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HY_NOTEBOOK

About Me

Backend, Platform & DevOps Engineer

Python과 Node.js 기반으로 백엔드 시스템과 플랫폼 인프라를 구축해 왔습니다. 공공 B2G/B2B SaaS 서비스, 실시간 고가용성 알림 파이프라인, 멀티 클라우드 SRE 모니터링까지 — Azure, NCP(Naver Cloud Platform), On-Premise가 결합된 환경을 직접 설계하고 운영해 왔습니다.

초기에는 서비스 기능 완성이 우선이었으나, 운영 규모가 커지면서 "시스템에 장애가 생겼을 때 얼마나 빠르게 복구되는가"가 서비스 지속성의 핵심 과제임을 체감했습니다. 이후에는 고가용성(HA) 설계, Observability 확보, 장애 대응 자동화 체계 수립에 집중해 왔습니다.

NCP DevTools와 GitHub Actions 기반 CI/CD, Prometheus/Grafana/Alertmanager 모니터링 스택, OpenSearch 검색 엔진, Redis 캐시, Celery 비동기 큐, 대용량 ETL 파이프라인을 구축하며 가용성과 처리 성능을 함께 관리해 왔습니다.

공공 SaaS의 NCP 기반 MSA 전환 프로젝트를 총괄하며 CSAP, K-PaaS, 국가보안인증 요구사항을 아키텍처 수준에서 충족했습니다. 또한 알림 파이프라인 구조를 개선해 처리 오류율을 75% 낮추는 동시에 5배의 트래픽 확장을 수용했고, 모니터링 표준화를 통해 평균 복구 시간(MTTR)을 30% 단축했습니다.

지금은 그동안 쌓은 백엔드 및 인프라 엔지니어링 역량을 바탕으로 Data Engineering, AI/LLMOps, IaC 영역까지 기술 범위를 넓혀 가고 있습니다.

요즘 집중하고 있는 것들

실무에서 쓰는 기술은 더 깊게 다지고, 새로운 영역은 체계적으로 익히고 있습니다.

DevOps & GitOps

주제 목표
ArgoCD + Helm GitOps 워크플로우 Canary/Blue-Green 배포 직접 구현
Terraform으로 NCP/Azure 인프라 코드화 멀티 클라우드 IaC 패턴 정립
GitHub Actions / NCP DevTools 고도화 테스트 → 빌드 → 배포 완전 자동화
Kubernetes Operator 패턴 CRD 기반 커스텀 리소스 운영

Data Engineering

주제 목표
Apache Kafka + Schema Registry 이벤트 중심 아키텍처(EDA) 직접 구현
Apache Airflow ETL 파이프라인 DAG 기반 스케줄링 및 데이터 워크플로우 설계
Polars/Pandas 데이터 변환 고성능 데이터 처리 및 분석 자동화
dbt (Data Build Tool) 변환 계층 코드화 및 테스트

Backend 심화

주제 목표
Go & Java/Spring Boot Python/Node 너머로 백엔드 역량 확장
gRPC + Protocol Buffers 서비스 간 고성능 통신 패턴 실험
비동기 처리 (Celery, Redis Queue) 성능 한계치 테스트 및 최적화
Clean Architecture / DDD 도메인 중심 설계 원칙 적용

Infrastructure & DB

주제 목표
PostgreSQL HA (Patroni/pg_auto_failover) 실전 Failover 검증
Redis Cluster 모드 장애 시나리오별 복구 전략 수립
MinIO + Harbor Private Registry/Object Storage 자체 구축
InfluxDB / TimeSeries DB 시계열 데이터 관리 및 쿼리 최적화

Observability

주제 목표
OpenTelemetry 분산 추적 Distributed Tracing 표준 도입
Loki + Tempo + Alloy 스택 로그/트레이스 연계 분석 파이프라인 구축
SLO/SLI 정의 & Error Budget 장애 대응 체계 정량화
eBPF 기반 관찰 커널 레벨 성능 가시성 확보

Frontend (풀스택 확장)

주제 목표
Next.js App Router + TypeScript 실제 서비스 수준 UI 구현
React Query + Zustand 서버 상태 관리 패턴 학습
API Contract 설계 UX 관점에서 백엔드 API 설계 훈련

AI / ML & LLMOps

주제 목표
Ollama + LangChain + LangGraph 로컬 AI 에이전트 구축
MCP (Model Context Protocol) 도구 통합 및 에이전트 오케스트레이션
PyTorch / Hugging Face 파인튜닝 실험 및 모델 서빙 기초
MLflow / Weights & Biases 실험 추적 및 모델 관리 (MLOps)

Skills

인프라, 백엔드, Observability, 웹, AI 영역에서 사용하는 기술을 모았습니다.

