🌏 Widearth: AR & 디지털트윈 플랫폼

“실공간 기반 AR 및 디지털트윈 서비스를 위한 완전 관리형 플랫폼”
리드 ML/인프라 엔지니어로서 플랫폼 개발에 기여했습니다.

💡 핵심 성과 & 개인 역량 하이라이트

🚀 개인 기여도 75%로 플랫폼 핵심 인프라 설계 및 구축

• 15명 팀에서 인프라/MLOps 분야 단독 책임으로 기술적 의사결정 주도
• 제로베이스부터 프로덕션까지 전체 아키텍처 설계 및 구현 완료
• 하이브리드 클라우드 전략 수립으로 비용 70% 절감 (1.5억원) 달성

🎯 문제 해결 능력 & 기술적 리더십

• 복합적 기술 도전: AWS EKS + 베어메탈 K8s 하이브리드 환경 구축
• 비용 최적화 전략: GPU 리소스 동적 관리로 클라우드 비용 대폭 절감
• 고가용성 설계: 단일 장애점 제거로 연간 96% 서비스 가용성 달성
• 실시간 ML 파이프라인: 300+ 공간 맵을 안정적으로 생산하는 시스템 구축

🤝 협업 & 커뮤니케이션 강점

• 크로스 펑셔널 협업: 개발팀(8명) + 기획팀과의 긴밀한 협업으로 요구사항 100% 구현
• 기술 전파: 복잡한 하이브리드 아키텍처를 팀원들이 이해할 수 있도록 문서화 및 교육
• 장애 대응 체계: 24/7 모니터링 및 긴급 대응 프로세스 구축으로 빠른 문제 해결

🧠 프로젝트를 통해 얻은 핵심 인사이트

1. 하이브리드 클라우드의 전략적 가치

💭 "온프레미스 우선, 클라우드 백업" 전략을 통해 
   성능과 비용 효율성을 동시에 달성할 수 있음을 입증

2. 소규모 팀에서의 임팩트 극대화

💭 한정된 리소스에서 우선순위 설정과 기술 선택의 중요성을 체감
   - 완벽한 기술보다는 "지금 필요한 기술"에 집중
   - 팀원 간 지식 공유를 통한 집단 지성 활용

3. MLOps와 비즈니스 가치의 연결

💭 기술적 우수성이 비즈니스 성과로 직결되는 경험
   - ML 파이프라인 자동화 → 운영 비용 70% 절감
   - 고가용성 설계 → 고객 신뢰도 향상 및 매출 안정성 확보

4. 스타트업 환경에서의 빠른 의사결정과 실행력

💭 불완전한 정보 상황에서도 빠른 프로토타이핑과 검증을 통한 
   리스크 관리 및 최적해 도출 경험

---

📋 프로젝트 개요

• 프로젝트명: Widearth AR & 디지털트윈 플랫폼 개발
• 웹사이트: https://widearth.world
• 기간: 2024년 1월 - 2024년 10월 (10개월)
• 역할: Lead ML/Infra ~ MLOps/DevOps + ML Backend + SRE [기여도 75%]
• 팀 구성: 총 15명 (개발자 8명, 인프라 관리자 1명)

🎯 핵심 역할 및 책임

DevOps & SRE

• IaC(Infrastructure as Code) 구현 및 관리
• GitOps 워크플로우 설계 및 운영
• CI/CD 파이프라인 구축 및 최적화
• 모니터링, 로깅, 알림 시스템 구축
• 멀티 배포 시나리오 및 긴급 대응 체계 구축

하이브리드 클러스터 운영

• AWS EKS + 베어메탈 Kubernetes 하이브리드 구성
• API Gateway 패턴 구현
• 동적 인스턴스 관리 시스템 구축
• GPU 비용 최적화 전략 수립 및 실행

ML 워크로드 관리

• ML API 설계 및 구현
• ML 파이프라인 구축 및 운영
• 데이터 레이크 아키텍처 설계
• 컨테이너화(Dockerizing) 및 모델 CI/CD 구축

