Goals / Objectives Working backwards from our goals/objectives allows us to formulate an optimal implementation strategy as well as identify the technical solution best suited to meet those goals/objectives. Partners are required to work with the customer to identify what those targets are, but business and technical. Describe some of the customer's goals and objectives as part of their engagement with your organization.

**목표 / 목적** 목표/목적으로부터 역산하여 접근하면 최적의 구현 전략을 수립할 수 있을 뿐만 아니라 해당 목표/목적을 달성하기에 가장 적합한 기술적 솔루션을 식별할 수 있습니다. 파트너는 고객과 협력하여 비즈니스적 목표와 기술적 목표가 무엇인지 파악해야 합니다. 귀하의 조직과의 협력 과정에서 고객의 목표와 목적 중 일부를 설명해 주세요.

The customer's objectives centered on resolving performance bottlenecks and establishing cost predictability. They needed to eliminate the CPU utilization spikes above 80% that occurred during promotions and ensure fast, reliable page loading to prevent user abandonment during critical high-traffic periods. On the technical side, they aimed to implement an efficient caching strategy to reduce I/O bottlenecks from EBS reads and optimize content delivery for different device types, particularly mobile users. A key objective was gaining visibility into content traffic consumption patterns to enable data-driven decision-making. From a business perspective, they sought to transform unpredictable, surging data transfer costs into controllable, predictable expenses and establish a framework for ongoing cost optimization based on accurate traffic analysis and performance metrics. The customer's objectives included eliminating single points of failure by decomposing their monolithic architecture into independently scalable components, achieving automatic scalability to handle concurrent user surges up to 50 times normal levels during government program announcements, and decoupling document processing operations to run asynchronously without impacting search and other core functions. They aimed to implement consistent security controls including data encryption, access control, and comprehensive audit logging to comply with the Personal Information Protection Act and Technology Protection Act requirements. Additional goals included establishing zero-downtime deployment capabilities to enable continuous feature updates and bug fixes without system shutdowns, implementing traceable logging systems for regulatory compliance, and reducing manual deployment errors to improve service stability while increasing developer productivity. Customer Goals and Objectives: The customer's engagement focused on achieving both technical and business transformation objectives across their AI-powered education platform. From a technical perspective, they aimed to improve OCR recognition accuracy beyond the existing 60% baseline for challenging inputs, eliminate synchronous processing bottlenecks causing user wait times, and reduce AI model inference response times from the 15-30 second range. They sought to resolve GPU resource saturation during peak concurrent usage periods and optimize computing resource allocation across different AI models. For operational efficiency, the customer targeted significant reduction in infrastructure costs, particularly addressing the unexpected surge in AI inference expenses. They aimed to implement scalable real-time services capable of handling question volume spikes without causing response wait times to exceed acceptable thresholds, thereby reducing user abandonment rates. Strategically, the customer sought to establish systematic MLOps workflows for continuous model improvement by creating comprehensive data pipelines that could consolidate scattered data—including user-uploaded images, OCR results, AI-generated answers, and user feedback—enabling them to leverage their rich user data for ongoing AI model enhancement and maintain long-term competitive advantage. The online magazine's transformation objectives centered on operational resilience and editorial focus: Infrastructure Performance: Eliminate server crashes during traffic surges (50-100x normal levels) Achieve automatic scaling to handle viral content without manual intervention Reduce infrastructure-related downtime from current frequent outages to near-zero Operational Efficiency: Free editorial team from technical management tasks (WordPress updates, security patches, database optimization) Eliminate emergency after-hours server responses Enable the team to focus exclusively on content creation and planning Scalability and Cost Optimization: Implement flexible, usage-based infrastructure that scales with actual traffic patterns Convert fixed costs (electricity, hardware depreciation, bandwidth) to variable costs aligned with business value Accommodate growing content volume and multimedia requirements without upfront hardware investments Data Protection: Establish robust disaster recovery with geographic redundancy Achieve automated backups eliminating manual external hard drive processes Reduce recovery time from current 3-day incident to hours or minutes Protect against physical risks (fire, flooding, theft) through distributed architecture These objectives aligned with their strategic goal of sustainable growth while maintaining editorial quality and content accessibility during critical high-traffic moments.

