듣고 나서 제일 크게 남은 건 하나였다. AI가 코드를 잘 짜는 시대가 됐지만, 그 코드를 이해하지 못한 책임은 결국 사람에게 돌아온다.AI가 만든 코드는 빠르게 부채가 된다가장 인상 깊었던 사례는 STT 모델 이야기였다. 비개발자가 "음악을 텍스트로 바꿔줘"라고 요구했는데, AI가 서버에 무거운 STT 모델을 직접 올리는 방식으로 구현해버렸다고 한다. 요구사항만 보면 틀린 건 아닌데, 운영 관점에서는 서버 성능을 크게 갉아먹는 선택이었다. 문제는 이런 일이 한 번으로..

쉽고 간편한 SSL/TLS 인증서 등록, 발급, 관리를 위한 Certificate Manager

본 포스팅은 네이버클라우드에서 소정의 수수료를 제공받아 작성된 글입니다. 썸네일 출처: 네이버클라우드 제공 이미지인증서 만료는 작은 설정 문제가 아니라 서비스 신뢰 문제다웹사이트를 운영하고 있다면 사이트의 보안 유지는 더 이상 선택이 아닙니다. 특히 웹사이트와 사용자 사이의 신뢰 관계를 만들기 위해서는 보안서버 구축이 사실상 필수에 가깝습니다. 그 과정에서 자연스럽게 만나게 되는 것이 바로 SSL/TLS 인증서입니다.문제는 여기서 끝나지 않는다는 점입니다. 인증서는 발급만 받으면 끝나는 자산이 아니라, 적용 위치를 관리하고 만료 시점을 놓치지 않고 갱신 후 반영 상태까지 확인해야 하는 운영 자산에 가깝습니다. 운영자 입장에서는 작은 설정 하나처럼 보여도, 사용자 입장에서는 브라우저 경고 한 번으로 서비스..

최근 구름에서 열린 에이전트 코딩 세션에 다녀왔다. 발표자는 모아이(Moai) ADK라는 에이전트 개발 키트를 만든 분이었다. 세션은 본인의 실패 경험에서 시작해, 그 실패를 줄이기 위해 어떤 도구와 작업 방식을 만들었는지 설명하는 흐름이었다.2시간 정도 들었고, 끝나고 나니 몇 가지는 기록해두는 게 좋겠다고 생각했다.1. "AI한테 다 맡겼다가 500달러 날렸습니다"발표는 2024년 말의 실패 이야기로 시작됐다. 발표자는 와디즈에서 LLM 기반 사주 분석 서비스를 크라우드펀딩했다. 1차는 성공했지만 2차에서 문제가 터졌다.Cursor에 500달러를 썼는데, AI가 기존 코드를 마음대로 바꿔버렸다고 했다. 분명히 잘 돌아가는 것을 확인했는데 PDF 라이브러리가 어느 순간 교체되어 있었다. LangChai..

AI 서비스를 직접 만들고 운영하는 세 명의 실무자가 나눈 대화를 들었다. 이론서에 없는 현장 이야기가 많아서 메모하면서 계속 끄덕였다. 인상 깊었던 것들을 적어본다.틀린 이유를 쪼개야 고칠 수 있다AI 응답이 틀렸을 때 그냥 "틀렸다"고 넘기면 막막하다. 패널들이 오류를 네 가지로 쪼개서 분석한다는 이야기를 듣고, 이건 실무적으로 당장 써먹겠다 싶었다.문맥 파악 실패면 프롬프트를 고치고, 데이터 검색 실패면 RAG 파이프라인을 고치고, 데이터 조합 실패면 청킹이나 검색 로직을 점검하고, 최종 생성 실패면 모델이나 파인튜닝을 의심한다. 각각 해결책이 다르니까 원인을 먼저 분리하는 게 시작이라는 생각이 들었다.재현성 이야기도 나왔다. 100번 같은 질문했는데 99번은 같고 1번 다르게 나온다면, 이게 AI..

그림으로 이해하는 AWS 구조와 기술 서평1. 서론프론트엔드 개발자로 실무를 경험하면서 가장 크게 느낀 점 중 하나는,“나는 화면을 만들고 있지만, 서비스 전체 구조는 잘 모른다”는 한계였다. React 기반으로 UI를 구현하고 API를 호출하는 작업에는 익숙해졌지만,그 API가 어디에서 실행되고, 정적 파일이 어떻게 사용자에게 전달되는지에 대해서는명확하게 설명하기 어려웠다. 이러한 상황에서 AWS 전반 을 다루는 이 책은단순한 인프라 학습을 넘어,프론트엔드 개발자가 서비스의 전체 흐름을 이해하기 위한 입문서로 읽게 되었다.2. 책의 구성과 특징이 책은 AWS의 개념부터 시작해 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크, 서버리스까지전체 서비스를 폭넓게 설명하는 구조로 이루어져 있다. 특히 인상적이었던 점은 AWS를 ..

1. 인트로며칠 전 aaru라는 해외 스타트업에 대한 글을 봤다. 이 회사는 가상의 페르소나 수천 명을 만들어서 실제 세계의 현상을 예측한다. 선거 결과, 제품 반응, 여론 동향까지. 실제 사람을 인터뷰하지 않고도 꽤 높은 정확도로 맞춘다는 얘기였다. "가상의 사람한테 물어보면 진짜랑 비슷하게 나온다고?"반신반의하면서도 흥미로웠다. 그러던 중 허깅페이스에서 엔비디아가 만든 한국인 페르소나 데이터셋을 발견했다. 이름은 Nemotron-Personas-Korea. 한국인 100만 명 분량의 가상 프로필인데, 연령, 성별, 직업, 거주지, 자기소개까지 딸려 있었다. 이걸로 내가 만드는 서비스에 대한 가상 사용자 인터뷰를 해볼 수 있지 않을까?그래서 해봤다. 1만 명한테 물어봤다. 내 컴퓨터 안에서.2. "그래..