실시간 채팅 서버 구축: 분산 처리부터 성능 최적화까지

“쿠버네티스를 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 막막한 문제”를 해결하기 위해 만들어졌습니다. 금융 인프라를 운영하며 직접 겪은 실무 경험을 바탕으로, 단순 이론이 아닌 실제 구축과 운영 흐름을 따라가며 이해하도록 구성했습니다. Docker와의 관계, YAML, Pod, Deployment, Service까지 이어지는 학습 과정을 통해 학습자는 쿠버네티스를 ‘개념’이 아닌 ‘사용 가능한 기술’로 체득하게 됩니다.

이 강의는 Docker를 단순한 도구 사용법으로 끝내지 않고, 실제 실무에서 마주하게 되는 고민과 문제를 해결하는 관점에서 풀어낸 강의입니다. 개발 환경과 운영 환경의 차이로 인해 발생하는 예측 불가능한 오류, 이미지와 컨테이너 개념이 막연해서 생기는 설정 실수, 그리고 “어디까지 알아야 실무에서 통하는가”에 대한 불안감까지 — 현업에서 금융 인프라를 운영하며 직접 겪었던 경험을 바탕으로 설명합니다. 단순히 명령어를 나열하는 것이 아니라, 왜 이런 구조가 필요한지, 어떤 방식으로 이미지를 설계해야 유지보수가 쉬워지는지, 컨테이너를 어떻게 다뤄야 안정적인 서비스 운영이 가능한지를 실제 사례 중심으로 다룹니다. 특히 이론보다는 실습 비중을 높여, 수강생이 눈으로 이해하고 손으로 익히며 Docker를 “쓸 줄 아는 수준”이 아니라 “운영 관점에서 이해하는 수준”까지 끌어올리는 데 초점을 맞췄습니다. Docker를 처음 접하는 분, 사용은 해봤지만 개념이 정리되지 않은 분, 그리고 인프라 감각을 한 단계 올리고 싶은 개발자에게 실질적인 기준과 방향을 제시하는 강의입니다.

이 강의에서는 가상 결제서버를 통해서 코틀린을 마스터 할 수 있는 강의 입니다.

수백만 건 이상의 데이터를 처리하는 배치 시스템을 운영하면서 느끼는 가장 큰 문제는 성능 저하와 장애 발생 시 복구의 어려움입니다. 단순 반복문이나 잘못된 설계로는 이러한 문제를 해결할 수 없습니다. 이 강의에서는 실제 서비스 환경에서 대용량 데이터를 안정적으로 처리해온 경험을 바탕으로, Spring Batch의 구조와 동작 원리를 이해하고 이를 활용해 성능과 안정성을 모두 잡는 설계 방법을 전달합니다. 단순한 기능 설명을 넘어 실무에서 바로 적용 가능한 배치 아키텍처를 통해 데이터 처리에 대한 근본적인 해결 능력을 키울 수 있도록 돕습니다.

이 강의는 개발자 취업 준비 과정에서 많은 분들이 겪는 “CS와 자료구조를 공부했지만 면접에서는 말이 막히는 문제”를 해결하기 위해 만들어졌습니다. 네이버, 카카오, 토스 등에서 실제 면접을 진행하며 느낀 점은 대부분의 지원자들이 개념을 외우고는 있지만, 왜 그 개념이 필요한지, 실제 상황에서 어떻게 활용되는지는 설명하지 못한다는 것이었습니다. 이 강의는 단순 암기가 아닌, 면접관의 질문 의도를 이해하고 같은 질문에도 더 설득력 있게 답변하는 방법을 알려줍니다. OSI 7계층, 자료구조, 코딩 테스트 모두 왜 알아야 하는지, 언제 쓰이는지, 그리고 면접에서 어떻게 말해야 좋은 평가를 받는지를 중심으로 다룹니다. 면접에서 남들과 비슷한 답을 하는 사람이 아니라, 이해한 내용을 자신의 언어로 설명할 수 있는 개발자가 되기 위한 강의입니다.

