Spring Cloud로 개발하는 마이크로서비스 애플리케이션(MSA)

안녕하세요. Spring 개발자를 위한 실전 LLM 서비스 개발 (Part 1) 강의에 새 보충 강의를 추가했습니다. 최근 공개된 TypeSafe AI의 결정 모델 Jev를 Spring Boot 애플리케이션에 연동하는 내용으로, 약 1시간 분량입니다.

왜 추가했나
Section 4에서 entity()로 LLM 응답을 Java 객체로 받는 방법과, 모델이 JSON을 코드펜스로 감싸 파싱이 깨지는 실무 함정을 다뤘습니다. 프롬프트로 부탁하든 entity()로 자동화하든, 결국 LLM에게 형식을 "부탁"하는 방식이라는 한계는 남습니다.
Jev는 접근이 다릅니다. 글을 쓰지 않고, 정해진 보기 중에서 답을 골라 확률과 함께 돌려줍니다. 형식이 구조적으로 보장되는 셈입니다. 같은 입력을 두 방식으로 처리해 보면 "구조화된 출력"을 설계할 때 무엇을 고려해야 하는지가 훨씬 선명해집니다. 그래서 Section 4의 연장선으로 이 내용을 정리했습니다.

무엇을 배우나요

1. Jev와 System One 모델의 개념: 텍스트 대신 "타입이 정해진 결정"을 돌려준다는 것의 의미

2. LLM과 Jev의 차이: 서술형 답안 vs 객관식 답안, 각자 잘하는 일과 못하는 일

3. 세 가지 질문 타입(choice · score · noul)과 /v1/systemone 요청 구조

4. Spring에서 호출하기: RestClient로 Jev API를 호출하고, Java enum으로 보기를 만들어 응답을 타입 안전하게 변환

5. 비교 시연: 같은 영화 리뷰를 entity()와 Jev로 각각 분석해 속도, 형식 오류, 확신도, 일관성 비교

함께 업데이트된 자료

• Section 4 예제 코드(ch4): 리뷰 분석 API 2종(/api/movies/review/llm, /api/movies/review/jev)과 JevClient 추가

• 보충 강의 슬라이드와 교안

• 비교 테스트 스크립트: macOS용 review-compare.sh, Windows용 review-compare.ps1

미리 알아두실 점

• Jev는 Spring AI의 기능이 아니라 TypeSafe AI가 제공하는 별도 외부 서비스입니다. 강의에서도 Spring AI의 ChatClient가 아니라 RestClient로 직접 호출합니다.

• Jev는 현재 얼리 액세스 단계라서 API 키 발급에 대기가 있을 수 있습니다. 예제 코드는 기본적으로 Jev 기능이 꺼져 있어(jev.enabled=false), 키가 없어도 기존 실습은 그대로 진행할 수 있습니다. 키가 없는 분은 영상의 시연을 보시며 개념과 코드 위주로 따라오시면 됩니다.

• 출시 초기 서비스라 이후 가격이나 API가 바뀔 수 있습니다. 변경이 생기면 새 소식으로 다시 안내드리겠습니다.

📌 강의 바로가기: https://inf.run/VVpnV

추가된 강의를 들으시면서 궁금한 점이나 실습 중 막히는 부분이 있으면 댓글로 편하게 남겨주세요. 앞으로도 실무에 바로 쓸 수 있는 내용을 꾸준히 보강하겠습니다.

안녕하세요, 이도원입니다.

"Jenkins 파이프라인은 만들어봤는데, ArgoCD나 GitOps는 개념만 들어봤다."

"dev·staging·production 환경별 배포를 어떻게 설계해야 할지 막막하다."

이런 고민을 하시는 분들을 위해 「Jenkins와 ArgoCD로 배우는 실전 GitOps CI/CD」 강의를 인프런에 오픈했습니다.

이 강의는 이런 점이 다릅니다

• Jenkins 기반의 전통적인 CI/CD를 넘어 ArgoCD 기반 GitOps까지 함께 다룹니다.

• Push 방식(Jenkins)과 Pull 방식(ArgoCD)을 같은 클러스터 위에서 직접 비교합니다. 누군가 kubectl로 수동 변경했을 때 한쪽은 그대로 남고 한쪽은 자동 복구되는 걸 눈으로 확인하고, 롤백과 배포 이력 확인 방식의 차이도 직접 체감합니다.

