실리콘밸리 AI 개발자의 LLM 서비스를 위한 RAG
Hong
LLM의 한계? 실리콘밸리 현업에서 겪은 RAG 시행착오와 운영 노하우로 실전 문제 해결법을 알려드립니다.
입문
JavaScript, Python, 인공지능(AI)
대부분의 개발자는 데이터 처리를 이야기할 때 여전히 Batch와 CronJob에 머물러 있습니다. 하지만 실제 서비스 환경에서는 데이터가 끊임없이 생성되고, 그 흐름을 즉시 처리하지 못하면 지연·병목·정합성 문제로 이어집니다. 저 역시 대규모 트래픽 환경에서 실시간 추천, 상태 동기화, 이벤트 지연 문제를 직접 겪으며 “이걸 배치로 처리하는 게 맞나?”라는 고민을 수없이 했습니다. 이 강의는 바로 그 질문에서 출발합니다. Apache Flink를 활용해 데이터가 흘러가는 순간에 연산하고, 상태를 안전하게 관리하며, Event Time 기반으로 정확한 결과를 만들어내는 방법을 실무 관점에서 풀어냅니다. 단순한 이론 설명이 아니라, 실제 소스 코드와 구조를 통해 실시간 스트림 처리 시스템이 어떻게 설계되고 운영되는지를 경험할 수 있습니다. 실시간 처리가 막연하게 느껴졌던 분들, 메시징 이후의 세계가 궁금했던 분들께 이 강의는 분명한 방향을 제시해줄 것입니다.





삼성
임직원들도 이 강의를 듣고 있어요!





삼성
임직원들도 이 강의를 듣고 있어요!
먼저 경험한 수강생들의 후기
5.0
Ande
벌써 두번쨰 강의를 오픈하게 되었습니다!! 개인적으로 지식 공유에 대한 욕심이 많아서 제가 아는 부분들을 막막 풀어드리고 싶었어요. 이번에 다루고자 하는 내용은 Apache Flink에 대한 내용으로 여러분들이 반드시 아시면 좋을만한 주제라고 선정하였습니다. 솔직히 말할게요!! 여러분들 실시간 통신에 대해서 지식이 없으시다면 이 내용 이해하시기에는 어려우실수도 있습니다. (물론 제가 다 알려드리기도 하고 솔직히 강의 너무 잘 구성되었다고 생각합니다. ㅎㅎ ) 하지만 꼭 배워야합니다. 어렵지만 꼭 배워야한다고 제가 장담해서 말씀드리고 싶어요. 실시간 통신이라는데 요즘 시대에는 너무나도 중요해지는거 같습니다. 더 많은 트래픽을 유발하고 더 많은 데이터를 수집하기 위해서 더 많은 컨텐츠를 제공해야 한다고 생각해요. 실제로 이런 부분이 수많은 대기업이나 유니콘 스타트업에서 반영되어 있죠. 여러분들이 아시는 넷플릭스의 추천 시스템, 우버의 실시간 요금 계산, 그리고 뭐 무신사와 같이 추천 시스템 대부분 여러분들이 사용하시는 플랫폼이나 서비스에서는 이 실시간 통신 빠져있는 경우를 못봤습니다. 그러니깐 부디 꼭 이 영상을 통해서 많은 분들이 학습하셨으면 좋게습니다. 진짜 꼭 배우셔야 합니다. 여러분들의 커리어를 위해서라도 제발 부탁드릴게요 ㅎㅎㅎ
5.0
에이미
인프런에서 봤던 강의중에 손에 꼽는 강의라고 생각합니다..!! 이론적인 부분도 전혀 부족하지 않고 예시코드와 그에따른 실습까지 전반 많은 부분을 배울 수 있다고 생각을 합니다. Source라는 개념을 알려주실 떄 굳이 외부 저장소나 MSQ를 사용하지 않고 구현한게 더 인상깊은거 같습니다. 그 부분까지 다루었으면 강의 목표에서 일부 벗어나는 내용이였을거같아요. 정말 강의 잘봤습니다. 너무 많이 배워가는 내용이네요.
5.0
warna
공유자님 강의 보면서 저 최근에 네이버 클라우드로 이직했습니다!! 진짜 너무 감사드립니다. 제가 인프런에서 가장 좋아하는 지식 공유자님이시고 유명하지는 않지만 짧은 시간에 진짜 많은 개념들을 알려드리고 시간을 효율적으로 사용하려고 노력하시는 모습이 강의마다 다 보여서 너무 좋은 강의인거 같습니다. 이번에도 새롭게 오픈하시자마자 바로 수강하였는데... 역시 진짜 내용 너무 유익한거 같아요. 정말 많이 배울 수 있는 내용이였습니다.
