[LG CNS AM INSPIRE] 3기 네 번째 멘토링 정리
이번 멘토링에서는 프론트엔드 / 백엔드 / 클라우드 각 파트에서 진행 상황과 개선 방향을 공유받고,
“교과서 기반 History AI 서비스”를 더 현실적으로 만들기 위한 다음 액션 아이템을 정리했다.
1) 이번 주 멘토링 핵심 요약
- 프론트: 교과서 PDF 처리 방식 재검토 (용량 이슈로 S3 구조 변경 필요)
- 백엔드: ERD 피드백 반영 및 데이터 구조 정리 필요
- AI: Bedrock 컬렉션 관리로 비용 절감 + AI Agent(네비게이션/이동 기능) 설계 아이디어 제안
- 클라우드: 이중화(HA) 전략을 더 고민하고, EKS 학습 + 실습으로 운영 관점 이해 강화
2) 프론트엔드: 교과서 PDF 저장/로딩 전략
문제
- 현재 교과서 PDF가 크기가 너무 커서 기존 방식으로 다루기 어려움
- 로딩/다운로드/렌더링이 느려지고, 배포/운영 관점에서도 부담이 큼
개선 방향
- 교과서 PDF를 새로운 S3 버킷(또는 새로운 경로 구조) 에 담아 관리하는 방향이 적절해 보임
- (추가로 고려할 점)
- PDF를 페이지 단위 이미지(PNG/JPG) 또는 분할 PDF로 쪼개서 제공하면 UX/성능에 유리
- 교과서 페이지 이동 기능(목차/페이지 점프)과 연결하기 쉬움
3) 백엔드: ERD 피드백 반영
받은 피드백 포인트(요지)
- DB 설계에서 테이블 관계/정규화/핵심 엔티티가 더 명확해야 함
- 서비스 기능(교과서, 토론, 유저, 학습 기록 등)에 맞춰 ERD를 더 탄탄하게 다듬는 단계가 필요
다음 액션
- 멘토링에서 받은 피드백을 기준으로 ERD를 업데이트하고,
- API 설계와 연결되는 형태로 엔티티 책임/관계를 명확히 정리하기
4) AI: Bedrock 비용 절감 + AI Agent 아이디어
(1) Bedrock 비용 절감: “컬렉션 관리”
- Bedrock 지식베이스/컬렉션을 정리하고 관리하는 방식을 통해 비용을 줄일 수 있다는 방향을 공유받음
- 불필요한 데이터 중복/동기화 빈도/인덱싱 범위를 줄이는 관점에서 점검 필요
(2) AI Agent 기능 제안: “바로 이동하는 에이전트”
멘토링에서 나온 가장 인상적인 아이디어는 Agent를 ‘네비게이션 도우미’로 쓰는 것이었다.
예시 기능:
- 사용자가 “삼국시대로 가줘”라고 하면 → 바로 해당 시대 화면/연표로 이동
- 사용자가 “교과서 123페이지 보여줘”라고 하면 → 해당 페이지로 점프
- 즉, Claude(LLM)가 단순 답변을 넘어 UI 이동/상태 전환을 트리거하는 도우미 역할을 수행
정리하면, “질문 답변” + “화면 이동/컨텍스트 전환”을 결합한 형태로 사용성을 크게 올릴 수 있다.
5) 클라우드: 이중화와 EKS 학습 방향
이중화(HA) 관점
- 서비스 운영을 고려하면 장애 대응/가용성을 더 진지하게 설계해야 함
- 단일 인스턴스/단일 AZ 구조에서 벗어나,
- 서비스 레벨(서버)
- DB 레벨
- 네트워크/로드밸런서 레벨
각각의 이중화 포인트를 점검할 필요가 있음
EKS 학습/실습 목표
- “EKS를 공부한다”에서 끝내지 않고, 직접 실습해보는 것까지 진행하면 좋겠다는 피드백
- 실습을 통해:
- 배포 단위(Deployment/Service/Ingress)
- 오토스케일링(HPA)
- 운영 관점(롤링 업데이트/장애 대응)
같은 실제 운영 이슈를 체감할 수 있음
6) 다음 주까지의 To-Do(액션 아이템)
- 교과서 PDF를 S3에 어떻게 적재/분할/서빙할지 프론트 전략 확정
- ERD 피드백 반영해서 DB 구조 개선 및 API 설계와 연결
- Bedrock 컬렉션 운영/관리 전략으로 비용 절감 포인트 정리
- Claude 기반 Agent 네비게이션 기능(시대 이동, 페이지 점프) 설계 초안 작성
- 이중화(HA) 체크리스트 작성 + EKS 실습(간단한 배포라도) 진행
마무리
이번 멘토링은 단순히 “기능 개발”이 아니라,
운영/비용/사용성(네비게이션)까지 고려한 설계 방향을 잡는 데 도움이 됐다.
특히 AI Agent를 UI 이동 도우미로 활용하는 아이디어는 사용자 경험을 크게 개선할 수 있는 핵심 포인트라서, 다음 단계에서 우선순위를 높게 두고 구체화해볼 예정이다.
화이팅