• 두 방식을 결합해 dev·staging은 Jenkins Push, production은 ArgoCD Pull(수동 Sync 승인)로 나누는 하이브리드 배포 파이프라인을 처음부터 끝까지 만들어봅니다.

• Canary, Blue-Green, RBAC, 승인 절차, 장애 대응, 자동 롤백까지 운영에 필요한 핵심 배포 기술을 실습합니다.

실습 환경

Docker Desktop 하나로 진행합니다. Windows와 macOS 모두 가능하고, AWS 같은 클라우드 계정이나 별도 비용은 필요 없습니다.

이런 분께 추천드립니다

• Jenkins는 써봤지만 ArgoCD/GitOps는 처음인 백엔드·인프라 엔지니어

• Kubernetes 배포를 수동 kubectl apply에서 자동화로 넘어가고 싶은 분

• 배포 승인, 롤백, 감사 추적 같은 운영 요건을 고민하는 DevOps·SRE 담당자

총 러닝타임은 약 10~11시간이며, 실습 자료와 트러블슈팅 가이드도 함께 제공됩니다.

👉 강의 보기: https://inf.run/dEjZE

궁금한 점은 댓글이나 강의 Q&A로 편하게 남겨주세요!

이번에 새롭게 Spring 개발자를 위한 실전 LLM 서비스 개발 (Part 1) 강의를 오픈했습니다. 조금 늦은 감이 없지는 않으나, 자바 개발자들에게 친숙한 Spring framework를 이용하여 LLM 애플리케이션을 개발하는데 필요한 내용을 학습하는 강의로 구성했습니다. 많은 관심 부탁드립니다.

왜 이 강의를 만들었나

요즘 RAG, 벡터 검색, AI 에이전트 같은 키워드는 어디서나 접할 수 있지만, 막상 "Spring Boot 백엔드에 어떻게 붙이는가"를 실무 수준으로 다루는 자료는 많지 않았습니다.

이 강의는 제가 실제 RAG 추천 엔드포인트를 디버깅하며 겪었던 문제 — 문서를 토큰 단위로 청킹했을 때 의미 단위가 깨져 검색 품질이 떨어졌던 경험, 그리고 문단 단위 청킹으로 전략을 바꿔 문제를 해결했던 과정 — 을 그대로 커리큘럼에 녹였습니다. 튜토리얼처럼 정답 코드만 보여주는 게 아니라, "왜 안 되는지 → 어떻게 진단하는지 → 어떻게 고치는지"를 함께 따라가는 방식입니다.

이런 분들께 추천합니다

• Spring Boot 경험은 있지만 LLM/AI 서비스 개발은 처음인 백엔드 개발자

• RAG, 벡터 검색을 튜토리얼이 아니라 실무 프로젝트 수준으로 적용하고 싶은 개발자

• 사내 AI 기능(챗봇, 문서 검색, 추천 등)을 Spring 기반으로 직접 구현해야 하는 실무자

Spring Boot로 REST API를 만들어 본 경험만 있으면 충분합니다. AI/LLM 사전 지식은 필요 없습니다.

무엇을 배우나요

1. Spring AI 핵심 기초 ChatClient 기본 사용법, 구조화된 출력(Structured Output), 스트리밍 응답 구현

2. RAG 파이프라인 구축 벡터 스토어 연동, 문서 청킹 전략 비교와 실전 트러블슈팅, 검색 품질 개선, 프롬프트 설계

3. 도구·멀티모달 확장 MCP(Model Context Protocol)를 활용한 외부 도구 연동, 이미지 등 멀티모달 입력 처리, Dify 연동

4. 서비스 안정화와 실전 프로젝트 가드레일 적용, 신뢰성 있는 서비스 설계, 지금까지 배운 내용을 통합하는 미니 프로젝트

부록으로 AI 코딩 도구와 Ollama 활용법도 함께 다룹니다.

시리즈 안내

이번에 출시한 것은 전체 시리즈의 Part 1입니다. Part 2, 3에서는 더 심화된 아키텍처와 실전 케이스를 다룰 예정이며, 시리즈가 모두 출시되면 전체 패키지 할인도 준비할 계획입니다.

📌 강의 바로가기: https://inf.run/VVpnV

궁금한 점이나 커리큘럼 관련 질문은 댓글로 편하게 남겨주세요. Part 1을 통해 여러분의 Spring 서비스에 LLM을 붙이는 첫걸음을 함께하고 싶습니다.

