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Cloudflare 글로벌 네트워크 서비스 중단 사태

11월 18일 Cloudflare가 장애를 먹은 이슈가 있었다. X, ChatGPT 등 서비스 이용이 잠시 먹통이 되어 이용이 어려웠었다.

• 내부 서비스 저하 => 해킹이 아닌 내부의 무엇인가 잘못되었다는 점
• 영향을 받은 서비스 목록이 많다는 것 => 문제의 근본 원인을 알아내기 어려운 상태라는 점

복잡한 분산시스템의 장애처리의 어려움 문제를 해결하려던 중에 런던 지역의 warp 접속을 비활성화했다? 문제가 터졌으면 서비스를 살리려고 해야지 특정 지역의 서비스를 일부러 끈다는게 뭘까? => 이는 전략적 후퇴이자 표준에 가까운 절차이다.

대규모 장애 상황에서 모든 것을 한 번에 살린다는 목표보다 전체 시스템의 붕괴를 막는 것을 목표로 둔다.

런던 지역에서 들어오는 트래픽이 문제의 원인이거나 문제를 악화시키는 변수로 판단하고 차단해서 문제의 벽을 좁히려는 행위인 것이다.

이는 MTTR(평균 장애 시간)를 단축시키기 위한 핵심 전략이다.

런던 서비스를 중단한 지 5분 뒤, 원인을 파악할 수 있는 결정적인 단서를 찾고, access와 warp 서비스도 복구되었다.

이후, 안정화 단계 시작!

위기 대응 시스템을 정리하면 다음과 같다.

위기 대응 시스템

1. 초기 혼란 및 조사
2. 원인 격리 및 파악
3. 핵심 해결 조치 적용
4. 광범위한 모니터링 및 안정화
5. 최종 완료

신뢰는 완벽함에서 오는게 아니라 문제를 해결하는 투명성에서 온다. 즉, Cloudflare는 B2B 서비스로 투명성이 정말 중요하다고 볼 수 있다.

_{느낀점: 우리가 기존에 아무렇지 않게 편하게 썼던 서비스들은 다른 어떤 서비스로 인해 돌아가는 것이다. 이 거대한 몇 안되는 전세계적인 서비스 기업들에 우리가 실생활에 사용하는 서비스들이 의존하고 있다. 앞으로도 계속해서 이 의존성이 늘어날 것 같은데 과연 이 소수의 인프라 기업들이 멈췄을 때 우리는 얼마나 무력해지는지, 그리고 그런 세상에서 개발자로서 무엇을 책임져야 하는지 더 진지하게 고민하게 된다… 결국 안 보이는 곳에서 인프라를 지키는 사람들이 얼마나 중요한지 새삼 느끼게 해준 사건이었던 것 같다!}

🔗 https://www.cloudflarestatus.com/incidents/8gmgl950y3h7

Personal Knowledge Management 개인 지식 관리 (PKM)

중요한 메모나, 좋은 정보를 저장해두고 이후에 안보고 쌓아두기만 한 사람 === 나야나…

이러한 사소하면서부터 거대한 주요 정보까지 어떻게 하면 잘 정리해두고 머릿속에 연결시킬 수 있을까?

Personal Knowledge Management이란?

도구를 체계적으로 정리해두고 필요할 때 바로 가져다 쓸 수 있게 하는 것.

오스틴 게틀린은 다음과 같이 말한다.

자신만의 개인 위키피디아를 만들자

Zettelkasten(제텔카스텐)

작은 카드에 아이디어를 하나씩 적고 고유 번호를 적어서 연결하는 방식이다.

과거의 지식 관리는 4가지 기능에 집중했다.

1. 저장
2. 정렬
3. 선택
4. 요약

현대의 PKM은 여기에 지식의 발전을 추가했다.
연결된 정보들을 보면서 새로운 통찰을 얻고 기존의 아이디어를 발생시키는 생산기지가 된다는 것이다!

이 생산기지를 어떻게 지어야 할까?

백링크: a노트에서 b노트를 링크, b노트에서 a노트가 링크했다고 언급. 즉, 쌍방향으로 연결되는 것!

시간이 지나 노트를 다시 봤을 때 이게 어떤 생각에서 나왔는지 알 수 있게 해준다.

노트들을 연결하고 난 후, 어떻게 정리하고 찾아야할까?

