🚀 백엔드/클라우드/MLOps 통합 학습 로드맵 2025

📋 목차

1. 현재까지의 학습 현황
2. 추가 학습 계획
3. 단계별 성장 전략
4. 기술 스택 로드맵

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📊 현재까지의 학습 현황

1. 컴퓨터 과학 기초

자료구조

• 기본 자료구조:

  • 배열, 연결 리스트, 스택, 큐, 우선순위 큐, 힙:
    구현 및 활용, 투 포인터, 슬라이딩 윈도우, 누적 합 등 기법 학습
  • 해시 테이블:
    충돌 해결 전략, 키-값 자료 관리, 응용 사례 (예: 캐싱)
  • Trie & Radix 트리:
    문자열 검색 및 효율적 데이터 관리

• 고급 및 특수 자료구조:

  • 트리:
    이진 트리, 이진 탐색 트리(BST), 균형 트리(AVL, Red-Black)
    → 트리 순회, 삽입/삭제 연산, 실무 활용 (파일 시스템, 데이터베이스 인덱스)
  • 그래프:
    DFS, BFS, 위상 정렬, 사이클 탐지, 최단 경로, 최소 신장 트리
  • 유니온 파인드, 스킵 리스트, 블룸 필터, 접미사 배열/트리
  • 데이터베이스 및 분산 시스템용 고급 자료구조:
    • 디스크 기반: LSM Tree, B* Tree, ISAM, Fractal Tree, HOT
    • 메모리 최적화: T-Tree, Adaptive Radix Tree (ART), Bw-Tree, FAST, CSB+ Tree
    • 분산 시스템: Skip Graph, Chord DHT, Merkle Tree, Vector Clock Trees
    • 특수/혼합 구조(아직 구현 안됨): R-Tree, M-Tree, UB-Tree, GiST, SP-GiST, Buffer Tree, FD-Tree, LA-Tree, COLA

알고리즘

• 정렬 & 탐색:

  • 정렬 알고리즘:
    기본 정렬(버블, 선택, 삽입, 퀵, 병합, 힙)
    고급 정렬(기수, 셸, Timsort, 하이브리드 정렬(Introsort, Quick-Merge))
  • 탐색 알고리즘:
    순차 탐색, 이진 탐색, 해시 탐색, 문자열 검색 (KMP, Rabin-Karp, Boyer-Moore, Z 알고리즘, Aho-Corasick, 하이브리드 검색)

• 재귀 알고리즘:
  일반 재귀, 꼬리 재귀, 직접/간접 재귀, 순수 재귀
  → 각 유형별 구현 예제와 최적화 기법 학습

• 그래프 알고리즘:
  기본 탐색(DFS, BFS, 위상 정렬)
  최단 경로(Dijkstra, Bellman-Ford, Floyd-Warshall, A* 알고리즘)
  최소 신장 트리(Kruskal, Prim)
  강하게 연결된 성분, 네트워크 플로우, 이분 매칭 등

• 동적 계획법 (DP):
  기초 문제 (배낭, 최장 공통 부분 수열, 최장 증가 부분 수열, 최대 부분 배열, 편집 거리, 행렬 체인 곱셈, 최장 팰린드롬)
  고급 기법: Divide and Conquer Optimization, Knuth Optimization, Bitmask DP, DP on Trees, Convex Hull Trick

• 분할 정복:
  정렬 알고리즘(Merge Sort, Quick Sort)
  수치 계산: Karatsuba Multiplication, Strassen's Matrix Multiplication
  FFT, Closest Pair, QuickSelect, Maximum Subarray Problem

2. 백엔드 개발

• 언어 및 프레임워크:
  • Python: FastAPI, Django, asyncio, aiohttp, SQLAlchemy
  • Go: 고루틴, 채널, Gin/Echo, GORM
  • JavaScript/TypeScript: Node.js, Express.js, NestJS, TypeORM, Prisma
• 프로젝트 경험:
  REST API, gRPC, 마이크로서비스 아키텍처, 실시간 데이터 처리, 동시성 프로그래밍

3. 데이터베이스

• 관계형 DB:
  MySQL, PostgreSQL 운영, 인덱스 최적화, 쿼리 튜닝, 트랜잭션 격리
• NoSQL:
  MongoDB, Redis 캐싱, Elasticsearch 활용
• 고급 자료구조 활용:
  B-Tree 계열, LSM Tree 등 실무 응용

4. 클라우드 & DevOps

• 컨테이너화:
  Docker, Docker Compose, 멀티 스테이지 빌드
• CI/CD:
  Jenkins, GitHub Actions, ArgoCD (GitOps)
• 클라우드 네이티브:
  Kubernetes, 클라우드 인프라 설계, Prometheus, Grafana

5. 프로그래밍 언어

주요 언어

• Go
  • 목표: 백엔드 서비스 및 마이크로서비스, 고루틴과 채널을 활용한 동시성 프로그래밍, 실시간 데이터 처리 및 서비스 구현
  • 관련 프레임워크/도구: Gin, Echo, GORM 등
  • 이유: Go는 간결한 문법과 뛰어난 동시성 지원으로 대규모 트래픽 처리와 백엔드 시스템 구축에 최적화되어 있으며, 클라우드 네이티브 환경에서 강력한 성능을 발휘함.

