비브로스의 기술 이야기를 전합니다.
똑닥 AI 서버는 병원 리뷰 감성분석, 리뷰 AI 요약, 상담 태그 추천, CS 답변 추천처럼 LLM 추론이 필요한 똑닥의 기능을 한곳에 모아 운영하는 서버입니다. 이 글에서는 이 서버를 AWS Bedrock AgentCore Runtime과 Strands Agents 위에 어떻게 구축하였는지, 그 과정에서 어떤 결정을 내렸고 어떤 문제를 겪었는지를 공유합니다.
안녕하세요, 비브로스 DevOps 박진홍입니다.
똑닥 서비스를 운영하다 보면 "토픽 하나 만들어 주세요", "서버 하나 올려 주세요", "이 버킷 권한 좀 주세요" 같은 인프라 요청이 매일 티켓으로 DevOps에 들어옵니다. 하나하나는 어렵지 않지만, 그때마다 운영자가 코드를 고치고 PR을 올리고 배포하는 일을 반복해 왔습니다.
배럭(Barracks) 은 개발자가 이 요청을 직접 신청하고, 운영자가 승인하면 곧바로 배포까지 이어지도록 만든 사내 인프라 플랫폼입니다. 배포 시스템을 새로 만들지는 않았습니다. 이미 운영 중인 ArgoCD(약 400개 Apps 운영)와 Terraform 파이프라인(AWS, Kafka, QueryPie, GitHub, MongoDB)은 그대로 두고, 그 앞에 신청과 승인 단계를 붙여 개발자가 직접 요청할 수 있게 했습니다. 올해 7월, 2주 완성을 목표로 PoC를 시작했고, 지금은 똑닥 서버 배포, Kafka 토픽·ACL, AWS·MongoDB 권한, 배치와 피크타임 스케일까지 포털에서 처리합니다.
이번 글에서는 왜, 어떻게 만들었는지 와 그래서 무엇이 좋아졌는지 를 중점적으로 다루고, PoC부터 현재 진행 중인 고도화 작업까지의 과정을 정리하였습니다.
똑닥 AI 모더레이터는 사람 대신 유저 인터뷰를 진행하는 AI 에이전트입니다. 이 글에서는 AI 모더레이터가 어떤 배경에서 시작되었고, 검수자의 피드백이 다음 인터뷰의 전략을 자동으로 다시 만들어내는 "자가 발전" 구조를 어떻게 설계하였는지 공유합니다.
안녕하세요. 비브로스에서 백엔드 개발을 담당하고 있는 박진아입니다.
MSA 전환을 진행하며 정리한 내용을 한 편으로 묶었습니다. 핵심은 7장입니다. 단일 DB에 모여 있던 104개 컬렉션을 무중단으로 도메인별 DB 6개로 분리한 과정을 다룹니다. 앞의 여섯 장은 그 작업의 바탕이 된 이론을 정리합니다 - 왜 MSA인가에서 출발해 원칙, 서비스 경계, 아키텍처 유형, 통신·resilience 패턴, 데이터 일관성 순서입니다.
안녕하세요. 비브로스에서 백엔드 개발을 담당하고 있는 김예림입니다.
TDD 실무에서 사용한 경험이 있으신가요? 저는 거의 없습니다. 일정압박과 일단 처음의 요구사항이 그대로 유지된적이 거의 드물고 기획과 같이 개발을 하는 방향으로 많이 일했어서 그런지 TDD를 많이 써보지는 못했습니다.
AI와 함께 하는 지금, AI가 만든 결과물이 내가 요구한 테스트에 확실히 통과하는지에 대한 의문에 대한 해답과 테스트가 개발을 이끄는 구조는 분명 필요했고, 그 방식을 AI와 함께 일하는 환경에 맞게 다시 만들어보고 싶었습니다.
