DevOps Colleague

bizarrely**"Bizarrely"**는 부사로, 이상하게, 기괴하게, 별나게라는 뜻을 가집니다.형용사 bizarre(이상한, 기괴한)의 부사형이에요.뜻bizarrely = 이상하게, 기묘하게, 엉뚱하게예문He was bizarrely dressed in a clown costume.→ 그는 기괴하게도 광대 복장을 하고 있었다.The story ended bizarrely, leaving everyone confused.→ 이야기가 엉뚱하게 끝나서 모두가 혼란스러워했다.Bizarrely, no one noticed the huge mistake.→ 이상하게도, 아무도 그 큰 실수를 눈치채지 못했다.비슷한 표현단어의미strangely이상하게oddly묘하게, 이상하게peculiarly특이하게, 이상하게..

articulate1. 형용사 (adjective)뜻: 말이나 글을 명확하고 논리적으로 잘 표현하는, 분명하게 발음하는예문:She is an articulate speaker who can explain complex topics easily.(그녀는 복잡한 주제를 쉽게 설명할 수 있는 명확하게 말하는 연사이다.)He is not very articulate when he’s nervous.(그는 긴장하면 말을 잘 못 한다.)2. 동사 (verb)뜻: 생각이나 감정을 분명하게 표현하다, 발음하다예문:He couldn’t articulate his feelings after the accident.(그는 사고 후 자신의 감정을 명확히 표현할 수 없었다.)The teacher asked her student..

딥러닝은 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 을 깊게(Deep) 쌓아올린 모델이에요.1️⃣ 핵심 개념Neuron (뉴런): 입력 → 가중치(weight) → 활성화 함수(activation) → 출력Layer (층): 뉴런들을 연결한 집합입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer)Forward Propagation: 입력에서 출력으로 신호 전달Backpropagation: 오차(Error)를 역전파해 가중치 업데이트Loss Function: 모델이 얼마나 틀렸는지 측정Optimizer: 가중치를 어떻게 업데이트할지 결정 (SGD, Adam 등)2️⃣ 주요 딥러닝 모델모델특징주요 용도CNN (Convolutional Ne..

AI(Artificial Intelligence, 인공지능)는 크게 아래와 같이 구분할 수 있어요.1. Rule-based AI (규칙 기반 AI)사람이 직접 규칙을 정의해서 작동하는 방식예: 전문가 시스템(Expert System), if-else 기반 챗봇특징: 설명 가능하지만 유연성이 떨어짐2. Machine Learning (기계 학습)데이터를 이용해 모델이 스스로 규칙을 학습하는 방식종류:Supervised Learning (지도 학습): 입력과 정답(Label)이 함께 있는 데이터로 학습→ 분류(Classification), 회귀(Regression)Unsupervised Learning (비지도 학습): 정답이 없는 데이터로 패턴 학습→ 군집화(Clustering), 차원 축소(Dimensi..

바이브 코딩(Vibe Coding) 의미:자신이 좋아하는 음악이나 분위기(=vibe)를 즐기며 몰입해서 코딩하는 것보통 업무나 과제에 쫓기기보다는 자기만의 흐름을 타면서 창의적이고 편안한 상태로 코딩하는 상황을 말합니다. 예시 상황:Lo-fi 음악을 틀어놓고 혼자서 사이드 프로젝트를 즐기듯 개발할 때밤늦게 조용한 공간에서 집중하며 감성적인 분위기로 코딩할 때커피 한 잔과 함께 생산성을 올리는 코딩 타임 바이브 코딩"과 Claude, Cursor 등 AI 기반 코딩 도구의 관계?? "바이브 코딩"과 Claude, Cursor 등 AI 기반 코딩 도구 사이에는 직접적인 개념 연결은 없지만, 실제 작업 맥락에서는 서로를 보완하며 강력한 시너지를 내는 관계라고 볼 수 있습니다. 핵심 개념 요약개념설명바이브 코딩..

Toil 줄이기 전략 5가지전략설명1. 관측 가능성 향상 (Observability First)알람, 로그, 지표, 분산 추적 등을 먼저 체계화해 장애 원인 분석을 쉽게 만듦2. 작업 표준화 → 자동화반복 작업을 문서화하고, 스크립트나 워크플로로 전환3. 셀프 서비스화티켓 기반 수동 작업을 개발자/운영자가 직접 처리할 수 있는 포털이나 CLI 제공4. GitOps 도입인프라/설정 변경을 코드 기반으로 관리하여 수동 운영 제거5. Toil 계량 및 주간 점검각 작업 시간을 기록하고, 일정 비율 이상 Toil일 경우 리팩터링 계획 수립 실무 자동화 사례1. 서비스 배포 자동화BeforeAfterJenkins에서 수동 빌드 + 수동 승인 후 배포Git push → CI/CD 파이프라인 → 배포 자동 진행운영자..

Toil은 반복적이고 수동적이며, 자동화되지 않았고, 사용자 가치에 직접적으로 기여하지 않으며, 시스템이 성장할수록 증가하는 작업입니다.— Google SRE Book 정의 Toil의 대표적인 예시유형예시수동 운영서버 재시작, 로그 수집, 알람 확인 후 수작업 대응반복 작업매일/매주 수동 배포, 모니터링 구성 갱신기계적 대응장애 대응 시 매번 문서 보며 동일한 조치 수행티켓 처리수동 계정 생성 요청, DNS 레코드 수정 요청 등 Toil의 조건 (Google SRE 기준)Toil은 다음 조건 중 여러 개를 만족해야 합니다:조건설명수동적사람의 개입이 필요함반복적같은 작업을 자주 반복함자동화 가능기술적으로 자동화가 가능함비가치 창출고객에게 직접적인 가치를 주지 않음확장성 없음시스템 규모가 커질수록 업무량..

SLO란 무엇인가?SLO(Service Level Objective)는 서비스의 신뢰성에 대한 구체적이고 측정 가능한 목표치를 의미합니다. 이는 서비스 수준 지표(SLI)를 기반으로 하며, 사용자 경험을 중심으로 설정됩니다. 예를 들어, "HTTP 요청의 97%는 성공적으로 처리되어야 한다"와 같은 목표가 SLO에 해당합니다.SLO의 필요성엔지니어링 자원은 한정되어 있으므로, 어떤 작업에 우선순위를 둘지 결정하는 것이 중요합니다. SLO는 이러한 결정을 데이터 기반으로 지원하며, 기능 개발과 신뢰성 확보 간의 균형을 유지하는 데 도움을 줍니다. 또한, SLO를 통해 오류 예산(Error Budget)을 정의하고, 이를 기반으로 릴리스 속도 조절이나 안정성 향상 작업의 필요성을 판단할 수 있습니다.SLO ..