kalee's 공부방

Go 팀은 LLM 앱이 결국 클라우드 서비스라서 Go가 맞는다고 말하지만, 2025 Go 개발자 설문에서는 AI 기능을 만드는 응답자가 오히려 줄었습니다. RAG 데모, Ollama·Weaviate·Milvus 같은 Go 기반 인프라, MCP Go SDK와 Genkit Go의 1.0 호환성 약속, ByteDance Eino, 설문의 한계와 '14포인트' 수치를 살펴보고 Go가 AI 스택의 어느 층에 서야 하는지 따져 봅니다. 근거 상당수가 Google 계열 자료와 ByteDance 자기 보고라 독립 증거가 아니라는 점도 밝혀 둡니다.

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OpenBao 서버가 왜 잠긴 채로 시작하는지 짚고, init, unseal, 자동 unseal seal 스탠자, recovery key, rotate-keys와 rotate, generate-root, seal migration, 2.6의 네임스페이스 seal까지 운영자가 실제로 하는 일을 순서대로 다룹니다. 2026년 11월 기준 OpenBao 2.7 공식 문서를 바탕으로 했고, Vault와의 관계는 짧게만 언급합니다.

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오케스트레이터-워커 2부작 2편. MAST 실패 분류의 3범주와 주요 실패 유형, 같은 모델로 설계만 바꾼 개입 실험을 살펴보고, Cognition의 "나누지 마라" 반론과 Anthropic 멀티에이전트 리서치 결과를 읽기 중심과 쓰기 중심 작업으로 정리합니다. 단일 에이전트와 멀티에이전트를 고르는 판단 기준으로 마무리합니다.

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오케스트레이터-워커 구조를 데모가 아니라 매일 도는 루프로 굴리기 위한 다섯 가지 규칙을 다룹니다. 비싼 모델을 어디에 둘지(트리형과 조언자형), 노력 예산과 종료 조건, 생성자와 분리된 평가자와 동적 재계획, 파일과 git에 두는 상태, 거부 횟수 기반 사람 호출을 앤트로픽 엔지니어링 글과 논문, Cognition의 반론으로 살펴봅니다. 수치 상당수는 앤트로픽 자사 평가임을 밝혀 둡니다.

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60개 LLM 벤치마크 중 29개가 상위 모델을 가려내지 못하는 포화 상태였다는 연구로 포화의 정의와 원인을 짚습니다. Humanity's Last Exam 같은 새 시험지가 이를 어떻게 피하려 하는지, METR Time Horizon 1.1에서 과제 구성과 측정 환경이 추세 숫자를 어떻게 바꿨는지 살펴봅니다. 3부작의 마지막 회차입니다.

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공개된 벤치마크 문제가 학습 데이터에 섞이면 점수는 무엇을 재게 될까요? GSM8k와 새로 만든 GSM1k를 비교해 과적합을 잰 연구, SWE-bench Verified의 오래된 공개 이슈, 마감일 이후 문제와 주기적 교체·비공개 셋 같은 대응책을 원 논문으로 살펴봅니다. 비공개만으로는 포화를 막지 못한다는 반대 증거도 함께 짚습니다.

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객관식 정답률, 코드 테스트 통과율 pass@k, 사람·LLM 선호 투표, 에이전트 time horizon까지 LLM 벤치마크 유형별로 무엇을 재고 무엇을 못 재는지 정리합니다. HELM의 7개 지표와 '표준화 전 평가 범위 17.9%', 번역 벤치마크와 한국어 원문 시험 KMMLU의 차이도 함께 다룹니다. 개별 모델 순위 대신 점수 옆에 붙은 조건을 읽는 법에 집중합니다.

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AI를 쓰면 개발이 빨라질까? METR의 2025년 무작위 대조 실험에서는 개발자들이 20% 빨라졌다고 느꼈지만 실제 완료 시간은 19% 늘었고, 2026년 후속 실험은 참가 거절과 과제 숨기기 때문에 측정 자체가 흔들렸습니다. 세 기업 Copilot 현장 실험까지 함께 놓고, 생산성 숫자가 무엇을 쟀는지와 저자들의 경고문을 같이 읽는 법을 재미로 정리합니다.

