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Claude_세션_2026-01-21_포트폴리오_운영시스템_구축

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🗓️ Claude 세션 기록 (2026-01-21)

📋 세션 개요

포트폴리오 사이트(on.epix.kr)에 실시간 모니터링 시스템을 구축하고, 비용 효율적인 트래픽 제어 메커니즘을 적용한 세션입니다.

1. 주요 작업 내역

1.1 Butterfly Server 개선 (Go)

  • 하트 로직 버그 수정: handleHeartFormation 함수가 count 파라미터를 무시하던 문제 해결
  • 실시간 대형 업데이트: 나비 수 조절 시 debouncedHeartUpdate()로 자동 갱신
  • Tailscale Funnel 테스트: 로컬 서버를 https://epix-macbookair.tail561905.ts.net/으로 외부 공개

1.2 GS네오텍 채용 정보 리서치

  • 클라우드 엔지니어 채용 직무 분석 (SA, Ops, Data Engineer)
  • 올리브영 GCP 사례 분석 (BigQuery, Cloud Composer, GKE)
  • 향후 과제 예측: FinOps, App Modernization, GenAI
  • 신입 역할 분석: IaC 실무, PoC 수행, 자동화, Troubleshooting

1.3 포트폴리오 사이트 업데이트

  • Kubernetes 프로젝트 설명 수정 (Inflearn 실습 환경 구축)
  • 메타 광고 프로젝트: Python + GraphQL 강조
  • 프로젝트 섹션 소개문 변경: “Go + Cloud Run 기반의 실시간 서비스 상태 감지”

1.4 데이터 파이프라인 구축 (핵심)

아키텍처: Cloud Scheduler → Cloud Run (Go) → BigQuery

단계작업 내용
InfrastructureTerraform으로 BigQuery Dataset/Table 생성 (파티셔닝, 90일 만료)
BackendGo handlers/collector.go 작성 (BigQuery Insert 로직)
DeploymentCloud Run 배포 (gcloud builds submit + gcloud run deploy)

1.5 비용 방어 & 트래픽 모니터링

  • Max Instances = 1: 비용 폭탄 방지
  • Cache-Control: max-age=5로 F5 연타 방어
  • Traffic Middleware: Go에서 요청 수 카운팅
  • UI 뱃지: “Go 모니터링 시스템: Stable (6 req/min)” 표시
  • Last Minute Count: 폭주 기록 1분간 유지 로직 추가

2. 자주 사용한 쉘 명령어 패턴

2.1 Netlify 배포

# 포트폴리오 프로덕션 배포
cd portfolio && netlify deploy --prod --dir=.

2.2 Tailscale Funnel

# 로컬 포트 외부 공개
tailscale funnel --bg 8081
 
# Funnel 상태 확인
tailscale funnel status
 
# Funnel 종료
tailscale funnel --https=443 off

2.3 Terraform (BigQuery)

# 초기화 및 배포
cd portfolio/status-api/infra
terraform init
terraform apply -auto-approve
 
# GCP 인증 (필요 시)
gcloud auth application-default login

2.4 Cloud Run 배포 (Go)

# 이미지 빌드 + 레지스트리 푸시
cd portfolio/status-api
gcloud builds submit --tag gcr.io/claude-business-card/portfolio-status-api
 
# Cloud Run 서비스 배포
gcloud run deploy portfolio-status-api \
  --image gcr.io/claude-business-card/portfolio-status-api \
  --region asia-northeast3 \
  --platform managed \
  --allow-unauthenticated
 
# 최대 인스턴스 제한 (비용 방어)
gcloud run services update portfolio-status-api \
  --max-instances 1 \
  --region asia-northeast3

2.5 부하 테스트

# 1000회 비동기 요청 (curl)
for i in {1..1000}; do
  curl -s "https://portfolio-status-api-1060223101922.asia-northeast3.run.app/api/status" > /dev/null &
done

2.6 Go 모듈 관리

# 의존성 정리
cd portfolio/status-api
go mod tidy
 
# 새 패키지 추가
go get cloud.google.com/go/bigquery

3. 생성된 파일 목록

경로설명
portfolio/status-api/infra/main.tfBigQuery Terraform 코드
portfolio/status-api/handlers/collector.goBigQuery 적재 로직
GEMINI/07_Practice_GSNeotek_...GS네오텍 채용 분석 리포트
GEMINI/08_Practice_Portfolio_Ops_Pipeline.md모니터링 파이프라인 가이드
GEMINI/09_Practice_Cost_Efficient_Traffic_Control.md비용 방어 & 트래픽 제어 가이드

4. 핵심 배운 점 (면접 대비)

Cloud Run 장점

  • Serverless로 비용 효율적 (Scale to Zero)
  • Docker 컨테이너 기반으로 이식성 높음
  • Traffic Splitting으로 A/B 테스트 가능

Cloud Run 단점 (면접 필수!)

  1. Cold Start: 첫 요청 시 2~5초 지연
  2. 지속 고부하 시 비효율: 24시간 서비스엔 VM/GKE가 경제적
  3. 백그라운드 작업 제한: 응답 후 CPU Throttling
  4. Stateless: 로컬 파일 저장 불가 → 외부 스토리지 필수

비용 제어 포인트

  • max-instances 설정으로 물리적 한계 설정
  • Cache-Control 헤더로 불필요한 요청 감소
  • BigQuery 파티셔닝 + 만료 설정으로 스토리지 비용 0원 유지

5. 다음 단계 (To-Do)

  • Cloud Scheduler 설정: /api/collect를 10분마다 호출
  • BigQuery 조회 API: GET /api/analytics에서 시계열 데이터 반환
  • 프론트엔드 차트: Plotly.js로 Latency 추이 시각화
  • OIDC 인증: 스케줄러 외 무단 호출 차단

Session with Claude Opus 4.5 | 2026-01-21

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