1장: AI 시대의 소프트웨어 아키텍처 — 새로운 패러다임
AI 통합이 소프트웨어 아키텍처에 가져온 근본적 변화, 결정론에서 확률론으로의 전환, 그리고 AI-Native 시스템의 핵심 특성을 조망합니다.
·13분 읽기
AI 통합이 소프트웨어 아키텍처에 가져온 근본적 변화, 결정론에서 확률론으로의 전환, 그리고 AI-Native 시스템의 핵심 특성을 조망합니다.
AI를 핵심 컴포넌트로 설계하는 AI-Native 애플리케이션의 설계 원칙 — 분리된 추론, 폴백 전략, 비동기 처리, 그리고 인간-AI 협업 패턴을 다룹니다.
LLM을 시스템에 통합하는 핵심 아키텍처 패턴 — Gateway 패턴, Router 패턴, Chain 패턴, Orchestrator 패턴, 그리고 RAG 아키텍처의 설계를 다룹니다.
이벤트 기반 아키텍처로 AI 워크로드를 처리하는 패턴 — 메시지 큐, 스트리밍 처리, 비동기 추론, 그리고 실시간 AI 파이프라인 설계를 다룹니다.
LLM 추론 비용과 지연을 줄이는 다층 캐싱 전략 — 의미론적 캐시, 프롬프트 캐시, KV 캐시, 임베딩 캐시, 그리고 캐시 무효화 전략을 다룹니다.
LLM API 비용을 제어하는 아키텍처 전략 — 토큰 예산 시스템, 모델 라우팅, 캐싱 경제학, 비용 모니터링, 그리고 비용 효율적 시스템 설계를 다룹니다.
AI 시스템의 장애 시나리오와 회복 탄력성 패턴 — 서킷 브레이커, 폴백, 재시도, 타임아웃, 모델 장애 조치, 그리고 그레이스풀 디그레이데이션을 다룹니다.
LLM 기반 시스템의 관측 가능성 설계 — 트레이싱, 메트릭, 로깅, 프롬프트 버전 관리, 품질 모니터링, 그리고 AI 특화 대시보드 구축을 다룹니다.
AI 시스템의 수평 확장, 멀티테넌시 아키텍처, 속도 제한, 공정 스케줄링, 그리고 대규모 AI 서비스 운영을 위한 인프라 설계를 다룹니다.
시리즈 전체의 아키텍처 패턴을 종합하여 프로덕션 AI-Native 시스템을 설계합니다. 전체 아키텍처 다이어그램, 기술 선택, 배포 전략을 다룹니다.