카카오, 토스 개발자가 알려주는 수백개의 MSA 환경에서의 성능 보장을 위한 RPC 처리 기법

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

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

“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.

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

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.

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.

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.

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

분산 NoSQL 데이터베이스 Cassandra의 기본 개념부터 실무 활용까지 체계적으로 학습합니다. 데이터 모델링, 쿼리 최적화, 클러스터 구성 등 실전 중심의 이론과 실습을 통해 대용량 데이터 처리 역량을 키웁니다. 데이터베이스 경험이 없어도 실리콘밸리 현업 개발자의 노하우를 바탕으로 Cassandra 전문가로 성장할 수 있습니다.

Swagger 문서를 수정하고, API 스펙을 맞추고, 프론트엔드와 반복적으로 커뮤니케이션하다 보면 “왜 같은 일을 계속 두 번 하고 있지?”라는 고민을 하게 됩니다. 저 역시 실무에서 비슷한 답답함을 많이 느꼈고, 그 과정에서 GraphQL을 깊게 사용하며 데이터 중심 설계 방식에 관심을 가지게 되었습니다. 이 강의에서는 단순한 GraphQL 문법이 아니라, 실제 서비스에서 어떤 문제를 해결하기 위해 등장했는지와 Resolver 구조, N+1 문제, Federation 같은 실무적인 고민들을 함께 다룹니다. 개발자 간의 커뮤니케이션 비용을 줄이고, 더 유연한 API 구조를 설계하는 흐름을 자연스럽게 익힐 수 있도록 구성했습니다.

수백만 건 이상의 데이터를 처리하는 배치 시스템을 운영하면서 느끼는 가장 큰 문제는 성능 저하와 장애 발생 시 복구의 어려움입니다. 단순 반복문이나 잘못된 설계로는 이러한 문제를 해결할 수 없습니다. 이 강의에서는 실제 서비스 환경에서 대용량 데이터를 안정적으로 처리해온 경험을 바탕으로, Spring Batch의 구조와 동작 원리를 이해하고 이를 활용해 성능과 안정성을 모두 잡는 설계 방법을 전달합니다. 단순한 기능 설명을 넘어 실무에서 바로 적용 가능한 배치 아키텍처를 통해 데이터 처리에 대한 근본적인 해결 능력을 키울 수 있도록 돕습니다.

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 강의는 NGINX를 단순히 설정하는 법이 아니라, 왜 이런 구조와 설정이 필요한지를 이해하지 못해 면접과 실무에서 막히는 문제를 해결하는 데 초점을 둡니다. 실제 네이버·카카오·토스 면접관으로 활동하며 수많은 지원자를 평가해온 경험을 바탕으로, NGINX를 성능·확장성·운영 관점에서 어떻게 설명하고 활용해야 하는지를 실습과 함께 풀어냅니다. 암기한 설정값이 아니라, 트래픽 흐름과 문제 추적이 가능한 사고방식을 갖추도록 돕는 것이 이 강의의 핵심입니다.

이 강의는 개발자 취업 준비 과정에서 많은 분들이 겪는 “CS와 자료구조를 공부했지만 면접에서는 말이 막히는 문제”를 해결하기 위해 만들어졌습니다. 네이버, 카카오, 토스 등에서 실제 면접을 진행하며 느낀 점은 대부분의 지원자들이 개념을 외우고는 있지만, 왜 그 개념이 필요한지, 실제 상황에서 어떻게 활용되는지는 설명하지 못한다는 것이었습니다. 이 강의는 단순 암기가 아닌, 면접관의 질문 의도를 이해하고 같은 질문에도 더 설득력 있게 답변하는 방법을 알려줍니다. OSI 7계층, 자료구조, 코딩 테스트 모두 왜 알아야 하는지, 언제 쓰이는지, 그리고 면접에서 어떻게 말해야 좋은 평가를 받는지를 중심으로 다룹니다. 면접에서 남들과 비슷한 답을 하는 사람이 아니라, 이해한 내용을 자신의 언어로 설명할 수 있는 개발자가 되기 위한 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.

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.

이 강의는 마이크로서비스 아키텍처와 분산 환경을 단순한 기술 나열이 아닌, 실제 실무와 면접에서 요구되는 ‘설계 관점’으로 풀어냅니다. 모놀리식과 MSA의 차이에서 출발해 점진적인 전환 전략, 모듈화된 모놀리식, 클린 아키텍처와 헥사고날 아키텍처까지 단계적으로 다루며, 각 선택이 왜 필요한지와 그에 따른 트레이드오프를 명확히 설명합니다. 또한 실습을 통해 구조의 의도를 직접 확인하고, 분산 환경에서 필연적으로 마주하는 데이터 일관성, 트랜잭션, 서비스 간 통신, 장애 대응과 같은 핵심 문제를 현실적인 시나리오로 학습할 수 있습니다. 카카오 면접관의 실제 질문과 관점을 바탕으로 구성된 이 강의는 단순한 지식 습득을 넘어, 분산 시스템을 바라보는 사고방식 자체를 한 단계 끌어올리는 것을 목표로 합니다.

