회의 001: 시스템 기본 틀 구성하기

개발 진행 카테고리에서는 어떤 식으로 개발을 진행할 것인가.. 등에 대한 내용을 회의의 형식과 진행과정의 소개 등으로 구성할 예정입니다.

뭐.. 기존 방식에 Copilot 등의 AI 서비스를 이용한 회의 형식의 내용을 추가한 정도라고 보면 되겠습니다. 

이번에 새로 업그레이드된 Copilot은 혼자 진행하는 프로젝트이니.. 혼자서 중얼중얼거리는 것보다는 보조연구원/조수 역할로 AI를 넣어서 도움을 받는 형태라고 생각해 주세요. ^^

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▣ AiDA ▣

일단 이번에는 웹서버의 구성에 대해서 이야기해 볼까?

 

◐ Copilot ◑
좋아, 웹서버의 구성을 이해하는 것은 웹 개발의 중요한 부분이야. 기본적으로 웹서버는 클라이언트(사용자)로부터 HTTP 요청을 받아서 그에 맞는 HTTP 응답을 반환하는 역할을 해. 서버의 구성 요소를 살펴보자면...

 

• 하드웨어: 실제 서버가 동작하는 물리적인 장비. CPU, RAM, 저장소 등.
• 운영체제: 서버가 실행되는 환경을 제공. 대표적으로 Linux, Windows Server 등이 사용돼.
• 웹서버 소프트웨어: Apache, Nginx, IIS와 같은 소프트웨어가 있어. 이 소프트웨어가 HTTP 요청을 처리하고 적절한 응답을 반환해.
• 데이터베이스: MySQL, PostgreSQL, MongoDB 등의 데이터베이스가 필요할 수 있어. 사용자 정보, 콘텐츠 등의 데이터를 저장하고 관리해.
• 네트워킹: 도메인 이름 시스템(DNS), 방화벽, 로드 밸런서 등이 포함돼. 네트워크 트래픽을 관리하고 보호하는 역할을 해.
• 애플리케이션: 서버에서 실행되는 웹 애플리케이션. PHP, Python, Node.js 등의 언어로 작성될 수 있어.
• 보안: SSL/TLS 인증서, 접근 제어 목록(ACL), 방화벽 설정 등을 통해 서버와 데이터를 보호해.

이런 요소들이 조화를 이루어 웹서버가 원활하게 동작할 수 있어. 어떤 부분에 더 깊이 있게 들어가 볼까?


▣ AiDA ▣
이야기 한 7가지의 요소 중에서 제일 먼저 확인하고 싶은 것은 웹서버 소프트웨어에 대한 거야.

◐ Copilot ◑
좋아, 웹서버 소프트웨어는 웹 서버의 핵심이야. 가장 널리 사용되는 웹서버 소프트웨어로는 Apache, Nginx, 그리고 Microsoft의 IIS가 있어.

 

• Apache HTTP Server
  • 오픈 소스이며 커뮤니티에 의해 지속적으로 유지보수되고 발전돼.
  • 모듈 방식으로 설계되어 기능 확장이 용이해.
  • 크로스 플랫폼 지원, 다양한 운영체제에서 실행 가능.
• Nginx
  • 고성능 웹 서버로, 낮은 메모리 사용량과 높은 처리량이 특징.
  • 리버스 프록시, 로드 밸런서, HTTP 캐시 역할을 수행.
  • 이벤트 기반 아키텍처로 높은 동시 연결 처리에 유리.
• Microsoft Internet Information Services (IIS)
  • Windows Server에서 기본으로 제공되는 웹 서버 소프트웨어.
  • 통합 관리 인터페이스를 통해 설정과 유지보수가 용이.
  • ASP.NET, PHP, FTP 서버 등을 지원.

이 세 가지 웹서버 소프트웨어는 각자 특성과 장단점이 있어서, 프로젝트의 요구사항에 따라 선택이 달라질 수 있어. 특정 웹서버 소프트웨어에 대해 더 자세히 알고 싶은 부분이 있어?