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git을 한 번도 써 본 적 없는 사람을 위해 버전 관리가 무엇인지부터 커밋, 스테이징, 브랜치, 병합과 충돌, 원격 저장소와 GitHub, 풀 리퀘스트, 되돌리기까지 비유와 함께 차근차근 풉니다. AI 코딩 도구가 파일을 직접 고치는 지금, git이 왜 확인·격리·되돌리기의 안전벨트가 되는지 공식 문서를 바탕으로 정리합니다.

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2025년 2월 Andrej Karpathy가 가볍게 올린 글에서 시작된 '바이브 코딩'이 Simon Willison의 정의를 거쳐 Collins 올해의 단어가 되고, 1년 뒤 agentic engineering과 경계가 흐려지기까지를 재미로 따라갑니다. 코드를 검토하지 않는 개발은 어디까지 괜찮은지, 원문을 바탕으로 이야기합니다.

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Pod를 지우면 kubelet의 종료 절차와 EndpointSlice 갱신이 동시에 시작되고, kube-proxy와 Ingress 컨트롤러 같은 소비자들이 언제 따라잡을지는 보장되지 않는다. 종료 순서, EndpointSlice의 ready·serving·terminating 조건, v1.34에서 GA가 된 preStop sleep 액션과 grace period 설계, 장시간 연결 처리 선택지를 공식 문서와 KEP 기준으로 짚는다. 연재 "워크로드 하나가 밖으로 나가기까지"의 마지막 회차다.

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2026년 3월 마지막 릴리스를 끝으로 archive된 Ingress NGINX가 왜 은퇴했는지, 한두 명의 업무 외 유지보수와 snippets 어노테이션이 보안 부채가 된 과정을 공식 공지와 저장소 상태로 짚어 봅니다. 이어서 Gateway API가 GatewayClass, Gateway, Route로 역할을 나누고 양방향 신뢰로 입구를 통제하는 방식, 그리고 마이그레이션을 판단하는 기준을 다룹니다.

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서비스를 밖으로 열었더니 로그의 클라이언트 IP가 모두 노드 IP로 찍히는 이유를 따라갑니다. NodePort의 SNAT, externalTrafficPolicy Cluster와 Local의 트레이드오프와 헬스 체크, type LoadBalancer 뒤에서 일하는 cloud-controller-manager를 공식 문서로 짚고, 온프레미스에서 MetalLB layer 2·BGP 모드와 OpenStack Octavia 연동이 무엇을 대신하고 어떤 한계를 갖는지 살펴봅니다.

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kube-proxy의 iptables, IPVS, nftables 모드가 Service 트래픽을 어떻게 다르게 처리하는지, nftables의 verdict map과 증분 갱신이 무엇을 바꾸는지 짚습니다. nftables로 옮길 때 일부러 달라진 NodePort·방화벽·conntrack 동작과, KEP-5495·KEP-5343이 밝힌 IPVS 사용 중단과 기본값 전환 일정(1.40, 1.43은 계획)을 1차 출처로 정리합니다.

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ClusterIP에는 응답하는 장치가 없습니다. 각 노드의 kube-proxy가 Service와 EndpointSlice를 watch해 iptables 규칙을 쓰고, 패킷은 커널에서 DNAT로 Pod IP를 향하게 바뀝니다. KUBE-SERVICES, KUBE-SVC, KUBE-SEP 체인과 확률 분배의 계산, EndpointSlice가 Endpoints를 대체한 이유, 그리고 2018년 conntrack 경쟁 조건으로 생긴 5초 DNS 지연 사례와 이후 커널 수정까지 따라갑니다.

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Pod마다 IP가 하나 있고 컨테이너끼리 localhost로 통신한다는 문장이 리눅스 위에서 어떻게 만들어지는지 따라갑니다. kubelet의 RunPodSandbox 요청부터 network namespace, pause 컨테이너, CNI 플러그인 호출 계약, bridge와 veth, host-local IPAM까지 공식 문서와 CNI 명세로 다시 확인하고, 노드 사이 통신의 두 갈래인 캡슐화와 라우팅도 짚습니다.

