거버넌스와 개발 생산성, 둘 다 잡는 법 클라우드 인프라에 컴플라이언스를 도입할 때 가장 흔히 마주치는 장벽은 기술적 복잡성이 아니라 내부 개발자의 반발이다. 정책을 강제로 집행하면 플랫폼 팀은 어느새 감시자로 인식되고, 개발 생산성은 급격히 저하된다. Sevdesk의...
두 시점을 비교하라 — Differential Flamegraph가 필요한 이유 단일 플레임그래프(Flamegraph)는 애플리케이션이 어느 메서드에서 얼마나 시간을 소비하는지 직관적으로 보여준다. 그러나 실무에서 맞닥뜨리는 질문은 대부분 비교 형태다. "배포 이후 응...
Azure Brain이란 무엇인가? Microsoft는 최근 Azure 인프라의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 공식 장애 여부를 판단하는 내부 시스템 Brain을 공개했다. Brain은 단순한 모니터링 도구가 아니라, 수많은 신호를 종합해 "지금 Azure가 공식적으...
비동기 처리가 레이턴시를 '숨긴다'는 것의 의미 백엔드 시스템에서 레이턴시(latency)는 단순히 "느린 것"이 아니다. 사용자가 체감하는 응답성과 실제 처리 시간 사이의 간극을 어떻게 관리하느냐의 문제다. 비동기 처리(async processing)는 이 간극을 줄...
MCP는 API를 대체하지 않는다 새로운 기술이 등장할 때마다 "기존 방식은 이제 끝났다"는 주장이 나온다. MCP(Model Context Protocol)가 주목받으면서도 비슷한 분위기가 형성되고 있다. 하지만 실무에서 API 기반 인프라를 운영해 온 백엔드 개발자...
Java 프로파일링, 이제 플레임 그래프로 시각화하자 Java 애플리케이션의 성능 문제를 진단할 때 가장 답답한 순간은 "뭔가 느린데, 어디서 시간을 쓰는지 모르겠다"는 상황이다. Java Flight Recorder(JFR)는 JVM 내부에서 일어나는 방대한 정보를 ...