CNCF Ambassador | Cloud Native Engineer
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메가존에서 쿠버네티스와 컨테이너 인프라에 관해 Tech Evangelist, CoE(Center of Excellence) 역할을 담당하고 있다. 주요 역할은 회사의 SaaS 제품에서 사용하는 쿠버네티스 환경을 현대화하고 비용을 최적화하는 것이며, 외부 고객을 위해 Tech Advisory와 Container Architecture Design 등을 지원하고 있다. 클라우드 네이티브 컴퓨팅 재단(CNCF)의 글로벌 앰버서더로, 클라우드 네이티브 기술, 나아가 인공지능 네이티브 기술이 널리 전파되는 데 기여하고 있다. 그 외에 'IT 인프라 엔지니어 그룹'의 운영진을 맡고 있으며, 오픈소스 컨트리뷰터로도 활동하고 있다.
평소에 지식을 공유하는 것을 좋아하여, 인프런/유데미에서 앤서블 및 쿠버네티스에 관한 강의를 하고 있고, 지식은 문서로 남겨야 진정한 의미가 부여된다고 생각하여 『컨테이너 인프라 환경 구축을 위한 쿠버네티스/도커』, 『우아하게 앤서블』, 『시스템/네트워크 관리자를 위한 파이썬 실무 프로그래밍』을 집필하였으며, 요즘IT와 같은 온라인 플랫폼 등에 종종 글을 기고한다.
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게시글
질문&답변
사고패턴 질문입니다.
LLM의 사고 패턴(Reasoning Pattern) — 예를 들어 CoT(Chain-of-Thought), ToT(Tree-of-Thought), GoT(Graph-of-Thought) 등 — 은 모델 내부의 추론 구조와 학습 데이터에 의해 크게 좌우됩니다.즉, 어떤 사고 패턴이 실제로 활성화될지는 해당 LLM의 근본적인 학습 및 파인튜닝 방식에 따라 달라지므로, 외부에서 이를 직접적으로 “전환”하거나 “명령어로 제어”하는 것은 불가능합니다.책에서 언급된 사고 패턴 유도법은, 모델이 특정 방식으로 사고하도록 ‘프롬프트 설계’를 통해 유도하는 전략에 가깝습니다.예를 들어:CoT (Chain of Thought)→ “단계별로 생각해보자(Let’s think step by step)”와 같은 문장을 추가하여 선형적 추론 흐름(linear reasoning)을 유도합니다.이 방법은 수학 풀이, 논리 문제, 복잡한 절차적 판단에서 자주 사용됩니다.Q: What is 37 × 42?A: Let's think step by step.37 × 42 = (30 + 7) × (40 + 2) = ...위와 같은 방식으로 모델이 내부적으로 중간 사고 단계를 표현하며 답을 도출하도록 유도합니다.ToT (Tree of Thought)→ 여러 가능한 사고 가지(branch)를 생성하고, 각 가지를 평가한 뒤 최적의 답을 선택하는 방식입니다.이는 일반적인 프롬프트로 직접 구현되기보다는, 외부 알고리즘 또는 컨트롤러(예: MCP, ToT Framework)가 LLM을 반복 호출하면서 각 단계의 출력을 구조화하는 형태로 작동합니다.즉, LLM 내부에서 스스로 트리 구조로 사고하는 것이 아니라,사용자가 “트리 형태의 사고를 하도록 설계한 반복적 질의 구조”를 통해 이를 흉내냅니다.Thought 1 → Evaluate → ContinueThought 2 → Evaluate → ContinueSelect best branch → Final Answer이런 형태의 제어는 “LLM을 유도하는 메타 레벨 로직”에 가깝습니다.마지막으로 GoT는 다루지 않았지만, 사고를 넓히는 방법과 상호 교차하는 것에 대해서 이해를 돕기 위해 추가합니다.GoT (Graph of Thought)→ 사고의 단위를 노드(node)로 두고, 각 노드가 서로의 정보를 교환하며 사고를 확장해 나가는 네트워크형(graph-based) 사고 구조입니다.즉, 여러 개의 사고 경로가 독립적으로 생성된 뒤 서로 연결되어 상호 참조, 검증, 보완을 거치며 더 정교한 결론을 만들어내는 형태입니다.ToT가 ‘여러 갈래 중 하나를 선택하는 구조’라면, GoT는 ‘서로 다른 가지들이 협력하며 통합되는 구조’라고 할 수 있습니다.예를 들어, 특정 문제를 분석할 때- Node A는 원인 분석을 수행하고,- Node B는 해결 전략을 제시하며,- Node C는 실행 가능성을 검증하고,- Node D는 이 결과를 종합하여 최종 결론을 제안하는 식으로 구성할 수 있습니다.각 노드는 독립적인 사고 주체로서 작동하지만, 서로의 출력을 참고하면서 사고를 순환·보완하기 때문에, 전체 구조는 하나의 유기적 사고망(Thought Graph)처럼 작동합니다.이러한 형태는 복잡한 문제 해결, 멀티에이전트 협업, RAG 기반의 통합 추론(예: GraphRAG, AutoGen 등)에 자주 활용됩니다.요약하자면, CoT는 ‘단계별 사고’, ToT는 ‘분기적 사고’, GoT는 ‘연결적 사고’를 유도하는 패턴으로 볼 수 있습니다.
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질문&답변
사고패턴 질문입니다.
안녕하세요 금일 대규모 AWS 장애가 발생하여 위에 질문 주신 내용을 정리할 여유가 없을 것 같습니다. 이에 D+2일 내로 답변드리도록 하겠습니다.
