#인프라
447 편의 글
EFS vs EBS vs S3: AWS 스토리지 선택 기준
AWS 스토리지 셋을 가르는 실무 기준을 정리합니다. 블록, 파일, 객체라는 접근 모델의 차이, GB당 $0.023에서 $0.30까지 벌어지는 단가와 프로비저닝·사용량이라는 과금 방식 차이, EFS의 처리량 요금 같은 숨은 비용, 공유가 필요 없는데 EFS를 쓰는 흔한 과잉 설계, 접근 패턴으로 가르는 판단 순서까지 다룹니다.
fork는 정말 메모리를 복사할까: copy-on-write의 실제 동작
fork가 프로세스 전체를 복사하는데도 빠른 이유인 copy-on-write를 페이지 테이블 수준에서 풀어냅니다. 쓰는 순간에만 복사되는 메커니즘, fork+exec 조합이 싼 이유, Redis 스냅숏과 프리포크 서버 같은 실전 사례, 오버커밋과 메모리 계산이 헷갈려지는 이유까지 다룹니다.
SQS vs SNS vs EventBridge: 메시징 서비스 선택 기준
AWS 메시징 서비스 셋을 가르는 실무 기준을 정리합니다. 큐, pub/sub, 이벤트 버스라는 모델 차이, 보존과 재시도가 있는 곳과 없는 곳, 100만 건당 $0.40에서 $1.00까지 벌어지는 요금과 64KB 청크 과금, SNS 뒤에 SQS를 두는 팬아웃 같은 조합 패턴, EventBridge의 지연과 FIFO 처리량 한계까지 다룹니다.
프로세스와 스레드의 차이: 메모리 공유가 가르는 모든 것
프로세스와 스레드의 차이를 "메모리를 공유하는가"라는 한 기준에서 풀어냅니다. 격리와 공유의 트레이드오프, 컨텍스트 스위치 비용의 차이, 크래시의 전파 범위, 웹 서버·브라우저·파이썬(GIL)이 각각 무엇을 선택했는지까지 실무 감각으로 정리합니다.
ALB vs NLB: 로드 밸런서 선택 기준
ALB와 NLB를 가르는 실무 기준을 정리합니다. L7 라우팅과 L4 전달이라는 동작 계층의 차이, 고정 IP와 소스 IP 보존과 PrivateLink처럼 NLB에서만 되는 것, 시간당 요금은 같은데 LCU 계산에서 갈라지는 청구서 구조, 크로스존 로드 밸런싱 같은 숨은 비용, 둘을 체인으로 잇는 구성까지 다룹니다.
리눅스가 서버 시장을 지배하게 된 배경: 비용, 구조, 생태계
서버의 표준 OS가 리눅스가 된 배경을 기술과 생태계 양쪽에서 정리합니다. 라이선스 비용과 소스 공개라는 출발점, 서버 용도에 맞는 구조적 특성(헤드리스, 원격 관리, 안정성), 클라우드·컨테이너 시대가 만든 잠금 효과, 그리고 리눅스가 지배하지 못한 영역까지 다룹니다.
GPU 클라우드 선택: 하이퍼스케일러 vs 전용 GPU 클라우드 vs 서버리스 추론
AI 워크로드용 GPU를 어디서 빌릴지 가르는 실무 기준을 정리합니다. 하이퍼스케일러(AWS)와 전용 GPU 클라우드(Lambda·RunPod)의 H100 시간당 요금이 2〜5배 벌어지는 이유, 스팟이 절반 이하로 내려가는 대신 감수하는 것, 서버리스 추론이 토큰당 과금으로 GPU 관리를 없애는 지점, 그리고 통합·네트워크·규제 요건이 요금 차이를 뒤집는 조건까지 다룹니다.
인시던트 핸들링의 핵심: 장애 대응에서 가장 중요한 것
장애 대응이 유능한 개인이 아니라 절차로 굴러가게 만드는 방법을 정리합니다. 복구가 원인 규명보다 먼저라는 원칙, 지휘·소통·조사의 역할 분리, 심각도 등급과 선포 기준, 비난 없는 포스트모템 작성법, 온콜을 지속 가능하게 만드는 조건까지 다룹니다.
Error Budget: 장애를 허용하는 예산의 개념과 계산
SLO에서 파생되는 Error Budget의 개념과 계산법을 정리합니다. 예산의 크기를 시간과 요청 수로 환산하는 법, 소진 속도(번 레이트) 기반 알림이 임계값 알림보다 나은 이유, 예산 소진 시의 정책, 배포 속도와 안정성의 갈등을 규칙으로 바꾸는 운영법까지 다룹니다.
LLM 양자화 비교: FP16, INT8, INT4와 GGUF·AWQ·GPTQ
LLM 양자화 방식을 고르는 실무 기준을 정리합니다. 정밀도(FP16·INT8·INT4)가 VRAM을 반씩 줄이는 원리, 70B 모델이 140GB에서 35GB로 내려가는 계산, GGUF·AWQ·GPTQ 세 형식이 갈리는 용도(로컬·GPU 서빙·정확도), INT4가 추론·코드 작업에서 품질을 떨어뜨리는 지점, 서빙 프레임워크와 형식을 맞추는 법까지 다룹니다.
SLI, SLO, SLA 구분: 지표에서 목표, 계약까지
헷갈리기 쉬운 SLI, SLO, SLA 세 용어를 실무 순서로 정리합니다. 좋은 SLI를 고르는 기준(성공 요청 비율 방식), SLO 수치를 정하는 현실적인 방법, SLA가 SLO보다 느슨해야 하는 이유, 나인(9)의 감각과 흔한 실수까지 예시로 다룹니다.
vLLM vs Ollama vs SGLang: LLM 서빙 프레임워크 선택
LLM을 자체 호스팅할 때 서빙 프레임워크를 고르는 기준을 정리합니다. 로컬 실행용(Ollama)과 프로덕션 처리량용(vLLM·SGLang)이 갈리는 지점, PagedAttention과 연속 배칭이 처리량을 3〜4배 벌리는 이유, TGI가 유지보수 모드로 빠진 2026년 지형 변화, 양자화·구조적 출력 지원 차이, 그리고 팀 규모별 선택 순서까지 다룹니다.