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단순한 시스템 설계자가 아니라, 고객의 문제를 기술로 해결하는 아키텍처를 설계하고, 기술요소 간의 연계성과 확장성, 보안성을 동시에 고려해 가장 적절한 솔루션을 제시하는 역할을 수행합니다.
특히 중소기업 고객군을 기반으로 다양한 기술 수준의 요구사항을 분석하고, 그것을 구체적인 아키텍처로 설계해주는 서비스 제공 방식이 매우 인상 깊었습니다.
저는 사용자 중심의 기술설계, 클라우드 기반 인프라 구성, 문제 해결을 위한 소통 능력이라는 세 가지 역량을 바탕으로, 가비아의 SA 역할을 충실히 수행하며 고객의 신뢰를 얻는 아키텍트가 되고자 합니다.
SA업무에 AI 기술을 접목하면 반복적인 작업자 동화, 장애 예측, 최적화된 아키텍처 설계 제안 등 다양한 방식으로 업무 효율성을 높일 수 있습니다.
고객이 제시하는 요구사항(예 : 일일 사용자 수, 데이터 크기, 사용 목적 등)을 기반으로, AI가 유사한 아키텍처 사례를 분석하여 초안 구성을 제안하는 서비스입니다.
저는 SA업무에 있어 AI 기술의 내재화를 통해 '보다 빠르게, 정확하게, 고객중심적으로' 솔루션을 설계하는 시대가 도래할 것으로 확신하며, 이를 선도하는 SA가 되고 싶습니다.
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저는 가비아의 SA 직무가 단순한 기술지원이 아니라, 고객의 문제를 함께 정의하고 해결방안을 설계하는 '기술 컨설팅'이자 '설계엔지니어링'의 종합체라 생각합니다.
Ter raform이나 CloudF orm ation을 통해 확장 대응 시 인프라 구성을 자동화하여 빠른 대응이 가능합니다.
HAP roxy와 같은 로드밸런서를 앞단에 구성하고, WAS 또는 DB서버를 클러스터링하여 트래픽 증가에 대비합니다.
모니터링 기반 사전 예측 대응:
Prom etheus와 Grafana 기반의 모니터링 시스템을 구축해 CPU, 메모리, 트래픽 증가를 실시간으로 감지하고 알람 설정을 통해 수요 급증시 빠른 판단과 조치를 가능하게 합니다.
AI 기반 장애 예측시스템 도입
기술적으로는 LSTM 기반 시 계열 예측 모델을 활용하여 리소스 사용 패턴을 분석하거나, 머신러닝 기반 이상 탐지 모델(IsolationF orest 등)을 통해 실시간 로그 데이터를 분석하는 방식이 가능합니다.
AI 기반 아키텍처 제안도우미
고객이 제시하는 요구사항(예 : 일일 사용자 수, 데이터 크기, 사용 목적 등)을 기반으로, AI가 유사한 아키텍처 사례를 분석하여 초안 구성을 제안하는 서비스입니다.
LLM 기반의 질의응답 AI를 내재화하거나, 기존 아키텍처 템플릿과 요구 조건을 매핑한 AI 추천 시스템을 만들 수 있습니다.
저는 SA업무에 있어 AI 기술의 내재화를 통해 '보다 빠르게, 정확하게, 고객중심적으로' 솔루션을 설계하는 시대가 도래할 것으로 확신하며, 이를 선도하는 SA가 되고 싶습니다.
SA는 고객 환경과 요구를 정확히 파악해 그에 맞는 하이브리드 또는 멀티 클라우드 전략을 제시할 수 있어야 한다고 생각합니다. |
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2025.04.14
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