인프라
임베딩과 벡터 검색: 의미로 찾는 검색의 동작 원리
RAG와 시맨틱 검색의 기반인 임베딩과 벡터 검색을 한 편으로 정리합니다. 텍스트를 숫자 벡터로 바꾸는 임베딩의 개념, 코사인 유사도로 의미의 가까움을 재는 원리, 전수 조사 kNN과 근사 검색 ANN의 트레이드오프, pgvector·전용 벡터 DB·검색 엔진 확장 중에서 저장소를 고르는 기준, 키워드 매칭에 약한 임베딩의 한계와 하이브리드 검색, 모델 교체 시 전체 재색인 같은 운영 비용까지 다룹니다.
토큰과 컨텍스트 윈도우: LLM 비용과 한계를 결정하는 단위
LLM 요금표와 스펙표에 빠지지 않는 토큰과 컨텍스트 윈도우를 한 편으로 정리합니다. 토큰이 어떻게 쪼개지는지, 한국어가 영어보다 토큰을 더 쓰는 이유, 입력·출력 단가가 다른 요금 구조와 대화가 길어질수록 비용이 불어나는 원리, 컨텍스트 윈도우가 실제로 제한하는 것, 긴 컨텍스트의 성능 함정, 프롬프트 캐싱과 히스토리 관리 같은 실무 대응까지 다룹니다.
CDN이 속도를 높이는 방법: 캐시 히트부터 동적 콘텐츠까지
실무자 관점에서 CDN의 동작을 정리합니다. 거리(RTT)를 줄이는 엣지 구조, 캐시 히트율을 결정하는 Cache-Control과 캐시 키, 무효화와 배포 전략, 캐시가 안 되는 동적 콘텐츠까지 CDN이 돕는 방식(TLS 종료·커넥션 재사용), 그리고 히트율을 갉아먹는 흔한 실수들을 다룹니다.
NAT Gateway 요금 절감: 시간당이 아니라 처리 요금이 본체입니다
NAT Gateway 청구서를 분해하고 절감 순서를 정리합니다. 시간당·데이터 처리·인터넷 전송이 겹치는 3층 과금 구조, 다운로드에도 처리 요금이 붙는 지점, 무료인 게이트웨이 엔드포인트부터 인터페이스 엔드포인트, IPv6와 NAT 인스턴스까지 이어지는 우회 경로별 손익, 트래픽 주범을 찾는 진단 방법, 멀티 AZ 배치의 비용 구조까지 다룹니다.
DynamoDB vs RDS: AWS 데이터베이스 선택 기준
DynamoDB와 RDS를 가르는 실무 기준을 정리합니다. 키-밸류와 관계형이라는 데이터 모델 차이, 요청당 과금과 인스턴스 시간당 과금이 갈라 놓는 청구서 구조, 액세스 패턴을 먼저 설계해야 하는 DynamoDB의 제약, GSI가 쓰기 비용을 배수로 만드는 함정, 트래픽 패턴으로 가르는 판단 순서와 둘을 병행하는 구성까지 다룹니다.
Redis가 빠른 이유: 메모리, 단일 스레드, 자료구조
Redis가 초당 수십만 요청을 처리하는 구조적 이유를 정리합니다. 디스크 없는 메모리 접근, 락이 필요 없는 단일 스레드 이벤트 루프, 목적에 맞게 구현된 자료구조라는 세 기둥과, 단일 스레드의 함정(느린 명령이 전체를 막는 구조), 그리고 Redis가 느려지는 경우까지 다룹니다.
MCP(Model Context Protocol) 정리: AI가 도구를 쓰는 표준
AI 에이전트 글마다 등장하는 MCP를 한 편으로 정리합니다. 도구 연동의 N×M 문제를 표준 인터페이스로 푸는 구조, 함수 호출과의 관계, 호스트·클라이언트·서버와 tools·resources·prompts 프리미티브, 2026년 현재의 채택 현황과 재단 이관, 서드파티 서버 신뢰와 프롬프트 인젝션 같은 보안 주의점, 도입이 필요한 경우와 아닌 경우까지 다룹니다.
데이터베이스 인덱스가 하는 일: B-tree, 조회 비용, 쓰기의 대가
인덱스가 조회를 빠르게 만드는 원리를 B-tree 구조에서 풀어냅니다. 풀 스캔과의 비용 차이, 복합 인덱스와 컬럼 순서, 인덱스가 공짜가 아닌 이유(쓰기 비용·저장 공간), 어떤 컬럼에 인덱스를 만들고 어떤 컬럼에는 만들지 않는지의 실무 기준까지 정리합니다.
RAG vs 파인튜닝 vs 롱 컨텍스트: LLM에 지식을 넣는 방법 선택
LLM에 우리 데이터를 넣는 세 가지 방법을 가르는 실무 기준을 정리합니다. 검색해서 주입하는 RAG, 가중치를 바꾸는 파인튜닝, 통째로 넣고 캐싱하는 롱 컨텍스트의 구조 차이, 파인튜닝은 지식이 아니라 행동을 가르치는 도구라는 경계, 갱신 빈도와 지식 크기로 가르는 판단 순서, 셋을 조합하는 실전 구성까지 다룹니다.
REST API가 느릴 때: 병목을 찾는 순서
API 응답이 느릴 때 감이 아니라 순서로 병목을 찾는 방법을 정리합니다. 어디가 느린지 구간부터 쪼개는 계측, 데이터베이스, 직렬화, 외부 호출, N+1이라는 단골 병목 4곳, 캐싱과 페이지네이션 같은 처방의 우선순위, 그리고 p50이 아니라 p99를 봐야 하는 이유까지 다룹니다.
Load Average의 정체: CPU 사용률과 다른 점
리눅스 지표 중 가장 자주 오독되는 Load Average를 정확히 읽는 법을 정리합니다. 실행 중+실행 대기+디스크 대기(D 상태)를 합친 숫자라는 정의, 코어 수로 나눠 읽는 기준, CPU 사용률과 어긋나는 네 가지 전형 사례, 1·5·15분 세 값의 추세 독법까지 다룹니다.
RI vs Savings Plans: AWS 약정 할인 선택 기준
예약 인스턴스와 Savings Plans를 가르는 실무 기준을 정리합니다. 인스턴스 속성 매칭과 시간당 금액 약정이라는 구조 차이, 최대 72%라는 같은 할인율에서 갈리는 유연성, Savings Plans가 커버하지 못하는 RDS 같은 서비스, 용량 예약이라는 별개 문제, 약정 규모를 청구서의 안정 하한선으로 잡는 방법까지 다룹니다.