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- LLM 백엔드에서 “Celery + Redis 비동기 큐/워커”를 2026년에 제대로 쓰는 법: 스트리밍·멱등성·visibility_timeout까지
- “에이전트가 운영되는” AI 앱 아키텍처 패턴 7가지: MCP·A2A·Durable Graph로 확장성과 안정성을 동시에 잡는 법
- LLM 백엔드에서 “Celery + Redis 큐 워커”를 2026년식으로 다시 설계하기: 비동기 처리, 중복 실행, 가시성(visibility)까지
- LLM 요청이 30초를 넘기기 시작하면: Celery+Redis로 “비동기 추론 파이프라인”을 안전하게 굴리는 법
- **서버리스 챗봇은 끝났다: 2026년 7월, “Stateful Agent + Control/Data Plane 분리”로 가는 AI 앱 아키텍처 패턴 지도**
- LLM 백엔드 “응답 대기열” 설계 2026: Celery+Redis로 비동기 처리의 병목·중복·유실을 없애는 법
- LLM 요청을 “안전하게” 비동기화하기: Celery + Redis queue/worker 아키텍처 심층 분석
- “돌아가는 데모”를 “확장 가능한 AI 앱”으로 바꾸는 아키텍처 설계 패턴 7가지
- “확장 가능한 AI 앱”을 만드는 6가지 아키텍처 설계 패턴: MCP·Durable Execution·Observability까지
- LLM 백엔드 비동기 처리, “Celery + Redis”로 끝내도 될까? (2026년 5월 기준 Queue/Worker 아키텍처 심층 분석)
- LLM 백엔드 “Queued Forever”를 끝내는 법: Celery + Redis 비동기 워커 아키텍처 심층 분석
- AI 앱 아키텍처, 2026년 4월의 정답은 “분리(Decouple) + 상태(State) + 거버넌스(Governance)”다
- 확장 가능한 AI 앱 아키텍처 설계 패턴: “단발성 Prompt”에서 “Durable Agent Runtime”으로
- “확장 가능한 AI 앱”을 만드는 아키텍처 설계 패턴 7가지: Agentic RAG부터 MCP/Observability까지
- “AI 앱이 PoC를 넘어서” 확장 가능한 아키텍처 패턴 6가지
- 확장 가능한 AI 애플리케이션 아키텍처 설계 패턴: “RAG + Agent + Workflow”로 가는 이유