트래픽이 증가할수록 응답이 느려지고, 스레드 풀이 빠르게 고갈되며, 외부 API 호출이 많아질수록 병목이 심해지는 환경에서 근본적인 해결 방법을 찾고 싶은 개발자를 위한 강의입니다. 단순히 서버를 확장하는 방식이 아니라, 구조 자체를 바꾸는 관점에서 문제를 바라보도록 돕습니다. 이 강의를 통해 먼저 전통적인 Spring MVC의 Thread per Request 모델이 어떤 한계를 가지는지 이해하게 됩니다. 왜 CPU는 남아 있는데도 처리량이 올라가지 않는지, 블로킹 I/O가 실제로 어떤 방식으로 시스템 자원을 점유하는지를 코드 레벨에서 확인합니다. 그 다음으로 Reactive Streams의 개념과 표준 스펙을 배우고, Reactor의 Mono와 Flux를 활용해 데이터 스트림을 다루는 방법을 익힙니다. 단순한 사용법이 아니라, 데이터 흐름이 어떻게 시작되고, 어떻게 소비되며, 처리량은 어떻게 조절되는지까지 실습을 통해 체득합니다. 특히 Back Pressure를 활용해 OOM이나 과부하를 방지하는 설계 방식도 직접 구현해 봅니다. 또한 Spring WebFlux의 이벤트 루프 기반 처리 구조를 이해하고, Non-Blocking I/O가 실제 요청 처리 과정에서 어떻게 동작하는지 비교 실습을 진행합니다. MVC와 WebFlux를 나란히 두고 구조적 차이를 확인하며, 언제 Reactive를 선택해야 하는지에 대한 판단 기준도 함께 정리합니다. 단순히 “비동기를 배운다”는 수준에서 끝나지 않습니다. 적은 스레드로 더 많은 요청을 처리하는 방법, 외부 API 의존성이 높은 환경에서 안정적인 흐름을 유지하는 방법, 그리고 고동시성 환경에서 처리량을 확보하는 설계 감각을 배우게 됩니다.

Redis를 사용하고는 있지만 왜 그렇게 설계해야 하는지, 왜 이 패턴이 나왔는지 설명하지 못해 답답했던 경험이 있을 겁니다. 저 역시 실무와 면접관 경험을 통해 Redis를 단순한 캐시가 아니라 서비스 안정성과 확장성을 결정하는 핵심 컴포넌트로 다뤄왔습니다. 이 강의는 명령어 암기가 아닌, 실제 트래픽 환경에서 어떤 구조를 선택해야 하는지와 그 Trade-off를 제 경험을 바탕으로 풀어내며, 면접과 실무 모두에서 스스로 설명할 수 있는 기준을 만들어 드립니다.

폭증하는 트래픽, 어떻게 견딜 것인가? Kafka, Spring, CDC, Temporal을 활용한 EDA(Event-Driven Architecture) 기반의 실전 설계 패턴을 통해, 장애에 강하고 유연하게 확장 가능한 아키텍처를 만드는 방법을 배웁니다. 비전공자도 이해할 수 있도록 카카오 개발자의 실무 경험과 함께 쉽고 명확하게 설명합니다. 실시간 데이터 흐름, 이벤트 처리, 마이크로서비스 연동까지 한 번에 다루는 실전 중심 강의!

이 강의는 마이크로서비스 아키텍처와 분산 환경을 단순한 기술 나열이 아닌, 실제 실무와 면접에서 요구되는 ‘설계 관점’으로 풀어냅니다. 모놀리식과 MSA의 차이에서 출발해 점진적인 전환 전략, 모듈화된 모놀리식, 클린 아키텍처와 헥사고날 아키텍처까지 단계적으로 다루며, 각 선택이 왜 필요한지와 그에 따른 트레이드오프를 명확히 설명합니다. 또한 실습을 통해 구조의 의도를 직접 확인하고, 분산 환경에서 필연적으로 마주하는 데이터 일관성, 트랜잭션, 서비스 간 통신, 장애 대응과 같은 핵심 문제를 현실적인 시나리오로 학습할 수 있습니다. 카카오 면접관의 실제 질문과 관점을 바탕으로 구성된 이 강의는 단순한 지식 습득을 넘어, 분산 시스템을 바라보는 사고방식 자체를 한 단계 끌어올리는 것을 목표로 합니다.