Infra & Platform

  • Terraform (NCP/Azure)
  • Docker
  • ArgoCD (GitOps)
  • Istio

Backend & Database

  • Python (Celery)
  • Redis Cluster
  • PostgreSQL HA
  • Kafka (EDA)

Observability

  • Prometheus
  • Grafana
  • Loki
  • Tempo
  • Alloy

AI

  • LangChain

Modern Web

  • Next.js
  • React
  • TypeScript

Experiences

플랫폼 엔지니어링, 신뢰성(SRE), AI 개발을 중심으로 정리한 경력입니다.

  1. 현재

    풀스택 AI 연구원 (Full-stack AI Researcher)차세대 인공지능 연구소

    • Ollama와 LangChain으로 지능형 에이전트를 구축하고 업무 흐름 자동화
    • Next.js, React, TypeScript를 활용해 풀스택 개발 범위 확장
    • Kafka 기반 이벤트 중심 아키텍처(EDA)와 대용량 데이터 처리 파이프라인 연구

  2. 상시

    백엔드 아키텍트 (Backend Architect)시스템 엔지니어링 & 신뢰성

    • Redis 및 Celery 기반 대규모 비동기 처리 파이프라인 구축 및 API 성능 최적화
    • Loki, Tempo, Alloy 관측성(Observability) 스택 통합으로 평균 복구 시간(MTTR) 30% 단축
    • PostgreSQL HA 및 Redis Cluster를 활용한 장애 자동 복구(Self-healing) 체계 구축

  3. 6년 이상

    플랫폼 & DevOps 리드 (Platform & DevOps Lead)인프라스트럭처 혁신

    • Terraform 기반 NCP 및 Azure 클라우드 인프라 코드화(IaC) 및 자동 프로비저닝 구축
    • ArgoCD 및 Istio 중심의 선언적 GitOps 배포 및 서비스 메시 환경 구축
    • PostgreSQL HA 및 Kafka를 연동한 Docker 기반 홈 서버 인프라 구축 및 운영

  4. 2018.05~2024.09 (6년 4개월)

    백엔드 & DevOps 엔지니어 (Backend & DevOps Engineer)EQ4ALL

    • NCP DevTools 및 GitHub Actions 기반 완전 자동화 CI/CD 배포 시스템 구축
    • Prometheus, Grafana, Alertmanager 기반 모니터링/알림 파이프라인 구축 및 관측성 확보
    • Patroni 기반 PostgreSQL HA 및 Redis Cluster 아키텍처 설계로 실시간 파이프라인 가용성 보장

  5. 2018.05~2024.09 (6년 4개월)

    바이오인포매틱스 전문 연구원 (BioInformatics General Researcher)국립보건연구원 (KNIH)

    • 대용량 보건 유전체 데이터 전처리 및 분석 워크플로우 자동화 파이프라인 구축
    • 연구자용 보건 의료 데이터베이스 및 유전체 분석 환경의 안정적 운영 지원
    • 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 클라우드 연계 기반의 유전체 데이터 파이프라인 관리

Projects

선별한 기술 프로젝트와 구현 기록을 모았습니다.

  1. 일반

    hy-home.docker (홈 서버 인프라 구축)

    홈 서버에 필요한 오픈소스 서비스를 Docker 컨테이너 기반으로 구조화하고, 데이터 가용성과 네트워크 격리를 확보한 인프라 구성 저장소입니다.

    Linux · Docker · Docker Compose · GitHub Actions · Shell Scripts · Bridge Network · Reverse Proxy

  2. 일반

    hy-home.k8s (쿠버네티스 홈랩 아키텍처)

    홈 서버에서 마이크로서비스를 선언적으로 구동하기 위한 쿠버네티스 설정 저장소입니다. 네임스페이스로 서비스를 나누고, 퍼시스턴트 볼륨으로 데이터를 관리하며, 인그레스로 외부 접근을 설정해 클라우드 네이티브 운영 방식을 홈랩에 적용했습니다.

    Kubernetes · ArgoCD · Helm · Ingress Controller (Nginx/Traefik) · MetalLB · Prometheus · Grafana

  3. 일반

    Project Template (모듈형 청사진)

    새 프로젝트를 빠르게 시작하기 위한 범용 템플릿(Blueprint) 저장소입니다. 표준 폴더 구조와 코드 규칙, 자동화 워크플로우로 초기 인프라 설정 시간을 줄여 핵심 비즈니스 로직 구현에 집중하도록 돕습니다.

    Modular Architecture · ESLint · Prettier · GitHub Actions