MAU 3,000만 토스 개발자가 알려주는 금융 백엔드 실전: Outbox, 멱등성, Dual Write

같은 요청에도 Claude Code 결과가 매번 달라지고, 지침에 적어 둔 규칙을 어기고, 자기 결과를 후하게 통과시키는 문제를 겪어 보셨을 겁니다. 판교에서 플랫폼 서버를 개발하며 매달 1,000달러 넘게 Claude Code를 쓰면서, 프롬프트로 부탁하는 대신 지침·Hook·권한·Sandbox로 된 하네스를 만들어 이 문제를 막아 왔습니다. 이 강의에서는 그 하네스를 처음부터 직접 만들고, Subagent·Agent Teams·Headless 실행까지 붙여 다른 프로젝트에 복사해 그대로 쓰는 설정 한 세트를 남깁니다

에이전트를 만들었지만 다른 서비스·프레임워크와 어떻게 연결하고, 긴 작업·승인·상태·결과를 어떤 형식으로 주고받아야 할지 막막한 개발자를 위한 강의입니다. LangGraph 에이전트를 바탕으로 A2A 프로토콜을 직접 구현하며 Agent Card, Task, Artifact, 스트리밍, 인증, 웹훅, gRPC까지 단계적으로 익힙니다. 마지막에는 공식 SDK로 호환성까지 검증합니다.

AI와 임베딩을 사용하면서도 그 안에서 어떤 일이 일어나는지 설명하기 어려웠다면, 이 강의가 답이 될 수 있습니다. 실리콘밸리 현직 AI 개발자의 경험을 바탕으로 임베딩부터 Word2Vec, 자동 미분, 트랜스포머까지 직접 구현하며 AI의 원리를 코드로 이해하도록 돕습니다.

LLM을 활용한 서비스를 만들면서 프롬프트나 모델을 바꾼 뒤, 이전보다 답변 품질이 떨어졌는지 확인하기 어려웠던 경험이 있다면 이 강의가 해결책이 될 수 있습니다. 직접 평가 기준을 만들고, 달라진 답변을 자동으로 찾아내는 방법을 배웁니다.

Redis만으로는 성능이 보장되지 않는 시점에서 우리는 어떤 선택지가 있을까요?? Redis를 100% 호환하면서 IO 기반의 튜닝을 적용한 Valkey가 있습니다. 이 강의를 통해서 100만++ TPS를 어떻게 Valkey가 보장하는지 같이 확인하고 트래픽 유형과 기능 구현에 따른 자료구조를 학습해보세요.

LLM의 한계? 실리콘밸리 현업에서 겪은 RAG 시행착오와 운영 노하우로 실전 문제 해결법을 알려드립니다.

단순 CRUD 수준의 데이터베이스 사용을 넘어, AI 시대에 필요한 PostgreSQL 활용 역량을 실무 관점에서 익힐 수 있는 강의입니다. 실리콘밸리 AI 개발 경험을 바탕으로 JSON, 인덱스, 트랜잭션, pgvector까지 실제 서비스에서 어떻게 설계하고 활용하는지 단계적으로 학습하며, 복잡한 데이터 구조와 성능 문제를 해결하는 방법을 익힐 수 있습니다.

AI 에이전트 프레임워크는 알지만, 원리 이해와 실무 적용이 어렵죠? 실리콘 밸리에서 직접 겪은 노하우로 핵심 원리부터 실전 활용까지 알려드립니다.

현직 카카오 면접관과 함께 만든 Redis 강의입니다. String부터 Sorted Set까지 자료구조 실습, 센티널·클러스터 구성까지 다뤄 면접과 실무에서 통하는 설계 근거를 만들어 드려요.

“쿠버네티스를 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 막막한 문제”를 해결하기 위해 만들어졌습니다. 금융 인프라를 운영하며 직접 겪은 실무 경험을 바탕으로, 단순 이론이 아닌 실제 구축과 운영 흐름을 따라가며 이해하도록 구성했습니다. Docker와의 관계, YAML, Pod, Deployment, Service까지 이어지는 학습 과정을 통해 학습자는 쿠버네티스를 ‘개념’이 아닌 ‘사용 가능한 기술’로 체득하게 됩니다.

이 강의는 Docker를 단순한 도구 사용법으로 끝내지 않고, 실제 실무에서 마주하게 되는 고민과 문제를 해결하는 관점에서 풀어낸 강의입니다. 개발 환경과 운영 환경의 차이로 인해 발생하는 예측 불가능한 오류, 이미지와 컨테이너 개념이 막연해서 생기는 설정 실수, 그리고 “어디까지 알아야 실무에서 통하는가”에 대한 불안감까지 — 현업에서 금융 인프라를 운영하며 직접 겪었던 경험을 바탕으로 설명합니다. 단순히 명령어를 나열하는 것이 아니라, 왜 이런 구조가 필요한지, 어떤 방식으로 이미지를 설계해야 유지보수가 쉬워지는지, 컨테이너를 어떻게 다뤄야 안정적인 서비스 운영이 가능한지를 실제 사례 중심으로 다룹니다. 특히 이론보다는 실습 비중을 높여, 수강생이 눈으로 이해하고 손으로 익히며 Docker를 “쓸 줄 아는 수준”이 아니라 “운영 관점에서 이해하는 수준”까지 끌어올리는 데 초점을 맞췄습니다. Docker를 처음 접하는 분, 사용은 해봤지만 개념이 정리되지 않은 분, 그리고 인프라 감각을 한 단계 올리고 싶은 개발자에게 실질적인 기준과 방향을 제시하는 강의입니다.

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.

