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지은이 : 강대명
범죄 수사 솔루션부터 시작해, 지금은 인공지능 인프라 기술에 푹 빠져 있는 개발자입니다. 네이버 메일이나 카카오스토리처럼 수천만 명의 사용자를 담는 대규모 서비스를 만들면서 자연스럽게 하둡, 스파크, 카프카 같은 대용량 데이터 처리 기술의 전문가가 되었습니다. 소스 코드를 직접 들여다보고 내부 구조를 이해하는 일을 즐기며 오픈소스를 사랑합니다. 특히 레디스를 좋아하며 꾸준히 기여했습니다. 핀테크 서비스의 CTO로 일하며 새로운 경험을 쌓았고, 지금은 다시 AI 인프라 회사에서 한 명의 개발자로 기술 개발에 몰두하고 있습니다.
CHAPTER 01 스타트업에서 서비스를 구현할 때 고려 사항
1-1 서비스 출시 전 고려 사항
__1단계 서비스 성격 파악
__2단계 핵심 인력 구성
__3단계 핵심 기술의 구성
__4단계 MVP 개발과 서비스 출시
__5단계 기술 부채 줄이기
CHAPTER 02 인프라 구성
2-1 서비스 운영 환경
2-2 클라우드 인프라 기초
__2-2-1 VPC, 가상 사설 클라우드
__2-2-2 IAM
2-3 IaC
__2-3-1 IaC 종류
__2-3-2 테라폼으로 환경 구성
2-4 단일 장애 지점 제거
__2-4-1 SPOF 찾기
CHAPTER 03 배포와 테스트
3-1 배포
__3-1-1 배포 자동화
__3-1-2 배포 자동화 도구 선택
3-2 배포 전략
__3-2-1 가장 간단한 배포
__3-2-2 롤링 업데이트
__3-2-3 블루그린 배포
__3-2-4 카나리 배포
__실습 AWS EC2 기반의 블루그린 배포
3-3 테스트
__3-3-1 단위 테스트
__3-3-2 E2E 테스트
CHAPTER 04 서비스 아키텍처
4-1 모놀리식 아키텍처와 MSA
__4-1-1 서비스를 나누는 기준
__4-1-2 서비스 운영 환경
4-2 페일오버
__4-2-1 액티브-스탠바이 페일오버
__4-2-2 액티브-액티브 페일오버
__4-2-3 페일오버의 적용
4-3 요청과 응답 형식 정의
4-4 인증과 인가
__4-4-1 패스워드의 저장
__4-4-2 패스워드의 전달
__4-4-3 로그인 과정
4-5 데이터베이스
__4-5-1 데이터베이스 성능
__4-5-2 데이터베이스 복제
4-6 캐시
__4-6-1 캐시 키 설정의 중요성
__4-6-2 캐시 적용 전략
__4-6-3 캐시를 적용할 때 주의사항
4-7 데이터의 분산 저장
__4-7-1 데이터 분산 기초
__4-7-2 안정 해시
4-8 비동기 서비스를 통한 서비스 성능 개선
__4-8-1 비동기 서비스를 위한 큐
4-9 로그 수집
4-10 모니터링
4-11 통계
4-12 설정 변경 가능한 설계
4-13 안전한 프로토콜의 설계
CHAPTER 05 단축 URL 서비스 만들기
5-1 요구사항 분석과 구성
__1단계 회원 가입
__2단계 데이터베이스 스키마
__3단계 예제 프로젝트의 구성
5-2 구현
__1단계 공개키 전달
__2단계 회원 가입
__3단계 로그인
__4단계 인증
__5단계 단축 URL 생성
__6단계 단축 URL 이용
__7단계 스웨거로 API 문서화
5-3 테스트
__1단계 기본 기능 테스트
__2단계 부하 테스트
5-4 1차 성능 개선
__1단계 인덱스 설정
__2단계 로그 추가
__3단계 모니터링 정보 추가
5-5 2차 성능 개선
__1단계 캐시 도입
__2단계 쓰기 확장: 샤딩 도입
__3단계 캐시 확장: 안정 해시 도입
__4단계 비동기 큐 도입: 쓰기 부하 안정
CHAPTER 06 코딩 AI의 활용
6-1 바이브 코딩과 코딩 AI의 종류
6-2 코딩 AI 도입 전 주의 사항
6-3 코딩 AI를 도입하면 정말 생산성이 높아질까?
__6-3-1 코딩 AI 사용 예
6-4 코딩 AI와 도메인의 중요성
6-5 코딩 AI를 잘 사용하는 법
__6-5-1 프로젝트 문서의 작성
__6-5-2 태스크의 분리
6-6 코딩 AI와 함께 성장하기
APPENDIX A 서비스를 위해 더 고민할 부분
A-1 앱 개발 시 필요한 기술
A-2 서비스 확장을 위한 고민
A-3 스타트업에서 좋은 서비스 개발이란?
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