이 글은 Claude Code에 TDD를 붙여보겠다는 질문에서 시작해, 7개의 서브에이전트와 그 에이전트들을 검증·통제하는 하네스를 만든 기록입니다. CLAUDE.md 규칙과 Plan Mode를 보다가 서브에이전트로 넘어간 과정, refactorer와 orchestrator가 생긴 이유, 18종 회귀 평가·권한 훅·사이클 메타데이터로 만든 하네스, 그리고 YAML 파일을 import하여 가시성을 높인 대시보드 제작까지 제가 고민한 순서대로 정리했습니다.
안녕하세요. 비브로스에서 백엔드 개발을 담당하고 있는 김예림입니다.
이번 글에서는 병원 예약 시스템을 전면 개편한 경험을 공유하려 합니다. "예약"이라고 하면 단순히 시간을 골라 버튼을 누르는 것으로 끝날 것 같지만, 실제로는 그 이면에 예상보다 복잡한 문제들이 숨어 있었습니다.
감기 진료 10분, 예방접종 5분, 초음파 50분. 진료 항목마다 소요 시간이 다른데, 이것들을 하나의 시간표 위에 빈틈없이 쌓을 수 있을까요? 마치 레고 블록처럼 크기가 다른 조각들을 빈 공간 없이 채워 넣는 것이 이번 개편의 핵심 목표였습니다.
이 글에서는 다음 문제들을 풀어간 과정을 설계 관점에서 다루겠습니다.
똑쿼리는 전사 데이터를 LLM을 통해 조회할 수 있는 서비스입니다. 여기서 전사 데이터는 단순한 데이터 웨어하우스의 수치를 넘어서, 프로젝트 문서, API 문서, 사내 규정까지 포괄하는 개념입니다. 이 글에서는 똑쿼리가 어떤 배경에서 탄생했고, LangGraph 도입과 함께 어떻게 고도화되었는지를 공유합니다.
안녕하세요, 비브로스 DevOps 엔지니어 박도준 입니다.
최근 DevOps 팀에서는 개발 효율성과 안정성을 객관적인 지표로 검증하기 위한 다양한 작업들을 수행하고 있습니다.
그중 이번 글에서는 DORA Metrics 도입 사례를 소개하려 합니다. 지표를 어떻게 수집하고 시각화했는지, 그리고 그 과정에서 겪은 이슈들을 어떻게 해결했는지에 대해 공유드리겠습니다.
안녕하세요, 비브로스 DevOps 박진홍입니다.
23년도에 EKS 업데이트 방식을 소개한 적이 있는데, 어김없이 찾아온 EKS 1.29버전의 지원 종료로 인해 업데이트를 진행해야 했습니다.
기존 CDK를 통해 EKS를 배포하고 In-place 업데이트하던 방식에서 EKSCTL을 통한 Blue-Green/Record 변경 방식으로 운영하다가 약 2년이 지나 해당 업데이트의 문제점을 파악하고 새로운 업데이트 방식을 검토하고 도입하기로 한 여정을 소개하고자 합니다.
이번 글에서는 EKS 업데이트시 고려했던 부분 과 도입 과정 을 중점적으로 다루고, 똑닥 인프라의 고도화 과정 을 일부 추가하여 작성하였습니다.
안녕하세요. 비브로스 프론트엔드 개발자 박서영입니다.
혹시 네이버에서 ‘아기 토’, ‘38도’와 같은 건강 키워드를 검색했을 때, 검색 결과에서 똑닥닷컴을 발견한 적 있으실까요? 불과 1년 전만 해도 똑닥닷컴의 커뮤니티 페이지들은 네이버와 구글 검색 결과에 노출되지 않았습니다. 그러나 최근 검색엔진 최적화 작업을 통해 똑닥닷컴 전반의 검색 노출 성과를 개선하였는데요. 그 결과, 네이버 월 노출 수는 약 2만 건에서 1,000만 건으로, 구글 월 노출 수는 7천 건에서 90만 건으로 증가하였습니다.
이번 글에서는 검색엔진 최적화 작업을 진행하며 알게 된 지식을 공유하고, 도움이 될 만한 문서 및 개발 도구들도 같이 소개해 드리겠습니다.