ppippi-dev Blog에 오신 것을 환영합니다
안녕하세요! 저는 MLOps, AI, 그리고 Cloud 기술 전반에 걸쳐 실무 경험을 쌓아온 개발자입니다.
저에 대해
저는 머신러닝 시스템의 프로덕션 배포와 운영에 특히 관심이 많으며, 클라우드 네이티브 환경에서 안정적이고 확장 가능한 AI 인프라를 구축하는 데 열정을 가지고 있습니다. 이론적인 지식뿐만 아니라 실제 프로젝트를 통해 얻은 실무 경험과 문제 해결 과정을 공유하고자 이 블로그를 운영하고 있습니다.
블로그 운영 철학
이 블로그는 단순한 기술 문서 모음이 아닌, 실제 개발 과정에서 마주한 문제들과 그 해결 방법을 기록하는 공간입니다. 제가 겪은 시행착오와 학습 과정을 투명하게 공유함으로써, 비슷한 문제를 겪는 다른 개발자들에게 실질적인 도움이 되고자 합니다.
핵심 가치:
- 실용성: 실제 프로젝트에 바로 적용할 수 있는 실무 중심의 콘텐츠
- 깊이: 표면적인 사용법을 넘어 동작 원리와 Best Practice를 함께 다룸
- 정확성: 검증된 정보와 실제 경험을 바탕으로 한 신뢰할 수 있는 내용
- 지속적 개선: 기술의 변화에 맞춰 콘텐츠를 업데이트하고 개선
주요 다루는 주제
MLOps & AI Infrastructure
머신러닝 모델을 실제 프로덕션 환경에 배포하고 운영하는 전 과정을 다룹니다. 모델 서빙, 모니터링, A/B 테스팅, 재학습 파이프라인 등 실무에서 필요한 기술들을 심도있게 다룹니다.
LLMOps & Agent Development
최신 LLM 기술과 AI Agent 개발에 대한 내용을 다룹니다. OpenAI API, LangChain, Google ADK 등 다양한 프레임워크를 활용한 실제 구현 사례와 아키텍처 설계 경험을 공유합니다.
Cloud & DevOps
AWS, GCP, Azure 등 주요 클라우드 플랫폼에서의 인프라 구축 경험을 공유합니다. Kubernetes, Docker, Terraform 등을 활용한 Infrastructure as Code와 CI/CD 파이프라인 구축 방법을 다룹니다.
Data Engineering
데이터 파이프라인 구축, ETL/ELT 프로세스, 데이터 품질 관리 등 데이터 엔지니어링의 핵심 주제들을 다룹니다.
기술 스택
Infrastructure & Cloud:
- Kubernetes, Docker, Helm
- AWS (ECS, EKS, Lambda, S3, etc.)
- GCP (GKE, Cloud Run, BigQuery, etc.)
- Terraform, ArgoCD
ML/AI & Data:
- Python, TensorFlow, PyTorch
- Triton Inference Server, MLflow
- Apache Airflow, Apache Spark
- Pandas, NumPy, Scikit-learn
LLM & Agent:
- OpenAI API, Anthropic Claude
- LangChain, Google ADK
- Vector Databases (Pinecone, Weaviate)
- Prompt Engineering & Fine-tuning
Development & Monitoring:
- Git, GitHub Actions, GitLab CI
- Prometheus, Grafana
- PostgreSQL, Redis
- FastAPI, Flask
독자 대상
이 블로그는 다음과 같은 분들에게 도움이 될 것입니다:
- MLOps/LLMOps 분야에 관심 있는 개발자
- 머신러닝 모델을 프로덕션에 배포하고 운영하는 엔지니어
- 클라우드 네이티브 환경에서 인프라를 구축하는 DevOps 엔지니어
- AI/ML 시스템의 전체 라이프사이클을 이해하고자 하는 분들
콘텐츠 품질 기준
모든 포스트는 다음 기준을 충족하도록 노력하고 있습니다:
- 실전 경험 기반: 실제로 구현하고 테스트한 내용만 작성
- 재현 가능성: 코드 예제와 함께 단계별 가이드 제공
- 문제 해결 중심: 왜 이 기술을 사용하는지, 어떤 문제를 해결하는지 명확히 설명
- Best Practice: 업계 표준과 모범 사례를 반영
- 지속적 업데이트: 기술 변화에 맞춰 콘텐츠를 최신 상태로 유지
연락 및 협업
기술적인 질문, 피드백, 또는 협업 제안이 있으시면 언제든 연락 주세요.
- GitHub: ppippi-dev
- LinkedIn: parkjeongbin
면책 조항
이 블로그의 모든 콘텐츠는 제 개인적인 학습과 경험을 바탕으로 작성되었으며, 소속된 회사나 조직의 공식 입장과는 무관합니다. 콘텐츠의 정확성을 위해 최선을 다하고 있지만, 기술적 오류나 개선할 점이 있다면 언제든 피드백 부탁드립니다.
이 블로그가 여러분의 학습과 개발에 도움이 되기를 바랍니다. 함께 성장하는 기술 커뮤니티를 만들어 갑시다!
감사합니다.