개발과 일상

AI 솔루션 개발팀으로 이동하게 되면서 개발 환경에 큰 변화가 생겼다. 기존 클라우드 환경에서 온디바이스(On-Device) 타겟으로 작업 영역이 변경되었고, 이에 맞춰 언어는 Python 네이티브로, 백엔드 프레임워크는 FastAPI로 통일되었다. 이번 포스팅에서는 4~5년간 사용했던 Spring Boot 환경에서 넘어와 약 한 달간 FastAPI를 실무에서 사용해보며 체감했던 장단점을 정리해보려 한다. 가장 크게 다가왔던 차이점들을 키워드로 꼽자면 다음과 같다. 장점: 핫리로드(Hot Reload), Pydantic, 비동기 제어단점: 의존성 주입(DI)과 객체 생명주기 관리의 어려움, 명시적 트랜잭션 관리, 싱글톤 정의의 모호함 이 글에서는 위 내용들을 하나씩 상세하게 비교해 보겠다.장점 1. 핫리..

현재 서비스는 대부분 Java/Kotlin으로 구현되어 있어 갑자기 진행된 Python 프로젝트를 어떻게 배포할까에 대한 고민이 있었다. 스케줄러로 하루에 한번돌기 때문에 부담은 없지만, 내부 패키지를 많이 사용하는 프로젝트다. 대략 3가지 방안이 논의됐다. 1. AWS Lambda에 배포 2. Spot EC2에 배포 3. 쿠버네티스 컨테이너에 배포 DB를 따로 사용하지 않기 때문에, 1번 방안부터 알아봤다. 결론부터 이야기하면, 해당 프로젝트에 이미지 프로세싱이 들어가있어서 AWS Lambda는 후보군에서 바로 제외됐다. 그래도 serverless 프레임워크를 써서 파이썬 Lambda를 생성해봤기 때문에 정리하고 넘어가려고한다. python만의 특이한 옵션들이 있어서 프로젝트 생성/관리에 조금 어려움이..