레거시 코드, 이제 드래곤이 녹여드립니다! (Gemini AI 기반 사고 관리 시스템)
레거시 코드 문제를 해결하기 위해 Gemini AI를 활용한 이미지 기반의 사고 관리 시스템(Incident Management System) 'Hotfix'를 개발
사용자가 스크린샷을 업로드하면 Gemini가 분석하여 구조화된 사고 보고서(Structured Incident Report)를 생성하고, 커뮤니티 투표를 통해 우선순위 결정
Gemini Vision을 사용하여 이미지 내 문제점을 파악하고, PixiJS를 활용한 드래곤 애니메이션으로 시각적 재미를 더함
Cloud Run을 사용하여 배포했으나, 비용 및 콜드 스타트(Cold Start) 문제로 인해 Cloud Functions를 활용하는 방향으로 전환
커뮤니티 공유 및 에스컬레이션을 통해 사고의 영향력(Impact)을 증폭시키고, 상위 사고는 P0 우선순위로 표시
Gemini AI를 활용한 이미지 분석 및 보고서 생성
Hotfix는 Gemini Vision을 사용하여 업로드된 이미지에서 문제점을 식별하고, 15개의 필드로 구성된 구조화된 사고 보고서(Structured Incident Report)를 생성한다.
Gemini-3.1-flash-lite-preview 모델: 이미지 내 주요 객체(Primary Artifact)를 식별하고, 경계 상자(Bounding Box)를 생성
색상 추출: 이미지에서 5가지 색상(Hex Colors)을 추출하여 시각적 프로파일(Chromatic Profile) 생성
제약 조건: 보고서의 톤(Tone)과 단어 수(Word Count)를 엄격하게 제한하여, 유머러스한 결과를 유도
결과적으로, Gemini의 자연어 처리(Natural Language Processing) 능력을 활용하여, 개발자에게 익숙한 사고 보고서 형식을 자동화했다.
PixiJS를 활용한 드래곤 애니메이션 구현
Hotfix는 PixiJS 8을 사용하여 드래곤 애니메이션을 구현하여, 사용자 경험에 시각적 재미를 더했다.
PixiJS 선택: Canvas 2D보다 부드러운 애니메이션(Smooth Animation) 구현을 위해 PixiJS 선택
애니메이션 구성: 드래곤의 대기(Idle), 날아오르기(Fly-in), 용해(Smelt) 시퀀스를 구현
Howler.js 통합: 용해 과정에 사운드 효과(Sound Effect)를 추가하여 몰입감 향상
결과적으로, Hotfix는 단순한 사고 보고서 생성 도구를 넘어, 사용자 참여를 유도하는 인터랙티브 요소(Interactive Element)를 제공한다.
Cloud Run 및 Cloud Functions를 활용한 배포 아키텍처
Hotfix는 초기 Cloud Run을 사용하여 배포되었으나, 비용 및 콜드 스타트(Cold Start) 문제로 인해 Cloud Functions를 활용하는 방향으로 전환되었다.
Cloud Run: 배포 파이프라인(Deployment Pipeline) 구축 용이 및 임베드(Embed) 기능 지원
Cloud Functions: 백그라운드 기능(Background Function) 실행 및 Gemini API 호출
Firebase Firestore: 커뮤니티 관련 데이터(Community Data) 저장 및 관리
결과적으로, Hotfix는 서버리스(Serverless) 아키텍처를 통해 확장성(Scalability)과 유지보수성(Maintainability)을 확보했다.
커뮤니티 기반의 사고 관리 시스템
Hotfix는 사고 보고서 공유, 에스컬레이션, P0 우선순위 지정을 통해 커뮤니티 참여를 유도한다.
공유 기능: Slack 및 Discord에서 링크를 통해 사고 보고서 공유
에스컬레이션: 사고의 영향력(Impact)을 증가시키고, 상위 사고는 P0 우선순위로 표시
제약 조건: 공유 시 7초의 쿨타임(Cooltime) 적용하여 스팸 방지
결과적으로, Hotfix는 개발자 커뮤니티의 참여를 유도하고, 레거시 코드 문제 해결에 대한 공감대를 형성한다.
Gemini AI를 활용한 제재(Sanction) 로직
Hotfix는 Gemini-3-flash-preview 모델을 사용하여 사고 보고서에 대한 제재(Sanction)를 결정한다.
제재 기준: 특정 상황에 대한 과도한 심각성 부여, 구체적인 세부 사항, 과장된 묘사, 부적절한 표현 등
제재 로직: 코미디적 요소(Comedic Element)를 기반으로, 가장 재미있는 보고서를 선택
제약 사항: 정확성(Accuracy)보다는 유머(Humor)에 중점을 둠
결과적으로, Hotfix는 AI를 활용하여 유머를 창출하고, 개발자 커뮤니티의 공감대를 형성한다.
