안녕하세요 데브콘 대전 입니다.
데브콘 대전 에서는 지난 3월 29일 에 <데브콘 대전 - 삼월엔 오픈클래스> 라는 이름으로 오픈 클래스(공개 스터디)를 진행하였습니다.
데브콘 대전 : 삼월엔 오픈 클래스 - 이벤터스
데브콘 대전은 멤버십 프로그램을 기반으로 스터디를 운영하며, 성장하고 배우고자 하는 분들과 함께 열정적인 여정을 이어가고 있습니다. 🙌 이번 오픈 클래스를 통해 대전의 많은 분들과 기
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데브콘 대전에서는 대전을 중심으로 성장하고 싶은 개발자들이 모여 격주로 스터디를 진행하고 있습니다.
저희는 그동안 대전 지역의 많은 분들과 함께하고 싶었지만,
아직 저희를 잘 모르시거나 멤버십 특성 상 참여에 부담을 느끼셨던 분들이 계셨을 것이라 생각합니다.
그래서 앞으로 더 많은 분들이 멤버십 분위기를 경험하고 참여할 수 있도록,
오픈 클래스를 진행해보기로 하였습니다.
그래서 이번 스터디를 준비할 때에는 실제 스터디 시간인 토요일 아침 9시부터 12시까지로 동일하게 진행하였습니다.
실제로 참여하실 수 있는 분이 오시면 좋겠다 생각하였기 때문입니다.
아침 시간이라 참여율이 낮을까 걱정했지만, 예상보다 많은 분들이 함께해 주셨고, 성장에 대한 열정이 가득한 분위기를 느낄 수 있었습니다. 🙌
🎤 발표 세션
이번 오픈 클래스는 아래의 4가지 주제로 진행되었습니다.
- 도커에서 쿠버네티스의 어제와 오늘 (이예성)
- AI 서비스, 그런데 이제 Spring AI를 곁들인 (박종훈)
- 그 디자이너는 왜 그렇게 예민할까? (권오연)
- AI를 활용하기 위해 Vector DB는 필수인가요? (강성욱)
각 내용을 간단하게 요약드려보겠습니다.
도커에서 쿠버네티스의 어제와 오늘 - 이예성님
이 세션에서는 도커(Docker)가 어떤 배경에서 나오게 되었는지부터 어떻게 기술이 흘러가는지 시간의 흐름에 따라 재밌게 설명해주셨습니다.
처음에는 리눅스의 컨테이너 기술(LXC)을 더 편리하게 쓰려고 만들었는데, 이게 오픈소스로 공개되면서 컨테이너 시대가 활짝 열리게 되었습니다. 그런데 앱이 복잡해지면서 여러 컨테이너를 한꺼번에 관리해야 할 필요가 생겼고, 그래서 한 컴퓨터 안에서 여러 앱 설정을 관리하는 '도커 컴포즈(Compose)'나, 여러 컴퓨터를 묶어 관리하려 했던 '도커 스웜(Swarm)' 같은 기술들이 나오게 되었습니다.
하지만 결국 컨테이너 관리의 최종 승자는 구글에서 시작된 쿠버네티스(Kubernetes)가 되었습니다. 쿠버네티스는 도커 스웜보다 훨씬 더 정교하고 강력한 기능을 제공하여, 여러 서버에 걸쳐 복잡한 서비스들을 안정적으로 운영하는 표준 기술로 자리 잡았습니다.
쿠버네티스는 처음에는 도커 엔진을 사용하였지만, 의존성 문제로 인해 현재는 더 이상 도커 엔진을 직접 쓰지 않고, 'containerd'나 'cri-o' 같은 표준화된 컨테이너 실행 도구(런타임)를 사용하고 있다는 부분도 재밌는 포인트였습니다.
서비스를 항상 안정적으로 유지하고 싶거나 여러 서버 자원을 효율적으로 쓰고 싶을 때 쿠버네티스가 좋은 선택이고, 직접 관리하기 복잡하다면 AWS EKS, Google GKE, MS AKS 같은 관리형 서비스를 이용할 수도 있음을 설명해주셨습니다.
AI 서비스, 그런데 이제 Spring AI를 곁들인 - 박종훈
이 세션에서는 Java 개발자를 대상으로 AI 기본 개념과 Spring AI 프레임워크를 소개하는 발표를 진행하였습니다.
AI 애플리케이션 구축에 필요한 요소와 함께 Python 중심이던 AI 분야에서 HTTP 기반 상호작용이 가능해짐에 따라 Java와 같은 다른 언어에서도 AI Engineering이 가능함을 설명하였습니다.