1. 폴더 사용을 최소화하고 검색 기능의 의존하는 플랫 구조(모든 노트를 한 공간에 두고 검색이나 태그로 꺼내 쓰는 방식)

2. PARA 시스템

PARA(Project Areas Resources Archives)

• Projects 폴더: 명확한 목표와 마감일이 있는 단기 목표 과제
• Areas 폴더: 건강 관리처럼 꾸준히 관리해야 하는 삶의 영역에 대한 정보
• Resources 폴더: PKM처럼 언젠가 흥미가 생길 수 있는 주제를 모아두는 곳
• Archives 폴더: 끝난 프로젝트를 모아두는 창고

CODE(Capture, Organize, Distil, Express)

• Capture(수집) : 내 마음에 울림을 주는걸 저장
• Organize(정리) : PARA를 이용해서 정리하는 단계
• Distil(정제) : 점진적 요약을 통해 미래의 바쁜 나에게 보내는 선물
  • 점진적 요약: 원문에서 핵심 문장 복사 -> 핵심 굵은 문장 표시 -> 하이라이트 -> 맨 위 1-2줄 요약
• Express(표현, 사용) : 흩어져있던 지식 조각을 하나의 의미있는 형태(작업물, 발표 등)로 재생산

도구 보단 마음가짐이 중요하다.

먼저 무료 도구나 익숙한 도구를 이용하자.

_{느낀점: 거창한 툴보다 작은 노트 하나, 한 줄 요약부터 꾸준히 쌓아가자! 완벽하게 정리하려는 것 보다 꾸준히 정리해서 이를 꺼내쓰려는 습관이 중요하다는 걸 배울 수 있었다./sub>}

🔗 https://www.gatlin.io/content/an-introduction-to-personal-knowledge-management
🔗 https://cdn.bookey.app/files/pdf/book/en/building-a-second-brain.pdf
🔗 https://www.reddit.com/r/PKMS/comments/1ebr1s4/experiences_with_obsidian_compared_to_notion/
🔗 https://mattgiaro.com/obsidian-zettelkasten/
🔗 https://www.xda-developers.com/i-turned-my-note-taking-overload-to-an-efficient-pkm-system-heres-what-i-learned/
🔗 https://forum.obsidian.md/t/simple-zettelkasten-guide/3054
🔗 https://fortelabs.com/blog/para/
🔗 https://elizabethbutlermd.com/problem-with-personal-knowledge-management/
🔗 https://enterprise-knowledge.com/top-knowledge-management-trends-2025/
🔗 https://www.dsebastien.net/why-is-personal-knowledge-management-pkm-useful/

구글 Gemini 3: Nano Banana Pro

Nano Banana에 고급 추론 능력이 더해진 Nano Banana Pro에 대해 알아보자.

Nano Banana Pro가 태양에서 가정집까지 에너지가 전달되는 과정을 시각화한 것, 현재 실시간 날씨를 알아와 일러스트로 그려주는 것,

등의 다양한 일을 할 수 있게 됐다.

타이포그래피 생성 기능

기존 ai의 큰 한계점 중 하나였던 텍스트 생성 작업..

외계어로 만들어버렸던 문제도 해결했다고 한다.

짧은 문구는 물론이고 긴 문장, 그림자나 3d 요소가 들어간 타이포그래피까지 가능하다.

국어 번역 및 현지화 기능

‘cola’라고 적힌 콜라 캔을 ‘콜라’ 한국어로 바꿔준다.

이는 디자이너가 일일이 작업하던 부분을 바로 AI가 해줄 수 있게 된 것이다.(AI 급속도로 발전하는거 무섭다. 기대되면서 무서워진다..)

문화적 맥락을 이해하고, 바꾸고자 하는 문화의 맥락에 맞게 바꿔주기도 한다(빨간 2층 버스를 일본 버스로 바꿔주는 것)

크레이티브한 기능

조명, 카메라 렌즈, 색 보정, 명암 대비 등이 가능하다.

섬세한 보정 및 필터 작업이 가능하다는 것이다.

기존 ai의 일관성 문제(이전 이미지의 특징을 기억하지 못하고 다른 스타일을 만드는 것) 관련해서도 발전이 되었다고 한다.

각 여섯 명의 인물 사진을 주고 화보 단체 사진을 만들어달라고 하면 자연스럽게 한 공간에 찍은 것처럼 만들어준다고 한다.

Figma와의 통합

백두산 동쪽 가장자리에서 서쪽을 바라보는 풍경을 아침 7시 빛으로 그려줘라는 명령어를 입력하면 AI가 Google Maps 데이터를 통해 지도 기반 풍경 생성을 한다.