배치가 아닌 실시간 스트림 기반으로 데이터를 처리하는 설계
Event Time·Watermark를 활용해 지연 데이터까지 정확히 처리
Stateful Processing을 통해 ‘상태를 가진’ 실시간 애플리케이션 구현
Apache Flink로 실무에 바로 적용 가능한 스트림 처리 파이프라인
실시간 추천·과금·집계 시스템을 설계할 수 있는 아키텍처
개발 · 프로그래밍 · 데이터 엔지니어링
데이터는 끊임없이 들어오는데 처리는 정해진 시각에만 돕니다. 그 사이의 지연이 쌓이면 병목이 되고 정합성 문제가 됩니다. Apache Flink는 그 흐름을 들어오는 대로 처리하는 엔진입니다. 이 강의는 그 구조를 처음부터 잡습니다.
Flink는 끊이지 않고 들어오는 데이터를 실시간으로 처리하는 분산 스트림 처리 엔진입니다. 배치가 정해진 시각에 모아서 처리한다면, 스트림은 도착하는 대로 처리합니다
이 강의가 출발하는 자리
배치 · 크론잡
정해진 시각에 한꺼번에 돕니다. 그 사이에 들어온 데이터는 기다립니다. 지연이 그대로 쌓입니다.
스트림
이벤트 하나가 들어오면 그 자리에서 처리합니다. 끝이 없는 데이터를 다루는 방식입니다.
Kafka로 이벤트를 흘려보내는 데까지는 많이들 옵니다. 그 흐름 위에서 집계하고 상태를 들고 가는 단계에서 막힙니다. 이 강의가 그 자리를 다룹니다.
이 강의가 시작된 자리
NATS 강의를 마치고 얼마 지나지 않아 다시 연락이 왔습니다. 그 대화에서 이 강의가 시작됐어요.
NATS 강의를 마치고 연휴에 다시 연락이 왔습니다.
무엇을 배우나
어디에 놓이나
Flink는 저장소가 아닙니다. 데이터를 어딘가에서 받아(Source) 처리하고 다시 어딘가로 내보내는(Sink) 자리에 놓입니다. 흔히 앞뒤에 붙는 시스템들입니다.
이 강의에서 다루는 것은 개별 커넥터 사용법이 아니라 Source와 Sink라는 개념 자체입니다. 섹션 4의 첫 강의가 그 자리이고, 개념을 잡고 나면 어느 쪽에 무엇이 붙든 같은 방식으로 읽힙니다.
개념만 듣고 끝나지 않습니다
마지막 섹션이 통째로 예제 작성과 실행입니다.
커리큘럼 보기커리큘럼
앞쪽에서 개념과 구조를 잡고, 뒤쪽에서 API와 상태 관리를 거쳐 직접 구현까지 갑니다.
이런 분께
지금 시장
신입 채용은 줄고, 기업은 검증된 사람만 뽑으려 합니다. 최근 몇 달 사이 나온 기사들입니다.
기업이 불안한 만큼, 뽑히는 쪽은 더 분명한 차이를 보여줘야 합니다. 공부는 결국 스스로 하는 것이지만, 무엇을 어떤 관점으로 보느냐에 따라 같은 시간을 쓰고도 설명할 수 있는 깊이가 달라집니다. 이 강의는 그 관점을 넘기려고 만들었습니다.
수강평
인프런 수강평에서 그대로 옮겼습니다.
"인프런에서 봤던 강의 중에 손에 꼽는 강의라고 생각합니다. 이론적인 부분도 전혀 부족하지 않고 예시 코드와 그에 따른 실습까지 전반적으로 많은 부분을 배울 수 있다고 생각합니다. Source라는 개념을 알려 주실 때 굳이 외부 저장소나 메시지 큐를 쓰지 않고 구현한 게 더 인상 깊었습니다."
에이미 · 89% 수강 후 작성
"공유자님 강의 보면서 저 최근에 네이버 클라우드로 이직했습니다. 진짜 너무 감사드립니다. 유명하지는 않지만 짧은 시간에 진짜 많은 개념을 알려 주고 시간을 효율적으로 쓰려고 노력하시는 모습이 강의마다 다 보여서 너무 좋은 강의인 것 같습니다."
warna · 85% 수강 후 작성
강사
네이버 본사 10년차 백엔드 개발자 Ande와, 판교 플랫폼 서버 개발자 Hong이 함께 만들었습니다.