▣ AiDA ▣
나는 리눅스를 사용하고 있으니까 IIS는 맞지 않을거야. 그리고 지금 주력 개발언어는 파이썬을 쓰고 있으니까 파이썬을 쉽게 도입할 수 있는 환경의 웹서버를 다루고 싶어.

◐ Copilot ◑

리눅스와 파이썬이라면 Apache와 Nginx 중 하나를 선택하는 것이 좋겠어.

 

Apache는 mod_wsgi 모듈을 사용하여 파이썬 애플리케이션을 쉽게 실행할 수 있어. 설정이 좀 복잡할 수 있지만, 튜토리얼과 문서가 잘 마련되어 있어 적응하는 데 도움이 될 거야.

 

Nginx는 Gunicorn과 함께 사용하는 것이 일반적이야. Nginx는 리버스 프록시로 작동하고, Gunicorn이 파이썬 애플리케이션을 처리해. 이 조합은 성능과 안정성 면에서 매우 우수해.

 

둘 다 좋은 선택이지만, 좀 더 가벼운 설정을 원한다면 Nginx + Gunicorn 조합이 더 나을 수도 있어. 어느 쪽이든 설정을 도와줄 문서와 자료들이 많으니 충분히 도움받을 수 있을 거야.

 

어느 쪽으로 가고 싶어? 아니면 다른 궁금한 점이 있는지?


▣ AiDA ▣
웹서버와 함께 사용할 시스템으로 웹 애플리케이션 서버가 있지? 그쪽의 시스템은 어떻지? 파이썬 웹 서버의 하나인 Django나 FastAPI 같은 것 말야.

◐ Copilot ◑
Django와 FastAPI는 파이썬 기반의 웹 애플리케이션 프레임워크로, 각기 다른 장점이 있어. 먼저 Django부터 살펴보자.

 

• Django
  • 신속한 개발: Django는 배터리 포함 프레임워크로, 다양한 기능이 내장돼 있어 개발을 빠르게 진행할 수 있어.
  • 보안: SQL 인젝션, 크로스 사이트 스크립팅(XSS) 등의 공격을 방어하는 기본 보안 기능을 제공해.
  • ORM: Django의 Object-Relational Mapping(ORM)은 데이터베이스 작업을 쉽게 만들어줘.
  • 관리 인터페이스: 자동으로 생성되는 관리자 인터페이스를 통해 데이터베이스 관리가 쉬워.
• FastAPI
  • 속도: 비동기 지원 덕분에 매우 빠른 성능을 자랑해. 특히 실시간 데이터 처리에 유리해.
  • 유연성: FastAPI는 경량 프레임워크로, 필요한 기능만 선택적으로 추가할 수 있어.
  • 타입 힌팅: 파이썬의 타입 힌팅을 사용하여 자동으로 API 문서를 생성해줘.
  • 간결함: 최소한의 코드로 복잡한 기능을 구현할 수 있어.

둘 중 하나를 선택할 때는 프로젝트의 요구사항과 개발자의 선호도를 고려하면 돼. 만약 빠른 개발과 기본 제공 기능이 많기를 원한다면 Django가 좋고, 높은 성능과 유연성을 원한다면 FastAPI를 선택하는 것도 좋아.

 

어떤 쪽이 더 끌리는지, 아니면 더 궁금한 점이 있는지 말해줘.


▣ AiDA ▣
지금 생각하고 있는 것은 Django와 FastAPI를 연동해서 함께 사용하는 구조야. 이런 구조로 시스템을 설계한다면 어떻게 배치하는 것이 좋을까? 쉽게 생각할 수 있는 배치는 FastAPI를 게이트 및 고성능 기능을 위한 서버로 사용하고 관리용 서비스를 담당하는 부분은 Django를 사용하려고 해. 이런 구조를 선택할 때 문제점은 뭐가 있을까?