단순 CRUD 수준의 데이터베이스 사용을 넘어, AI 시대에 필요한 PostgreSQL 활용 역량을 실무 관점에서 익힐 수 있는 강의입니다. 실리콘밸리 AI 개발 경험을 바탕으로 JSON, 인덱스, 트랜잭션, pgvector까지 실제 서비스에서 어떻게 설계하고 활용하는지 단계적으로 학습하며, 복잡한 데이터 구조와 성능 문제를 해결하는 방법을 익힐 수 있습니다.

이 강의는 NGINX를 단순히 설정하는 법이 아니라, 왜 이런 구조와 설정이 필요한지를 이해하지 못해 면접과 실무에서 막히는 문제를 해결하는 데 초점을 둡니다. 실제 네이버·카카오·토스 면접관으로 활동하며 수많은 지원자를 평가해온 경험을 바탕으로, NGINX를 성능·확장성·운영 관점에서 어떻게 설명하고 활용해야 하는지를 실습과 함께 풀어냅니다. 암기한 설정값이 아니라, 트래픽 흐름과 문제 추적이 가능한 사고방식을 갖추도록 돕는 것이 이 강의의 핵심입니다.

대부분의 개발자는 데이터 처리를 이야기할 때 여전히 Batch와 CronJob에 머물러 있습니다. 하지만 실제 서비스 환경에서는 데이터가 끊임없이 생성되고, 그 흐름을 즉시 처리하지 못하면 지연·병목·정합성 문제로 이어집니다. 저 역시 대규모 트래픽 환경에서 실시간 추천, 상태 동기화, 이벤트 지연 문제를 직접 겪으며 “이걸 배치로 처리하는 게 맞나?”라는 고민을 수없이 했습니다. 이 강의는 바로 그 질문에서 출발합니다. Apache Flink를 활용해 데이터가 흘러가는 순간에 연산하고, 상태를 안전하게 관리하며, Event Time 기반으로 정확한 결과를 만들어내는 방법을 실무 관점에서 풀어냅니다. 단순한 이론 설명이 아니라, 실제 소스 코드와 구조를 통해 실시간 스트림 처리 시스템이 어떻게 설계되고 운영되는지를 경험할 수 있습니다. 실시간 처리가 막연하게 느껴졌던 분들, 메시징 이후의 세계가 궁금했던 분들께 이 강의는 분명한 방향을 제시해줄 것입니다.

백엔드 개발을 하다 보면 어느 순간 이런 고민을 하게 됩니다. 서비스가 늘어나고 트래픽이 증가하면서 단순한 REST 통신과 CRUD 구조만으로는 한계가 느껴지는 순간 말이죠. 저 역시 실무에서 동일한 문제를 겪었고, 성능과 구조 복잡성 사이에서 많은 시행착오를 거쳤습니다. 그 과정에서 선택한 해답이 바로 NATS였습니다. 단일 바이너리 기반의 단순한 구성, 마이크로초 단위의 초저지연 성능, 그리고 Pub/Sub부터 Queue Group, JetStream까지 실무에 꼭 필요한 기능을 과하지 않게 제공한다는 점은 실제 서비스 환경에서 매우 현실적인 선택이었습니다. 이 강의는 NATS의 기능을 나열하는 강의가 아닙니다. 제가 실무에서 마주했던 문제를 기준으로, 어떤 상황에서 왜 NATS를 선택했고 어떻게 구조를 설계했는지를 코드와 흐름으로 설명합니다. 메시징 시스템이 처음인 분부터, 취업을 준비하는 백엔드 개발자, 그리고 더 나은 아키텍처를 고민하는 시니어 개발자까지 모두가 분산 시스템을 이해하고 한 단계 성장할 수 있도록 돕는 강의입니다.