네이버 본사에서 서버를 개발하는 10년차 백엔드 개발자입니다. 강의에서 다루는 구조와 판단 기준은 대부분 현장에서 실제로 겪으며 정리한 것들이에요. 질문은 편하게 남겨주세요.
"배치로 버티다 한계가 오는 지점이 있습니다. 그때 구조를 바꿔야 합니다."
現 네이버 서버(본사) 개발자 · 前 신세계 그룹 백엔드 개발자 · 前 헬스케어 스타트업 서버 개발자 · 컴퓨터공학 전공
판교에서 플랫폼 서버 개발을 담당하고 있습니다. 직접 공부한 방법과 실무에서 마주치는 문제·해결책을 나누려고 지식공유자 활동을 이어가고 있어요. 강의는 혼자가 아니라 현업의 여러 개발자와 함께 만듭니다.
"실시간이라는 말은 멋있는데, 막상 짜려면 시간부터 어렵습니다. 거기서 시작합니다."
자주 묻는 질문
데이터가 도착하는 속도로 처리하는 구조를 한 번 끝까지 봅니다.
결정하기 전에 커리큘럼 다시 훑어보기함께 이야기 나눠요
혼자 막히면 오래 걸립니다. 강의를 듣다 걸리는 부분, 자기 서비스에 적용하면서 생기는 질문, 커리어와 현업 이야기까지 편하게 나누는 공간이 따로 있습니다.
실무에서 실제로 겪는 문제, 다른 분들이 어떤 구조를 골랐는지, 그리고 개발자 커리어에 대한 이야기를 나눕니다. 강의 관련 질문도 환영합니다.
"막히는 자리는 대체로 남들도 막힙니다. 먼저 지나간 사람에게 물어보는 게 제일 빠릅니다."
학습 대상은
누구일까요?
Batch와 CronJob의 한계 앞에서 매번 설계가 막히는 백엔드 개발자
Kafka는 쓰지만 ‘그 다음 단계’를 몰라 답답한 개발자
실시간 추천·과금·집계 시스템 구조가 감으로만 이해되는 개발자
Event Time·State 개념이 항상 어렵게 느껴지는 스트림 입문자
실시간 데이터 처리로 커리어 차별화를 만들고 싶은 중·시니어 개발자
인프런인증
커리어인증
9,336
명
수강생
597
개
수강평
166
개
답변
4.8
점
강의 평점
31
개
강의
집에서 빈둥대다 개발에 흥미를 느껴 개발 공부를 시작하였고 현재는 판교에서 플랫폼 서버 개발을 담당하여 진행하고 있습니다. 제가 공부를 했던 방법과 실무에서 접하실 수 있는 여러가지 문제점들과 해결책을 여러분들에게 제공하고 싶어 지식공유자 활동을 이어나가고 있습니다.
강의는 오로지 저만의 지식을 통해 만들어지지 않습니다. 모든 강의는 함께하시는 분들이 계십니다.
토스 개발자분의 추천으로 합류하신 실리콘 밸리 개발자 Waddy
[지식공유자 경력]
[前] 샌드박스IP 관련 블록체인 개발자
[前] 메타버스 백엔드 개발자
[現] 판교에서 고여가는 서버 개발자
[인터뷰 이력]
[기타 문의]
[공식 사이트]
전체
27개 ∙ (6시간 45분)
해당 강의에서 제공:
전체
12개
4.8
12개의 수강평
수강평 9
∙
평균 평점 5.0
5
인프런에서 봤던 강의중에 손에 꼽는 강의라고 생각합니다..!! 이론적인 부분도 전혀 부족하지 않고 예시코드와 그에따른 실습까지 전반 많은 부분을 배울 수 있다고 생각을 합니다. Source라는 개념을 알려주실 떄 굳이 외부 저장소나 MSQ를 사용하지 않고 구현한게 더 인상깊은거 같습니다. 그 부분까지 다루었으면 강의 목표에서 일부 벗어나는 내용이였을거같아요. 정말 강의 잘봤습니다. 너무 많이 배워가는 내용이네요.