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kubectl apply 한 줄이 API 서버의 인증·인가·admission을 거쳐 etcd에 저장되고, Deployment와 ReplicaSet 컨트롤러, 스케줄러의 Binding, kubelet의 watch를 지나 Pod가 되기까지를 따라갑니다. Initializers, predicates/priorities, dockershim, 'kubelet 20초 폴링'처럼 오래된 해설이 틀려지는 지점을 공식 문서와 변경 기록으로 바로잡고, 배포가 멈췄을 때 어느 컴포넌트를 볼지 판단 기준을 정리합니다.

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모든 환경이 tfstate 하나를 공유하다 staging 실험이 메일과 웹까지 끊은 2016년 사례와, 환경별 분리 뒤에도 컴포넌트 단위로 state를 다시 나눈 Digipost 사례를 따라갑니다. 잠금·prevent_destroy·state 암호화가 막아 주는 것과 막지 못하는 것, 그리고 state를 나눌 때 치르는 비용까지 짚습니다. 2016년의 crash 버그는 옛 버전 문제로 구분하고, 지금도 유효한 격리 원리만 가져갑니다.

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이 에피

Terraform은 state 파일로 원하는 상태를 기억하고, Ansible은 state 파일 없이 매번 대상 시스템에 물어보며 모듈의 멱등성에 기댑니다. 이 차이가 drift 감지, terraform plan과 Ansible check mode의 신뢰도, 실패 후 복구 방식을 어떻게 가르는지 공식 문서로 짚어 봅니다. IaC 2부작의 1부입니다.

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LLM 시스템을 워크플로우와 그래프로 설계하는 법을 다룹니다. 앤트로픽이 정리한 워크플로우 패턴 다섯 가지와 에이전트의 차이, AlphaCodium 논문의 플로우 엔지니어링, LangGraph의 상태·노드·엣지·체크포인트·인터럽트, Temporal의 내구성 실행을 살펴보고 재시도와 멱등성, 관측성, 평가, 비용 같은 설계 트레이드오프를 정리합니다.

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AI 에이전트용 스킬, 플러그인, 다단계 워크플로우를 직접 만들 때 무엇을 고려해야 하는지 Anthropic, OpenAI, MCP 공식 문서와 엔지니어링 글을 바탕으로 정리합니다. 스킬과 지침 파일·도구·훅의 선택, description과 트리거, 컨텍스트 예산, 스크립트와 검증 게이트, 평가, 플러그인 배포와 버전, 서드파티 보안과 프롬프트 인젝션, 비용까지 다룹니다.

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AI 코딩 에이전트가 코드를 쓰는 시대에 스펙 주도 개발(Spec-Driven Development, SDD)이 무엇이고 왜 다시 주목받는지, 비개발 직군 기획자의 눈높이로 풉니다. GitHub Spec Kit, Amazon Kiro, Tessl이 스펙을 다루는 방식과 Thoughtworks의 냉정한 평가를 살펴보고, 기획자가 내일 바로 시작할 수 있는 다섯 가지 실천을 정리합니다.

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가상 공공기관 '푸른등대 민원정보원'의 폐쇄망 Kubernetes DR 시나리오를 성공으로 이끌려면 무엇이 필요한지 하드웨어(사이트·회선·스토리지), 소프트웨어(오프라인 레지스트리와 미러링, 반입 공급망, etcd·앱 데이터 백업과 복원, GitOps 재구축, 인증서·시크릿, DR 훈련), 정책(행정안전부 안정성 고시, 국가정보원 사이버보안 기본지침, 조달·인증 제약, 훈련 거버넌스)으로 나눠 짚는다. 끝에서 1부의 여섯 가지 실패 지점과 하나씩 맞춰 본다. 기관과 사건은 모두 가상이다.

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인터넷이 끊긴 폐쇄망 Kubernetes에서 돌아가는 국내 공공기관 업무 시스템에 재해복구(DR)를 붙이는 가상 시나리오를 따라간다. 가상 기관 '푸른등대 민원정보원'의 등급과 RPO·RTO 목표, 1년 구축 일정, 그리고 이미지 누락·인증서 만료·etcd 스트레치·복원 미검증·시점 불일치·재해 선포 지연 같은 실패 지점을 실제 고시·지침·기술 문서와 함께 짚는다. 기관과 사건은 모두 가상이다.

