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| 2 | +layout: post |
| 3 | +title: " Cursor가 매일 수십억 건의 AI 코드 완성을 처리하는 방식 " |
| 4 | +categories: Tech |
| 5 | +author: goodGid |
| 6 | +use_math: true |
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| 8 | +* content |
| 9 | +{:toc} |
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| 11 | +## Prologue |
| 12 | + |
| 13 | +* Cursor의 지능은 OpenAI의 GPT-4 변형과 Anthropic의 Claude를 포함한 |
| 14 | + |
| 15 | + 최첨단 대규모 언어 모델과 자체적으로 미세 조정된 모델을 활용하여 구현된다. |
| 16 | + |
| 17 | +* Cursor의 백엔드는 엄청난 규모로 설계되어 |
| 18 | + |
| 19 | + 최대 초당 100만 건 이상의 트랜잭션을 처리하고 |
| 20 | + |
| 21 | + 매일 수십억 건의 AI 코드 완성을 처리하여 반응성과 원활한 경험을 보장한다. |
| 22 | + |
| 23 | +* 이 글에서는 Cursor의 주요 기능, 각 기능의 작동 방식 |
| 24 | + |
| 25 | + 그리고 이를 구동하는 인프라 스택에 대해 살펴본다. |
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| 28 | +--- |
| 29 | + |
| 30 | +## 1 - AI Code Autocomplete |
| 31 | + |
| 32 | +* Cursor의 중요한 기능 중 하나는 AI 기반 코드 완성으로 |
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| 34 | + 사용자가 코드를 입력할 때 코드를 제안하여 코딩 속도를 크게 높여준다. |
| 35 | + |
| 36 | + 이 기능은 한 줄 단위의 코드 입력을 넘어 |
| 37 | + |
| 38 | + 리팩토링 및 여러 파일 편집 시 더욱 스마트한 제안을 제공한다. |
| 39 | + |
| 40 | + 특히 Cursor의 자동 완성 기능은 핵심적인 기능이다. |
| 41 | + |
| 42 | +* Cursor의 작동 방식은 개발자가 코드를 입력하면 |
| 43 | + |
| 44 | + Cursor 클라이언트(개발자 컴퓨터의 편집기)는 |
| 45 | + |
| 46 | + 현재 코드 컨텍스트의 **작은 스니펫**을 수집한 다음 |
| 47 | + |
| 48 | + 로컬에서 **암호화**하여 네트워크를 통해 Cursor의 클라우드 서버로 전송한다. |
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| 50 | +* 서버에서 스니펫은 안전하게 **복호화**되고 |
| 51 | + |
| 52 | + Cursor의 자체 코드인 **LLM(Large Language Model)**이 응답을 신속하게 생성하고 |
| 53 | + |
| 54 | + 그 응답은 클라이언트로 반환되어 인라인으로 표시됩니다. |
| 55 | + |
| 56 | + |
| 57 | + |
| 58 | +* 이 전체 프로세스는 사용자에게 즉각적으로 느껴지도록 |
| 59 | + |
| 60 | + 1초 미만의 매우 짧은 지연 시간을 제공하도록 설계되었다. |
| 61 | + |
| 62 | +* 여기서 중요한 점은 |
| 63 | + |
| 64 | + 사용자의 개인 정보 보호를 최우선으로 다루므로 |
| 65 | + |
| 66 | + 암호화된 코드는 즉시 사용된 후 폐기된다. |
| 67 | + |
| 68 | + 즉 Cursor 자동 완성 요청의 코드를 영구적으로 저장하지 않는다 |
| 69 | + |
| 70 | +* Cursor는 초당 100만 건 이상의 쿼리(QPS)를 처리하는데 |
| 71 | + |
| 72 | + 이는 주로 이러한 작은 자동완성 요청 때문이다. |
| 73 | + |
| 74 | + |
| 75 | +--- |
| 76 | + |
| 77 | +## Reference |
| 78 | + |
| 79 | +* [How Cursor Serves Billions of AI Code Completions Every Day](https://blog.bytebytego.com/p/how-cursor-serves-billions-of-ai) |
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