MySQL의 기초적인 활용법부터 실제 서비스 환경에서 요구되는 고급 기술까지 단계적으로 학습합니다. 또한 다양한 사례와 실무 데이터를 기반으로 한 데이터 모델링 기법, Foreign Key 설계의 실효성 검토, Google Calendar 스키마 DDL 분석, 현대적 DDL 설계 원칙 등 폭넓은 주제를 다루며, MySQL을 단순한 데이터베이스를 넘어 시스템의 핵심 구성 요소로 활용하는 방법을 심도 있게 익힐 수 있는 강의입니다.

분산 환경에서 데이터 일관성을 유지하기 위한 SAGA 트랜잭션 관리 기법을 실습 중심으로 학습합니다. Spring Boot와 Docker를 활용해 3개의 마이크로서비스를 구성하고, Orchestration과 Choreography 두 가지 패턴을 Kafka와 MySQL로 구현합니다. 이 강의를 통해 분산 트랜잭션의 동작 원리, 보상 트랜잭션 설계, 장애 복구 처리 등 실무에서 바로 활용 가능한 핵심 개념을 익힐 수 있습니다.

대규모 MSA(Microservice Architecture) 환경에서 성능을 극대화하는 RPC 통신 기법을 다룹니다. 단순한 gRPC 실습을 넘어, 수백 개의 마이크로서비스가 동시에 동작하는 실제 운영 환경에서 안정적이고 효율적인 서비스 간 통신을 구현하는 방법을 배웁니다. Golang을 기반으로 Protocol Buffers(proto) 문법 작성, 자동 코드 생성 및 서비스 구현, gRPC의 구조와 기존 RPC 대비 장점, 그리고 성능 최적화 전략까지 실무 중심으로 다룹니다. 비전공자나 서버 개발 입문자도 쉽게 이해할 수 있도록, RPC의 개념부터 gRPC의 내부 동작 원리까지 단계적으로 설명하여 실제 서비스에 바로 적용할 수 있는 실무형 역량을 갖추게 됩니다.

마이크로서비스 아키텍처(MSA) 환경에서 필수적인 Observability 구축 과정을 기초부터 실전까지 학습합니다. OpenTelemetry를 활용한 표준화된 데이터 수집, Grafana Tempo를 통한 트레이스 저장 및 검색, TraceQL을 활용한 시각화를 단계별 실습으로 익힙니다. 분산 트레이싱을 통해 서비스 흐름을 추적하고, 병목 지점을 파악하며, 장애 원인을 분석하는 과정을 학습 하실 수 있습니다.

Apache Airflow를 활용한 데이터 파이프라인 구축 과정을 기초부터 실전까지 학습합니다. Airflow의 핵심 개념과 아키텍처를 이해하고, 동적 DAG, 병렬 처리, 분산 처리, Custom Operator 등 실무에서 자주 활용되는 고급 설계 패턴을 실습을 통해 익힙니다. Python과 Docker로 실습 환경을 구성하며, 실제 워크플로우를 설계하고 운영할 수 있는 실전 역량을 기릅니다.

수천억건의 금융 트래픽을 다루는 토스개발자와 비전공자로 시작해 판교에서 플랫폼 개발을 하고 있는 개발자와 함게 순수 SQL과 MySQL의 핵심 기능만을 사용하여, 수천억 건의 데이터를 처리하는 대용량 데이터 아키텍처를 설계하고 처리하는 방법을 학습합니다.

Spring Boot 3.x + Kotlin으로 Kafka 클러스터를 구축하고, PostgreSQL CDC와 Debezium Connect, Apache Avro 스키마를 활용하여 실시간 이벤트 스트리밍이 가능한 확장 가능한 주문 처리 시스템을 개발합니다.

본 과정은 현업과 비슷하게, 인프라를 구성해가며 필요한 지식을 학습하고 적용하는 단계로 진행합니다.

spring boot actuator 기본 설정/사용법 및 나만의 custom endpoint와 metrics를 만들 수 있는 방법을 배우게 됩니다. 사용법만 익히는 게 아닌 내부 코드 및 spring boot 기본 지식도 함께 다루어 조금 더 깊이 있는 이해를 할 수 있게 됩니다.

sw 개발자가 알아야할 카프카 활용을 위한 기초/필수/실전 지식 배웁니다. springboot를 활용하여 카프카와 연동하고 다양한 실전 상황에 맞는 메시지 송/수신 실습을 진행합니다.