◐ Copilot ◑
Django와 FastAPI를 연동하여 사용하면 각 프레임워크의 장점을 잘 살릴 수 있는 좋은 전략이야. 다만, 이러한 구조를 선택할 때 몇 가지 고려해야 할 사항들이 있어:

 

• 배치 구조
  • Front-End (클라이언트): 사용자 인터페이스를 제공하는 부분.
  • Nginx: 리버스 프록시 서버로, 클라이언트의 요청을 적절한 백엔드 서비스로 라우팅해줌.
  • FastAPI: 고성능 기능을 담당하는 서버로, 비동기 처리가 필요한 요청들을 처리.
  • Django: 관리용 서비스를 담당하는 백엔드로, 주로 데이터베이스 연동과 관리 인터페이스 제공.
  • Database: Django ORM을 통해 데이터베이스와 상호작용.
• 잠재적 문제점
  • 복잡한 설정 및 유지관리: 두 가지 프레임워크를 함께 사용하면 설정 및 배포 과정이 복잡해질 수 있어. 특히, 서로 다른 서버 간의 통신 및 데이터 동기화 문제가 발생할 수 있어.
  • 성능 병목 현상: FastAPI가 비동기 처리로 높은 성능을 제공하지만, Django의 동기식 처리 방식과 혼합되면 성능 병목이 생길 수 있어. 요청이 두 서버를 모두 거치게 되면 지연 시간이 길어질 수 있어.
  • 통합 테스트: 두 프레임워크 간의 통합 테스트를 효율적으로 진행하는 것이 어려울 수 있어. 각기 다른 테스트 환경을 설정해야 할 수도 있고, 문제 발생 시 원인을 추적하기 어려울 수 있어.
  • 보안: 두 프레임워크가 각기 다른 보안 설정을 가지고 있으므로, 이들을 일관되게 관리하는 것이 중요해. 특히, 인증과 권한 부여 관련 설정이 복잡해질 수 있어.
  • 개발 속도: 개발자들이 두 프레임워크에 익숙해져야 하기 때문에 초기 개발 속도가 느려질 수 있어. 또한, 유지보수 시에도 두 프레임워크의 업데이트 및 호환성 문제를 고려해야 해.

이런 문제들을 미리 인지하고 적절한 해결책을 마련한다면, Django와 FastAPI를 함께 사용하는 구조는 충분히 효과적일 수 있어. 이런 구조로 시스템을 설계하려는 이유가 특정 프로젝트 요구사항 때문인지 궁금하네. 😃


▣ AiDA ▣
특정 프로젝트의 요구사항은 없어. 막연하게 저 구성이 좋지 않을까? 라고 생각했을 뿐이야. 내가 최종적으로 개발하고자 하는 시스템은 Personal AI/ML Ops 계열의 시스템이야. 혹시 제안하고자 하는 구성이 있어?

◐ Copilot ◑
Personal AI/ML Ops 시스템이라니, 흥미롭네! 너만의 AI와 머신러닝 환경을 구축하는 거라면, 시스템의 유연성과 확장성을 고려하는 게 중요해.

 

• 제안하는 구성
   
  • 웹 서버 (Nginx + FastAPI)
    • FastAPI를 사용해 비동기 처리를 통해 빠른 응답을 제공.
    • Nginx를 사용해 로드 밸런싱과 리버스 프록시 역할을 수행.
  • 백엔드 서비스 (Django)
    • Django를 사용해 관리 인터페이스와 데이터베이스 연동을 손쉽게 처리.
    • Django Rest Framework(DRF)를 통해 필요한 API를 구성하여 FastAPI와 통신.
  • AI/ML 모델 관리
    • MLflow: 실험 추적, 모델 관리, 배포 등을 통합적으로 관리할 수 있는 오픈소스 플랫폼.
    • Kubernetes: 컨테이너화된 애플리케이션을 관리하고, 필요에 따라 자원을 자동으로 조정해 확장성을 제공.
  • 데이터베이스
    • PostgreSQL: 높은 안정성과 성능을 제공.
    • Redis: 캐싱 및 세션 관리에 사용.
  • CI/CD 파이프라인
    • GitHub Actions 또는 GitLab CI/CD: 코드를 자동으로 테스트하고 배포할 수 있는 파이프라인을 구성.
• 잠재적 문제점
  • 복잡성: 다양한 기술 스택을 사용하므로 설정 및 유지보수가 복잡할 수 있음.
  • 통합 테스트: 여러 컴포넌트가 통합되어야 하므로, 테스트 환경을 구축하고 관리하는 데 어려움이 있을 수 있음.
  • 성능 병목: 각 컴포넌트 간의 통신과 데이터 전송이 지연을 초래할 수 있음.
• 해결책
  • 자동화 도구: Ansible, Terraform 등 인프라 자동화 도구를 사용해 복잡성을 줄임.
  • 모니터링: Prometheus, Grafana 등을 사용해 시스템 성능을 지속적으로 모니터링하고 문제 발생 시 빠르게 대응.
  • 문서화: 모든 설정과 프로세스를 명확히 문서화해 팀원들이 쉽게 이해하고 따를 수 있도록 함.