AI 서비스 개발을 위한 AI, 모델(LLM), 프롬프트, 토큰 등 핵심 용어를 설명하고,
AI 모델이 할 수 있는 일과 할 수 없는 일에 대해서 알아보았습니다.
그리고 할 수 없는 영역을 개선하기 위한 주요 기술들을 소개하였습니다.
AI Model의 메모리 관리 방법과 임베딩(Embedding)이 가지는 의미에 대해서 설명하고, 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하여 모델에 제공하는 RAG(검색 증강 생성), 외부 서비스 연동을 위한 Tool(Function) 활용법 까지 소개하였습니다.
마지막으로, 이러한 기술들을 활용하여 스스로 목표를 달성하는 AI Agent의 개념과 예시를 제시하며, Java 환경에서도 Spring AI 를 이용하여 이러한 기능들을 구현할 수 있다는 것을 보여주었습니다.
그 디자이너는 왜 그렇게 예민할까? - 권오연님
이번 오픈 클래스에는 특별히 디자이너이신 권오연 님께서 참여해 주셨습니다.
디자이너와 개발자가 원활하게 협업하는 방법, 그리고 디자이너가 중요하게 생각하는 요소에 대한 인사이트를 나누며 의미 있는 시간을 가졌는데요. 특히, 디자이너가 특정 상황에서 예민하게 반응하는 이유와 그 배경에 대해 깊이 있는 설명을 해주셨습니다.
디자인은 단순히 미적인 요소를 고려하는 것이 아니라, 사용자 경험과 기능적인 측면까지 종합적으로 고민해야 하는 작업입니다. 그렇기 때문에 디자인이 충분한 논의 없이 변경되거나 기능 구현이 우선시될 때, 혹은 디자인의 역할이 간과될 때 디자이너들이 예민하게 반응할 수밖에 없습니다. 이러한 반응은 단순한 감정적인 것이 아니라, 더 나은 결과물을 만들기 위한 전문가로서의 책임감에서 비롯된다는 것을 설명해주셨습니다.
디자이너와 개발자, 기획자 간의 협업에서 서로의 역할과 관점을 이해하는 것이 중요합니다. 이를 위해 개발자와 디자이너가 공통의 언어와 시스템을 사용해야하며, 개발자는 디자인 스펙을 정확하게 반영하기 위해 노력하고, 구현하기 어려운 부분은 사전에 대안을 논의해야하며, 디자이너는 기술적 제약을 이해하고, 현실 가능한 디자인을 제안해야 합니다.
AI를 활용하기 위해 Vector DB는 필수인가요? - 강성욱님
AI 활용성이 증가하고, 다양한 오픈소스 프로젝트가 활성화되면서 누구나 AI 서비스를 쉽게 만들 수 있는 시대가 되었습니다. 하지만 AI 서비스를 구축할 때 반드시 별도의 Vector DB 솔루션을 도입해야 할까요? 기존에 사용하던 RDB에서도 Vector 검색을 구현할 수 있는 방법은 없을까요? Vector DB에 익숙하지 않다면 도입을 망설이게 될 수도 있습니다.
이번세션에서는 오픈소스(PGVector)를 이용하여 RDB에서 Vector를 다룰 수 있도록 구성하는 과정에 대해서 소개해 주셨습니다.
이를 통해 기존 RDB 인프라를 최대한 활용하여 AI 서비스 개발 효율성을 높일 수 있는 전략을 제시해 주셨습니다.
Vector 검색의 의미와 필요성, 그리고 Vector 검색이 어떤 방식으로 진행되는지를 설명해 주셨습니다. 또한, 실제 사용 시 주의해야 할 점들도 짚어주셨습니다.
마지막으로, 직접 응용해 보신 사례까지 공유해주셔서 더욱 흥미롭게 들을 수 있는 강의였습니다.
🚀 함께 성장할 개발자를 기다립니다!
K-DEVCON 대전 스터디에 참여하고 싶으신 분들은 언제든지 환영합니다.
저희는 단순히 진도를 나가는데 목적을 두는 것이 아니라 해당 주제에 대해 서로 공부해 온 것을 기반으로 이야기 하면서 스터디를 진행하고 있습니다. 모르는 부분은 질문하고, 자기가 알던 내용과 다르면 얼마든지 의견을 제시해도 좋습니다. 같이 더 좋은 것을 얻어가기 위해 함께 노력하고 있습니다.
서로서로 현업에서 있었던 일이나, 최근 있었던 이슈들에 대해서도 이야기 하고 있습니다.
📢 앞으로도 대전 지역의 개발자들과 함께 성장하는 자리를 만들어갈 예정이니, 많은 관심과 참여 부탁드립니다! 🙌
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