if(kakao)25에서
개발⬝운영 효율성 높이는
실전 클라우드 전략 및 사례 공유

• 25일, 카카오 그룹 개발자들이 기술 노하우를 공유하는 이프카카오의 ‘크루 데이’에 총 4개 체험존 열어
• AI 서비스의 개발 및 운영 효율성을 높이는 실전 클라우드 활용 전략 및 사례 공유
• “효율적이고 안정적인 AI 서비스를 위한 최적의 AI 인프라와 클라우드를 구성하는 방안 제시”

[2025-09-25] 카카오엔터프라이즈(대표 이원주)가 25일, 경기도 용인 ‘카카오 AI 캠퍼스’에서 열리는 ‘이프 카카오(If(kakao)25)’ 컨퍼런스를 통해 사내 개발자를 대상으로 클라우드부터 프론트엔드에 이르기까지 개발⬝운영 효율성을 높이는 실전 클라우드 전략과 사례를 공유한다.

올해로 7회를 맞는 이프카카오는 카카오 그룹의 기술 경험과 성과를 공유하고 소통하는 행사다. 카카오는 이번 컨퍼런스의 슬로건을 ‘가능성, 일상이 되다’로 정하고, AI 대중화를 목표로 추진해온 다양한 성과와 결과물을 대거 선보인다. 특히 행사 마지막 날인 25일은 카카오 크루(임직원)를 위한 ‘크루 데이(Krew Day)’로, 카카오 그룹 개발자들이 기술 노하우를 공유하고 교류할 수 있는 특별 프로그램이 진행된다.

카카오엔터프라이즈는 이번 크루 데이에 총 4개의 체험존을 열고, AI 서비스의 개발과 운영 효율성을 높이는 실전 클라우드 활용 전략 및 사례를 선보인다.

카카오클라우드 둘러보기: 스마트하고 유연한 클라우드 ON!

카카오엔터프라이즈는 다양한 카카오클라우드 서비스를 확인하고 카카오클라우드에 대한 궁금증을 해결할 수 있는 공간을 마련한다. 해당 체험존에서는 이정민 DevTools개발팀장이 멀티 클라우드 환경에서 최적의 서비스 조합으로 비용 효율성과 확장성을 동시에 확보할 수 있는 방법에 대해 소개한다.

이정민 DevTools개발팀장은 “카카오클라우드 체험존에서는 효율적이고 안정적인 AI 서비스를 개발하고 운영할 수 있도록 최적의 AI 인프라와 클라우드를 구성하는 실전 전략에 대해 확인할 수 있다”고 전했다.

AI 기반 실시간 지표 분석: LLM이 읽어주는 프로메테우스 메트릭 보고서

손진광 어드밴스드플랫폼개발팀 매니저가 카카오클라우드를 활용해 AI 기반으로 복잡하고 어려운 장애 상황에 대한 분석을 진행한 후, 거대언어모델(LLM)을 활용해 대화형 자연어로 보고서를 생성하는 시연을 체험존에서 선보인다.

해당 체험존에서는 직접 버튼을 눌러 장애 상황을 발생시키고 수집, 분석, 보고에 이르는 전 과정을 한눈에 파악할 수 있다. 카카오클라우드의 쿠브플로우^[1]와 어드밴스드 매니지드 프로메테우스^[2] 서비스를 활용해 특정 애플리케이션의 성능 및 상태를 보여주는 데이터(메트릭)를 수집해 보고서를 생성한다. 향후 출시 예정인 다양한 AI 모델의 통합 엔드포인트를 제공하는 카카오클라우드의 AI 플랫폼을 활용해 최신 LLM 모델이 검색증강생성(RAG) 구조를 기반으로 실시간 지표와 분석 결과를 대화형 자연어 보고서로 생성한다.   

손진광 어드밴스드플랫폼개발팀 매니저는 “카카오클라우드의 쿠브플로우와 어드밴스드 매니지드 프로메테우스를 활용하면 실무에서 반복적인 분석 업무와 보고서 작성에 소요되는 시간을 줄이고, 문제 원인을 빠르게 파악해 대응 속도를 높일 수 있다”고 강조했다. 

미래형 대규모 웹 서비스 아키텍처 ‘마이크로 프론트엔드’ : 분리된 프론트엔드(FE), 하나의 서비스

윤해수 Client개발팀 매니저는 카카오클라우드에 대규모 웹 서비스를 위한 마이크로 프론트엔드(이하 MFE) 아키텍처를 구현하고, 이를 통해 조직 간 협업을 유연하게 만드는 실전 운영 방식을 공유한다.

MFE는 웹 서비스나 애플리케이션을 기능 단위로 쪼개 여러 팀이 독립적으로 개발·배포할 수 있고, 사용자가 접속할 때는 하나의 서비스처럼 자연스럽게 통합해 보여주는 아키텍처다. 여러 팀이 동시에 작업 진행이 가능해 개발 생산성과 효율성을 향상시킬 수 있으며, 대규모 웹 서비스의 경우에도 유지 보수 및 확장성 확보가 쉽다는 장점을 가진다.

윤해수 Client개발팀 매니저는 “이번 체험존에서 카카오클라우드 기반으로 마이크로 프론트엔드(MFE) 아키텍처를 구현해 렌더링 속도를 높이고 불필요한 네트워크 요청을 최소화하며, 대규모 웹 서비스를 운영하는 방안을 직접 확인할 수 있다”고 말했다.

개발 몰입도 높이는 Mocking GUI :  Mogu, 코드 스위칭없이 즐기는 API 모킹 환경

박민지 Client개발팀 매니저는 프론트엔드 개발 생산성을 극대화하기 위해 설계된 모킹 그래픽인터페이스(Mocking GUI) 개발 사례를 소개한다. 모킹(Mocking)이란 실제 백엔드나 API 서버가 없어도, 미리 준비된 샘플 데이터를 활용해 개발과 테스트를 동시에 할 수 있는 방법이다. 모킹 개발 도구인 MSW(Mock Service Worker)를 기반으로 GUI 환경을 구현해 직관적으로 모킹된 데이터를 생성하고 관리할 수 있게 도와준다.

박민지 Client개발팀 매니저는 “모킹 API를 통해 특정 API 요청에 대해 어떤 응답을 보낼지 미리 정의하는 규칙을 설정하거나, 같은 모킹 API더라도 사용자나 환경에 따라 다른 응답을 받을 수 있는 설정하는 등 다양한 기능을 활용해 개발 효율성을 향상시키고 복잡한 워크플로우를 간소화할 수 있다”고 전했다.

^[1] 카카오클라우드 쿠브플로우(Kubeflow): 쿠버네티스 환경에서 머신러닝 워크플로우의 배포와 관리를 간소화할 수 있는 AI 플랫폼

^[2] 카카오클라우드 어드밴스드 매니지드 프로메테우스(Advanced Managed Prometheus): 메트릭 데이터를 실시간으로 수집, 저장, 분석할 수 있는 관리형 모니터링 서비스