Spring Boot 3.5 + Spring Cloud 2025.0.x 강의 업데이트 중 입니다.

안녕하세요, 이도원입니다.

이번에 새롭게 "Spring Cloud로 개발하는 마이크로서비스 애플리케이션(MSA)" 강의에 대한 2차 업데이트가 진행 중입니다. 이번 업데이트는 실습 예제한 대한 부분 뿐만 아니라, 강의 콘텐츠에 대한 부분도 최신 내용으로 업데이트 중입니다. (Spring boot 3.5 + Spring Cloud 2025.0.0)

앞서 공지해 드렸던 내용처럼 6월말까지 일정으로 마무리하려고 했는데, 현재 프로젝트 일정과 겹쳐 도저히 시간을 맞출수가 없었습니다. 다시한번 죄송하다는 말씀드립니다.

우선 Section 1 강의 업데이트가 진행되었고, 한꺼번에 업데이트하지는 못하겠지만, Section2, Section 3... 매주 순차적으로 업데이트 할 계획입니다.

이번 강의 콘텐츠를 업데이트 하면 새롭게 몇몇 내용들도 추가되었으니 같이 참고하시면 좋을 것 같습니다.

다시 한번 강의에 관심을 가져 주신 분들께 감사의 인사 드립니다.
지난 5월 말는 그동안 미뤄왔던, 스프링 클라우드 패턴에 대한 강의도 오픈 하였는데, 기본적인 MSA 과정을 학습하신 부분들은 이부분도 관심을 가져주시면 감사드리겠습니다.

추가로, 현재 진행 중인 강의들을 묶어 학습하실 수 있도록 로드맵을 작성해 보았습니다.

• Spring Cloud와 Jenkins를 이용한 마이크로서비스 개발과 배포

  • Spring Cloud로 개발하는 마이크로서비스 애플리케이션(MSA)

  • Jenkins를 이용한 CI/CD Pipeline 구축

• Spring Boot + MSA + CI/CD: 자동화된 개발 파이프라인 구축

  • [개정판 2023-11-27] Spring Boot 3.x 를 이용한 RESTful Web Services 개발

  • Spring Cloud로 개발하는 마이크로서비스 애플리케이션(MSA)

  • Jenkins를 이용한 CI/CD Pipeline 구축

• 주니어 개발자를 위한 Spring Boot & MSA 입문

  • [개정판 2023-11-27] Spring Boot 3.x 를 이용한 RESTful Web Services 개발

  • Spring Cloud로 개발하는 마이크로서비스 애플리케이션(MSA)

• Spring Boot부터 Docker까지: 클라우드 네이티브 개발 완성 로드맵

  • [개정판 2023-11-27] Spring Boot 3.x 를 이용한 RESTful Web Services 개발

  • Spring Cloud로 개발하는 마이크로서비스 애플리케이션(MSA)

  • Jenkins를 이용한 CI/CD Pipeline 구축

  • DevOps를 위한 Docker 가상화 기술 (Private Harbor Registry)

• 마이크로서비스 아키텍처의 기본부터 패턴의 활용

  • Spring Cloud로 개발하는 마이크로서비스 애플리케이션(MSA)

     

  • 초보에서 실무자까지! MSA 설계 패턴 완벽 가이드

안녕하세요, 이도원입니다.

그동안 미뤄왔던 "Spring Cloud로 개발하는 마이크로서비스 애플리케이션(MSA)" 강의에 대한 1차 업데이트가 완료 되었습니다. 이번 업데이트는 실습 예제한 대한 부분은 기존 Spring boot 2.x 버전에서 Spring boot 3.x 버전으로 변경한 내용입니다. 강의 내용 콘텐츠에 대한 업데이트는 하반기에 2차 업데이트 할 계획입니다.

앞서 공지해 드렸던 내용처럼 6월말까지 일정으로 마무리하려고 했는데, 현재 프로젝트 일정과 겹쳐 도저히 시간을 맞출수가 없었습니다. 다시한번 죄송하다는 말씀드립니다.

이번 강의 콘텐츠를 업데이트 하면 새롭게 몇몇 내용들도 추가되었으니 같이 참고하시면 좋을 것 같습니다. 추가된 부분은 Swagger API (OAS 3.0) 적용과 Kubernetes에서 Spring Boot 애플리케이션(서비스)를 배포하기 위해 필요한 K8s manifest 설정에 대한 부분입니다.

