Hello. We are the Security Development Division (LINE Plus Security R&D) team, working to integrate AI into internal security operations. This is the first part…
팀 이름을 DevOps가 아니라 Cloud Platform으로 지은 이유 채용 공고를 둘러보면 인프라를 다루는 팀의 이름은 대개 셋 중 하나입니다. DevOps, Infra, Cloud. 플렉스팀에서 이 일을 하는 팀의 이름은 Cloud Platform입니다. 처음 듣는 분들은 거의 같…
왓챠는 다양한 취향을 가진 시청자들을 위해 다채로운 영상 콘텐츠들을 제공하고 있습니다. 이를 위해 왓챠는 고용량 원본 영상을 웹, 모바일, TV에서 원활히 재생할 수 있도록 압축하는 인코딩 작업을 Kubernetes 위에서 수행하고 있습니다. 하지만 복잡한 Kubernetes 환경에서…
로봇은 왜 챗봇보다 GPU를 더 먹을까 — 피지컬 AI 시대의 RFM… 젠슨 황의 두 번째 방한이 남긴 신호 1. 젠슨 황은 왜 7개월 만에 다시 왔나 2026년 6월 초, 젠슨 황 NVIDIA CEO가 다시 한국을 찾았습니다. 지난해 10월 경주 APEC, 이른바 '깐부치킨 회동'으로…
안녕하세요, 금융쇼핑 PA 서버 Tech Lead 김지원입니다. 뱅크샐러드 서버는 대부분 Go로 만든 마이크로서비스입니다. 제가 입사하기 전 얘기라 정확하진 않은데, 마이크로서비스니까 각 서비스는 작을 거고, 그러니 로직은 핸들러에 다 담자고 했던 것 같습니다. 서비스가 작을 때는 이게…
안녕하세요. 토스증권 Data Infra팀 박지원입니다. 지난 편에서는 Spark Connect 서버를 여러 replica로 나누고 Gateway로 요청을 분산시켰습니다. 한 Driver에 몰리던 사용자를 분산해 장애와 리소스 경합을 줄이기 위해 새 세션은 한가한 서버에 배치하고, 기존…
안녕하세요! kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 입니다. 🙋♂️ AI 인프라 하면 가장 먼저 무엇이 떠오르시나요? 아마 많은 분이 GPU를 생각하실 텐데요. 더 많은 GPU와 더 빠른 네트워크를 확보하기 위한 경쟁이 치열해지면서 AI 인프라의 규모도 빠르게 커지고 있죠. 그런데 아무리…
DDoS 공격 상황에서의 성능 붕괴 무작위 패턴의 DDoS 공격(예: 위조된 소스 IP 및 포트를 사용하는 SYN flooding attack)은 OVS datapath의 구조적 전제 조건을 직접적으로 타격합니다. OVS의 고성능은 트래픽의 locality에 의존하기 때문입니다. 이 l…
ISMS-P 개편 대비, Teleport로 접근 권한과 접속기록 준비하기 정부가 ISMS-P(정보보호 및 개인정보보호 관리체계 인증) 인증제도 개편을 추진하고 있습니다. 인증을 받은 기업에서도 침해사고가 잇따르기 때문인데요. 이번 개편은 주요 개인정보처리자에게 인증을 의무화하고, 서면…
Executive Summary - 다양한 GPU를 하나의 통합 자원처럼: 멀티클러스터링으로 여러 클러스터의 GPU를 필요에 따라 함께 선택하고 활용합니다. - 장애, 없앨 수 없다면 손실을 줄여봅시다: 장애 감지·복구 시간을 줄여 유효 학습 시간 비율(ETTR)을 높여야 합니다. -…
버그 티켓, AI에게 맡겨봤습니다 — QUBA 개발기 QA가 등록한 Jira 버그 티켓을 AI Agent가 먼저 조사하고, 원인과 수정안까지 제안한다면 어떨까요? 사이드 프로젝트로 시작한 버그 처리 자동화 Agent ‘QUBA’의 설계 과정과, 분석 품질을 좌우한 데이터 임베딩·RAG…
