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Microservice as a Service 오픈소스 프로젝트에 함께할 팀원을 찾습니다!“로컬에서 시작해, 손쉽게 클라우드로 확장하는 마이크로 서비스 아키텍처(MSA)를 만들자!”전 세계적으로 서비스의 스케일업과 유연성이 필수가 된 시대, 하지만 MSA는 너무 복잡하고 비용도 부담스럽죠.MSaaS(Microservice as a Service) 는 로컬 환경에서 마이크로 서비스를 간편하게 개발·운영하고,이후 클릭 몇 번으로 클라우드로 이관할 수 있는 ‘올인원’ 솔루션 서비스를 꿈꿉니다.프로젝트 개요 🗒️MSA에는 어떤 문제가 있나요?- 기존 모놀리식 구조에서 마이크로 서비스를 도입하려면, 인프라 세팅, 분산 트랜잭션 관리, CI/CD 파이프라인, 모니터링 등 복잡한 요소가 한꺼번에 늘어납니다.게다가 초반부터 AWS, GCP 같은 클라우드를 풀로 쓰기엔 비용과 운영 부담이 큽니다.작은 프로젝트에서 MSA는 관리가 어렵다는 이유로 종종 기피되곤 합니다. 하지만 이는 적절한 플랫폼 지원이 부족했기 때문이라고 생각합니다. MSaaS는 단순하고 효율적인 관리 도구로, 적은 노력으로도 MSA의 복잡성을 충분히 해결할 수 있음을 보여주고자 합니다.무엇을 해결 하나요?1. 로컬(또는 단일 서버)에서 MSA를 시뮬레이션할 수 있는 템플릿과 UI 제공2. 로컬 구성 그대로 클라우드(K8s) 로 간편하게 이전3. 통합 대시보드 에서 서비스 상태, 로그, 배포, 모니터링까지 한눈에 관리어떤 상황을 해결할 수 있을까요?1. 관리되지 않는 서비스 엔드포인트와 API 명세상황: 스타트업 C사는 마이크로서비스를 도입해 "사용자 관리", "결제 처리", "상품 관리" 등으로 기능을 분리했어요.서비스가 늘어나면서 API 엔드포인트가 50개를 넘어섰고, 각 서비스의 명세와 의존성을 관리하기 어려워졌어요.개발팀은 기존 문서와 코드에서 각각의 API 명세를 찾느라 많은 시간을 소모하고, 운영 팀은 서비스 간 연동 문제를 빠르게 파악하지 못해 장애가 자주 발생합니다.MSaaS로 해결:- MSaaS의 통합 대시보드에서 모든 마이크로서비스의 엔드포인트와 API 명세를 한눈에 볼 수 있습니다.- Swagger/OpenAPI 명세를 자동으로 대시보드에 통합해 서비스 간 의존성을 시각적으로 파악할 수 있습니다.- 운영팀은 API 호출 상태와 오류를 빠르게 추적하고, 개발팀은 문제 해결 시간을 단축해 생산성을 높일 수 있습니다.2. 독립적인 로컬 테스트 환경 구축의 어려움상황: 중견 기업 D사의 개발팀은 마이크로서비스 도입 후, 테스트 환경 구성에 큰 어려움을 겪고 있어요."주문 서비스"를 로컬에서 테스트하려면 "상품 서비스", "결제 서비스" 등 의존하는 모든 서비스를 함께 띄워야 해요.이런 환경을 설정하는 데 많은 시간이 걸리고, 팀원마다 테스트 환경이 달라 협업이 원활하지 않습니다.MSaaS로 해결:- MSaaS는 Docker Compose 기반의 자동화된 테스트베드를 제공합니다.- 개발자는 원하는 서비스(예: "주문 서비스")만 선택해 필요한 의존 서비스와 함께 로컬 환경에서 쉽게 구성할 수 있어요.- Mock 데이터와 서비스 간 통신 설정도 자동화되어, 개발자는 핵심 로직 구현과 테스트에만 집중할 수 있습니다.3. 도커 개발 환경에서 Kubernetes 배포로의 어려움상황: 스타트업 E사는 초기에는 Docker Compose를 사용해 마이크로서비스를 개발했어요.로컬 환경에서는 Docker로 잘 실행되지만, 프로덕션 단계에서 Kubernetes로 배포하려고 하니 YAML 매니페스트 작성, 네트워크 설정, ConfigMap 관리 등 새롭게 배워야 할 부분이 너무 많아졌어요.개발팀은 쿠버네티스 배포 경험이 부족해, 실수로 인해 장애가 발생하거나 비효율적인 리소스 사용이 계속되고 있습니다.MSaaS로 해결:- MSaaS는 Docker Compose 설정을 기반으로 자동으로 Kubernetes 매니페스트(Deployment, Service, ConfigMap 등)를 생성해 줍니다.- 개발팀은 기존 Docker 환경과 유사한 워크플로우를 유지하면서, 한 번의 설정으로 Kubernetes 클러스터로 쉽게 전환할 수 있어요.