[백엔드 심화] Spring AI와 MSA를 활용한 백엔드 개발 데브코스 커리큘럼

  • 정규 커리큘럼 위주로 반영되어 있으며, 특강 세부 일정은 추후 반영될 예정입니다. 확정되는 특강 날짜와 시간은 해당 기수 수강생에게 공지 및 안내드립니다.

  • 아래 커리큘럼 주차에 따른 정확한 일정은 추후 해당 기수 수강생들에게 공지됩니다.

  • 실시간 온라인 학습 필참 : 모든 수업 및 프로젝트는 줌 및 기타 학습툴을 활용하여 실시간으로 진행됩니다.

  • 학습일 09시~18시는 반드시 실시간 일정에 참여 및 온라인 환경에 접속을 유지해야 합니다.

  • 모두가 함께 공존하는 집중 학습 시간으로 강의, 과제, 스터디 등의 활동을 할 수 있습니다.

  • 커리큘럼 내의 날짜 변동 등의 업데이트가 있을 수 있습니다.

주차

학습 주제

교육 내용

학습 방법

장소

학습 시간

1주차

오리엔테이션 (1d)

  • 9주간 진행될 과정에 대한 소개와 학습 안내

  • 자기소개와 간단한 아이스 브레이킹 진행

기타

온라인(Zoom)

총 4시간

1주차

도메인 주도 설계(DDD) 학습 (2d)

  • 상품, 장바구니, 결제 도메인 구현

  • PG 결제 연동

  • 결제 상태 트랜잭션 및 데이터 보안

라이브 세션

WIL

스터디

온라인(Zoom)

총 16시간

  • 코어 타임(09~18시)

  • 비대면 실시간 강의

  • WIL(Weekend I learned)

  • 스터디

1주차

정산 시스템 및 대용량 데이터 처리 (1d)

  • 정산 도메인 설계 및 수수료 로직

  • Spring Batch를 활용한 대량 데이터 처리

  • 정산 로그 및 오류 처리

라이브 세션

WIL

스터디

온라인(Zoom)

총 8시간

  • 코어 타임(09~18시)

  • 비대면 실시간 강의

  • WIL(Weekend I learned)

  • 스터디

2주차

MSA와 비동기 메시징 (2d)

  • Spring Event를 활용한 도메인 분리

  • Kafka를 활용한 회원/인증 도메인 분리 및 MSA 적용

  • API Gateway 및 서비스 디스커버리

라이브 세션

WIL

스터디

온라인(Zoom)

총 16시간

  • 코어 타임(09~18시)

  • 비대면 실시간 강의

  • WIL(Weekend I learned)

  • 스터디

2주차

쿠버네티스 기반 CI/CD 구현 (1d)

  • Github Action을 활용한 배포 자동화

  • Kubernetes를 활용한 무중단 배포

  • 서비스 모니터링 및 로깅(Prometheus, Grafana)

라이브 세션

WIL

스터디

온라인(Zoom)

총 8시간

  • 코어 타임(09~18시)

  • 비대면 실시간 강의

  • WIL(Weekend I learned)

  • 스터디

3주차

검색 마이크로서비스 구현 (1d)

  • Elastic Search를 활용한 상품 검색 구현

  • 동의어 처리, 자동완성, 키워드 랭킹 적용

  • 데이터 색인 및 성능 튜닝

라이브 세션

WIL

스터디

온라인(Zoom)

총 8시간

  • 코어 타임(09~18시)

  • 비대면 실시간 강의

  • WIL(Weekend I learned)

  • 스터디

3주차

역량 진단 평가 - 1회차 (0.5d)

실무 역량 과제 테스트 1회차

  • 평가 내용: 프로그래머스에서 제작하는 Work Sample 기반의 테스트

  • 평가 방식: 총 1문항 (4시간)

  • 평가 방법: 프로그래머스 플랫폼에서 코드를 작성하여 제출

평가

온라인(테스트)

총 4시간

  • 실무 역량 과제 테스트(4시간)

3주차

1차 특강 (0.5d)

주제: 프로젝트 구조 설계

특강

온라인(Zoom)

총 4시간

3주차~6주차

세미 프로젝트 (14d)

