내 지식 메모장

성능 좋다는 그 모델, 우리한테도 좋을까

성능 좋다는 그 모델, 우리한테도 좋을까"이번엔 진짜 다르다던데요?"새 모델이 나올 때의 흐름은 다음과 같다. 벤치마크 표가 돌고, "이번엔 진짜 다르다"는 후기가 올라오고, 며칠 안에 다들 그 모델로 옮겨 간다. 나도 따라 옮긴다. 안 옮기면 뒤처지는 기분이 들어서다. 흔히 말하는 AI 포모(FOMO)다. 그런데 옮기고 나면 매번 같은 생각이 들었다."진짜 성능이 좋은 건가? 우리한테도 좋은 건가?" Fable이 나왔을 때 처음 의심이 생겼다. 개인적으로는 Opus와 큰 차이를 못 느꼈다. 하지만 확실히 느낀 건 토큰이 훨씬 빨리 닳는다는 것이었다. 내 도메인이 푸는 문제가 쉬워서 차이가 안 났을 수도 있다. 어려운 문제에서는 다를지도 모른다. 그런데 그걸 모른다는 게 문제였다. 차이가 없는 건지, 내..

운송장에 옵션이 안 보이는데요? - hard delete의 대가

"옵션 두 개 시켰는데 한 종류만 두 개 왔어요"과일 매장의 택배 시스템 운영 흐름은 다음과 같다.고객이 온라인으로 상품과 옵션(예: 사과 1kg / 사과 2kg)을 골라 결제하면,매장은 운송장을 출력해 박스를 포장하고 택배사에 넘긴다. 언제부턴가 CS 채널에 비슷한 클레임이 줄줄이 올라오기 시작했다."한 상품에서 1kg, 2kg 두 옵션을 시켰는데 1kg 두 개로 왔어요." 처음엔 매장에서 상품을 잘못 담은 단순 실수로 가볍게 봤다.그런데 같은 패턴의 클레임이 며칠 사이 적지 않게 쌓였다.여러 주문이 비슷한 모양으로 어긋나 있다는 게 분명해졌고, 그제야 시스템 쪽을 의심하기 시작했다. 결론부터 말하자면 이 문제는 옵션 삭제 정책을 hard delete에서 soft delete로 바꾸는 것으로 마무리됐다..

한번 더 고민하기 - 주니어의 확장성 회고

TL;DR주니어가 확장성 있는 설계에 다가서는 가장 단순한 방법은, 구현 직전에 한번 더 스스로에게 되묻는 습관이다.랭킹에서는 "이 데이터가 정말 일회성인가" 를, 매출 집계에서는 "같은 데이터를 읽는 경로를 몇 개로 둘 것인가" 를 묻지 않아 흔들렸다.AI 가 구현 비용을 덜어준 지금 그 시간을 구현 전의 고민에 옮겨 쓸 수 있는 시대다.두 경험에서 얻은 구현 전 사전질문 세 가지이 데이터는 정말 일회성인가, 아니면 재활용 가능한가?누군가 이 기능을 확장한다면, 지금의 구조가 그 방향을 막지는 않는가?이 코드를 처음 읽는 동료가 몇 번이나 멈추게 될까?주니어로 개발을 하다 보면 가장 많이 고민하는 건 아래와 같다."이 코드 동작하나?" 일정이 붙고, 요구사항이 쏟아지고, 구현해야 할 기능이 쌓이는 와중..

실시간 랭킹은 없다

우리가 보는 순위는 이미 과거다 "30분 전"무신사를 열었다. 실시간 랭킹 탭에 "30분 전", "16분 전" 같은 표기가 붙어 있었다.오늘의집도 마찬가지였다. "2026.04.10 04:56 기준"이라고 적혀 있다. "실시간"이라는 단어를 쓰면서 왜 갱신 시점을 명시할까. 지금 이 순간의 데이터가 아니라는 뜻 아닌가."실시간"이라고 적혀 있는 랭킹이 정말 지금 이 순간의 데이터일까? 아니다. 그리고 이건 버그가 아니라 설계다. 커머스 프로젝트를 공부하고 Redis Sorted Set 기반 랭킹 시스템을 구현하면서 이 사실을 체감했다.DB로 충분할 거라고 생각했던 초기 판단이 부하 테스트에서 어떻게 깨졌는지,그리고 왜 빅테크가 준실시간이라는 선택지를 가져가는지를 정리해보겠다.DB로 충분하지 않을까처음엔 ..

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