노트

NotebookLM 은 Google 의 자료 우선 (source-grounded) AI 노트북. 사용자가 업로드한 PDF·구글 문서·웹사이트·YouTube·오디오에서만 답변을 합성하므로 hallucination 이 일반 챗봇보다 적음. 04-gemini-api 가 raw API, 08-google-ai-studio 가…

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RAG (Retrieval-Augmented Generation) 는 LLM 의 한정된 학습 시점·메모리 한계를 외부 지식으로 보완하려는 방식입니다. 검색·생성을 분리하면 모델을 다시 학습시키지 않고도 새로운 자료를 다룰 수 있습니다.

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AI 가 브라우저 안으로 들어오는 흐름이 2023~2025 년에 빠르게 진행됐습니다. 사이드바 보조에서 시작해 페이지 요약·번역·드래프트, 그리고 에이전트가 사용자 대신 페이지를 다루는 자리까지 펼쳐졌습니다.

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공공기관·외부 사업자가 제공하는 OpenAPI 를 프론트엔드에서 직접 호출 하면 첫 화면은 빠르게 만들 수 있습니다. 그러나 운영을 며칠 굴려 보면 같은 자리에서 같은 종류의 사고가 반복됩니다 — 키 노출, 응답 코드 해석, 프로토콜 미스매치. 그래서 외부 API 는 우리쪽 BFF 한 겹 을 사이에 두는 게 거의 항상…

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관리 콘솔이나 백오피스는 한 프로세스에서 콘텐츠·카탈로그·운영 로그처럼 서로 다른 DB에 접근해야 할 수 있습니다. HTTP 경유 대신 풀 직접 접속을 선택할 때는 연결 수, 권한, 장애 격리를 함께 설계해야 합니다.

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S3 (Simple Storage Service) 는 AWS 가 2006 년 가장 먼저 GA 한 서비스로, 객체 저장소라는 카테고리를 대중화했습니다. 파일 시스템도 블록 스토리지도 아닌, "키로 접근하는 무한히 큰 버킷" 의 모델이 이후 클라우드 스토리지의 표준 모양이 됐습니다.

클라우드의 모든 호출은 결국 "누가 · 무엇을 · 어디에" 의 질문을 통과합니다. AWS 에서 그 질문을 받는 자리가 IAM (Identity and Access Management) 입니다. 다른 매니지드 서비스가 화려해 보이는 데 비해 IAM 은 텍스트 정책 위주의 평범한 표면을 가지지만, 운영 사고의 상당수가 이…

Fly.io 는 컨테이너를 글로벌 엣지에 빠르게 띄우는 PaaS 입니다. 내부에서 Firecracker microVM 을 써서 컨테이너 이미지를 가벼운 가상 머신으로 변환해 띄웁니다.

"AWS 에 배포한다" 는 한 문장 안에는 매우 다른 추상 수준의 선택지가 있습니다. EC2 한 대 직접 관리부터 Lambda 같은 함수 단위 호스팅까지. 다른 클라우드와 PaaS 까지 포함하면 그림이 더 넓어집니다.

EC2 (Elastic Compute Cloud) 는 AWS 가 가장 처음 공개한 컴퓨팅 서비스로, 클라우드의 "가상 머신" 추상을 대중화했습니다. 매니지드 서비스가 늘어나면서 직접 사용 비중은 다양해졌지만 자유도와 비용 통제에서 기본이 되는 자리입니다.

AWS 의 네트워크 방화벽은 두 층입니다. 인스턴스에 붙는 보안 그룹 (Security Group) 과 서브넷에 붙는 네트워크 ACL (NACL). 이름은 비슷하지만 동작 모델이 꽤 다릅니다.

서브넷이 "공용" 인지 "사설" 인지를 결정하는 것은 라벨이 아니라 라우팅입니다. 인터넷 게이트웨이 (IGW) · NAT 게이트웨이 · 라우트 테이블 · VPC 엔드포인트가 어떻게 결합되는지를 이해하면 서브넷 설계의 의미가 분명해집니다.

AWS 에서 컴퓨팅·DB·로드밸런서가 배치되는 가상 네트워크가 VPC (Virtual Private Cloud) 입니다. VPC 의 모양을 먼저 정의하지 않으면 그 안에서 일어나는 모든 결정이 흔들립니다.

AWS 는 클라우드 서비스 시장을 사실상 정의한 사업자입니다. 서비스 카탈로그가 200 개를 넘지만 카테고리 단위로 보면 몇 개의 큰 묶음으로 정리됩니다.

데이터를 만드는 것이 백업이 아닙니다. 되살려 봐야 백업입니다. 그 차이는 사고 후에야 드러납니다. PostgreSQL 의 도구·정책·리허설을 정리합니다.

이미지를 다루는 코드는 자주 등장합니다. 업로드 받은 사진의 크기를 줄이고, 형식을 변환하고, 썸네일을 만듭니다.

모바일·웹에서 사용자가 앱을 열고 있지 않아도 메시지를 보내려면 운영체제·브라우저가 제공하는 푸시 채널을 통과해야 합니다. iOS 는 APNs, Android 는 FCM, 웹은 Web Push 표준이 그 자리에 있습니다.

Supabase 는 Firebase 의 대안을 표방하며 등장한 오픈소스 백엔드 묶음입니다. 핵심에 PostgreSQL 을 두고 인증·스토리지·실시간·서버리스 함수를 그 주위에 쌓았습니다.

대규모 언어 모델 응답을 외부 지식과 결합하려는 흐름이 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 라는 이름으로 자리 잡았습니다. 그 안에서 벡터 유사도 검색이 핵심 부품이고, PostgreSQL 의 pgvector extension 이 가장 가까운 자리에 있습니다.

Kafka 는 흔히 "큐" 로 불리지만 정확히 말하면 분산 커밋 로그입니다. 강점은 큐 이상의 자리에서 드러납니다. 동시에 단순한 작업 큐에는 과한 도구이기도 합니다.

외부 데이터를 다루는 시스템은 어디든 비슷한 단계로 환원됩니다. 데이터를 가져오고, 다듬고, 저장하고, 노출합니다.

Redis 는 인메모리 키-값 저장소로 시작했지만 오늘날에는 캐시·세션·큐·랭킹·분산 락·pub/sub 같은 여러 자리를 한꺼번에 맡습니다.

캐시는 한 곳에만 있는 일이 드뭅니다. 보통 여러 층으로 쌓입니다. 클라이언트 가까이에 두면 빠르고 DB 가까이에 두면 정확합니다.

PostgreSQL 을 오래 쓸수록 한 번쯤 마주치는 개념들이 있습니다. MVCC · 인덱스 · EXPLAIN · 격리 수준 · VACUUM · 파티셔닝.

데이터를 저장할 도구를 고르는 일은 자주 부담입니다. NoSQL · 분산 SQL · 그래프 DB · 시계열 DB 가 줄지어 있습니다. 그러나 많은 프로젝트가 처음 한참 동안 PostgreSQL 한 가지로 충분합니다.