코딩 에이전트가 Spring을 못 짠다면, component scan부터 걷어내 보세요 라이브러리 버전을 올리던 중 컨트롤러 테스트 하나가 10번 실행해 10번 모두 실패했습니다. 로그에는 같은 이름의 빈이 두 번 정의됐다는 BeanDefinitionOverrideException이 남…
Executive Summary - 에이전틱 AI는 질문에 답하는 도구에서 업무를 실행하는 시스템으로 이동하고 있습니다. MCP와 같은 연결 표준은 AI를 데이터와 도구에 연결하지만, 실제 경쟁력은 연결 이후의 업무 설계에서 발생합니다. - 에이전트 사용 자체는 곧 기본 조건이 됩니다.…
글. 박이슬(스노우) / 공통플랫폼개발팀 안녕하세요, 여기어때컴퍼니 공통플랫폼개발팀 스노우입니다. 1편에서는 Confluence와 Jira에 흩어진 문서를 모아 검색 가능한 형태로 바꿨고, 2편에서는 그 위에 LightRAG와 Navigator를 얹었습니다. 여기까지 오면 질문을 던졌을…
글. 양현진(Cople) / 전시개발팀 안녕하세요. 전시개발팀 코플입니다. 저는 올해 사내에서 팀 이동을 하게 되었습니다. 공통플랫폼개발팀에서 약 2년 반 정도 플랫폼 개발 경험을 쌓고 전시개발팀으로 이동한 지 약 5개월이 지났습니다. 처음 경험하는 서비스 도메인 영역에서 우선적으로 서…
안녕하세요, 유저혜택개발팀 윌비입니다. AI가 코드를 짜 주는데 개발자는 이제 대체되는 것 아니냐는 말이 심심찮게 나옵니다. 저는 개발자가 없어지는 것이 아니라, 필요한 것이 코딩에서 다른 데로 옮겨 갔다고 생각합니다. 팀에서 AI 워크스페이스를 함께 만들어 쓰면서 겪은 고민과 지금 하…
생성형 AI가 본격적으로 확산되면서 클라우드 인프라를 바라보는 기준도 빠르게 바뀌고 있습니다. 예전에는 CPU 기반 가상 서버를 얼마나 안정적으로 제공하느냐가 중요했다면, 지금은 대규모 AI 모델을 얼마나 빠르게 학습시키고 안정적으로 운영할 수 있느냐가 더 중요한 기준이 됐습니다. NV…
통합 서버에서 하이브리드 아키텍처로의 진화 잡코리아 메인 페이지에서는 다양한 형태의 CPT(Cost Per Time) 상품을 제공하고 있습니다. 주문 상품, 테마관, 슈퍼기업관 등 각기 다른 특성을 가진 상품들이 사용자에게 노출되는데요. 이러한 상품들의 데이터를 조회하고 HTML 데이터…
Executive Summary - 엔터프라이즈 클라우드의 역할은 단순히 인프라 제공을 넘어 복잡한 IT 환경을 표준화하고 통제하는 '기업 통합 운영체계'로 재설계되어야 합니다. - AI 기술 스택의 운영 복잡성을 해결하기 위해 표준 운영, 워크로드 최적화, 보안 내재화, 운영 자동화라…
안녕하세요! 😀 작년부터 AI가 빠르게 일상 속으로 들어오면서, 자연스럽게 이런 생각이 들기 시작했습니다. "우리 팀의 업무에도 AI를 본격적으로 써볼 수 있지 않을까?" 최근 전사적인 클라우드 전환이 가속화되면서 저희 팀으로 쏟아지는 인프라 구축 및 권한 요청의 수는 기하급수적으로 늘…
How Demo Day Care Visualized Benchmark Results with AI:GO At JunctionX Korea 2026 hackathon, held at POSTECH in Pohang from August 21 to 23, Lablup and FuriosaA…
