학습 로드맵

이 문서는 체크리스트가 아니라 content/topics/를 어떤 흐름으로 읽으면 좋은지 빠르게 잡기 위한 공개용 지도입니다.

읽는 원칙

1. 지금 부딪히는 문제와 가까운 레이어부터 읽습니다.
2. 막히는 개념이 있으면 한 레이어 아래로 내려가 선수지식을 먼저 봅니다.
3. 모든 토픽을 순서대로 끝내려 하지 말고, 설명 가능한 수준까지 연결해서 읽습니다.

레이어 지도

• L0 — 런타임 & 프레임워크
  • Node.js 런타임, DI/IoC, NestJS처럼 매일 쓰는 서버 코드의 동작 원리를 다룹니다.
• L1 — 백엔드 & API
  • HTTP, API 설계, 인증/인가, WebSocket 같은 서버 인터페이스 기초를 다룹니다.
• L2 — 네트워킹
  • OSI, DNS, TCP/UDP, HTTP Cache처럼 네트워크 기초를 다룹니다.
• L3 — AWS 인프라 & 보안
  • IAM, VPC, S3, RDS, ECS, 네트워크 보안처럼 클라우드 운영의 기본을 다룹니다.
• L4 — OS & 리눅스
  • 프로세스, 스레드, 동시성, 메모리, 시스템 콜처럼 CS 기반을 다룹니다.
• L5 — 플랫폼 엔지니어링 & 자동화
  • Docker, CI/CD, Git 브랜치 전략, Kubernetes, Terraform, GitOps, IDP를 다룹니다.
• L6 — 운영 & 관측성
  • 큐/워커, 재시도, 이벤트 기반 구조, 로그/메트릭, SRE를 다룹니다.
• L7 — 네트워크 심화
  • TLS, HTTP/2·3, 혼잡 제어, DNS/CDN, 디버깅처럼 네트워크 심화를 다룹니다.
• L8 — 데이터베이스
  • 트랜잭션, 인덱스, 모델링, 복제/샤딩, 캐시 운영, CDC/Outbox를 다룹니다.
• L9 — 아키텍처 & 설계
  • 설계 원칙(SOLID·ADR), Clean Architecture, DDD, Twelve-Factor App, 분산 시스템, MSA, SAGA·이벤트 소싱·CQRS, 테스트 전략, API 설계·계약, 시스템 디자인 케이스(URL Shortener·Rate Limiter)를 다룹니다.
• L10 — 자료구조 & 알고리즘
  • 자료구조, 트리/그래프, 정렬/탐색, 알고리즘 패러다임을 다룹니다.
• L11 — AI 기초 & 머신러닝
  • ML 수학 토대, 고전 ML 사고 모델, 신경망과 역전파, 트랜스포머와 attention, scaling laws, 토크나이저/임베딩, 평가/데이터 품질, post-training(SFT/LoRA/RLHF/DPO)을 다룹니다.
• L12 — AI 시스템 & LLM 애플리케이션
  • LLM API와 inference 내부, 프롬프트 엔지니어링, 임베딩/벡터 운영, RAG, tool/function calling과 MCP, agent orchestration, 비용/지연, 보안, 관측성/평가, context engineering, workflow graph/durable execution, human-in-the-loop, 온톨로지·역량 모델링, psychometrics/SJT를 다룹니다.

추천 진입 순서

• 서버 코드 이해가 먼저 필요할 때
  • L0 -> L1 -> L2
• 인프라와 배포를 같이 보고 싶을 때
  • L3 -> L5 -> L6
• 동작 원리까지 내려가고 싶을 때
  • L0/L1 -> L4 -> L6
• 설계 판단을 키우고 싶을 때
  • L3/L6/L8 -> L9
• AI 애플리케이션을 만들고 싶을 때
  • L11 -> L12

메모

• 이 로드맵은 계획표가 아니라 지도입니다.
• 자세한 계획이나 개인 메모는 personal/에 두고, 공개 문서 공간에는 남기지 않습니다.