Lee Seung Beom프로토타입을,
운영 가능한 시스템으로.

빠르게 실험하고, 안정적으로 운영하며, 지속적으로 진화합니다.

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TravelPlanner EKS

상황: EC2에서 동작하던 여행 서비스를 네 서비스로 나누면서, Pod 수와 노드 규격을 근거 없이 정할 수는 없었습니다. 자동 확장이 실제 요청 처리로 이어지는지도 확인해야 했습니다.
검증 결과: 로컬 실험을 통해 서비스별 자원 후보를 남겼습니다. 작은 구성도 배포 중 메모리 예산이 부족해 t3.medium 축소는 보류했습니다.

EC2 ASG 모놀리스와 4개 서비스 EKS MSA의 실험 구성

AWS EKSTerraformKubernetesHPAArgo CDk6PostgreSQLGrafana

Case study GitHub

TravelPlanner

상황: 여행 일정 제품을 AWS로 옮기면서 기능 구현만으로는 운영 가능성을 설명할 수 없었습니다. 비용 범위, 반복 가능한 기준선, 배포와 복구의 판정 기준을 함께 남겨야 했습니다.
검증 결과: 20 rps 기준선 후보 3회가 각각 후보 SLO를 통과했고 p95는 133.977~142.988ms였습니다. 다만 ramp marker 누락으로 B-01 전체 gate는 실패했습니다.

TravelPlanner AWS 기준선 후보 실험의 Core API p95 Grafana 그래프

AWSTerraformGitHub ActionsSpring BootRedisPostgreSQLk6Grafana

Case study GitHub

MCP Calendar의 일정과 날씨 대시보드

MCP Calendar

상황: 일정, 날씨, 지출을 자연어로 다루는 18개 MCP 도구와 웹 기능을 로컬에서 먼저 완성했습니다. 다음 단계에서는 이 기능을 실제 AWS 환경으로 옮기되 초기 실험 비용을 통제하고 트래픽 증가 시 동작을 확인해야 했습니다.
검증 결과: 300 VU 단계형 테스트 중 CPU 85%를 관측했고, 같은 실험에서 ECS task 1→2 증가를 확인했습니다.

S3, SQS, Lambda, AWS Batch를 사용하는 무인매장 영상 처리 구조

무인매장 Cloud Native

상황: 대용량 영상 업로드와 장시간 GPU 처리를 하나의 요청 흐름에서 다루기 어려웠고, 초기 EC2 GPU worker 구조에서는 작업 수신과 visibility timeout 관리가 운영 부담으로 남았습니다.
검증 결과: 상시 EC2 worker가 메시지를 직접 소비하는 구조를 Lambda가 Batch job을 제출하는 구조로 변경했습니다.

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TravelPlanner · 3부작

성공과 기준 미달을 함께 남긴 AWS 운영 검증 기록

비용 범위, 20 rps 기준선, 복구 판정, 배포 가드레일을 근거에서 판단으로 이어서 정리했습니다.