부하 속에서도 견디는 API 만들기
Rate limiting과 확장성은 선택 사항이 아닙니다 — 이것이 개념 증명과 프로덕션 시스템을 구분 짓는 것입니다. 이 트랙은 API를 빠르고, 공정하고, 실제 부하 속에서도 사용 가능하게 유지하는 기술적 기초를 다룹니다: token bucket과 sliding window부터 분산 caching, message queue, 그리고 microservices 아키텍처 전반의 resilience 패턴까지.
배우게 될 내용
Rate limiting의 핵심 개념부터 시작합니다 — 왜 필요한지, 무엇을 보호하는지, 그리고 sliding window와 token bucket 같은 알고리즘이 실제로 어떻게 작동하는지를 배웁니다. 이를 바탕으로 코드에서 실제 rate limiter를 구현하고, API 확장성으로 확대합니다: caching 전략, message queue를 이용한 비동기 처리, 그리고 서비스가 수평적으로 확장할 수 있게 하는 아키텍처 패턴들입니다. 고급 과정은 gateway 수준의 rate limiting 정책, serverless와 microservices 배포 모델, 그리고 실행 중인 시스템의 병목을 진단할 수 있게 하는 observability — metrics, tracing, monitoring을 다룹니다. 트랙은 circuit breaker, bulkhead, backpressure를 포함한 고급 resilience 패턴으로 마무리됩니다.
학습 경로
12개의 과정이 A1부터 C2까지 펼쳐져 있습니다. 첫 번째 과정인 Introduction to API Rate Limiting Fundamentals는 사전 지식이 필요하지 않습니다. A1과 A2 과정은 기본 용어와 알고리즘을 다집니다. B1과 B2는 Architectural Patterns for Scalable APIs와 완전한 Practical Rate Limiter Implementation으로 나아갑니다. C1 계층은 Microservices & Serverless for Scalability와 Observability and Monitoring for Scalable APIs를 소개합니다. 트랙은 C2에서 Rate Limiting in Microservices & Gateways와 Advanced Scalability & Resilience Patterns로 마무리됩니다 — 교과 과정에서 가장 도전적인 자료입니다.
작동 방식
각 과정은 내장된 code editor에서 실시간 피드백과 함께 완료하는 짧고 실습적인 레슨으로 나뉩니다. AI tutor는 막힐 때마다 언제든 이용할 수 있으므로, 분산 rate limit 동기화나 queue back-pressure 같은 복잡한 개념을 흐름을 잃지 않고 풀어낼 수 있습니다.