안녕하세요. 무신사 PEL 조직 공통서비스 파트에서 백엔드 개발을 하는 조현근입니다. 사내 여러 서비스가 함께 쓰는 공통 플랫폼을 담당하고 있습니다. 이번 로깅 문제도 그 과정에서 살펴보게 됐습니다. 트래픽이 많은 한 서비스에서 장애가 발생했습니다. 해당 팀의 장애 분석 자료를 보다가…
안녕하세요, 올리브영에서 백오피스 시스템 개발을 담당하고 있는 찬입니다. 형상관리 시스템에 커밋하고 배포까지 마쳤는데, 운영 서버의 동작이 로컬 환경과 다르게 나타난 적이 있으신가요? Single Source of Truth(단일 진실 공급원)여야 할 형상관리 시스템과 운영 환경의 실행…
AI 경쟁의 중심이 모델과 서비스에서 이를 실제로 구동하는 인프라로 빠르게 확장되고 있다. 고성능 AI를 구현하려면 반도 체와 컴퓨팅 자원, 데이터, 클라우드, 네트워크는 물론 산업현장과 현실 세계에 AI를 연결하는 소프트웨어와 하드웨어 기 반까지 함께 갖춰져야 한다. AI 산업의 지속…
고객의 한마디가 기능이 되기까지, AI 에이전트로 시작하는 제품 개발 사이클 안녕하세요. 인포그랩에서 소프트웨어 엔지니어로 근무하는 Andy입니다. 저는 고객사 자동화 프로젝트를 진행하며 n8n의 워크플로와 운영 데이터를 한곳에서 관리하는 인포그랩의 제품 Nelper를 개발하고 있습니다…
Executive Summary - 분산학습의 진입 장벽은 학습 코드뿐 아니라 인프라(GPU 클러스터·고속 네트워크·스토리지), 분산 소프트웨어(병렬화 전략·버전 정합), 운영(스케줄링·모니터링·장애 대응)의 세 계층을 함께 준비해야 한다는 데 있습니다. Managed Training…
AI 시대의 진짜 병목은 GPU가 아니라 '전기'입니다 몇 년 전만 해도 데이터센터 신축의 관건은 부지와 건축비, 서버 조달이었습니다. 지금은 다릅니다. 사업의 성패를 가르는 첫 질문은 언제나 이것입니다. "그래서, 거기 전기 들어옵니까?" 랙당 전력밀도는 과거 2~5kW에서 40~10…
안녕하세요. 아정네트웍스 플랫폼 챕터의 백엔드 개발자 정명구입니다. 이사/청소 스쿼드는 이사나 청소가 필요한 고객과 서비스 업체를 연결하는 플랫폼을 만들고 있습니다. AI와 함께 6개월 동안 서비스를 개발해 9월 1일 출시했고, 첫날 1,000건이 넘는 오더 접수 요청을 성공적으로 처리…
핵심 요약 | 항목 | 내용 | |---|---| | RTO (Recovery Time Objective) | 장애 발생 후 서비스가 복구되기까지 허용 가능한 최대 시간 | | RPO (Recovery Point Objective) | 장애 발생 시 손실을 허용할 수 있는 최대 데이터…
안녕하세요, 올리브영에서 주문·배송 도메인의 백엔드 개발을 담당하고 있는 데이먼입니다. 오늘은 '배송준비중'이라는 이유로 막혀 있던 주문 취소를, 고객이 앱에서 직접 할 수 있게 바꾼 이야기를 해 보려 합니다. 밤 11시, 한 고객이 결제를 마치고 3분 뒤에야 립스틱을 원하던 것과 다른…
안녕하세요, 올리브영에서 매장·본사 업무 시스템을 개발하고 있는 임밥입니다. 오늘은 오래된 문자 발송 데몬을 걷어내면서, 발송량에 견주면 한참 과해 보이는 구조를 일부러 택했던 이야기를 해보려 합니다. 저희 메시지 발송 시스템의 평소 발송량은 초당 1건에도 미치지 못합니다. 이는 저희…
사장님 입점신청 자동승인 주기를 10분에서 10초로 사장님의 입점신청 요청들은 자동승인 처리가 시작되기까지 최소 3분에서 최대 12분 59초가 걸렸습니다. 이 대기를 10초 이내로 줄인 과정을 기록한 글입니다. 그림 출처: AI 자동생성(https://youmind.com) 세 줄 요약…
