Software Architecture Learning
문제 → 제약 → 메커니즘 → 아키텍처 → 트레이드오프 → 장애 → 확장
공식 문서와 논문을 기반으로, AI 튜터와 함께 아키텍처를 설계하고 검증하는 학습 사이트
학습 원칙: 프레임워크부터 외우지 않는다. 기술을 고립시키지 않는다. "무엇인가?"에서 끝내지 않고 "왜 만들어졌는가? 내부적으로 어떻게 동작하는가? 언제 문제가 되는가?"까지 설명한다.
학습 로드맵
Phase 1 — Fundamentals
아키텍처 기초: Client-Server, HTTP, DNS, Load Balancer
Phase 2 — Web & Data
Database, Cache, Message Queue, Replication, Microservices
Phase 3 — Distributed Systems
CAP, Consistency Model, 분산 트랜잭션, 분산 락, 합의(Raft/Paxos)
Phase 4 — Architecture Patterns
Layered, Clean, Hexagonal, Modular Monolith, DDD
Phase 5 — Reliability
Fault Tolerance, Retry/Timeout, Rate Limiting, Circuit Breaker, SLO/SLA
Phase 6 — Operations
Observability, Distributed Tracing, CI/CD, Kubernetes, Chaos Engineering
Phase 7 — Big Data Systems
MapReduce, Bigtable, Spanner, Dynamo, Dremel — 논문 기반 학습
Phase 8 — Real-World Systems
Instagram, Uber, Netflix, YouTube, Twitter — 실제 시스템 아키텍처 분석
AI 에이전트
설정 페이지에서 API 키를 입력하면 각 레슨에서 AI 에이전트를 사용할 수 있습니다.
Golden Rule: 유행하는 architecture를 사용하는 것을 목표로 하지 않는다.
가장 단순한 구조로 요구사항을 만족시키고, 필요한 시점에만 복잡성을 추가하는 능력.