MySQL의 기초적인 활용법부터 실제 서비스 환경에서 요구되는 고급 기술까지 단계적으로 학습합니다. 또한 다양한 사례와 실무 데이터를 기반으로 한 데이터 모델링 기법, Foreign Key 설계의 실효성 검토, Google Calendar 스키마 DDL 분석, 현대적 DDL 설계 원칙 등 폭넓은 주제를 다루며, MySQL을 단순한 데이터베이스를 넘어 시스템의 핵심 구성 요소로 활용하는 방법을 심도 있게 익힐 수 있는 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.

마이크로서비스 아키텍처(MSA) 환경에서 필수적인 Observability 구축 과정을 기초부터 실전까지 학습합니다. OpenTelemetry를 활용한 표준화된 데이터 수집, Grafana Tempo를 통한 트레이스 저장 및 검색, TraceQL을 활용한 시각화를 단계별 실습으로 익힙니다. 분산 트레이싱을 통해 서비스 흐름을 추적하고, 병목 지점을 파악하며, 장애 원인을 분석하는 과정을 학습 하실 수 있습니다.

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.

마이크로서비스 아키텍처(MSA) 환경에서 필수적인 Observability 구축 과정을 기초부터 실전까지 학습합니다. OpenTelemetry를 활용한 표준화된 데이터 수집, Grafana Tempo를 통한 트레이스 저장 및 검색, TraceQL을 활용한 시각화를 단계별 실습으로 익힙니다. 분산 트레이싱을 통해 서비스 흐름을 추적하고, 병목 지점을 파악하며, 장애 원인을 분석하는 과정을 학습 하실 수 있습니다.

Swagger 문서를 수정하고, API 스펙을 맞추고, 프론트엔드와 반복적으로 커뮤니케이션하다 보면 “왜 같은 일을 계속 두 번 하고 있지?”라는 고민을 하게 됩니다. 저 역시 실무에서 비슷한 답답함을 많이 느꼈고, 그 과정에서 GraphQL을 깊게 사용하며 데이터 중심 설계 방식에 관심을 가지게 되었습니다. 이 강의에서는 단순한 GraphQL 문법이 아니라, 실제 서비스에서 어떤 문제를 해결하기 위해 등장했는지와 Resolver 구조, N+1 문제, Federation 같은 실무적인 고민들을 함께 다룹니다. 개발자 간의 커뮤니케이션 비용을 줄이고, 더 유연한 API 구조를 설계하는 흐름을 자연스럽게 익힐 수 있도록 구성했습니다.

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

AI가 짜준 코드만 무작정 복사하며 정작 HTTP의 내부 동작과 예기치 못한 행잉(Hanging)의 원인을 몰라 답답하셨던 분들의 불안증을 완벽히 해결해 드립니다.

도커, 쿠버네티스부터 마이크로서비스, CI/CD, 서비스 메시까지 기초이론 뿐만 아니라, 실제 애플리케이션 구현을 예시를 통해 쉽게 익힐 수 있습니다. 실제 활용에 필요한 핵심 내용만을 정리하여, 강의에서 다루는 요소 기술에 대한 학습 시작점을 제공합니다.

MySQL의 핵심적인 기능들을 살펴보고, 실무에 효과적으로 활용하는 방법을 배울 수 있습니다. 또한, 오랫동안 관성적으로 사용하며 무심코 지나쳤던 중요한 부분들을 새롭게 이해하고, 깊이 있는 데이터베이스 지식을 얻을 수 있습니다.

첫 MSA 전환 당시 이론만 알고 실무 코드 구현에 절망했던 제 경험을 녹여, 막막했던 보상 로직을 9단계 실전 패턴과 AI Agent 코딩으로 직접 롤백해 보며 어떤 시스템 장애 속에서도 완벽한 데이터 정합성을 보장하는 개발자로 성장시켜 드립니다.

웹 개발 학습 중 길을 잃었나요? 스스로 길을 찾게 도와드리겠습니다. 비전공자라 하더라도 1시간 정도의 짧은 강의로 웹 서비스 구조가 어떻게 작동하는지 알 수 있습니다.

