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TL;DRn8n은 “트리거(Trigger) → 처리(Transform) → 액션(Action)”을 노드로 조립해 자동화를 만드는 도구다.Webhook 기반 이벤트 자동화는 인증/서명 검증과 응답(Respond) 설계를 먼저 잡아야 운영이 편해진다.스케줄 기반 수집은 HTTP Request의 Pagination과 Loop Over Items(구 Split in Batches)로 레이트리밋/대량 처리를 안정화한다.운영에서는 에러 워크플로우(Error Trigger)와 Stop And Error로 실패를 "관측 가능한 이벤트"로 만드는 것이 핵심이다.본문1. n8n 기본 개념을 “실무 관점”으로 재정리1.1 워크플로우, 노드, 아이템(Item)워크플로우는 노드들의 연결 그래프이며, 노드는 입력 아이템 리스트를..

TL;DRWebhook으로 외부 이벤트를 받고, HTTP Request/Set/Merge/Code로 데이터 흐름을 정리하면 대부분의 자동화를 구현할 수 있습니다.실패를 "숨기지" 말고 Error Trigger + Error Workflow로 알림/재시도/리커버리를 설계하는 것이 운영의 핵심입니다.대량 API 호출은 Loop Over Items(Split in Batches)와 HTTP Pagination으로 쪼개고 종료조건을 명확히 해야 합니다.트래픽/실행이 늘면 Queue mode(POSTGRES+REDIS)로 분리해 안정적으로 확장합니다.운영에서는 암호화 키(N8N_ENCRYPTION_KEY), WEBHOOK_URL/프록시 헤더, 실행 데이터 보존/프루닝, Prometheus 지표, 보안 감사(n8n..

TL;DRn8n은 트리거(스케줄/웹훅/이벤트)로 시작해 노드들을 연결해 자동화 워크플로를 만드는 플랫폼이다.처음에는 "1개 트리거 + 2~3개 액션 노드"로 작게 만들고, 데이터 구조(items)와 표현식($json 등)을 익히면 생산성이 급상승한다.자체 호스팅은 Docker가 가장 흔한 시작점이며, 운영에서는 암호화 키(N8N_ENCRYPTION_KEY), 웹훅 URL(WEBHOOK_URL), 실행 데이터 관리가 핵심이다.트래픽/실행량이 늘면 Redis 기반 queue mode로 워커를 분리해 확장한다.본문1) n8n이 뭔가요: “트리거 → 처리 → 결과”를 잇는 자동화 런타임n8n은 시각적 워크플로 에디터에서 노드(Node)를 연결해 자동화를 구성하고, 실행(Execution)을 기록·재실행·디버깅할..

TL;DRAmazon Web Services CEO Matt Garman은 초급 직원을 AI로 대체하려는 기업들을 강하게 비판하며, 이러한 전략이 장기적 인재 파이프라인을 파괴한다고 주장했습니다. WIRED 인터뷰(2025년 12월 16일)에서 Garman은 "내가 들어본 것 중 가장 어리석은 일 중 하나"라고 명시했습니다. 주니어 직원이 가장 저렴하면서도 AI 도구에 가장 능숙하다는 점을 강조하며, AI를 도구로 활용해 직원을 보강하되 대체하지 말 것을 촉구했습니다.본문AWS CEO의 명확한 입장: AI 도구로 강화하되 인력 대체는 안 된다Amazon Web Services의 CEO Matt Garman은 초급 직원의 인공지능 대체 움직임에 대해 명확한 입장을 표현했습니다. WIRED의 Katie Dr..

설명 (Description): docker build 명령어의 사용법을 자세히 알아봅니다. 빌드 컨텍스트(Build Context), Dockerfile, 태그(-t) 지정, 주요 옵션(-f, --build-arg) 활용법과 빌드 최적화 팁을 예제 코드와 함께 설명합니다.TL;DR: docker build는 Dockerfile이라는 설계도와 '빌드 컨텍스트'라는 재료를 사용해 도커 이미지를 생성하는 핵심 명령어입니다. 명령어의 마지막에 위치하는 경로(예: .)는 빌드에 필요한 파일들이 담긴 컨텍스트를 지정하며, -t 옵션으로 이미지에 이름과 태그를 부여합니다. 빌드 과정은 Dockerfile의 각 명령어를 한 줄씩 실행하며 레이어(Layer)를 쌓는 방식으로 진행되며, .dockerignore 파일을 ..