소스코드는 이미 github에 공유해 드렸으나, 콘텐츠를 다시 녹화하면서 일부 변경되거나 추가되기도 하였으니, 최신 코드로 실습해 보시기를 권장드립니다. 실습 코드가 업데이트 된 부분은 아래와 같습니다.

joneconsulting/toy-msa: A Toy project for a mas practice. (github.com)

(브랜치: springboot3.2, springboot3.2_k8s)

• Eureka Service Discovery

• Configuration Service

• First-Service

• Second Service

• Apigateway Service

• Kafka

• Catalog Service

• Order Service

• User Service

• Kubernetes 배포

• Distributed Tracing (with Zipkin)

• Swagger API (OAS 3.0)

추가로, 업데이트 이후 진행하겠다고 했던 이벤트도 조만간에 진행하도록 하겠습니다.

감사합니다!

안녕하세요, 이도원입니다.

먼저 "Spring Cloud로 개발하는 마이크로서비스 애플리케이션(MSA)" 강의를 수강하시는 수강생 분들께 감사의 인사드립니다. 그리고 해당 강의에 대한 업데이트가 예정과 달리 늦어지고 있는 점에 대해서 양해의 말씀드리고자 글 올립니다.

질문 게시판에도 여러번 말씀드린 내용처럼 해당 강의애 대한 강의 업데이트가 지난 1월~2월에 계획 되었는데, 몇가지 문제로 진행이 늦어지게 되었습니다. 강의를 준비하는 강사로써, 개인, 회사적인 이슈가 있다보니 차일피일 미루게 되었습니다. 개인적으로 시간을 쪼개서 강의를 준비하는데 다시 시간이 걸린 점 역시 제 불찰이라는 점에도 이견 없습니다.

핑계인줄 알면서도 몇가지 말씀드리면, 지난 4월에 준비 강의에 대해 하드웨어 문제(노트북 고장으로 인행 교체)로 전부 재녹화하고 있는 점이나 현재 진행중인 프로젝트에 이슈가 생겨 정상적인 시간 할당에 어려움이 있었습니다. 그래도, 시간을 쪼개서 강의를 녹화 중에 있었지만, 기다려주시는 분들께 불편을 드리게 되어 진심으로 죄송하다는 말씀드립니다.

해당 강의는 현재 작업이 마무리 되는 6월 기점으로 업데이트 되도록 준비 중입니다. 조금 더 기다려 주시면 감사드리겠습니다.

다시 한번 더 불편함을 드려 죄송하다는 말씀드립니다.

- 이도원 배상 -

최근에 출시 된 Apache Kafka 3.7부터는 공식적으로 Docker 형태로 도 사용할 수 있습니다. 

Apache Kafka

Image Layer Details - apache/kafka:3.7.0 | Docker Hub

사용하시는 OS에 맞는 docker deskop을 설치하시고 바로 사용하실 수 있을 것 같습니다.

사이트에서는 linux/amd64와 linux/arm64 모두 지원된다고 되어 있으니, MacOS Apple chip 에서도 사용가능 할 것 같습니다.

docker run --env CONFIG_NAME=CONFIG_VALUE -p 9092:9092 apache/kafka:3.7.0

Kafka 기동에 불편하셨던 분들은 Docker Kafka로 실행해 보시기 바랍니다.

감사합니다 .

안녕하세요, 수강생 여러분,

"Spring Cloud로 개발하는 마이크로서비스 애플리케이션(MSA)" 강의를 진행하고 있는 이도원입니다.

해당 강의에서 사용되고 있는 샘플 코드를 아래와 같이 최신 버전으로 업데이트 하였습니다.

변경 된 코드는 Github에서 확인 하실 수 있습니다.

https://github.com/joneconsulting/toy-msa/tree/springboot3.2

최신 업데이트 된 코드에 맞춰 강의도 추가 및 업데이트 할 예정입니다.

2024-02-02

• OpenJDK 21

• Spring Boot 3.2.2 + Spring Cloud 2023.0.0 버전에 맞춰 예제 파일이 업데이트 되었습니다.

• Spring Security 6 버전으로 회원가입, 로그인, 인증 예제 변경 되었습니다.

• 이전 버전 (Spring Boot 2.7.6) 은 main 브랜치에서 확인하실 수 있습니다.

감사합니다.