이 과정은 프로그래밍 경험이 전혀 없는 분들을 위해 설계되어, 인기 있는 프로그래밍 언어인 파이썬을 처음부터 배울 수 있도록 도와줍니다. 파이썬은 문법이 간단하고 읽기 쉬워 초보자가 배우기에 가장 적합한 언어 중 하나입니다. 웹 개발, 데이터 분석, 인공지능, 머신러닝, 업무 자동화 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 미래가 매우 유망한 기술입니다. 이 강의에서는 변수, 자료형, 조건문, 반복문, 함수, 리스트, 딕셔너리 등 파이썬의 기초 개념을 실습을 통해 체계적으로 익힐 수 있습니다. 또한, 실제 응용 프로그램이나 도구를 직접 만들어보면서 실용적인 기술도 배울 수 있습니다. 프로그래밍에 대한 두려움이 있는 분들도 쉽게 따라올 수 있도록 친절하고 쉬운 설명과 풍부한 예제, 연습문제를 제공합니다. 직접 코드를 작성하고 테스트하면서 자연스럽게 이해도를 높이고, 지치지 않고 학습을 지속할 수 있습니다. 이 강의를 마치면 간단한 프로그램을 직접 작성할 수 있게 되며, 파이썬을 활용하여 다양한 문제를 해결할 수 있는 자신감도 생깁니다. 지금이야말로 커리어 향상이나 전환을 위한 첫걸음으로 파이썬을 시작하기 좋은 때입니다.

sw 개발자가 알아야할 카프카 활용을 위한 기초/필수/실전 지식 배웁니다. springboot를 활용하여 카프카와 연동하고 다양한 실전 상황에 맞는 메시지 송/수신 실습을 진행합니다.

"내 자바 코드를 AI의 손과 발로! 카카오 PlayMCP와 Spring AI가 만나는 실전 에이전트 개발" 기존의 LLM은 학습된 데이터 내에서만 답변하여 최신성이나 정확도가 떨어지는 한계가 있습니다. 이 강의에서는 AI와 외부 도구를 연결하는 차세대 표준 프로토콜인 **MCP(Model Context Protocol)**를 학습하고, Spring AI를 통해 단 한 번의 구현으로 카카오 PlayMCP 등 다양한 플랫폼과 소통하는 서버를 구축합니다. '잠언·시편 상담소(잠시)' 프로젝트를 통해 이론부터 실전 배포, 플랫폼 등록까지 전 과정을 마스터하여 스스로 도구를 다루는 진정한 AI 에이전트 개발자로 성장해 보세요.

자바를 처음 공부하는 사람도 자바를 쉽게 이해할 수 있어요. 풍부한 설명이 담긴 이론과 실습을 통해 자바를 공부합니다.

MySQL의 핵심적인 기능들을 살펴보고, 실무에 효과적으로 활용하는 방법을 배울 수 있습니다. 또한, 오랫동안 관성적으로 사용하며 무심코 지나쳤던 중요한 부분들을 새롭게 이해하고, 깊이 있는 데이터베이스 지식을 얻을 수 있습니다.

Spring AI + JPA + MySQL을 활용한 '자율 행동형' 프리미엄 예약 에이전트 백엔드 개발 챗봇을 넘어 에이전트로: Tool Calling과 프롬프트 엔지니어링의 정석

버전 관리 도구의 사실상 표준인 Git 동작을 깊게 학습하고 직접 만들어보세요!

내 코드를 5초 만에 채점하고 리뷰해주는 AI 시스템, 상상이 현실이 됩니다. 이 강의는 Spring AI를 활용해 **'GitHub PR 자동 분석 및 채점 봇'**을 만드는 올인원 프로젝트 과정입니다. 학생이 과제를 제출하면(Pull Request), 서버가 이를 감지하여 AI가 코드의 변경 사항(Diff)을 분석합니다. 이후 채점 결과는 DB에 저장하고, 피드백은 GitHub 댓글로 자동 등록되며, 학생은 전용 대시보드에서 결과를 확인합니다. 자바(Java) 하나로 백엔드부터 AI 연동, 프론트엔드(Vaadin)까지! 나만의 AI 서비스를 A부터 Z까지 완성해보고 싶은 모든 개발자를 위한 최고의 입문서입니다.

MySQL의 기초적인 활용법부터 실제 서비스 환경에서 요구되는 고급 기술까지 단계적으로 학습합니다. 또한 다양한 사례와 실무 데이터를 기반으로 한 데이터 모델링 기법, Foreign Key 설계의 실효성 검토, Google Calendar 스키마 DDL 분석, 현대적 DDL 설계 원칙 등 폭넓은 주제를 다루며, MySQL을 단순한 데이터베이스를 넘어 시스템의 핵심 구성 요소로 활용하는 방법을 심도 있게 익힐 수 있는 강의입니다.

기존 레거시 모놀리스 시스템을 마이크로서비스 아키텍처로 전환하는 과정을 실습을 통해 알아봅니다. 총 2회까지 지식공유자의 코드 리뷰도 함께 받아보실 수 있습니다!