초심자를 위해 준비했습니다. 이것만 알아도 코틀린 개발 문제 없습니다.

Spring Boot, Spring Security, JWT를 이용한 튜토리얼을 통해 인증과 인가에 대한 기초 지식을 쉽고 빠르게 학습할 수 있습니다.

코틀린(Kotlin) 언어는 안드로이드 앱, 서버 등 다양한 곳에서 쓰이고 있습니다. 이 강의를 통해 코틀린(Kotlin)을 쉽게 배울 수 있습니다.

단순히 코틀린 문법만 다루는것이 아닌 요즘 유행하는 프로그래밍 기법 및 기능에 대해 살펴볼 수 있을 것입니다. MVP를 통한 안드로이드 TDD 개념을 배우기도 좋습니다.

복잡한 실무 코드 설계에 한계를 느끼시나요? 저의 실무 경험을 담아 클린 아키텍처와 Kotlin 기반의 견고한 비즈니스 로직 설계 노하우를 직접 전수해 드립니다.

코틀린 문법 기초 강의입니다. 안드로이드 앱을 코틀린 언어로 개발하고 싶으신 분들을 위한 강의이고, 기초부터 튼튼하게 코틀린 문법을 재미있게 공부할 수 있습니다.

어떤 로그를 남겨야 하는지부터 시작하여 로그를 수집하고 활용하기까지 전체적인 사이클에 대해 다룹니다.

다양한 통신 기법들에 대해 배우고 차이점을 이해하면, 가장 적합한 통신 방법을 선택하고 구현하는 능력을 키울 수 있습니다.

이 강의에서는 가상 결제서버를 통해서 코틀린을 마스터 할 수 있는 강의 입니다.

스프링을 공부하다가 포기하셨나요? 코딩이 처음인 쌩초보, 비전공자도 jsp부터 springBoot까지, 포기하지 않고 스프링 부트로 가는 길을 열어드립니다.

ChatGPT를 클론코딩하며 처음부터 끝까지 직접 구현해보는 풀스택 실습 강의입니다. Spring Boot 서버와 React 프론트엔드까지 | Neo + Essential 단순히 코드만 따라 치는 강의가 아니라, 실제 서비스 배포를 통해 완성도 높은 AI 챗봇 서비스를 구축할 수 있도록 안내합니다.

스프링 부트(Spring Boot ver3.4.x)로 제작되는 API 서버와 React 19 (with TypeScript) 연동 프로젝트 완성하기! 백엔드 포트폴리오에 프론트 엔드 적용! 실무자들을 대상으로 작성된 강의(초급자용 강의는 아닙니다.)

안드로이드 개발에 사용되는 코틀린 언어를 알아보는 강좌 입니다

이 강의에서는 이론을 직접적으로 다루는 것이 아니라, 실습을 하는 과정을 통해 코드에서 Redis를 야무지게 사용하는 방법에 대해서 학습합니다.

React 프론트엔드와 SpringBoot 백엔드를 AWS 클라우드에 직접 배포하는 포트폴리오 중심 강의! 빠르게 자신의 포트폴리오에 프론트, 백앤드 프로젝트를 배포하고 싶은 분들에게 도움이 되는 강의입니다! 배포하는 데 필요한 지식들을, 서버 설정부터 Docker, Domain 연결, Nginx, HTTPS 적용까지 단계별로 단기간 실습할 수 있게 됩니다!

치킨콤보값으로 스프링부트를 수동배포 -> 도커로 배포 -> Github Action CI/CD 순으로 배포과정을 배웁니다!

내 Spring 프로젝트에 AI를 당장 접목하고 싶은 개발자를 위한, 가장 확실한 실전 지침서! 단순 LLM API 호출을 넘어, RAG와 MCP를 활용해 실제 비즈니스 로직에 바로 적용 가능한 실무 수준의 AI 환경을 완벽하게 배웁니다.