기존 워크플로우 자동화는 익숙한 패턴을 따릅니다. 노드를 드래그하고, 연결을 설정하고, 테스트하고, 디버깅하고, 반복합니다. 모든 API 호출, 모든 조건문, 모든 에러 핸들러—전부 직접 구성해야 합니다.에이전틱 워크플로우는 이 모델을 뒤집습니다. 어떻게 할지를 정의하는 대신, 무엇을 원하는지만 정의하면 에이전트가 알아서 단계를 파악합니다.에이전틱 워크플로우란?개발자를 고용하는 상황을 생각해보세요. 코드 한 줄 한 줄을 설명하지 않습니다. 원하는 결과, 해결할 문제, 사용 가능한 도구, 성공의 기준만 설명하면 개발자가 구현을 담당합니다.에이전틱 워크플로우도 동일한 원리입니다. 기술적 구현 세부사항이 아닌, 범위와 요구사항에 대한 명확성이 필요합니다. 에이전트가 브레인스토밍도 도와줍니다—대략적인 목표를 설..

회사 업무를 하다 보면 RPM이라는 용어를 자주 듣곤 합니다.사실 처음에는 정확히 뭔지도 모르고 그냥 뭔가 설치하는 명령어네~ 생각하면서 rpm -ivh 파일명.rpm 같은 명령어를 복사해서 써보기만 했는데요. 당시에는 '아, 윈도우의 .exe 같은 설치 파일 확장자인가 보다' 하고 대충 이해하고 넘어갔던 기억이 납니다.하지만 업무에서 계속 마주치다 보니 제대로 정리해둘 필요가 있겠더라고요. 저처럼 리눅스가 낯선 분들을 위해, RPM이 정확히 무엇인지 핵심만 딱 정리해 드립니다!1. RPM, 딱 한 문장으로 정의하자면?"레드햇 계열 리눅스에서 사용하는 표준 설치 패키지 파일"입니다.윈도우에서 프로그램을 깔 때 .exe나 .msi 파일을 실행하듯, Red Hat, CentOS, Rocky Linux 같은 ..

📘 Pod란 무엇인가?Kubernetes가 컨테이너 대신 Pod를 사용하는 진짜 이유 (쉽게 설명)🔥 10초 요약(핵심만 빠르게)Pod = 컨테이너 팀(team)동일 네트워크·IPC·UTS 리소스를 공유하며 협력하도록 만든 단위왜 중요? → Kubernetes가 배포·스케일링·서비스 연결을 Pod 단위로 자동화하기 때문Pod는 “컨테이너 여러 개를 하나의 앱처럼 묶는 최소 단위”이며, Kubernetes 운영 안정성의 핵심이다.😫 이런 고민 있으신가요? (검색자가 실제로 찾는 Pain Point)“컨테이너만 있으면 되지 왜 굳이 Pod가 필요하지?”“Sidecar 패턴이 왜 Pod 개념과 연결되는 거야?”“왜 Deployment는 컨테이너가 아니라 Pod를 스케일링하지?”“Pod 내부 컨테이너들이 ..

🔍 이 글을 읽어야 하는 분: sudo dmesg | grep 'fail|error'를 실행했는데 원하는 결과가 안 나오는 분, grep에서 OR 검색할 때 언제 역슬래시()를 붙여야 하는지 헷갈리는 분문제 상황: 왜 내 grep이 작동 안 할까?리눅스에서 시스템 로그를 확인하다가 다음과 같은 명령어를 실행했습니다:sudo dmesg | grep 'fail|error'하지만 예상과 달리 아무것도 출력되지 않거나 엉뚱한 결과만 나왔다면? 이 글이 정확히 여러분을 위한 글입니다.실제로 발생하는 문제# ❌ 이렇게 하면 안 됩니다sudo dmesg | grep 'fail|error'# 결과: 'fail|error' 문자열 그대로만 검색 (OR 연산 아님!)# ❌ 이것도 문제sudo dmesg | grep 'f..

프로젝트를 진행하면서 단일 날짜(start_date == end_date)로 시뮬레이션 데이터를 조회할 때, 해당 날짜의 레코드가 전혀 조회되지 않는 문제가 있었다. 처음엔 쿼리 조건이 단순해서 금방 해결될 줄 알았는데, 생각보다 꽤 깊은 이슈였다. --- 문제 상황start_date 와 end_date 를 동일하게 입력했을 때 하루 전체 레코드가 조회되지 않았다.query = query.where(Simulation.created_at >= start_date)query = query.where(Simulation.created_at 즉, created_at이 datetime 컬럼일 경우 00:00:00 시점에 정확히 일치하는 데이터만 포함되고,그 날짜의 나머지 레코드는 모두 누락되었다.원인 ..

웹 개발이나 API 설계에서 동시성 문제는 피할 수 없는 주제입니다. 특히 시뮬레이션 실행이나 계좌 잔액 수정처럼 동시에 여러 요청이 들어오는 상황에서는 데이터 정합성을 유지하는 것이 중요합니다. 이를 위해 흔히 사용하는 방법이 락(Lock) 전략입니다. 이번 글에서는 **낙관적 락(Optimistic Lock)**과 비관적 락(Pessimistic Lock), 그리고 분산 락(Redis 락) 개념을 정리합니다.1. 비관적 락(Pessimistic Lock)원리:데이터를 조회하거나 수정할 때 즉시 잠금다른 트랜잭션이 해당 데이터를 수정하지 못하도록 차단장점:동시성 충돌 방지데이터 정합성 강력 보장단점:락이 유지되는 동안 다른 트랜잭션은 대기 → 성능 저하데드락 가능DB 적용 예 (PostgreSQL + ..