현실적인 이미지 생성

칠판 위에 분필을 그리듯이, 화이트보드 위에 펜을 직접 쓰듯이 현실적인 이미지를 만들어주기도 한다.

사용 시 주의할 점

군중 장면처럼 작게 표현된 사람들의 얼굴이나 손가락 같은 미세한 디테일은 어색하게 표현될 수 있다.

AI가 제시한 정보는 틀릴 수 있다는 것! 그러니 사실 확인을 꼭 해야 한다.

실사인지 AI 사진인지 구분하기 힘들어 이에 대한 우려가 있다. 구글은 SynthID를 통해 사람에게 보이지 않는 디지털 워터 마크를 삽입한다. 이 아이디를 통해 제미나이에게 ai 사진 여부를 물어보면 제미나이가 판단을 해준다는 것이다!

_{느낀점: AI가 점점 발전해가고 있다..! 점점 똑똑해지고 크리에이티브한 부분에서도 AI가 점점 관여할 수 있게 된 걸 보니 AI가 나아갈 수 있는 부분은 무한한 것 같다는 생각이 들었다. 과연 어디까지 발전할 지 궁금하다.}

🔗 https://velog.io/@euisuk-chung/%EA%B5%AC%EA%B8%80-Nano-Banana-Pro-Gemini-3%EA%B0%80-%EC%84%A0%EC%82%AC%ED%95%98%EB%8A%94-%EC%B0%A8%EC%84%B8%EB%8C%80-%EC%9D%B4%EB%AF%B8%EC%A7%80-%EC%83%9D%EC%84%B1-%ED%98%81%EC%8B%A0
🔗 https://aurora.ai.kr/blog/figma-figmamak-gemini3
🔗 https://aurora.ai.kr/blog/google-gemini-3
🔗 https://aurora.ai.kr/blog/google-nanobanana-pro
🔗 https://eopla.net/magazines/33792
🔗 https://gogumafarm.kr/%ED%95%9C%EB%88%88%EC%97%90-%EB%B3%B4%EB%8A%94-%EA%B5%AC%EA%B8%80-%EB%82%98%EB%85%B8-%EB%B0%94%EB%82%98%EB%82%98-%ED%94%84%EB%A1%9C-%ED%95%B5%EC%8B%AC-%EC%97%85%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%8A%B8/

프롬프트 엔지니어링 가이드

1. Basics: AI의 창의성 설정이나 프롬프트의 명확한 지식, 맥락 요소들을 어떻게 배치할지 정하는 것. 즉, 환경 설정 같은 거라 생각하면 된다.

2. Technics: zero-shot, few-shot, Chain-of-Thought

프롬프팅 방식

우리 대부분은 zero-shot 프롬프팅을 진행하고 있다.

• zero-shot: AI에게 아무런 예시 없이 부정, 긍정, 중립으로 분리하는 방식
• few-shot: AI에게 몇 예시를 보여주며 프롬프팅하는 방식
• Chain-of-Thought: AI에게 생각의 과정을 보여달라는 프롬프팅 방식

더 복잡한 고급 기법들도 있다.

그 중 하나가 바로 RAG이다.

RAG

AI가 최신 정보를 찾아보고 그것을 기반으로 답을 하는 방식.

AI에게 전략을 가르치는 사고 방식을 확장시키고 있다.

데이터 생성 또한 AI가 만들 수 있는데, 예를 들어 “자동차 보험 사기로 의심될 만한 다양한 유형의 청구사례 1000개 만들어줘”라고 요청하면 풍부한 데이터셋을 만든다는 것이다.

AI의 오용될 위험성은 없을까?

적대적 프롬프팅: 악의적인 사용자가 AI의 윤리 가이드를 우회하기 위해 교묘하게 조작된 프롬프팅을 하는 모든 공격 행위를 말한다.

• 프롬프트 인젝션: 개발자가 만들어둔 프롬프팅 뒤에 몰래 다른 명령을 끼어넣어서 AI가 의도치 않은 행동을 하게 하는 것이다.
• jail breaking: AI가 유해한 콘텐츠를 생성하지 않도록 막아놓은 제한을 풀어버리는 행위

_{느낀점: 잘 쓰면 엄청난 도구가 되지만, 동시에 악의적으로도 활용될 수 있다는 걸 보면서, 앞으로는 프롬프트를 짤 때도 기술뿐 아니라 책임감이 같이 따라가야겠다는 생각이 들었다. 특히 프롬프팅을 우회해서 유해한 콘텐츠를 뽑아내는 방법은,,, 참 충격적인 것 같다.}

🔗 https://www.promptingguide.ai/