- 통합 대시보드를 통해 각 서비스의 상태와 배포 이력을 시각적으로 확인하고, 필요 시 롤백이나 재배포도 간편하게 수행할 수 있습니다.- 결과적으로, Kubernetes 배포로 전환하는 데 필요한 시간과 학습 비용을 크게 줄이고, 안정적인 운영 환경을 확보할 수 있습니다.궁극적 목표가 있나요?- 비즈니스 로직에 개입하지 않아, 자유도가 높고 개발자가 원하는 방식으로 쉽게 커스터마이징 가능한 MSA 관리 플랫폼 만들기- 스타트업부터 대규모 기업까지, 초기엔 가볍게, 성장 시 유연하게 확장할 수 있는 MSA 인프라를 표준화 하기- 모니터링 등의 클라우드 네이티브 전반을 아우를 수 있는 기능을 고도화 하기- 그리고 이 모든 것을 오픈소스로서 개발해보기!프로젝트 합류 시 얻을 수 있는 것들 🚀최신 기술, 같이 배워요!- 컨테이너, Kubernetes, IaC 같은 최신 클라우드 네이티브 기술을 실전에서 경험할 수 있어요.- 오픈소스 기여 이력을 쌓으면서, 경력과 실력을 함께 키워봐요.시간은 유연하게, 부담은 덜고요!- 사이드 프로젝트라서 퇴근 후나 주말에 자유롭게 참여할 수 있어요.- 다양한 분야의 멤버들과 협업하며, 네트워킹도 자연스럽게 늘릴 수 있답니다.- 아이디어가 있다면 직접 구현해보고, PR로 공유할 수 있어요. 적극적인 참여가 필요합니다!진짜 서비스 스케일업 경험!- 작은 로컬 환경에서 시작해 클라우드(Kubernetes)로 확장하는 과정을 직접 설계하고 경험할 수 있어요.- 이런 실전 경험은 나중에 창업이나 스타트업 참여에서도 큰 자산이 될 거예요.함께해요! 😊이 프로젝트는 단순히 기술을 배우고 끝나는 자리가 아니에요.서로 도우면서 성장하고, 재미있게 만들어가는 공부하는 동료들 같은 느낌이에요.“이런 경험, 같이 하고 싶어요!” 하신다면, 지금 바로 함께해 주세요!기다리고 있겠습니다. 🙌

AI Agentic Commerce 기반 K-Beauty 플랫폼 프로젝트 ‘AI KAYTY’에 합류할 AI Builder 모집👋 프로젝트 소개우리는 K-Beauty 루틴을 AI 스킨 에이전트로 재해석하는 플랫폼 'Kayty'를 만들고 있어요. 이미 루틴카드와 케이뷰티 브랜드 기반 MVP를 출시했고, 월간 누 약 3,000명이 사용 중입니다.이제 다음 단계는AI Skin Agent + Agentic Commerce를 결합한 완전한 AI 기반 K-Beauty 커머스 플랫폼입니다.🌐 프로젝트 ‘AI KAYTY’는 무엇을 만들고 있나?1) 루틴 문법 기반 K-Beauty 지능피부타입 / 고민 / 시간대 / 성분 / 금지조합 / 단계 규칙Kayty만의 루틴 생성 엔진 → 150~300 루틴 자동 생성2) Skin AI Agent (대화형 루틴 매니저)사용자의 피부 고민·날씨·컨디션·과거 루틴 데이터를 이해 루틴 생성·수정·최적화3) Agentic Commerce외부 쇼핑 API와 연결4) 사용자 테스트 이미 진행 중K-Beauty 루틴 카드 기반 MVP / 월간 트래픽 3,000명 내외 / 피드백 수집 중🤖 모집 포지션: AI Builder당신이 할 일1)GPT 기반 AI Skin Agent 구현2)Agentic Commerce Flow 설계 (검색 → 비교 → 장바구니 → 구매)3)Kayty 루틴 문법 기반 AI 레이어 구축🔧 우리가 원하는 사람1)LLM / Agent 시스템 실험을 좋아하는 사람2)AI로 직접 제품을 “만들어본” 경험이 있는 사람3)0→1 초기 빌드에 강한 사람(기술 스택은 크게 제한 없음. Python + LLM API 경험이면 충분)🎁 우리가 줄 수 있는 것1)초기 창업팀 레벨 참여2)핵심 AI 구조 설계권3)K-Beauty × Agentic AI라는 글로벌 희귀 도메인에서의 사업 전개🔧 회의 진행 모임 방식1) 주 1회 대면 회의는 필수2) 나머지는 온라인 줌미팅이나 문자/ 음상통화등으로 진행🎁 이 공고를 올린 본인은 프로젝트 리더의 역할을 맡고 있으며, 렛플에 기존에 올린 케이뷰티 플랫폼을디벨롭하였고, 그 결과물을 갖고 AI 플랫폼으로 업그레이드 하고자 함

