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실험 기록 (Total: 18)

2026. 1. 31. min read
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[Coolify 특집] 월 6천 원으로 구축하는 나만의 클라우드 실험실 3편: 데이터 아키텍처 전략

“효율적인 1인 개발을 위한 DB 설계: 한 지붕 아래 여러 서비스가 사는 법” 1. 인프라의 마지막 숙제: RAM의 역습 1편에서 헤츠너(Hetzner)라는 가성비 좋은 땅을 확보했고, 2편에서 쿨리파이(Coolify)라는 자동 시공사를 세웠습니다. 이제 제 실험실은 코드를 푸시할 때마다 컨테이너를 척척 만들어냅니다. 그런데 서비스가 하나둘 늘어날수록, 자꾸만 서버의 냉장고 용량, 즉 RAM을 들여다보게 되더군요. 📊 4GB RAM의 현실 * Coolify 자체 엔진: 약 1GB * 메인 페이지 백엔드 앱: 약 300MB * 그리고 가장 큰 변수, DB(Database) 저는 통계 분석용으로 Umami, 메인 페이지 관리를 위한 Admin 페이지를 운영하고 있었습니다. 문제는 둘 다 PostgreSQL을 필요로 했다는 점이었죠. 처음엔 단순하게 생각했습니다. “서비스가 두 개니까 PostgreSQL도 두 개 띄우면 되겠지?” 하지만 DB 컨테이너를 두 개

2026. 1. 31. min read
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[Coolify 특집] 월 6천 원으로 구축하는 나만의 클라우드 실험실 2편: 자동화 전략

“코딩 후 배포까지 10초: 서버 오염 없는 무적의 배포 파이프라인” 문을 만드는 것보다 중요한 건, 어떻게 관리하느냐입니다 1편에서 우리는 헤츠너(Hetzner)라는 튼튼한 땅을 다지고, 쿨리파이(Coolify)라는 관리인을 세웠습니다. 이제 다음 단계입니다. 내 실험실로 통하는 고속도로를 놓을 차례입니다. 서버를 만드는 건 생각보다 쉽습니다. 하지만 그 서버를 지치지 않게, 더럽히지 않게, 오래 쓰는 것은 전혀 다른 문제입니다. 터널 대신 선택한 ‘직관적인 연결’ 왜 직접 연결인가? 처음엔 서버 보안을 위해 미니PC를 활용할 때 처럼 Cloudflare Tunnel 같은 복잡한 구조를 진지하게 고민했습니다. 하지만 헤츠너처럼 독립된 공인 IP를 가진 서버라면 굳이 우회로를 만들 이유가 없니다. 오히려 쿨리파이가 기본으로 제공하는 내장 역방향 프록시(Reverse Proxy) 를 쓰는 쪽이 더 빠르고, 더 단순하고, 더 강력합니다. 쿨리파이의 내장 프록시를

2026. 1. 31. min read
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[Coolify 특집] 월 6천 원으로 구축하는 나만의 클라우드 실험실 1편: 인프라 전략

“AWS는 너무 비싸고 복잡하니까: Hetzner + Coolify로 시작하는 가성비 PaaS” 클라우드 비용 결산서의 충격 1인 개발자에게 AWS가 ‘사치’가 되는 순간 얼마 전까지 저는 미니 PC를 거실 한쪽에 두고 ‘나만의 문’을 만드는 연습을 하고 있었습니다. index.html 하나 올려두고, 외부에서 접속이 되는 걸 확인하는 것만으로도 꽤 설렜죠. 하지만 곧 현실이 찾아옵니다. 컴퓨터를 24시간 켜둬야 하고, 보안도 신경 써야 하고, 윈도우 업데이트로 재부팅 하는 순간 서비스는 멈춥니다. 결국 실험실을 ‘지붕 아래’에서 ‘구름 위’로 옮기기로 했습니다. 가장 먼저 떠오른 선택지는 AWS였습니다. 하지만 1인 개발자에게 AWS는 너무 큽니다. 정확히 말하면, 너무 많은 걸 동시에 고민하게 만듭니다. 프리티어 종료 알림, 예측하기 어려운 요금 체계, ‘이거 잘못 켜두면 돈 나가는 거 아니야?’라는 불안. 무언가를 만들고 싶은데, 청구서를 먼저 걱정하게 되는

2026. 1. 30. min read
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우리는 왜 MBTI에 진심일까? ‘나’를 설명하는 게 피곤한 세대를 위하여

“당신은 어떤 고양이인가요?” “오늘의 당신은 어떤 타입?” 기상천외한 테스트가 넘치는 요즘. 정말 많이 합니다. 그리고 생각보다 진지하게 결과를 봅니다. 웃자고 시작했는데 결과가 은근히 마음에 걸리고, 괜히 저장해 두고, 누군가에게 공유합니다. 왜일까요? 질문은 가볍고, 이유는 무겁다 테스트 콘텐츠의 질문들은 대부분 아주 단순합니다. 친구를 기다릴 때 당신의 반응은? 갑자기 약속이 취소되면? 여행 중 길을 잃었다면? 선택지는 몇 개 없고, 정답도 없습니다. 그런데 결과를 보면 이상할 정도로 “나 같다”는 느낌이 듭니다. 이건 테스트가 정확해서가 아니라,우리가 이미 답을 알고 있기 때문입니다. 우리는 정답을 찾는 게 아니다 사실 우리는 자신을 분석하기 위해 테스트를 하는 게 아닙니다. 이미 알고 있습니다. 내가 어떤 사람인지, 무엇에 흔들리는지, 어디서 기분이 상하는지 다만 그걸 말로 설명하기가 어렵습니다. 그래서 테스트라는 형식을 빌립니다. “이게 나야”

