서비스를 출시하는 날이 되었다고 생각해봅시다. 몇 달간 고생하며 개발해온 팀원들은 저마다의 이유로 두근두근합니다. 특히 서버 개발자는 혹여 장애가 터질 까봐 신경을 곤두세우고 있을 겁니다. 서버의 특성상 24시간 언제든지 장애가 발생할 수 있는 데다가, 장애가 났을 때 많은 사용자가 동시에 영향을 받는 경우가 흔하기 때문입니다. 이번 글에서는 핑퐁팀이 서버를 모니터링하는 방법을 소개하겠습니다.

현재 외국에서는 감성 AI 시장이 커짐에 따라, 많은 스타트업들이 도전장을 내밀면서 다양한 제품들이 하루가 다르게 시장에 나오고 있습니다. 오늘은 소셜 인터랙션 기술을 바탕으로 다양한 비즈니스 파트너와의 협업 가능성을 살펴보고자 합니다. 이를 위해서 해외 감성 AI 서비스는 어떤 것들이 있고, 각각의 소구점은 무엇인지 살펴보고 현재 국내 서비스들에 어떤 식으로 접목시킬 수 있는지 면밀히 분석해 보았습니다.

핑퐁팀은 2022년 상반기에 루다와 유저를 만나게 하는 수단으로 더 이상 페이스북 메신저를 사용하지 않고 자체 메신저 앱을 개발하기로 결정했습니다. 빠르게 MVP 형식의 메신저 앱을 완성하여 배포한 후 지속적인 업데이트를 통해 앱의 완성도를 올리자는 계획을 세웠고, 이를 위해 앱 배포 과정을 최대한 자동화하였습니다. 이번 글에서는 루다와 함께 사용하는 메신저 ‘너티’의 빌드와 배포를 자동화하는 과정을 설명해 보겠습니다.

핑퐁팀에서 AWS 보안 강화를 위해 작업했던 내용을 AWS Well-Architected Framework와 함께 소개하는 마지막 글로, 인프라 보안 영역과 사고 대응 영역을 소개하려고 합니다.

로깅 및 모니터링 영역은 클라우드 환경에서 발생하는 로그를 중앙으로 모아 보관하여 잠재적 보안 문제나 의심스러운 활동의 원인을 쉽고 빠르게 조사, 분석, 식별할 수 있는 환경을 구축하는 것을 목표로 합니다. 로깅 및 모니터링 아키텍처를 잘 갖추면 클라우드 사용 중에 발생하는 문제를 빠르게 파악하고, 문제의 원인 또한 수월하게 찾을 수 있습니다. 핑퐁팀에서 로깅 및 모니터링 영역 강화를 위해 적용한 내용을 소개하겠습니다.

스캐터랩에서는 루다를 비롯한 회사의 서비스를 배포하고 운영하기 위해 AWS를 사용하고 있습니다. 컴퓨팅, 네트워크 장비를 직접 구매해서 모든 것을 세팅할 필요 없이, 클라우드에서 인프라 구축, 자동 스케일링, 네트워크, DNS 구성 등을 간편하게 할 수 있는 것은 클라우드의 매우 큰 장점입니다. 이와 같은 클라우드의 장점을 최대한 활용하기 위해서는 클라우드를 효율적으로 사용하는 방법을 알아야 할 것입니다.

AWS의 Elastic Kubernetes Service나 GCP의 Google Kubernetes Engine 등 대부분의 대형 클라우드 서비스는 독자적인 관리형 쿠버네티스 서비스를 제공하고 있습니다. 쿠버네티스 API 서버를 활용하면 화려한 서드 파티 없이도 노드가 추가될 때 알람을 보내는 간단한 프로그램을 만들 수 있습니다. 핵심은 쿠버네티스에 기록되는 이벤트를 추적하는 건데요. 이벤트의 개념부터 실제 코드 작성 후 배포하는 단계까지 차근차근 설명해 보겠습니다.