🪢Framework

실시간 데이터 파이프라인에서 Kafka와 Spark는 어떻게 함께 작동하는가

Real-Time User Data Analysis 아키텍처를 기반으로 Kafka(메시지 브로커)와 Spark Structured Streaming(스트림 처리 엔진)의 작동 원리와 둘의 생산자-소비자 관계를 정리한다.

배포와 도메인

Vercel 뒤에 숨겨진 배포 원리와 DNS 정리

Airflow

워크플로우 오케스트레이션 도구 입문

FastAPI와 프론트엔드

API 엔드포인트와 CORS 정리

캐시와 반복문 순서

루프 순서와 캐시 간섭 정리

chmod

사용자별 권한 부여 정리

JWT

무상태 인증 토큰 정리

Google ADK 2.0

Terraform

선언형 IaC 정리

PydanticAI

멀티 에이전트와 pydanticAI의 부상, 그리고 팔란티어 온톨로지를 참고한 t2sql의 발전 방향

Helm

Kubernetes 패키지 매니저 정리

Langchain 1.0 alpha

RDB to GraphDB 관계 모델링 및 마이그레이션 실무 매뉴얼

Docker Multi Container Application

Multi Container

Docker Networking

Networking

Docker Volumes

Docker Image & Container

Let's build and run