LLM 기능을 서비스에 붙일 때 도메인 로직과 AI 호출은 어떻게 분리해야 할까
LLM 기능을 기존 서비스에 붙일 때 application service, AI client, prompt template, fallback, audit log, retry 경계를 어떻게 나눌지 실무 구조 중심으로 설명합니다.
LLM 기능을 기존 서비스에 붙일 때 application service, AI client, prompt template, fallback, audit log, retry 경계를 어떻게 나눌지 실무 구조 중심으로 설명합니다.
429 Too Many Requests를 단순 차단 응답이 아니라 rate limit 정책, Retry-After, token bucket, sliding window, 사용자/API key별 제한 관점에서 설계하는 방법을 설명합니다.
Outbox pattern이 DB commit과 메시지 발행 사이 실패를 줄이는 이유를 polling publisher, CDC, idempotent consumer 관점으로 설명합니다.
REST API 멱등성을 POST, PUT, PATCH 차이뿐 아니라 재시도 정책, idempotency key 저장 방식, 중복 요청 방지 구현 감각으로 설명합니다.
DDD Entity와 Value Object 차이를 identity, equality, lifecycle, 불변성 기준으로 나누어 도메인 모델링 판단 기준을 정리합니다.
MSA 도입 기준을 팀 경계, 배포 독립성, 데이터 분리, 관측성, 운영 비용 관점에서 현실적으로 정리합니다.