데이터로 증명하고 AI로 속도를 높이는 엔지니어
Data Driven: K6 테스트 정량적 비교로 기술 스택 채택
AI-Native: AI Agent를 활용하여 설계와 검증 밀도 극대화
Performance: p95 69% 단축, 응답속도 240배 향상으로
실질적 지표 창출
| 프로젝트 | 설명 | Stacks | 날짜 |
|---|---|---|---|
| Comfit | AI 기반 취업지원 플랫폼. 5가지 API 호출 방식 성능 비교 후 Virtual Thread 채택, Resilience4j 튜닝으로 실패율 0% 달성, Redis BRPOP Job Queue로 응답 시간 240배 개선 (19.7s → 81ms) | Spring Boot, Java 21, PostgreSQL, Redis, WebFlux, Virtual Thread, Resilience4j, Docker, K6, Grafana | 2025.12 ~ 2026.03 |
| Load Balancer | 6가지 알고리즘 구현 및 18회 부하테스트 정량 비교 → Derivative 기반 트래픽 감지, Hysteresis 노이즈 필터링, Safe-guard 자동 롤백으로 적응형 전환 시스템 구축. GPT-4o Offline Feedback Loop로 결정 규칙을 반복 개선하여 p95 레이턴시 31% 감소 | Spring Boot, Java 21, Docker, Docker Compose, K6, Prometheus, Grafana | 2025.06 ~ 2025.12 |
| 시리즈 | 내용 | 링크 |
|---|---|---|
| Load Balancer 구현기 | 6가지 알고리즘 설계부터 동시성 문제 해결까지 (9편) | 로드밸런싱 알고리즘 성능 비교 연구 |
| Volatile 여정 | Java 메모리 모델, 가시성 문제, MESI 프로토콜까지 (3편) | volatile 이해하기 위한 여정 |
| MySQL 파헤치기 | InnoDB, MySQL 동작원리, 영속성 컨텍스트, 쿼리튜닝까지 (9편 작성중) | MySQL 파헤치기 |