비즈니스 목표가 지향하는 바를 이해하고,
그 위에 내린 결정과 트레이드오프,
그리고 결과를 기록합니다.
그 결과에 따른 개선점 또한 기록하여 더 나은 결정을 하기 위한 초석으로 삼습니다.
그 위에 내린 결정과 트레이드오프,
그리고 결과를 기록합니다.
그 결과에 따른 개선점 또한 기록하여 더 나은 결정을 하기 위한 초석으로 삼습니다.
주요 결정은 모두 기록합니다.
엔지니어는 무언가를 만들기만 하지 않고,
그 이유를 설명할 수 있어야 하기 때문입니다.
프로젝트
전체 보기 실무 시공관리 종합 솔루션 — 인프라 구축 & 배포 자동화 베어메탈 서버 3대(Linux 2대, Windows 1대)를 직접 발굴해 OS 설치부터 RAID/LVM 구성, 컨테이너 기반 배포 환경까지 전체 인프라를 구축하고, 이종 OS(Linux/Windows) 간 아키텍처를 설계했으며, 이 위에 GitLab CI/CD 배포 파이프라인과 Apache Airflow 기반 운영 자동화를 구축해 개발~운영 전 주기를 담당했습니다. 실무 AI 스마트 플랜트 모니터링 플랫폼 플랜트 설비(압축기·터빈)의 센서 46개 태그를 폐쇄망 PI 시스템에서 수집·정규화하고, 외부에서 개발된 AI 모델(진단·예측·추천)을 Zeppelin 기반 이관 파이프라인에 통합해 웹으로 실시간 시각화한 설비 모니터링 시스템을 구축하고 2개 고객사 실증을 수행 실무 경찰청 자율주행 순찰차 V2X 데이터 연동 경찰청 자율주행 순찰차 프로토타입을 위한 V2X 데이터 통신 미들웨어를 구축하여 차량-인프라 간 실시간 데이터 교환 기반 마련 실무 Hadoop 에코시스템 기반 엔터프라이즈 데이터 플랫폼 구축 및 고도화 Docker Compose로 HDFS HA·Kafka·Flink·Hive·HBase 데이터 플랫폼을 구축하고, 1TB 로그 기준 저장소 성능 비교로 배치(Hive)·실시간(HBase) 역할을 분리했으며, 구간별 관측으로 적재 병목을 규명해 성능을 개선
의사결정
전체 보기여정
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Infrastructure/Backend에서 Data Platform Engineer로 방향을 틀다
지금까지의 프로젝트들 — Kafka 클러스터 운영, Airflow 기반 파이프라인, CI/CD 인프라 — 을 돌아보면 공통점이 하나 있었다. 항상 "데이터가 어떻게 흐르고, 어디서 막히고, 왜 막히는지"를 가장 오래 들여다보고 있었다는 것. 이 포트폴리오를 처음부터 다시 정리하는 과정 자체가, 흩어져 있던 프로젝트들에서 그 공통점을 발견하고 Data Platform Engineer라는 방향으로 스스로를 재정의하는 작업이었다.
Feb 2025정부 프로젝트에서 처음으로 팀 단위 정량 지표를 놓고 일하다
경찰청 자율주행 순찰차 V2X 데이터 연동 프로젝트에 Senior Backend Engineer로 참여했다. Kafka를 데이터 백본으로 채택한 이유는 재생 기능과 멀티 컨슈머 독립 구독이 필요했기 때문이었고, 결과적으로 메시지 크기를 60% 줄이면서 100ms 지연 요건을 충족시켰다. 개인 프로젝트에서는 지표를 스스로 정하고 스스로 만족하면 끝이었는데, 정부 프로젝트에서는 요건이 먼저 있고 그 요건을 충족하는지 숫자로 증명해야 했다. 판단의 기준이 "내가 만족하는가"에서 "요건을 만족시키는가"로 바뀐 경험이었다.