아래 내용 참고

프로젝트

  • 온라인(Zoom)

  • 오프라인(서초)

총 112시간

6주차

스프링 AI 및 LLM 기능 구현 (2d)

  • WebFlux를 활용한 스트리밍 응답 처리

  • Spring AI 기반 LLM 호출

  • 벡터 DB를 활용한 RAG 기능 구현

라이브 세션

WIL

스터디

  • 온라인(Zoom)

  • 오프라인(서초)

총 16시간

  • 코어 타임(09~18시)

  • 비대면 실시간 강의

  • WIL(Weekend I learned)

  • 스터디

6주차

2차 특강 (0.5d)

주제: RAG 활용 서비스 사례

특강

오프라인(서초)

총 4시간

6주차

역량 진단 평가 - 2회차 (0.5d)

실무 역량 과제 테스트 2회차

  • 평가 내용: 프로그래머스에서 제작하는 Work Sample 기반의 테스트

  • 평가 방식: 총 1문항 (4시간)

  • 평가 방법: 프로그래머스 플랫폼에서 코드를 작성하여 제출

평가

오프라인(서초)

총 4시간 - 실무 역량 과제 테스트 (4시간)

6주차~10주차

최종 프로젝트 (17d)

아래 내용 참고

프로젝트

오프라인(서초)

총 136시간

10주차

수료식

수료식 진행 및 과정 회고

기타

오프라인(서초)

총 4시간

주차

학습 주제

세부 내용

학습 방법

장소

학습 시간

3주차~6주차

[프로젝트 1] 주문, 결제 플랫폼 구현 프로젝트

[프로젝트 목표]

  • MSA아키텍처 설계, 쿠버네티스를 활용한 무중단 배포를 통해 대규모 트랜잭션 및 안정적인 서비스 운영 역량 확보. 실무와 유사한 팀 프로젝트 단위로 진행하여 협업력 및 문제해결능력 향상

[프로젝트 내용]

  • 플랫폼 기능 설계 및 기획서 작성

  • MSA 아키텍처 및 비동기 이벤트 처리

  • PG사 API 연동 및 결제 프로세스 구축

  • ElasticSearch 기반 검색 기능 구현

  • 테스트 및 자체 QA 진행

  • 프로젝트

  • 피드백

온라인(Zoom)

총 112시간

  • 코어 타임(09~18시)

  • 프로젝트

  • 개발 일지 작성

  • 피드백

6주차~10주차

[프로젝트2] 개인 맞춤형 추천 플랫폼 구현 프로젝트

[프로젝트 목표]

프로젝트 1에서 구현했던 기술을 바탕으로, AI 기술을 접목함으로써 백엔드 개발환경 확장에 대한 이해도를 함양. 벡터DB를 활용한 대규모 시스템 운영 역량 확보

[프로젝트 내용]

  • ERD, Usecase Diagram, API 명세서 등의 설계 문서 작성

  • 주문, 결제, 정산, 검색, 인증 등 전체 기능을 통합한 시스템 구축

  • Spring AI 및 LLM 연동을 통한 응답처리 시스템 구축

  • MSA 아키텍처 및 API Gateway 적용

  • AWS와 Kubernetes 기반 AI 서비스 배포 및 운영

  • 프로젝트

  • 피드백

오프라인(서초)

총 136시간

  • 코어타임(09시~18시)

  • 프로젝트

  • 스크럼, 개발 일지 작성

  • 피드백

회차

학습 주제

세부 내용

장소

학습 시간

1

프로젝트 구조 설계

• 프로젝트에서 단순 기능 구현보다 설계에 대한 고민을 해볼 수 있도록 교육 • 코드의 완성도를 기능 중심이 아닌 구조 중심으로 바라보는 시야 제공

• 이전에 이론은 배웠을 수 있지만, 실무에서 선택과 판단의 기준에 대한 시니어 개발자의 특강

온라인(Zoom)

총 4시간

2

RAG 활용 서비스 사례

• RAG를 활용한 서비스의 예시들을 통해 최종 프로젝트의 주제에 대한 아이디어를 얻음

• 여러 주제를 구현하는 방법을 통해 프로젝트 구현에 도움이 될 수 있음

오프라인(서초)

총 4시간