2026. 1. 30. min read
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서버와의 첫 만남은 너무 어렵지만 미니PC로 가볍게 시작해보자 : 초보자를 위한 서버 입문기

서버와의 첫 만남은 대부분 너무 어렵습니다. 용어부터 낯설고, 클라우드니 인스턴스니 문서만 열어도 바로 피로해집니다. 그래서 이렇게 말하고 싶습니다. 서버, 미니 PC로 가볍게 시작해도 된다. 초보자의 질문 서버란 뭘까요? 초보 연구원의 답은 이렇습니다. 세계로 통하는 문 나모 웹 에디터를 아십니까? 블로그로는 뭔가 부족해서 한 번쯤은 나모 웹 에디터를 열고 index.html 하나 만들어본 적 있지 않나요? 내 컴퓨터에서 열어보고, 괜히 링크도 눌러보고. 지금 기준으로 말하자면 그건 개인 서버의 개념을 한 번은 넘은 상태입니다. 형태만 달랐을 뿐, “내 페이지를 만든다”는 본질은 같았거든요. 인터넷은 정말 양방향일까요? 우리는 글을 쓰고, 댓글을 달고, 좋아요를 누릅니다. 그래서 인터넷은 누구에게나 열려 있는 공간처럼 보입니다. 그런데 제 기준에선 조금 다릅니다. 그건 ‘내 이야기’라기보다는 누군가가 건 말을 받아주는 것에 가깝습니다. 누군가는 말을

2026. 1. 25. min read
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ChatGPT가 내 말을 못 알아듣는다면? AI에게 '온도'를 입력하는 법

갤럭시 워치는 내겐 만보기 입니다. 그래서 자주 손목이 아니라 주머니에 넣어두고 홀랑 돌아다닙니다. 그런데 요즘처럼 날이 추워지면 문제가 하나 생깁니다. 워치가 갑자기 꺼지는거죠. 그러면 그 뒤에 걸은 내 걸음 수는 없던 일이 됩니다. 그걸 막는 방법은 의외로 단순합니다. 손목에 차면 됩니다. 손목의 온도 덕분에 워치는 더 이상 차가워서 전압이 떨어지지 않습니다. 기계는 생각보다 연약해서, 결국 인간의 체온 위에서 제 역할을 합니다. 기술과 인간의 관계도 이런 것 아닐까 싶어요. 내게 걷고 싶다는 의지를 주는 워치는 내 온기로 전압을 유지하고, 내게 무언가를 만들고 싶게 만드는 AI는 내 인간성으로 감성을 얻습니다. 막상 사용해 보니 알게된 점: AI는 계산을 잘하지만 온도는 모릅니다. 그래서 인간이 필요합니다. 그리고 감성이 입혀져야 결국 사람에게 먹힙니다. AI에게 따뜻한 온도를 워치에게 제 체온이 필요한 것처럼, 우리가 쓰는 AI에게도 '인간의 맥락(Conte

2026. 1. 21. min read
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[오늘누가내?] 카카오톡 사다리타기는 그만! 점심 밥값 내기, 1/N보다 짜릿한 '랜덤 정산' 꿀팁

이번 실험의 주제는 아주 단순합니다. “밥값 정산, 왜 항상 어색할까?” 친구들과의 술자리 마지막 순간. 계산서가 테이블에 올라오면 미묘한 정적이 흐릅니다. "내가 낼게" 하기엔 부담스럽고, "N빵 하자" 하기엔 정 없어 보이고. 카드를 낼지, 누가 총대를 멜 건지, “다음에 내가 살게” 라는 말은 공기 중으로 증발하고, 결국은 계산기 두드리다 다 같이 살짝 피곤해지는 그 순간. 그 장면을 보고 이런 생각이 들었습니다. 이걸… 그냥 게임으로 만들어버리면 어떨까? 💡 실험 배경: '지불의 고통'을 '놀이'로 치환하기 행동경제학에는 '지불의 고통(Pain of Paying)'이라는 개념이 있습니다. 인간은 돈을 낼 때 뇌의 통증 중추가 자극을 받아 실제로 물리적인 고통과 유사한 불쾌감을 느낀다고 합니다. 1/N은 공평하지만, 모두가 똑같이 이 '고통'을 나눠 가져야 합니다. 하지만 이 과정을 게임으로 바꾸면 어떨까요? 뇌는 이 상황을 '손실'이 아닌 '도전'으로 인식하게

2026. 1. 19. min read
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코딩 몰라도 가능할까? AI로 나만의 인터랙티브 웹서비스 만드는 법 (아사실 프로젝트 시작)

언제부턴가 가능해진 일 예전엔 만들어 봐야 기껏해야 티스토리에 블로그, 기껏해야 텍스트 야구게임 이었습니다. 그런데 이젠 머릿속에만 있던 무언가를 정말 딸깍 몇 번으로 만들 수 있는 시대가 왔습니다. "이런 거 만들 수 있을까?"가 아니라 "AI를 어떻게 활용하면 아이디어를 구현할 수 있지?"로 질문이 바뀌었습니다. AI와 오픈 API, 자동 빌드 환경... 진짜로 새로운 세계가 열렸습니다.  이제 이 작은 실험실을 ‘지붕 아래’에서 ‘구름 위’로 올려보려 합니다.  준비물(무료는 아닙니다. 하지만 정말 저렴합니다) 1. 내가 질문 할 AI 모델 chatGPT와 Gemini는 이미 구독하고 있거나, 무료로 사용하고 있을 것 입니다. 저는 chatGPT는 무료로 사용하고, Gemini는 구글 300불 크레딧 제공을 통해 시험삼아 사용해 보고 있습니다. 제가 내린 결론부터 말하자면, chatGPT는 개요 작성과 프롬프트 작성에 용이하고(문과), Gemini는 본격적으로