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개발자라면 한 번쯤 헷갈리는 Blocking, Non-Blocking, Synchronous, Asynchronous를 카페 주문 비유로 정리합니다. 제어권과 완료 확인이라는 두 독립 축, 그 조합인 I/O 모델 네 가지(read, 폴링, select·epoll, io_uring)를 리눅스 매뉴얼과 함께 짚고, 동시성과 병렬성의 차이까지 다룹니다.

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Anthropic이 2026년 11월 공개한 글 "Safely scaling multi-agent teams with Claude Fable 5.2"를 읽습니다. 초기 버전 Fable 5.2 에이전트 1,000개가 전용 플랫폼도 연구자 조종도 없이 28.7시간 만에 페르마의 마지막 정리 형식 증명을 재현한 과정과, 팀이 SQL 테이블 다섯 개로 스스로 조직을 짠 방식을 따라갑니다. 그리고 샌드박스, 실시간 모니터, 오프라인 모니터라는 세 겹의 안전 장치가 어떻게 설계됐는지 짚습니다.

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OWASP GenAI Security Project가 2026년 8월 공개한 LLM 애플리케이션 Top 10 2026년판을 하나씩 짚습니다. 실제 사고 데이터를 처음 반영한 순위, 3위로 오른 Excessive Agency, System Prompt Leakage에서 이름이 바뀐 Hidden Context Exposure까지, 각 위험의 정의와 테스트 방법, 대응책을 다룹니다. 마지막으로 실무에서 어디부터 시작할지 순서를 정리합니다.

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Anthropic이 2026년 10월 공개한 연구 "How AI agents shape experts' judgment calls"를 읽습니다. 동전 던지기로 정한 에이전트의 성향을 인과추론 전문가들이 86% 따라갔고, 본인들은 대부분 그걸 알아차리지 못했습니다. 실험 설계와 결과, 에이전트가 속이지 않고도 판단을 바꾼 방식, 사람의 승인이 독립적 점검이라는 가정에 주는 함의와 저자들의 제안까지 다룹니다.

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사내 연재 글 2부를 바탕으로 AI 에이전트의 하네스를 다룹니다. 모델과 컨텍스트 윈도우와 하네스라는 세 레이어, 하네스의 모든 부품은 윈도우를 제어하는 장치이고 그 제어는 결국 배치의 문제라는 두 테제, Skill과 MCP와 메모리와 서브에이전트와 샌드박스와 hook의 역할과 비용, 그리고 좋은 하네스를 가르는 두 기둥인 SNR과 배치를 정리합니다.

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사내 연재 글 1부를 바탕으로 Context Engineering을 정리합니다. 바이브 코딩 방법론이 Prompt에서 Context, Harness로 옮겨 온 흐름, 컨텍스트 윈도우가 희소자원인 이유와 한 조각만 지우기 어려운 KV cache 사정, 신호와 노이즈의 정의, 긴 컨텍스트의 네 가지 실패(Poisoning, Distraction, Confusion, Clash)와 네 가지 대응 전략(Write, Select, Compress, Isolate)을 다룹니다.

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gosuda/dalcom-skills 저장소(커밋 5272cb2)를 본보기로, 에이전트 스킬과 스킬 레포를 만드는 방법을 정리합니다. frontmatter와 description 트리거 설계, 모델 호출과 사용자 호출의 비용, writing-for-agents의 본문 작성 원칙과 파일 분할 기준, 11단계 작성 절차, 단일 트리와 생성기와 트리 전체 게이트, 문체 규칙과 출처 관리까지 다룹니다.

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gosuda/dalcom-skills를 처음 쓰는 엔지니어를 위한 사전 지식 회차입니다. 하나의 스킬 트리를 여섯 개 하네스에 내보내는 구조, 플러그인을 가볍게 고르는 법, 명시 호출과 트리거 매칭과 user-only 스킬의 차이, 라우터 ask-dalcom과 대표 워크플로 체인, output style과 저장소 계약이 스킬 동작에 주는 영향을 커밋 5272cb2 기준으로 정리합니다.