서브 언어

• Elixir

  • 목표: 실시간 시스템 및 분산 시스템 구현, BEAM VM의 높은 동시성과 장애 격리 기능 활용
  • 특징: Elixir는 함수형 프로그래밍과 OTP(Actor Model) 기반의 설계로, 채팅 시스템이나 실시간 데이터 스트림과 같은 응용 분야에 적합함.

• C/C++

  • 목표: 저수준 시스템 프로그래밍 및 극한의 성능 최적화, 실시간 데이터 처리에 필수적인 부분에 활용
  • 특징: 메모리 제어와 최적화를 통해 최고 수준의 성능을 낼 수 있으나, 구현 난이도는 상대적으로 높음.

6. 네트워크

• 기본 개념:
  OSI 모델, TCP/IP, 라우팅, 스위칭
• 실무 적용:
  네트워크 보안, 부하 분산, CDN, API 게이트웨이
• 도구:
  Wireshark, tcpdump 등

7. 운영체제

• 기본 및 심화:
  프로세스, 스레드, 메모리 관리, 파일 시스템, 인터럽트
  멀티스레딩, 동시성 제어, 스케줄링, 커널 구조 분석
• 실습:
  리눅스 명령어, 쉘 스크립트, 시스템 내부 구조 분석

8. 보안

• 기본 개념:
  암호화, 해시, 인증, 인가, 네트워크 보안
• 실무 적용:
  웹 보안 (SQL Injection, XSS, CSRF), 시스템 보안, 암호화 라이브러리 활용
• 도구:
  보안 스캐닝, 취약점 분석 도구

9. 시스템 디자인

• 핵심 원칙:
  확장성, 가용성, 일관성, 유지보수성, 성능 최적화
• 설계 및 구조:
  마이크로서비스 아키텍처, API Gateway, 캐싱 전략, DB 샤딩/복제
• 실무 사례:
  대규모 트래픽 처리, 클라우드 기반 분산 시스템, 실시간 데이터 스트리밍
• 관련 기술:
  AWS, GCP, Azure, Docker, Kubernetes

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📈 추가 학습 계획

🎯 우선순위 1: 백엔드 심화 및 시스템 설계

• 분산 시스템 패턴:
  Event Sourcing, CQRS, 분산 트랜잭션, 데이터 일관성 모델
• 마이크로서비스 아키텍처:
  서비스 분리, API Gateway, gRPC, 메시지 큐
• 데이터베이스 최적화:
  파티셔닝, 샤딩, 고급 인덱스 최적화

🎯 우선순위 2: 클라우드 네이티브 & DevOps 심화

• 쿠버네티스 심화:
  CRD 개발, Operator 패턴, 자동 스케일링 (HPA/VPA)
• 멀티/하이브리드 클라우드:
  데이터 동기화, 트래픽 라우팅, 재해 복구 (DR)
• 클라우드 아키텍처:
  인프라 최적화, SRE 도입

🎯 우선순위 3: 실시간 시스템 도입 및 고도화

• 실시간 데이터 처리:
  스트리밍 아키텍처, 메시징 시스템 최적화, 이벤트 처리 패턴
• 실시간 시스템 설계:
  고가용성, 장애 격리, 부하 분산 및 실시간 모니터링 구축
• 실시간 애플리케이션 개발:
  채팅 시스템, 실시간 데이터 스트림, IoT 및 실시간 알림 시스템 구축

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🎯 단계별 성장 전략

1️⃣ 1단계: 백엔드 전문성 강화 (1-2년)

• 대규모 트래픽 처리 시스템 설계 및 운영
• 분산 시스템 및 데이터 파이프라인 구축
• 실전 프로젝트를 통한 역량 강화

2️⃣ 2단계: 클라우드 네이티브 전환 (2-3년)

• 쿠버네티스 기반 마이크로서비스 운영
• 클라우드 네이티브 아키텍처 설계 및 구현
• SRE 및 DevOps 문화 도입

3️⃣ 3단계: 실시간 시스템 도입 및 고도화 (4-5년)

• 실시간 데이터 처리 및 이벤트 기반 시스템 구축
• 실시간 애플리케이션 개발 및 운영 최적화
• 고가용성 및 장애 격리 전략, 실시간 모니터링 및 자동 복구 시스템 구현

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🛠 기술 스택 로드맵

• Languages and Frameworks

  

• Database

  

• Cloud & DevOps

  

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총평

네가 진행한 자료는 기초부터 심화까지 전반적인 역량(자료구조, 알고리즘, 데이터베이스, DevOps, 프로그래밍 언어, 네트워크, 운영체제, 보안, 시스템 디자인)을 체계적으로 정리한 매우 탄탄한 로드맵이다.
이 자료들을 바탕으로 지속적인 실습, 프로젝트 진행, Mock Interview 등을 병행한다면 FAANG 및 해외 빅테크 취업 목표에 한 걸음 더 다가갈 수 있을 것이다.

응원할게. 앞으로도 꾸준히 성장하길 바라!

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Last updated: 2025/02/20