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이 글의 대상: 코드는 다 됐는데 "어디에 뭘 등록해야 출시가 되는지" 길을 잃은 분읽는 데 걸리는 시간: 약 10분시리즈: 감정 팔레트 제작기 (4/4)소스: github 저장소 링크 (TODO: 발행 시 채우기)1편에서 3편까지 코드와 인프라 이야기를 했습니다. 마지막은 한 발짝 떨어져서 보는 시야 — "이 앱을 실제로 출시하려면 외부 콘솔 6개를 어떻게 셋업해야 하는가" 입니다. 처음 출시하면 이 콘솔들을 들락날락하다가 자기가 어디에서 뭘 했는지 잊어버리기 십상이라, 한 장의 지도가 필요합니다.0. 전체 지도 — 어떤 콘솔에서 무엇을 받아 어디에 넣는가이 표를 머릿속에 넣고 시작하면, 어느 화면에 들어왔을 때 길을 잃지 않습니다.📷 위 ASCII 표를 보기 좋게 정리한 6개 콘솔의 입출력 지도.1..

이 글의 대상: 자바로 EC2/ECS는 만져봤지만 Lambda/SAM은 낯선 분, 사이드 프로젝트 인프라비를 거의 0원으로 만들고 싶은 분읽는 데 걸리는 시간: 약 10분시리즈: 감정 팔레트 제작기 (3/4)소스: github 저장소 링크 (TODO: 발행 시 채우기)2편에서 만든 FastAPI 서버는 처음에는 집에 있는 Synology NAS 위에서 Docker로 돌고 있었습니다. 잘 돌긴 했지만 운영하면서 점점 피로가 쌓였고, 결국 AWS Lambda + SAM + GitHub Actions OIDC 조합으로 옮겼습니다. 이 글은 그 마이그레이션의 처음부터 끝까지입니다.1. 왜 NAS에서 옮겼나NAS 운영에는 다음과 같은 만성 피로가 있었습니다.전력비 — 24/365 켜두는 NAS의 한 달 전기료가 ..

이 글의 대상: 스프링 부트는 익숙하지만 Python/FastAPI는 처음, LLM API를 백엔드에 안전하게 끼우는 법이 궁금한 분읽는 데 걸리는 시간: 약 9분시리즈: 감정 팔레트 제작기 (2/4)소스: github 저장소 링크 (TODO: 발행 시 채우기)1편에서 만든 Flutter 앱은 일기를 쓰면 서버에 보내 AI 분석을 요청합니다. 이 글은 그 서버 — FastAPI + LangChain + Gemini 조합으로 짠 감정 분석 API 이야기입니다. 코드는 핵심 5개 파일이 전부일 정도로 작지만, LLM을 안전하게 다루기 위한 장치가 꽤 들어가 있습니다.1. 왜 별도 백엔드가 필요한가처음엔 "그냥 앱에서 Gemini를 직접 호출하면 되지 않나?" 싶었습니다. 하지만 두 가지가 걸렸습니다.API ..

이 글의 대상: 자바/스프링 백엔드 위주로 일하다가 사이드 프로젝트로 모바일 앱을 만들어보고 싶은 분읽는 데 걸리는 시간: 약 8분시리즈: 감정 팔레트 제작기 (1/4)소스: github 저장소 링크 (TODO: 발행 시 채우기)안녕하세요. 자바 백엔드를 본업으로 하면서, 1년 정도 짬을 내어 감정 팔레트(Feeling Palette) 라는 AI 감정일기 앱을 만들어 출시 직전까지 끌고 왔습니다. 이 시리즈에서는 4편에 걸쳐 앱부터 백엔드, AWS 인프라, 외부 콘솔 셋업까지 한 번에 정리합니다. 첫 글은 Flutter 앱 자체 이야기입니다.📷 홈 화면 — 오늘 작성한 일기 카드와 AI 분석 결과가 같이 보입니다.1. 이 앱이 뭔가요?한마디로 "오늘 기분을 글로 적으면, AI가 색깔로 답해주는 일기 앱..