이런 구성이 Personal AI/ML Ops 시스템을 구축하는 데 도움이 되길 바라. 더 궁금한 점이나 세부적으로 알고 싶은 부분이 있다면 말해줘!


▣ AiDA ▣
최종적으로는 소규모 기업을 대상으로 할 수도 있지만 일단 개인 프로젝트로 시작할 거니까 가능하면 비용을 최소화하고 싶어. 안정적이면서 무료로 상업적인 이용이 가능한 시스템으로 구성하려고 해. 그런 조건을 반영한다면 방금 제안한 구성에서 바뀔만한 부분이 있을까?

◐ Copilot ◑
비용을 최소화하면서도 안정적이고 상업적으로 이용 가능한 시스템을 구축하려면, 오픈 소스 소프트웨어와 무료 도구를 최대한 활용하는 게 좋아. 방금 제안한 구성을 바탕으로 몇 가지 변경 사항을 제안할게:

 

• 제안하는 비용 최소화 구성
   
  • 웹 서버 (Nginx + FastAPI)
    • Nginx: 무료로 사용할 수 있는 오픈 소스 리버스 프록시 및 웹 서버.
    • FastAPI: 비동기 처리가 가능한 고성능 파이썬 프레임워크로, 무료로 사용 가능.
  • 백엔드 서비스 (Django)
    • Django: 무료 오픈 소스 프레임워크. Django Rest Framework(DRF)도 무료로 사용할 수 있어.
  • AI/ML 모델 관리
    • MLflow: 모델 관리와 실험 추적을 위한 오픈 소스 플랫폼.
    • Docker: 컨테이너화된 애플리케이션을 관리하기 위해 무료로 사용 가능. Kubernetes 대신 Docker Compose로 시작할 수 있어 비용 절감 가능.
  • 데이터베이스
    • PostgreSQL: 안정적이고 무료로 사용할 수 있는 오픈 소스 관계형 데이터베이스.
    • Redis: 캐싱 및 세션 관리를 위한 오픈 소스 인메모리 데이터 구조 저장소.
  • CI/CD 파이프라인
    • GitHub Actions: 무료로 사용 가능한 CI/CD 도구. (공개 저장소의 경우 무제한 무료, 비공개 저장소의 경우 제한된 무료 사용 가능)
    • GitLab CI/CD: 무료로 사용 가능한 CI/CD 도구. (기본 제공 기능으로 충분히 시작 가능)
  • 기타 도구
    • Prometheus + Grafana: 시스템 모니터링을 위한 오픈 소스 도구. Prometheus는 메트릭 수집 및 저장, Grafana는 시각화를 담당.

 

이 구성은 비용을 최소화하면서도 충분히 안정적이고 상업적으로 이용 가능한 시스템을 구축할 수 있어. 만약 추가적인 기능이나 확장이 필요하다면, 점진적으로 유료 도구나 서비스로 전환할 수 있어. 더 궁금한 점이나 세부적으로 알고 싶은 부분이 있다면 말해줘!


▣ AiDA ▣
지금 구성이면 괜찮을 것 같네. 좀 복잡한 구성이긴 하지만 단계별로 차근차근 진행하면 되겠지. 혹시 제안하고 싶은 내용이 또 있을까?

