Lee Seung Beom프로토타입을,
운영 가능한 시스템으로.

빠르게 실험하고, 안정적으로 운영하며, 지속적으로 진화합니다.

prototype+evolve

US$12.542026-08-13 캡처 시점
8월 AWS 계정 누적 비용

20 rps × 3후보 3회 통과
B-01 전체 gate 실패

299.352초B-02 기록 기준
T1→T6

3 / 5AWS 배포·복구
시나리오 통과

주요 프로젝트

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.

AWSTerraformGitHub ActionsSpring BootRedisPostgreSQLk6Grafana

Case study 비공개 팀 저장소

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.

Next.jsKotlinMCPGeminiAWSTerraformk6

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.

상황: 별도 depth sensor를 추가하지 않고 한 장의 RGB 이미지에서 객체 영역과 상대적인 깊이 정보를 함께 확인할 수 있는 재현 가능한 실험 흐름이 필요했습니다.
검증 결과: 단일 RGB 입력에서 depth 추정과 텍스트 기반 segmentation을 순서대로 실행하는 구조를 구성했습니다.