요즘 GitHub에 로컬 LLM 기반 “AI 버튜버/AI 캐릭터 비서” 오픈소스가 많아졌는데, 개발자가 아니면 설치/세팅 난이도가 높아서 일반 유저가 접근하기 어렵다고 느꼈습니다.특히 서브컬쳐 유저들은 “캐릭터를 띄워두고 가볍게 대화/리액션”만 원해도, API 키/모델/마이크/렌더링/프롬프트 세팅 등 러닝커브가 커서 포기하는 경우가 많습니다.그래서 Windows에서 바로 실행되고, 설정은 최대한 단순하게(프리셋 중심) 하되, 고급 유저는 Steam 창작마당(워크숍) 기반으로 캐릭터/프리셋을 자유롭게 확장할 수 있는 “AI 데스크탑 캐릭터 유틸리티”를 만들고 싶습니다.(Wallpaper Engine처럼 ‘기본은 쉬움 + 커뮤니티 확장’ 구조를 목표로 합니다.)만들고자 하는 제품은 ,Unity 기반 Windows 데스크탑 AI 캐릭터 비서(서브컬쳐/버튜버 감성) 유틸리티입니다.- 데스크탑에 항상 위(Topmost) + 투명 배경으로 캐릭터가 떠 있는 형태- 유저가 텍스트로 대화하면 LLM이 응답하고, 응답 내용/감정 태그에 따라 표정·모션(리액션)이 변하는 구조- 기본은 클라우드 LLM API(OpenAI/Claude 등)로 간편하게 시작- 고사양 유저는 로컬 LLM(Ollama 등) 확장도 옵션으로 고려- 캐릭터 리소스는 VRM/Live2D 중심으로 확장 가능하게 설계- “캐릭터 성격/말투/리액션 룰”을 프리셋화해서, 나중에 Steam 워크숍에서 공유/구독하는 구조를 목표※ 저작권 이슈 때문에 유명 IP 캐릭터를 앱 번들로 제공하기보다는, 기본은 오리지널/라이선스 확보 리소스로 제공하고 워크숍/유저 커스텀 확장 형태를 지향합니다.타겟 고객은,- 서브컬쳐/애니/버튜버 팬, PC 게이머- “데스크탑에 캐릭터 띄워두고 가볍게 대화/리액션”을 즐기고 싶은 유저- 스팀 워크숍에서 프리셋/스킨/캐릭터를 공유하고 소비하는 커뮤니티 성향 유저- 개발/세팅이 어렵지 않은 형태로 AI 캐릭터 비서를 써보고 싶은 일반 사용자2. 회의 진행/모임 방식주 1회 정기 회의를 기본으로 합니다.일정은 매주 목요일 오후(정확한 시간은 참여자 일정에 맞춰 조정 가능)로 잡아두었습니다.필요 시 출시/마일스톤 직전에는 추가 미팅(짧은 스탠드업)을 유동적으로 진행합니다.온라인 중심으로 진행합니다. (줌/디스코드/구글밋 중 편한 툴로 합의)문서/기획 정리: Notion디자인 협업(가능하면): Figma개발 협업: GitHub (Issues/Projects로 태스크 관리)커뮤니케이션: Discord 또는 Slack 중 팀 합의*오프라인 미팅은 필수가 아니며, 팀 규모가 늘거나 필요할 때만 번개로 진행할 예정입니다.3. 저의 경험 및 역할백엔드/서버 개발 경력(다년) 기반으로, 서비스 설계·개발·운영 경험이 있습니다.AWS 기반 인프라/DevOps 환경에서 프로젝트를 구축하고 운영한 경험이 있으며, 요구사항 정리/일정 관리/협업 프로세스 설계도 진행해왔습니다.최근에는 LLM/생성형 AI 기반 기능을 서비스에 적용하는 방향에도 관심을 갖고 실험/개발을 이어가고 있습니다.저는 이 프로젝트에서는, 기획/PM(일정/범위/우선순위 관리)AI/LLM 파이프라인 설계 및 구현LLM 응답 구조(감정/행동 태그), 프리셋 스키마, API 연동, (선택) 로컬 LLM 확장 구조릴리즈/런칭 프로세스 지원스팀 유틸리티 배포를 전제로 문서화/빌드/리스크 관리- 작성 시점 팀 상태현재 2명이 프로젝트 준비중입니다.프로젝트 개발을 위한 Unity 개발자분도 한분 계신 상태고.둘다 개발직군이다 보니 디자인적인 것이나 프로덕트 런칭이나 마케팅등 다른 요소엔 역량이 부족해 팀원을 찾아보고자 하는 중입니다.4. 찾는 역할군1) 디자인/브랜딩앱 아이콘/로고, 스팀 페이지용 키비주얼, 기본 UI 스타일 가이드 등“서브컬쳐 데스크탑 유틸” 감성의 아트 디렉션을 잡아주실 분2) GUI(UI/UX) 기획·디자인 (중요)초보자도 바로 쓸 수 있는 온보딩/설정 UX프리셋 선택/캐릭터 선택/대화 UI 등(가능하면) Figma로 와이어프레임/프로토타입 제작3) 마케팅/런칭(스팀 중심)스팀 스토어 등록/페이지 구성, 트레일러/스크린샷 기획, 커뮤니티 운영 방향워크숍 프리셋 확산 전략(초기 유저 유입용)세 역할을 모두 하실 필요는 없고, 셋 중 하나만 가능해도 충분히 함께할 수 있습니다.