🏆 주요 성과

✅ 서비스 성공적 론칭

• 소규모 팀으로 모든 기능 구현 완료
• 플랫폼 기획부터 런칭, 운영까지 전 과정 참여
• B2B2C 비즈니스 모델 성공적 구현

⚡ 고효율 ML 시스템 구축

• 하이브리드 클러스터 온프레미스 인프라에서 ML 파이프라인 실시간 실행
• 프로덕션 환경에서 300개 이상의 공간 맵 생산
• 기존 서비스 대비 약 1억 5천만원 (70%) 비용 절약 달성

🔧 고가용성 인프라 구현

• 하이브리드 클러스터 및 재해 대응으로 연간 96% 가용성 달성
• 총 14일 다운타임으로 안정적인 서비스 제공
• 온프레미스 우선, 퍼블릭 클라우드 백업 전략으로 이중화 구현

🛠 기술 스택

클라우드 & 인프라

• AWS EKS - 관리형 Kubernetes 서비스
• Kubespray - 베어메탈 Kubernetes 배포
• Karpenter - 동적 노드 스케일링

개발 & 배포

• Python/FastAPI - ML API 백엔드 개발
• Argo Workflows - ML 파이프라인 오케스트레이션
• Argo CD - GitOps 기반 지속적 배포
• Bitbucket Pipelines - CI/CD 자동화

🏗 시스템 아키텍처

B2B2C 비즈니스 모델

Widearth는 디지털트윈 기술을 활용하여 다음 두 사용자 그룹을 대상으로 하는 B2B2C 플랫폼입니다:

👥 사용자 유형

• 사용자 A (디지털트윈 콘텐츠 제공자)

  • 소유한 워크스페이스를 활용하여 공간 맵 생성
  • 콘텐츠 스튜디오를 통한 공간 공유 및 관리
  • 부동산, 여행, 미술관, 레스토랑, 중공업, 가상공간, 장애인 친화 시설 등

• 사용자 B (디지털트윈 콘텐츠 소비자)

  • 사용자 A가 제공하는 공간 맵 서비스 소비
  • 잠재 부동산 소비자, 여행객, 미술관 방문객, 레스토랑 고객 등

하이브리드 클라우드 아키텍처

퍼블릭 클라우드 영역

• 사용자 상호작용 주요 영역
• MSA(마이크로서비스 아키텍처) 구성으로 FE/BE/파이프라인 분리
• 미니 서비스 아키텍처로 구현 (데이터베이스 엄격 분리 없음)
• 단일/멀티 클러스터 운영 가능
• 수평 확장 가능한 서버 설계

하이브리드 클라우드 (파이프라인) 영역

• 온프레미스 + 퍼블릭 클라우드 동시 활용
• 동일 사양 파이프라인을 양쪽 클라우드에 구성
• 파일 스토리지 및 오브젝트 스토리지 각 클라우드별 구성
• 백오피스용 데이터베이스는 퍼블릭 클라우드에만 구성

스마트 워크로드 분산 전략

1. 1순위: 온프레미스 데이터센터 가용 영역에 파이프라인 할당
2. 2순위: 온프레미스 무응답 또는 전체 할당 시 퍼블릭 클라우드 할당
3. 재해 대응: 온프레미스 데이터센터 장애/재해 시 자동 전환
4. 용량 초과: 온프레미스 가용 용량 초과 시 퍼블릭 클라우드 확장
5. 동적 확장: 퍼블릭 클라우드 파이프라인 할당 시 노드 자동 할당 및 활성화

🎯 핵심 가치

이 하이브리드 아키텍처를 통해 다음을 달성했습니다:

• 고성능(High Performance): 온프레미스 GPU 리소스 최적 활용
• 고효율(High Efficiency): 비용 효율적인 리소스 관리
• 고가용성(High Availability): 이중화를 통한 안정적 서비스 제공

---

🔗 관련 링크

• Widearth 플랫폼: https://widearth.world
• 상세 기술 문서: 영문 버전

---

이 프로젝트는 MAXST에서 리드 ML/인프라 엔지니어로 참여하여 개발한 AR & 디지털트윈 플랫폼입니다. 하이브리드 클라우드 아키텍처와 MLOps 기술을 통해 비용 효율적이고 고가용성을 갖춘 플랫폼을 성공적으로 구축했습니다.