다음과 같이 번역해드리겠습니다: **첫 번째 텍스트:** 고객의 목표는 성능 병목현상 해결과 비용 예측 가능성 확보에 중점을 두었습니다. 프로모션 기간 중 발생하는 80% 이상의 CPU 사용률(CPU utilization) 급증을 해결하고, 중요한 고트래픽 기간 동안 사용자 이탈을 방지하기 위해 빠르고 안정적인 페이지 로딩을 보장해야 했습니다. 기술적 측면에서는 EBS 읽기로 인한 I/O 병목현상을 줄이기 위한 효율적인 캐싱 전략(caching strategy)을 구현하고, 특히 모바일 사용자를 위한 다양한 디바이스 유형별 콘텐츠 전송을 최적화하는 것을 목표로 했습니다. 주요 목표는 콘텐츠 트래픽 소비 패턴에 대한 가시성을 확보하여 데이터 기반 의사결정을 가능하게 하는 것이었습니다. 비즈니스 관점에서는 예측 불가능하고 급증하는 데이터 전송 비용을 통제 가능하고 예측 가능한 비용으로 전환하고, 정확한 트래픽 분석과 성능 지표를 기반으로 한 지속적인 비용 최적화 프레임워크를 구축하고자 했습니다. **두 번째 텍스트:** 고객의 목표는 모놀리식 아키텍처(monolithic architecture)를 독립적으로 확장 가능한 구성 요소로 분해하여 단일 장애점(single points of failure)을 제거하고, 정부 프로그램 발표 시 일반적인 수준의 최대 50배까지 동시 사용자 급증을 처리할 수 있는 자동 확장성을 달성하는 것이었습니다. 또한 문서 처리 작업을 비동기적으로 실행하도록 분리하여 검색 및 기타 핵심 기능에 영향을 주지 않도록 하는 것을 목표로 했습니다. 개인정보보호법과 기술보호법 요구사항을 준수하기 위해 데이터 암호화, 접근 제어, 포괄적인 감사 로깅(audit logging)을 포함한 일관된 보안 통제를 구현하고자 했습니다. 추가 목표로는 시스템 중단 없이 지속적인 기능 업데이트와 버그 수정을 가능하게 하는 무중단 배포(zero-downtime deployment) 기능 구축, 규제 준수를 위한 추적 가능한 로깅 시스템 구현, 수동 배포 오류 감소를 통한 서비스 안정성 향상과 동시에 개발자 생산성 증대가 포함되었습니다. **세 번째 텍스트:** **고객 목표 및 과제:** 고객의 참여는 AI 기반 교육 플랫폼 전반에 걸친 기술적, 비즈니스적 혁신 목표 달성에 중점을 두었습니다. 기술적 관점에서는 어려운 입력에 대한 기존 60% 기준선을 넘어서는 OCR 인식 정확도 향상, 사용자 대기 시간을 유발하는 동기 처리 병목현상 제거, 15-30초 범위의 AI 모델 추론 응답 시간 단축을 목표로 했습니다. 피크 동시 사용량 기간 중 GPU 자원 포화 문제를 해결하고 다양한 AI 모델 간 컴퓨팅 자원 할당을 최적화하고자 했습니다. 운영 효율성 측면에서는 특히 예상치 못한 AI 추론 비용 급증 문제를 해결하여 인프라 비용을 대폭 절감하는 것을 목표로 했습니다. 응답 대기 시간이 허용 가능한 임계값을 초과하지 않도록 질문량 급증을 처리할 수 있는 확장 가능한 실시간 서비스를 구현하여 사용자 이탈률을 줄이는 것을 목표로 했습니다. 전략적으로는 사용자 업로드 이미지, OCR 결과, AI 생성 답변, 사용자 피드백 등 분산된 데이터를 통합할 수 있는 포괄적인 데이터 파이프라인을 구축하여 지속적인 모델 개선을 위한 체계적인 MLOps 워크플로를 구축하고, 풍부한 사용자 데이터를 활용해 지속적인 AI 모델 개선과 장기적 경쟁 우위를 유지하고자 했습니다. **네 번째 텍스트:** 온라인 매거진의 혁신 목표는 운영 복원력(operational resilience)과 편집 업무 집중에 중점을 두었습니다: **인프라 성능:** - 트래픽 급증(일반 수준의 50-100배) 시 서버 충돌 제거 - 수동 개입 없이 바이럴 콘텐츠를 처리할 수 있는 자동 확장 달성 - 현재 빈번한 장애로 인한 인프라 관련 다운타임을 거의 제로 수준으로 감소 **운영 효율성:** - 편집팀을 기술 관리 업무(워드프레스 업데이트, 보안 패치, 데이터베이스 최적화)에서 해방 - 응급 시간외 서버 대응 제거 - 팀이 콘텐츠 제작과 기획에만 전념할 수 있도록 지원 **확장성 및 비용 최적화:** - 실제 트래픽 패턴에 따라 확장되는 유연한 사용량 기반 인프라 구현 - 고정 비용(전력, 하드웨어 감가상각, 대역폭)을 비즈니스 가치에 맞는 변동 비용으로 전환 - 사전 하드웨어 투자 없이 증가하는 콘텐츠 볼륨과 멀티미디어 요구사항 수용 **데이터 보호:** - 지리적 중복성을 통한 강력한 재해 복구 체계 구축 - 수동 외장 하드 드라이브 프로세스를 제거하는 자동화된 백업 달성 - 현재 3일의 사고 복구 시간을 몇 시간 또는 몇 분으로 단축 - 분산 아키텍처를 통한 물리적 위험(화재, 홍수, 도난)으로부터 보호 이러한 목표들은 중요한 고트래픽 순간에도 편집 품질과 콘텐츠 접근성을 유지하면서 지속 가능한 성장이라는 전략적 목표와 일치했습니다.