1장: API 설계의 진화와 AI 서비스의 도전
SOAP에서 REST, GraphQL, gRPC까지 API 패러다임의 진화를 살펴보고, AI 서비스가 직면한 고유 과제와 2026년 하이브리드 아키텍처 트렌드를 분석합니다.
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SOAP에서 REST, GraphQL, gRPC까지 API 패러다임의 진화를 살펴보고, AI 서비스가 직면한 고유 과제와 2026년 하이브리드 아키텍처 트렌드를 분석합니다.
Richardson 성숙도 모델부터 리소스 설계, HTTP 메서드, OpenAPI 3.1 스펙, AI 서비스 REST 엔드포인트 설계까지 RESTful API의 핵심 원칙을 실습합니다.
HTTP/2와 Protocol Buffers 기반의 gRPC를 활용한 고성능 마이크로서비스 통신을 학습합니다. 4가지 스트리밍 모드와 AI 추론 서비스 구현을 실습합니다.
GraphQL의 스키마 퍼스트 설계, 타입 시스템, N+1 문제 해결, AI 서비스 데이터 모델링을 Apollo Server 실습과 함께 학습합니다.
비동기 작업 패턴, 멀티모달 입력 처리, Function Calling 인터페이스, 배치 API, 구조화된 출력 등 AI 서비스 고유의 API 설계 패턴을 학습합니다.
SSE 기반 토큰 스트리밍 프로토콜, OpenAI 호환 스트리밍 형식, 에러 처리, 클라이언트 취소, 프론트엔드 통합 패턴을 학습합니다.
URL 경로, 헤더, 쿼리 파라미터 버전 관리 전략과 AI 서비스에서의 모델 버전 분리, 프롬프트 버전 관리, 폐기 정책을 학습합니다.
토큰 기반 레이트 리미팅, 토큰 버킷과 슬라이딩 윈도우 알고리즘, 사용자별 한도 설정, 비용 캡, Redis 기반 구현을 학습합니다.
OpenAPI 스펙에서 타입 안전 SDK를 자동 생성하고, API 문서화, 인터랙티브 플레이그라운드로 개발자 경험을 최적화하는 방법을 학습합니다.
LLM 게이트웨이를 활용한 멀티 프로바이더 라우팅, 모델 폴백, 인증/인가, 캐싱, 관측 가능성 등 프로덕션 API 인프라를 학습합니다.
REST 공개 API와 gRPC 내부 통신을 결합한 AI 서비스 API를 설계하고, OpenAPI 스펙, FastAPI 구현, 스트리밍, 인증, SDK 생성까지 전체를 구축합니다.