기술 블로그
[s3c:w6:cat:tech:v1] 실무에서 직접 설계·운영한 백엔드 시스템과 의사결정 기록. Go·Java/Spring·PostgreSQL·Kubernetes 기반의 분산 시스템 패턴, 음성 AI 파이프라인(WebRTC·STT·LLM·TTS)의 latency·동시성 트레이드오프, OCR/문서 탐지 모델의 평가 지표(F1·Precision·Recall) 적용기 등을 다룹니다. 모든 글은 본인이 직접 운영하며 측정한 1차 데이터에서 출발합니다.
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[운영] AdSense ‘Low value content’ 거부 → 정비 1주차 회고 — 진단·자동화·다음 단계
2026-05-15 AdSense ‘Low value content’ 거부 후, 첫 일주일 동안 진단·자동화·콘텐츠 보강에 한 일을 정직하게 정리. 무엇이 거부의 진짜 트리거였는지, 무엇을 코드로 자동화했는지, 다음 3주에…
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[hub] AI 음성 상담 시스템 — WebRTC + STT + LLM + TTS 전체 가이드 (10편 인덱스 + 9개월 운영 요약)
WebRTC·STT·LLM·TTS 4축 파이프라인을 처음부터 끝까지 — 9개월 운영하며 쓴 10편의 글을 한 페이지 인덱스로. 처음 보는 분을 위한 학습 순서 + 각 컴포넌트의 의사결정 +…
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인프라 학습(7) ArgoCD
이 글은 개인 GCP 학습 트랙의 마지막 단계 — (7) ArgoCD 도입과 결정 회고 의 기록이다. 회사 시스템과 무관한 개인 학습. 결과부터 한 줄 spoiler:…
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인프라 학습(6) Git Actions
이 글의 목적 이 글은 GitHub와 Google Kubernetes Engine(GKE) 간의 자동화된 워크플로를 설정하여 Git Actions를 사용하는 방법을 설명합니다. Git Repository 생성부터 Git Actions 설정, 그리고…
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인프라 학습(5) 내 프로젝트의 이미지
이 글의 목적 이 글에서는 Kubernetes 환경에 내 프로젝트의 Docker 이미지를 배포하고 도메인에 노출시키는 과정을 다룹니다. 프로젝트의 이미지를 만들고, Kubernetes에 올리는 방법을 중심으로 설명합니다. 한눈에…
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인프라 학습(4-1) K8S를 GKE와 연결
이 글은 개인 GCP 계정으로 K8s/GKE/GitHub Actions/ArgoCD 를 직접 띄워본 인프라 학습 시리즈 중 (4-1) Kubernetes 클러스터를 GKE 에 연결하는 단계 의 기록이다. 회사 시스템과…
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[설계 판단] 서비스 분리는 비즈니스 도메인 중심으로 해야 한다
결론 먼저 서비스 분리는 비즈니스 도메인에 따라 수행하는 것이 적합하다. 이는 각 서비스가 특정 도메인에 집중할 수 있게 해주며, 서비스 간 의존성을 낮추는 장점이 있다.…
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[Go] INSERT-first protocol — Postgres partial UNIQUE를 분산 락으로 활용한 동시성 설계
GCS Copy(1~5초) 전에 DB INSERT를 먼저 수행해 Postgres partial UNIQUE 제약을 분산 락으로 활용. loser는 GCS Copy에 도달하지 못해 외부 호출 비용 0. Advisory lock…
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[결과 판단] F1 Score — AI/OCR 탐지 성능을 하나의 숫자로 평가하는 방법
결론 먼저 — 측정 결과 지표 공식 값 Precision (정밀도) TP / (TP + FP) 0.8611 (86.1%) Recall (재현율) TP / (TP + FN) 0.9118…
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[설계 판단] PDFium 벤치마크 — single vs multi 성능 비교와 Kubernetes 사양 산정
결론 먼저 — 벤치마크 결과와 필요 사양 벤치마크 핵심 결과 구성 평균 처리 시간 Speedup 페이지/초 보정 효율 single, 워커 1 23,697 ms 1.00x 3.1…