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Kubernetes DR 스터디 커리큘럼의 마지막 모듈 M10을 다룹니다. OpenStack 위 3-node control plane 클러스터의 DR 설계안 필수 항목 7가지를 짚고, etcd quorum 상실, CRD 연쇄 삭제, 사이트 단절과 fencing, 14개월 전 snapshot 복원이라는 네 가지 tabletop 시나리오를 앞 모듈의 원리와 1차 출처로 풀어 봅니다. 시나리오 풀이는 출처의 원리에서 끌어낸 추론이며, 마지막으로 스터디 운영 권고를 정리합니다.

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OpenStack 위에서 Kubernetes를 운영할 때 IaaS 계층 DR과 Kubernetes 계층 DR이 어디서 갈리는지 살펴봅니다. Cinder 복제 v2.1의 backend 단위 failover와 한계, Ceph RBD 미러링의 promote/demote와 split-brain, Cinder CSI 스냅샷·백업을 공식 문서로 짚고, 사내 설계 문서의 세 가지 제약을 Kubernetes 계층으로 확장해 봅니다.

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Kubernetes DR 스터디 커리큘럼의 여덟 번째 모듈, 운영 검증을 깊게 다룹니다. GitLab 2017년 사고와 Google SRE book의 복구 원칙에서 출발해 Principles of Chaos Engineering, Netflix의 Chaos Monkey와 Chaos Kong, Google DiRT와 game day, NIST SP 800-84의 tabletop exercise를 살펴봅니다. etcd 스냅샷 검증, 관측 지표, runbook 관리까지 Kubernetes 운영에 연결합니다.

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Kubernetes DR 스터디 일곱 번째 모듈로, 두 번째 클러스터와 두 번째 리전을 운영할 때 치르는 비용을 따집니다. AWS DR 백서의 전략 스펙트럼, Brewer의 CAP 재정리와 Abadi의 PACELC, etcd 튜닝 문서, Pacemaker의 fencing 정의를 근거로 동기·비동기 복제와 split-brain, active-active의 함정, Federation의 흥망을 짚습니다.

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Kubernetes DR 스터디 여섯 번째 모듈로, etcd와 Git만으로는 되살아나지 않는 인증서·암호화 키·외부 의존성을 다룹니다. kubeadm 인증서 수명과 갱신, Secret 저장 시 암호화와 KMS 봉투 암호화, 키를 잃었을 때 벌어지는 일을 Kubernetes와 AKS 문서로 짚고, 토론 질문 세 가지를 함께 따져 봅니다.

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Kubernetes DR 스터디 다섯 번째 모듈로, GitOps로 클러스터를 다시 만드는 복구와 etcd·리소스 백업에서 되살리는 복구를 비교합니다. OpenGitOps 원칙과 용어집, Kubernetes·Velero·Argo CD 문서를 근거로 Git에 없는 상태가 무엇인지 짚고, 찬반 디베이트 질문 세 가지를 함께 따져 봅니다.

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Kubernetes DR에서 상태를 etcd 안의 객체와 PV 안의 데이터로 나눠 보고, 왜 둘을 함께 일관되게 되살려야 하는지 짚습니다. reclaimPolicy 기본값, CSI와 VolumeSnapshot의 역사, crash-consistent와 application-consistent의 차이, VolumeGroupSnapshot, 그리고 스냅샷이 백업이 아닌 이유를 공식 문서를 근거로 정리합니다.

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Kubernetes의 선언형 API와 reconciliation loop가 왜 복구를 '절차의 재실행'이 아니라 '원하는 상태의 재선언'으로 바꾸는지, Borg, Omega, and Kubernetes 논문과 공식 문서로 짚어 봅니다. control plane이 멈추면 워크로드에 무슨 일이 생기는지, 그리고 pets vs cattle과 immutable infrastructure가 DR에서 지켜야 할 대상을 어떻게 바꾸는지도 함께 다룹니다.

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