[Review] Go To Learn 2기 2주차 활동 후기

안녕하세요. 고투런 2기 운영진 강주희입니다.

3/16 부터 고투런 2기 2주차 활동이 진행되었는데요, 각 팀의 멘토링 세션에서 다양한 주제로 심도 깊은 논의가 이루어졌습니다.

이번 후기를 통해 어떤 활동들이 있었는지 함께 살펴볼까요?

[김정우 멘토님 - 확장성, 회복탄력성, 고가용성을 보장하는 애플리케이션 설계]

이번 주차에서는 각 멘티 분들께서 현재 개발하고 있는 애플리케이션의 구조를 살펴보고, 어떻게 문제를 해결할 수 있는지 고민하는 시간을 가졌습니다.

먼저 참가자들은 각자 개발한 개인용 또는 업무용 애플리케이션을 시연하며, 자신의 문제 해결 방식을 공유했는데요. 이를 바탕으로 다양한 아키텍처 사례를 탐구했습니다.

전자지갑, 어드민, 배치 기능이 포함된 실제 아키텍처 사례를 바탕으로 ECS 스케일링 옵션, API Gateway 역할, stateless 구성 방식 등에 대한 논의가 이루어졌고, 교육 콘텐츠를 실시간으로 Opensearch에 반영하는 파이프라인 설계도 함께 살펴보았습니다.

Kafka와 Opensearch를 도입하며 생긴 관리 포인트 증가와 비용 문제, 그리고 RDB Fulltext Search의 한계 등도 심도 깊게 논의되었습니다.

더불어 자동차 경매 서비스를 예시로 하여 Next.js 기반의 프론트엔드 요청 흐름, RabbitMQ를 통한 서비스 간 연동 방식, Notification 처리 구조를 파헤쳤습니다.

MSA 설계에서 API Gateway 외의 대안은 무엇이 있을지, 서비스 간 직접 통신이 가능한 구조는 어떻게 설계할 수 있을지에 대한 의견 교환도 활발하게 이루어졌으며, Istio 기반의 Service Mesh 구조까지 소개되었습니다.

무엇보다도 “Kubernetes나 Kafka를 쓰는 것이 목표가 되어선 안 된다”는 중요한 메시지를 중심으로, 기술이 아닌 서비스의 문제 해결과 고객 경험 개선에 초점을 맞춘 실용적인 시각이 공유된 뜻깊은 시간이었습니다.

 

[서준수 멘토님 - 프로젝트로 배우는 안드로이드 프로그래밍 A to Z]

이번 주차는 안드로이드 프로그래밍 미션 리뷰를 중심으로 진행되었습니다.

ListView와 RecyclerView를 사용한 검색어 저장 기능을 리뷰하면서, 사전에 정의된 구현 기준을 바탕으로 코드 구조와 기능 충족 여부, 커밋 단위, 코드 컨벤션 준수 등을 세밀히 검토했습니다.

특히 필요 이상의 라이브러리 사용 지양, SQLite 활용 여부, 검색어 저장 및 삭제 기능 구현 등 실제 안드로이드 초보자 관점에서 필요한 포인트를 꼼꼼히 짚어주셨습니다.

2단계에서는 RecyclerView에 대한 구체적인 피드백과 함께, 디바운싱/쓰로틀링 등 고급 주제에 대해서도 상황에 따라 조언을 제공해주셨습니다.

전체적으로 리뷰어 가이드 기반의 실무형 리뷰가 이루어지며, 스터디 참가자들의 성장 방향을 함께 고민하는 따뜻한 멘토링이었습니다.

[이현재 멘토님 - 객체지향 101 - 객체지향을 쓰게 된 이유]💡

이번 주는 객체지향 설계의 핵심 주제인 SOLID 원칙에 대해 깊이 있는 논의가 이뤄졌습니다.

보조교재와 강의를 통해 객체 간의 통신, 인터페이스 그룹화, 책임 분리 등을 학습하고, 각자의 코드 과제를 기반으로 서로의 설계를 리뷰하는 시간을 가졌습니다.

특히, 객체 생명주기, setter 사용 여부, 테스트 시 mock을 사용할 때의 기준 등에 대해 실무적인 관점에서 의견을 나누었고,

개발 일정 산정 기법 중 하나인 Planning Poker라는 애자일 방식도 함께 배워보며 팀 내 협업 방법에 대한 이해도 넓혔습니다.

객체지향의 이론과 현실 사이의 균형을 어떻게 맞출 것인가에 대해 고민해보는 유익한 시간이었습니다.

[정유선 멘토님 - 20년차 AI 엔지니어에게 배우는 AI 에이전트의 모든 것]

이번 주에는 LangGraph 프레임워크에 대한 개념과, 그것이 Agentic AI에서 왜 중요한지를 중심으로 학습했습니다.

Claude Sonnet과 LangGraph를 활용한 주식 레포트 자동화 예제가 공유되었고, Manus AI의 실제 사례를 통해 Agent 설계가 기존 딥러닝과 어떤 차별점을 갖는지도 배웠습니다.

LangGraph가 단순한 프레임워크가 아니라, AI의 의사결정 흐름과 상호작용 흐름을 구조화할 수 있는 강력한 도구라는 점이 인상 깊었는데요.

다음 주에는 각자 생각하는 Agent 설계 아이디어를 가져와 공유하고 토론할 예정이라고 하니, 앞으로의 전개도 매우 기대됩니다!

2주차 멘토링에서도 다양한 기술 주제뿐 아니라, 기술을 사용하는 목적과 철학에 대해 다시 생각해보는 깊이 있는 토론이 이어졌습니다.

다음 주에는 또 어떤 인사이트가 나올지, 계속해서 지켜봐 주세요! 😊