설명 (Description): 초보자를 위해 도커(Docker)의 핵심 개념과 컨테이너 가상화 기술을 설명합니다. 도커 이미지, 컨테이너, Dockerfile의 작동 원리와 가상 머신(VM)과의 차이점을 비교 분석하여 개발 효율성을 높이는 방법을 알아보세요.TL;DR: 도커(Docker)는 애플리케이션을 개발, 배포, 실행하기 위한 개방형 플랫폼입니다. 이는 '컨테이너'라는 격리된 환경에 애플리케이션과 모든 종속성을 패키징하여, 어떤 환경에서든 동일하게 실행되도록 보장합니다. 기존의 가상 머신(VM)이 무거운 게스트 운영체제(Guest OS)를 포함하는 것과 달리, 도커 컨테이너는 호스트 OS의 커널을 공유하여 매우 가볍고 빠릅니다. 이를 통해 개발자는 "내 컴퓨터에서는 잘 되는데..."라는 고질적인 ..

설명: 쿠버네티스 인그레스(Ingress)의 개념, 작동 방식, 그리고 NGINX 인그레스 컨트롤러를 사용한 실용적인 예제를 통해 외부 트래픽을 클러스터 내부 서비스로 라우팅하는 방법을 심층적으로 알아봅니다. 실무자를 위한 핵심 가이드입니다. TL;DR: 쿠버네티스 인그레스(Ingress)는 클러스터 외부의 HTTP 및 HTTPS 트래픽을 클러스터 내부 서비스(Service)로 연결하는 규칙의 집합을 정의하는 API 객체입니다. 인그레스는 L7 로드 밸런서 역할을 수행하며, URL 경로 및 호스트 이름 기반 라우팅, SSL/TLS 종료, 가상 호스팅 등의 고급 기능을 제공합니다. 인그레스 리소스가 실제로 동작하려면 NGINX, Istio, Traefik과 같은 인그레스 컨트롤러가 반드시 필요합니다. 이는..

설명 (Description): 쿠버네티스(Kubernetes)에서 데이터 영속성을 보장하는 볼륨(Volume)의 핵심 개념을 알아봅니다. PV, PVC, StorageClass의 관계와 동작 방식을 명확한 YAML 예제와 함께 실무자 수준에서 상세히 설명하여 안정적인 애플리케이션 운영을 돕습니다.TL;DR: 쿠버네티스 볼륨(Volume)은 컨테이너의 비영속적인 파일 시스템 문제를 해결하기 위해 파드(Pod)에 영구적인 저장 공간을 제공하는 핵심 기능입니다. 파드가 재시작되어도 데이터가 보존되도록 합니다. 스토리지 관리는 주로 PersistentVolume(PV), PersistentVolumeClaim(PVC), StorageClass 세 가지 오브젝트를 통해 추상화됩니다. 관리자는 PV로 실제 저장소..

설명 (Description): 쿠버네티스(Kubernetes) 노드포트(NodePort) 서비스의 개념과 핵심 동작 원리를 알아봅니다. ClusterIP, LoadBalancer와의 차이점을 비교하고, 명확한 YAML 예제를 통해 실무 사용법과 주의사항까지 실무자 수준에서 상세히 설명합니다. TL;DR: 쿠버네티스 노드포트(NodePort)는 클러스터 외부에서 내부 애플리케이션에 접근할 수 있도록 각 노드(Node)의 특정 포트를 개방하는 서비스 타입입니다. 모든 노드는 동일한 포트 번호(기본 범위: 30000-32767)를 사용하며, 사용자는 : 주소로 서비스에 접근할 수 있습니다. 노드포트는 주로 개발, 테스트, 데모 환경에서 서비스를 외부에 빠르고 간단하게 노출시킬 목적으로 사용됩니다. 프로덕션 ..

설명 (Description): 쿠버네티스 스토리지 관리의 핵심, 동적 프로비저닝에 대해 알아봅니다. 정적 프로비저닝과의 차이점, StorageClass, PVC, PV의 관계와 실제 동작 방식을 초보자도 이해하기 쉬운 예제 코드로 설명하여 스토리지 자동화의 개념을 명확히 이해하도록 돕습니다.TL;DR쿠버네티스 동적 프로비저닝(Dynamic Provisioning)은 사용자가 스토리지(저장 공간)를 요청할 때마다 관리자의 개입 없이 자동으로 스토리지를 생성하고 연결해주는 기능입니다. 개발자가 필요한 스토리지의 종류와 크기를 PersistentVolumeClaim(PVC)으로 요청하면, 미리 정의된 StorageClass 템플릿에 따라 실제 스토리지와 이를 대변하는 PersistentVolume(PV)이 ..