./home
contactavailable

whoami

운영의 복잡함을신뢰할 수 있는 구조로.

김완태, Backend & Platform Engineer. 대규모 트래픽을 견디는 백엔드부터 Kubernetes 플랫폼, 업무에 실제로 쓰이는 AI 시스템까지 설계하고 운영합니다.

문제 정의, 시스템 설계, 운영 자동화, 지속적인 개선

runtime metrics

주요 성과

백엔드 시스템 설계/운영
16년+

서비스의 시작보다 오래 가는 구조를 고민합니다.

피크 4,000 TPS 운영
일 3억+ 요청

대규모 트래픽을 관측하고 병목을 개선해 왔습니다.

인프라 비용 절감
월 650만원+

복잡도를 걷어내 운영 효율을 실제 숫자로 바꿨습니다.

ls -la ./featured

결과로 설명하는 프로젝트

전체 프로젝트 보기
core complete

Dataroom Service / Query Store

AI Data Access Platform

자연어 데이터 요청을 SQL 후보 생성, 검증 Hook, 샘플 실행, Excel 산출물과 PR 이력까지 이어지는 안전한 업무 흐름으로 설계했습니다.

  • Spring AI
  • MCP Server
  • NL2SQL
  • SQL Guardrail
아키텍처와 구현 범위 보기
in production

GitHub Webhook Review Bot

AI Code Review Service

GitHub 이벤트와 LLM을 연결해 리뷰 코멘트를 자동 생성하고, 실제 오탐 사례를 수집해 프롬프트와 규칙을 지속적으로 다듬었습니다.

  • GitHub App
  • LLM API
  • Webhook
  • Quality Tuning
서비스 설계와 개선 과정 보기
live lab

Bare Metal Platform Lab

Home Kubernetes Cluster

직접 구축한 베어메탈 클러스터에서 이 포트폴리오를 운영합니다. 노드, 서비스 토폴로지와 Blue/Green 배포 상태를 화면에서 확인할 수 있습니다.

  • Kubernetes
  • MetalLB
  • Calico
  • NGINX Ingress
실시간 클러스터 둘러보기

cat current.focus

기술보다 먼저 보는 것

운영 가능성, 관측 가능성, 그리고 팀이 이어서 개선할 수 있는 구조. 도구는 그 기준에 맞춰 선택합니다.

backend
Java, Spring Boot, Oracle, Redis, Kafka
platform
Kubernetes, Docker, Jenkins, Observability
ai_systems
Spring AI, MCP Server, NL2SQL, Agent Harness

// next collaboration

풀어야 할 문제가 있다면,구조부터 함께 살펴보겠습니다.