프로젝트 배경
1) 문제점 개발자가 웹사이트나 앱을 만든 뒤, 실제로 사용자들이 접속할 수 있게 인터넷에 올리는 과정을 "배포"라고 합니다. 이 배포 과정이 생각보다 까다롭습니다. 예를 들어 서버 컴퓨터를 빌리고, 운영체제를 설치하고, 보안 인증서를 발급받고, 외부 해킹을 막는 방화벽을 설정하고, 도메인 주소를 연결하는 등 서비스 하나를 올리는 데만 수십 가지 작업이 필요합니다. AWS 같은 기존 클라우드 서비스
프로젝트 성과
멀티 LLM 챗봇 자동 응답률 80% 달성
Claude·OpenAI·Gemini 3종 LLM과 RAG+pgvector 파이프라인 결합으로 도메인 특화 자동 응답 구축. 단순 문의 수동 처리를 대폭 감소시키고 평균 응답 수 초 내 처리.
마이크로서비스 전환으로 배포 시간 90% 단축
모놀리식에서 Docker/K3s 기반 마이크로서비스로 전환. 서비스별 독립 배포 파이프라인으로 릴리스 주기를 주 단위에서 일 단위로 개선, 장애 영향 범위 최소화.
Temporal 워크플로우 도입으로 프로비저닝 실패율 제로 달성
클라우드 VM 생성·삭제·스케일링 작업에 Temporal 워크플로우 엔진 적용. 중간 실패 시 자동 재시도·보상 트랜잭션으로 수동 복구 개입 제거.
통합 모니터링으로 장애 감지 시간 5분 이내 단축
Prometheus 메트릭 수집 + iOS 원격 관제 앱 구축. 서버 이상 징후 실시간 알림으로 장애 인지~대응 시간을 기존 30분에서 5분 이내로 단축.
OAuth 소셜 로그인 도입으로 회원가입 전환율 3배 향상
카카오·네이버·구글 3종 OAuth 연동으로 가입 허들 제거. 이메일 기반 가입 대비 전환율 3배 상승, 이탈률 감소.
핵심 기능
진행 단계
기획 및 요구사항 정의
2025.02.
클라우드 호스팅·AI 챗봇·SI 커뮤니티·운영자 관리 4개 서비스 범위 확정. 사용자 플로우·기능 명세·기술 스택 선정.
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 중소 SI업체·프리랜서를 위한 클라우드 호스팅 및 AI 챗봇 통합 운영 플랫폼 2) 작업 범위 서비스 기획, UI/UX 디자인, 프론트엔드 개발(반응형 웹), 백엔드 API 개발, DB 설계, 클라우드 인프라 구축, AI 챗봇 엔진 개발, iOS 관제 앱 개발, 운영·배포 자동화 3) 주요 업무 클라우드 VM 생성·관리 대시보드, 멀티 LLM(Claude/O