◐ Copilot ◑
너의 단계별 접근 방식이 완벽해 보여. 각 단계를 차근차근 진행하면서 필요한 부분을 지속적으로 점검하는 것이 중요하니까. 하나 덧붙이자면, 문서화를 철저히 하는 것이 큰 도움이 될 거야. 설정과 구현 과정, 문제 해결 방안 등을 문서화해 두면 나중에 유지보수와 확장 시 큰 도움이 되지.

또한, 시스템 모니터링과 로깅을 도입해 두는 것도 중요해. 시스템의 성능을 실시간으로 체크하고 문제를 빠르게 파악할 수 있도록 Prometheus와 Grafana를 활용하면 좋아.

마지막으로, 백업 계획을 마련해 두는 것도 잊지 마. 데이터 손실에 대비해 주기적인 백업과 복구 테스트를 통해 안전성을 확보해 두는 것이 좋을 거야.

이제 충분히 준비된 것 같네. 시작할 준비가 되었을 때 바로 진행해 봐! 언제든지 도움이 필요하면 다시 찾아와. 🚀


▣ AiDA ▣
하나만 더 물어볼께. 위의 구성으로 시스템을 구성, 개발한다면 전체적인 일정은 어떤 순서로 하는 것이 좋을 것 같아? 정확한 기간은 없어도 되고 접근하고 개발하는 순서 정도면 충분해.

◐ Copilot ◑
좋아! 전체적인 일정을 단계별로 나눠볼게.

 

1. 계획 및 설계
   • 요구사항 정의 및 시스템 아키텍처 설계.
   • 기술 스택 결정 및 환경 설정.
2. 환경 설정:
   • Docker 및 Docker Compose 설치 및 설정.
   • Nginx, FastAPI, Django, PostgreSQL, Redis 컨테이너 설정.
3. 기본 기능 구현
   • Django 설정 및 기본 기능 구현 (데이터 모델, 관리자 인터페이스 등).
   • FastAPI 설정 및 기본 API 엔드포인트 구현.
4. 통합 및 테스트
   • Nginx를 통한 리버스 프록시 설정.
   • Django와 FastAPI의 API 통합 및 테스트.
   • 통합 테스트 및 버그 수정.
5. AI/ML 모델 관리
   • MLflow 설정 및 기본 실험 추적 기능 구현.
   • AI/ML 모델 개발 및 테스트.
6. CI/CD 파이프라인 구축
   • GitHub Actions 또는 GitLab CI/CD 설정.
   • 자동화된 테스트 및 배포 파이프라인 구축.
7. 모니터링 및 로깅
   • Prometheus 및 Grafana 설정.
   • 시스템 성능 모니터링 및 로깅 설정.
8. 최적화 및 보안
   • 성능 최적화 (캐싱, 데이터베이스 튜닝 등).
   • 보안 강화 (SSL/TLS 인증서 설정, 방화벽 설정 등).
9. 최종 테스트 및 배포
   • 최종 시스템 테스트.
   • 프로덕션 환경 배포 및 모니터링.
10. 문서화
    • 모든 설정 및 구현 과정 문서화.
    • 사용자 가이드 및 유지보수 가이드 작성.

이 단계를 차근차근 진행하면, 안정적이고 비용 효율적인 Personal AI/ML Ops 시스템을 구축할 수 있을 거야. 준비되면 시작해 보자! 언제든지 도움이 필요하면 알려줘. 💪

 

내용이 많은지라 몇 가지 핵심만 요약하면:

 

1. 계획
2. 환경 설정
3. 기본 기능 구현
4. 통합 및 테스트
5. AI/ML 모델 관리
6. CI/CD 구축
7. 모니터링
8. 최적화 및 보안
9. 최종 테스트 및 배포
10. 문서화

이렇게 진행하면 차근차근 시스템을 만들 수 있을 거야! 언제든지 궁금한 점이 있으면 다시 물어봐!


▣ AiDA ▣
고마워. 그럼 다음 시간에 또 회의하도록 하자.

◐ Copilot ◑
그래, 다음 회의를 기대할게! 준비되면 다시 찾아와. 그때까지 좋은 하루 보내! 🚀

 

 

 

즐거운(?) 회의(??) (그림: MS Designer Image Creator로 직접 그림)