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질문&답변
윈도우 vagrant 유저랑 5985번 포트 질문
안녕하세요 Q1: 네 생성되어 있습니다. Q2: WinRM을 위한 포트이며, 윈도의 ssh(22) 역할이라고 보셔도 될 것 같습니다. 5985 (HTTP) / 5986 (HTTPS) 로 구성됩니다.
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질문&답변
사고패턴 바꾸기
안녕하세요 해당 부분은 4주차 월요일 과정으로 다음 주 월요일에 질문 주실 수 있을까요? 또는 4주차(다음 주) 내에서는 질문 주셔도 좋을 것 같습니다. 저희가 책의 전 범위를 전체 과정 중에 답변하기에는 다소 어려움이 있어서 그러하오니 이에 대한 양해를 부탁드립니다.
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질문&답변
thanos 관련 강의는 고려 중이신지 궁금합니다.
안녕하세요 동일한 질문이 후기에 올라왔던 적이 있어서 "우선" 해당 내용으로 답변 드립니다. 안녕하세요 강의 좋게 평가해주셔서 감사합니다. 프로메테우스 이중화 한계로 보편적으로 접근할 수 있는 요소가 thanos 인데요. 결론부터 말씀드리면 현재 thanos를 따로 다룰 계획은 없습니다. 그 이유는 시대가 변하면서 thanos보다 grafana에서 제공하는 mimir 라거나, 프로메테우스의 agent mode를 활용 하는 방안이 주류가 되었기 때문입니다. 따라서, 프로메테우스 이중화에 대해서는 thanos보다 grafana에서 제공하는 mimir 라거나, 프로메테우스의 agent mode를 활용 하는 방향을 고민하고 또 제안드리고 있습니다. 추후에 보강으로 다룰 수 있다면 해당 내용도 다뤄보도록 하겠습니다. ====== 2025-09-25 추가된 내용 입니다. ====== 다만, thanos 역시 프로메테우스 이중화를 실현하기 위한 간결한 접근 방식을 제공한다는 점에서 여전히 의미가 있습니다. 장점으로는 단일 도구로 시작하기 쉽고, 오브젝트 스토리지를 활용한 장기 보관, 전역 조회 기능을 자연스럽게 지원하며, 생태계도 안정적으로 유지된다는 점을 들 수 있습니다. 반대로 단점은 컴포넌트 구성이 비교적 복잡해지고, 운영 시 리소스 비용이 커지며, 최근에는 mimir나 프로메테우스의 agent mode에 비해 발전 속도가 상대적으로 완만해졌다는 점이 있습니다.
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질문&답변
프로젝트 설계 실습 문의
안녕하세요 우선 번거로움을 드려서 양해 말씀드리며, 또한 다음주 월요일 시작 과정이긴 한데 다른 분들도 참고가 되실 것 같아서 해당 답변을 드립니다. p223에 있는 내용대로 모든 것이 나오는 것이 아닌 그런 것들이 출력될 수 있다는 가능성에 대해서 모두 나열한 것인데, 해당 부분이 꼭 모두 나와야 하는 것처럼 다소 잘못 기입된 것 같습니다. 이게 혼동을 줄 소지가 매우 큰 것 같아서... 4쇄에는 수정할 예정입니다. 😭 번거로움을 드려서 다시 한번 양해 말씀드리며, 진행하시다가 문제가 되는 점이 있으면 편하게 다시 말씀 부탁드립니다.
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질문&답변
auto-compact 모니터링
안녕하세요 auto-compact에 대한 모니터링은 직접적인 압축률을 현재 제시하는 부분은 존재하지 않습니다. 모니터링은 직접적으로 하진 않고, 빈번하게 auto-compact가 일어나거나, 책에 적혀 있는 것처럼 압축 후에도 큰 차이가 없는 경우에 압축을 진행하기 어렵다고 판단하고 있습니다. 압축률 차체는 /context의 있는 token Usage의 전과 후를 비교해서 계산을 할 수 있긴 하지만 매번 /context를 보고 판단하기 어려우므로, 컨텍스트가 얼마 남지 않은 경우 오른쪽 하단에 남은 컨텍스트가 얼마 없다는 것remain...)으로 판단하고 있습니다. > /context ⎿ Context Usage ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ claude-sonnet-4-5-20250929 · 197k/200k tokens (99%) ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ System prompt: 3.0k tokens (1.5%) ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ System tools: 12.2k tokens (6.1%) ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ MCP tools: 135.8k tokens (67.9%) ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ Messages: 1.4k tokens (0.7%) ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛶ Free space: 3k (1.4%) ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛶ ⛝ ⛝ ⛝ ⛝ Autocompact buffer: 45.0k tokens (22.5%) ⛝ ⛝ ⛝ ⛝ ⛝ ⛝ ⛝ ⛝ ⛝ ⛝ ⛝ ⛝ ⛝ ⛝ ⛝ ⛝ ⛝ ⛝ ⛝ ⛝
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질문&답변
plan mode로 토글이 안됩니다
안녕하세요 shift+tab 으로 다음과 같이 변경되는데(왼쪽 하단), 혹시 안되실까요? claude를 다시 실행하고 해봐주실 수 있을까요?(사진)
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질문&답변
2주차 수요일에 있어야 할 참고자료가 화요일에 있네요.
안녕하세요 아 저도 그 메시지 받았는데, 약간의 착오가 있었나봐요.해당 사항은 길벗에 메일로 전달해 두겠습니다. 즐거운 설 .. 아 아니 한가위 되세요!!
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질문&답변
실습 프롬프트 파일 제공
안녕하세요해당 부분은 저작권과 관련되어 출판사 결정이 필요해서요.추석 끝나고 출판사에서 답변하도록 메일 문의해 놓도록 하겠습니다.
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