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• 프로젝트 기간: 2026.08.24 ~ 2026.11.17
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• 아키텍처 구조
• API 명세서
• 1 1 서비스 규모 정의 및 예상 트래픽
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• 1 1 현재 서비스의 성장 상황
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• 1 1 현재 서비스의 성장 상황과 기존 인프라 한계
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• 1 2 기존 인프라 한계
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• 1 2 인프라 구성 및 선택 근거
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• 1 3 운영 기준 및 예상 비용
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• 1. Kubernetes 도입 조건 정의
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• 1단계. EC2 Docker Compose 기반 초기 배포 설계
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• 2 Docker 컨테이너 구성 설계
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• 2. 쿠버네티스 도구 결정
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• 2.1. 단일 App 서버의 한계와 개선
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• 2.2. 데이터베이스의 한계와 개선
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• 2.2. 요청 분산 구조의 한계와 개선
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• 2.3. 데이터베이스의 한계와 개선
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• 2.4. AI 연동 구조의 한계와 개선
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• 2단계. CI(지속적 통합) 파이프라인 설계
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• 3 1 CD 적용 범위 및 승인 정책
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• 3 2 배포 전략 및 전체 CI CD Pipeline
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• 3 3 배포 검증 및 Rollback
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• 3 4 배포 보안 및 Secret 관리
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• 3 5 최소 구조 비용 및 현재 한계
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• 3 Docker Compose 기반 배포 구조 설계
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• 3단계. CD(지속적 배포) 파이프라인 설계
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• 4 현재 구조의 한계 정의
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• 4단계. 컨테이너 기반 서비스 확장 및 운영 자동화 설계
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• 5단계. Kubernetes 기반 운영 플랫폼 설계
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• [1단계] 테이블 명세서
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• [2단계] API 명세서
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• [3단계] 기술 스택 정의서
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• AI 1 모델 API 명세
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• AI 1 모델 API 명세 부록
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• AI 2 추론 최적화 설계
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• AI 3 아키텍처 모듈화 설계
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• AI 4 멀티스텝 파이프라인 설계
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• AI 5 컨텍스트 보강 설계
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• AI 6 도구 통합 설계
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• AI 7 인프라 모니터링 설계
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• AI 8 최종 통합 설계
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• AI 9 데이터 ERD 명세
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• AI 9 데이터 ERD 명세 부록
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• AI Wiki
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• CLD 1 Docker Compose 배포 구조 설계
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• CLD 1 Docker 컨테이너 구성 설계
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• CLD 1 서비스 규모 정의 및 예상 트래픽
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• CLD 1 운영 기준 및 예상 비용
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• CLD 1 인프라 구성 및 선택 근거
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• CLD 1 초기 배포 설계
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• CLD 1 현재 구조의 한계 정의
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• CLD 4 기존 인프라 한계
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• CLD 4 단일 App 서버의 한계와 개선
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• CLD 4 데이터베이스의 한계와 개선
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• CLD 4 요청 분산 구조의 한계와 개선
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• CLD 4 컨테이너 확장 설계
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• CLD 4 현재 서비스의 성장 상황과 기존 인프라 한계
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• Sprint‐Planning
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• 멀티스텝 AI 파이프라인 구현 검토
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• 최종 통합 설계 및 회고
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• 팀 컨벤션
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• 표준화된 도구 통합 및 외부 API 활용 설계
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