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koriweb 5ba5a55c78 feat: Wiki 지식 자산 업데이트 - UX Scenarios, Frontend, Game Design, Topics 추가 [2026-05-08]

2026-05-08 19:52:07 +09:00

4.1 KiB

Raw Blame History

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Load Balancing Strategies (부하 분산 전략)

📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)

"단일 지점의 과부하를 방지하고 시스템 전체의 체력을 균형 있게 활용하여, 어떠한 파도(Traffic)에도 무너지지 않는 견고한 요새를 구축하라" — 클라이언트의 요청을 여러 서버로 효율적으로 분산시켜 응답 시간을 최적화하고 특정 서버의 장애가 전체 서비스 중단으로 이어지지 않게 하는 시스템 아키텍처 전략.

📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)

추출된 패턴: "Distributed Traffic Mediation" — 중앙의 로드 밸런서가 각 노드의 상태를 실시간으로 확인(Health Check)하고, 가용한 자원에게 요청을 지능적으로 전달하여 시스템의 가용성과 확장성을 동시에 확보하는 중재 패턴.
주요 알고리즘:
- Round Robin: 서버 순서대로 차례차례 할당. 서버 성능이 동일할 때 유리.
- Least Connections: 현재 연결 수가 가장 적은 서버 우선. 작업 처리 시간이 제각각일 때 효과적.
- IP Hash: 클라이언트 IP를 해싱하여 특정 서버에 고정(Sticky Session). 세션 유지가 필요할 때 사용.
- Weighted Strategies: 서버 사양에 따라 가중치를 부여하여 더 좋은 서버에 더 많은 부하 배정.
L4 vs L7:
- L4 (Transport Layer): IP/Port 기반 분산. 빠르지만 세밀한 제어 불가.
- L7 (Application Layer): URL, 쿠키, 헤더 등 콘텐츠 기반 분산. 지능적인 라우팅 가능.

⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)

과거 데이터와의 충돌: 고가의 하드웨어 장비 중심에서, 이제는 클라우드 기반의 탄력적 로드 밸런싱(ELB, ALB)과 서비스 메시(Service Mesh)를 통한 정교한 트래픽 제어로 패러다임 전환.
정책 변화: Antigravity 프로젝트의 백엔드 아키텍처는 L7 로드 밸런싱을 통해 에이전트 요청의 유형(지식 검색 vs 모델 생성)에 따라 최적화된 연산 노드로 트래픽을 라우팅함.

🔗 지식 연결 (Graph)

High-Availability-Systems, System-Design-for-AI-Scale, Cloud-Computing-Foundations, Kubernetes-for-AI-Orchestration
Raw Source: 10_Wiki/Topics/AI/Load-Balancing-Strategies.md

🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)

언제 이 지식을 쓰는가:

(TODO)

언제 쓰면 안 되는가:

(TODO)

🧪 검증 상태 (Validation)

정보 상태: needs_review
출처 신뢰도: A
검토 이유: (P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)

🧬 중복 검사 (Duplicate Check)

기존 유사 문서: (TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)
처리 방식: UPDATE (자동 정규화)
처리 이유: Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.

🕓 변경 이력 (Changelog)

날짜	변경 내용	처리 방식	신뢰도
2026-05-08	P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화)	UPDATE	A

💻 코드 패턴 (Code Patterns)

패턴 1: (TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)

# TODO

🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)

선택 A를 써야 할 때:

(TODO)

선택 B를 써야 할 때:

(TODO)

기본값:

(TODO)

❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)

[안티패턴]: (TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)

4.1 KiB Raw Blame History