트래픽이 증가할수록 응답이 느려지고, 스레드 풀이 빠르게 고갈되며, 외부 API 호출이 많아질수록 병목이 심해지는 환경에서 근본적인 해결 방법을 찾고 싶은 개발자를 위한 강의입니다. 단순히 서버를 확장하는 방식이 아니라, 구조 자체를 바꾸는 관점에서 문제를 바라보도록 돕습니다. 이 강의를 통해 먼저 전통적인 Spring MVC의 Thread per Request 모델이 어떤 한계를 가지는지 이해하게 됩니다. 왜 CPU는 남아 있는데도 처리량이 올라가지 않는지, 블로킹 I/O가 실제로 어떤 방식으로 시스템 자원을 점유하는지를 코드 레벨에서 확인합니다. 그 다음으로 Reactive Streams의 개념과 표준 스펙을 배우고, Reactor의 Mono와 Flux를 활용해 데이터 스트림을 다루는 방법을 익힙니다. 단순한 사용법이 아니라, 데이터 흐름이 어떻게 시작되고, 어떻게 소비되며, 처리량은 어떻게 조절되는지까지 실습을 통해 체득합니다. 특히 Back Pressure를 활용해 OOM이나 과부하를 방지하는 설계 방식도 직접 구현해 봅니다. 또한 Spring WebFlux의 이벤트 루프 기반 처리 구조를 이해하고, Non-Blocking I/O가 실제 요청 처리 과정에서 어떻게 동작하는지 비교 실습을 진행합니다. MVC와 WebFlux를 나란히 두고 구조적 차이를 확인하며, 언제 Reactive를 선택해야 하는지에 대한 판단 기준도 함께 정리합니다. 단순히 “비동기를 배운다”는 수준에서 끝나지 않습니다. 적은 스레드로 더 많은 요청을 처리하는 방법, 외부 API 의존성이 높은 환경에서 안정적인 흐름을 유지하는 방법, 그리고 고동시성 환경에서 처리량을 확보하는 설계 감각을 배우게 됩니다.

이 강의에서는 가상 결제서버를 통해서 코틀린을 마스터 할 수 있는 강의 입니다.

Apache Airflow를 활용한 데이터 파이프라인 구축 과정을 기초부터 실전까지 학습합니다. Airflow의 핵심 개념과 아키텍처를 이해하고, 동적 DAG, 병렬 처리, 분산 처리, Custom Operator 등 실무에서 자주 활용되는 고급 설계 패턴을 실습을 통해 익힙니다. Python과 Docker로 실습 환경을 구성하며, 실제 워크플로우를 설계하고 운영할 수 있는 실전 역량을 기릅니다.

폭증하는 트래픽, 어떻게 견딜 것인가? Kafka, Spring, CDC, Temporal을 활용한 EDA(Event-Driven Architecture) 기반의 실전 설계 패턴을 통해, 장애에 강하고 유연하게 확장 가능한 아키텍처를 만드는 방법을 배웁니다. 비전공자도 이해할 수 있도록 카카오 개발자의 실무 경험과 함께 쉽고 명확하게 설명합니다. 실시간 데이터 흐름, 이벤트 처리, 마이크로서비스 연동까지 한 번에 다루는 실전 중심 강의!

수천억건의 금융 트래픽을 다루는 토스개발자와 비전공자로 시작해 판교에서 플랫폼 개발을 하고 있는 개발자와 함게 순수 SQL과 MySQL의 핵심 기능만을 사용하여, 수천억 건의 데이터를 처리하는 대용량 데이터 아키텍처를 설계하고 처리하는 방법을 학습합니다.

백엔드 개발을 하다 보면 어느 순간 이런 고민을 하게 됩니다. 서비스가 늘어나고 트래픽이 증가하면서 단순한 REST 통신과 CRUD 구조만으로는 한계가 느껴지는 순간 말이죠. 저 역시 실무에서 동일한 문제를 겪었고, 성능과 구조 복잡성 사이에서 많은 시행착오를 거쳤습니다. 그 과정에서 선택한 해답이 바로 NATS였습니다. 단일 바이너리 기반의 단순한 구성, 마이크로초 단위의 초저지연 성능, 그리고 Pub/Sub부터 Queue Group, JetStream까지 실무에 꼭 필요한 기능을 과하지 않게 제공한다는 점은 실제 서비스 환경에서 매우 현실적인 선택이었습니다. 이 강의는 NATS의 기능을 나열하는 강의가 아닙니다. 제가 실무에서 마주했던 문제를 기준으로, 어떤 상황에서 왜 NATS를 선택했고 어떻게 구조를 설계했는지를 코드와 흐름으로 설명합니다. 메시징 시스템이 처음인 분부터, 취업을 준비하는 백엔드 개발자, 그리고 더 나은 아키텍처를 고민하는 시니어 개발자까지 모두가 분산 시스템을 이해하고 한 단계 성장할 수 있도록 돕는 강의입니다.

분산 환경에서 데이터 일관성을 유지하기 위한 SAGA 트랜잭션 관리 기법을 실습 중심으로 학습합니다. Spring Boot와 Docker를 활용해 3개의 마이크로서비스를 구성하고, Orchestration과 Choreography 두 가지 패턴을 Kafka와 MySQL로 구현합니다. 이 강의를 통해 분산 트랜잭션의 동작 원리, 보상 트랜잭션 설계, 장애 복구 처리 등 실무에서 바로 활용 가능한 핵심 개념을 익힐 수 있습니다.

Spring Boot 3.x + Kotlin으로 Kafka 클러스터를 구축하고, PostgreSQL CDC와 Debezium Connect, Apache Avro 스키마를 활용하여 실시간 이벤트 스트리밍이 가능한 확장 가능한 주문 처리 시스템을 개발합니다.