안녕하세요 에이미님!! 이렇게 평 남겨주셔서 감사합니다. 손에 꼽는 강의라니 ㅠㅠ 너무 힘이 되는 평인거 같아요. 다음 강의도 더 유익하고 에이미님에게 도움이 될 수 있는 내용으로 준비해보도록 하겠습니다. 좋은하루 보내세요!
수강평 3
∙
평균 평점 5.0
수정됨
5
벌써 두번쨰 강의를 오픈하게 되었습니다!! 개인적으로 지식 공유에 대한 욕심이 많아서 제가 아는 부분들을 막막 풀어드리고 싶었어요. 이번에 다루고자 하는 내용은 Apache Flink에 대한 내용으로 여러분들이 반드시 아시면 좋을만한 주제라고 선정하였습니다. 솔직히 말할게요!! 여러분들 실시간 통신에 대해서 지식이 없으시다면 이 내용 이해하시기에는 어려우실수도 있습니다. (물론 제가 다 알려드리기도 하고 솔직히 강의 너무 잘 구성되었다고 생각합니다. ㅎㅎ ) 하지만 꼭 배워야합니다. 어렵지만 꼭 배워야한다고 제가 장담해서 말씀드리고 싶어요. 실시간 통신이라는데 요즘 시대에는 너무나도 중요해지는거 같습니다. 더 많은 트래픽을 유발하고 더 많은 데이터를 수집하기 위해서 더 많은 컨텐츠를 제공해야 한다고 생각해요. 실제로 이런 부분이 수많은 대기업이나 유니콘 스타트업에서 반영되어 있죠. 여러분들이 아시는 넷플릭스의 추천 시스템, 우버의 실시간 요금 계산, 그리고 뭐 무신사와 같이 추천 시스템 대부분 여러분들이 사용하시는 플랫폼이나 서비스에서는 이 실시간 통신 빠져있는 경우를 못봤습니다. 그러니깐 부디 꼭 이 영상을 통해서 많은 분들이 학습하셨으면 좋게습니다. 진짜 꼭 배우셔야 합니다. 여러분들의 커리어를 위해서라도 제발 부탁드릴게요 ㅎㅎㅎ
ㅋㅋㅋㅋ 이렇게 간절하신 분은 처음봤어요. 저도 실시간 통신이라는 커리어가 개발자 측면에서 진짜 큰 도움이 된다고 생각합니다. 이분이 말씀해주신거에 정말 공감하고 많은 분들이 저희가 공감하는 부분을 인지하고 참고해주셨으면 너무 좋을꺼 같아요. 좋은 강의 같이 만들어서 항상 영광입니다~~! 앞으로도 잘 부탁드려요!!
수강평 15
∙
평균 평점 5.0
5
강의 너무 잘 봤습니다. 구성이 너무 좋네요. 실시간 통신이 무엇인지 이 강의 하나로 딱 이해했다고 생각합니다. 단순하게 Flink라는 플랫폼만을 다루는게 아니라 그 시니어 개발자분의 관점도 옅볼 수 있는 내용이었던거 같아요.
안녕하세요 02년생 개발자님!! 좋은 평 남겨주셔서 감사합니다!! 말씀해주신 부분처럼 단순하게 사용하는 방식이 아닌 좀 더 넓은 시야에서 볼 수 있는 관점을 제공해 드리고 싶었습니다. 앞으로 더 유익한 강의 제공해드릴게요. 평 감사드리며, 좋은하루 보내세요!!
수강평 13
∙
평균 평점 5.0
5
공유자님 강의 보면서 저 최근에 네이버 클라우드로 이직했습니다!! 진짜 너무 감사드립니다. 제가 인프런에서 가장 좋아하는 지식 공유자님이시고 유명하지는 않지만 짧은 시간에 진짜 많은 개념들을 알려드리고 시간을 효율적으로 사용하려고 노력하시는 모습이 강의마다 다 보여서 너무 좋은 강의인거 같습니다. 이번에도 새롭게 오픈하시자마자 바로 수강하였는데... 역시 진짜 내용 너무 유익한거 같아요. 정말 많이 배울 수 있는 내용이였습니다.
안녕하세요 warna님 네이버 클라우드라니!!! 정말 잘 가셨네요 ㅎㅎ 부럽습니다!! 기회가 된다면 저도...? ㅋㅋㅋㅋ 농담이고 앞으로 더 유익하고 재미있는 내용 다루면서 여러분들에게 다가가는 강사가 되겠습니다. 좋은 하루 보내시고 앞으로 더 좋은 일만 있으시기를 바랄게요!!