콘텐츠로 바로가기
Public identityArchive-facing
현윤의 블로그

현윤의 블로그

백엔드, 플랫폼 및 DevOps 엔지니어. 기술 기록, 배움의 노트, 일상의 소회와 다양한 주제의 에세이를 모은 개인 서재를 가꿉니다.

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 운영했습니다.

초기에는 서비스 기능 완성이 우선이었으나, 운영 규모가 커지면서 "시스템에 장애가 생겼을 때 얼마나 빠르게 복구되는가"가 서비스 지속성의 핵심 과제임을 체감했습니다. 이후 고가용성(HA) 설계, Observability 확보, 장애 대응 자동화 체계 수립에 주력해 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 개선하여 처리 오류율을 75% 낮추는 동시에 5배의 트래픽 확장을 수용했고, 모니터링 표준화를 통해 평균 복구 시간(MTTR)을 30% 단축했습니다.

현재는 축적된 백엔드 및 인프라 엔지니어링 역량을 바탕으로 Data Engineering, AI/LLMOps, IaC 영역으로 기술 범위를 넓혀가고 있습니다.

요즘 집중하고 있는 것들

실무에서 쓰는 기술을 더 깊게 파고, 새로운 영역도 체계적으로 학습합니다.

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, 관측성, 웹 및 AI 영역의 기술 역량 매트릭스입니다.

Infra & Platform

4
  • Terraform (NCP/Azure)
    상급
  • Docker
    전문가
  • ArgoCD (GitOps)
    상급
  • Istio
    숙련

Backend & Database

4
  • Python (Celery)
    전문가
  • Redis Cluster
    상급
  • PostgreSQL HA
    상급
  • Kafka (EDA)
    숙련

Observability

5
  • Prometheus
    숙련
  • Grafana
    상급
  • Loki
    숙련
  • Tempo
    숙련
  • Alloy
    실무

AI

1
  • LangChain
    숙련

Modern Web

3
  • Next.js
    상급
  • React
    숙련
  • TypeScript
    상급

Experiences

플랫폼 엔지니어링, 신뢰성(SRE), AI 개발 중심의 경력 타임라인입니다.

  1. 현재

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

    • Ollama 및 LangChain 기반 지능형 에이전트 구축 및 업무 워크플로우 자동화
    • Next.js, React, TypeScript 스택을 활용한 모던 풀스택 아키텍처 확장
    • Kafka 기반 이벤트 중심 아키텍처(EDA) 설계 및 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

Curated technical projects with implementation highlights.

  1. hy-home.k8s (쿠버네티스 홈랩 아키텍처) cover
    General

    hy-home.k8s (쿠버네티스 홈랩 아키텍처)

    홈 서버에서 마이크로서비스를 선언적으로 구동하기 위한 쿠버네티스 설정 저장소입니다. 네임스페이스별 서비스 분리, 퍼시스턴트 볼륨 데이터 관리, 인그레스 설정을 체계적으로 구성해 클라우드 네이티브 운영 방식을 홈랩에 적용했습니다.

    KubernetesArgoCDHelmIngress Controller (Nginx/Traefik)MetalLB+2
  2. Project Template (모듈형 청사진) cover
    General

    Project Template (모듈형 청사진)

    프로젝트 초기 생산성을 높이기 위한 범용 템플릿(Blueprint) 저장소입니다. 표준화된 폴더 구조, 코드 컨벤션, 자동화 워크플로우를 제공해 초기 인프라 설정 시간을 줄이고 핵심 비즈니스 로직 구현에 집중하도록 돕습니다.

    Modular ArchitectureESLintPrettierGitHub Actions