1. AI와 인프라의 결합: 과거의 한계와 MCP의 패러다임 전환 기존의 대규모 언어 모델(LLM)은 뛰어난 추론 능력을 갖추었음에도 불구하고 ‘인프라와의 물리적 격리’라는 명확한 한계를 지니고 있었습니다. - 과거 (Isolating Chatbot): 엔지니어가 터미널(kubectl…
AI 추론 메모리 병목과 서버 변화는 2026년 AI 인프라를 이해할 때 반드시 짚어야 할 흐름입니다. AI 인프라를 이야기할 때 가장 먼저 떠오르는 요소는 여전히 GPU입니다. 대형 언어 모델 학습, 멀티모달 모델 처리, 고성능 AI 데이터센터 구축 모두 GPU 성능과 밀접하게 연결되…
Sep 23, 2026 Engineering Building a Unified AI Accelerator Testbed on OpenStack and Public Cloud - Yubin Kim Software Engineer Sep 23, 2026 Engineering Building…
안녕하세요! 카카오에서 유저 편의성을 높이는 데 관심이 많은 토리입니다. 카카오에는 정말 다양한 서비스와 그 안에 쌓이는 방대한 데이터가 있습니다. 이 많은 콘텐츠와 유저를 잘 이어주는 역할을 하는 것이 바로 추천이고, 그중에서도 "얼마나 이 유저에게 맞는 콘텐츠를 보여주는가"는 서비스…
AI Agent “Megatron” 이야기 — LangChain/LangGraph 기반 Agentic Loop와 MCP로 연결한 실행 백엔드가, 반복되던 CDC 온보딩 절차를 대화 하나로 줄인 과정을 실제 구현 기준으로 이야기해 봤습니다. “Data & AI Platform Peace…
| | | $ whoami --team ❯ kt cloud 플렛폼엔지니어링팀 김재혁 님 | | | Tech-Frontier.md | | 1. 문제 정의 — 왜 "표준 템플릿"이 필요했나 새로운 서비스를 시작할 때마다 우리는 비슷한 고민을 반복하고 있었습니다. 팀 안에는 JSP, PHP를…
Executive Summary - LLM 추론의 병목은 GPU 연산량보다 메모리일 수 있습니다. 긴 컨텍스트와 동시 요청이 늘면 KV Cache가 HBM(High Bandwidth Memory)을 빠르게 점유해 Cache 재계산과 응답 지연을 일으킵니다. - 이 문제는 GPU를 추가하…
안녕하세요! 카카오뱅크에서 이번 KodeRunner 2026의 기획과 총괄 운영을 담당한 기술XR팀의 Ashley, Chedda입니다. 2022년 첫발을 내디뎠던 카카오뱅크의 사내 기술 컨퍼런스 KodeRunner(이하 코드러너)가 어느덧 다섯 번째 해를 맞이했습니다. 해를 거듭하며 코…
Executive Summary - AX는 AI 기능을 추가하는 일이 아니라, AI와 사람이 일하는 방식에 맞춰 업무와 비즈니스를 다시 설계하는 일입니다. AI가 핵심 업무의 기반이 될수록 기업은 그 기반을 누가, 어떤 조건으로 통제하는지 결정해야 합니다. - 소버린 AI는 기업의 업무…
기술성과 사업성을 충분히 검증받은 딥테크 스타트업이라도 산업 현장 적용을 전제로 한 실증(PoC) 기회를 확보하기까지는 적지 않은 시간이 소요됩니다. 대·중견기업 현업 부서와의 접점이 제한적이고 PoC 레퍼런스 부재가 초기 매출 전환과 후속 투자유치의 병목으로 작용하는 경우가 많기 때문…
글. 이단비(Tabie) / Service Factory팀 안녕하세요, 여기어때컴퍼니 Service Factory팀 타비입니다. 올해 초 팀을 옮긴 후 받은 첫 과제는 바이브코딩으로 서비스를 하나 만들어보는 것이었습니다. 여행 유튜브 영상을 AI가 요약해서 숙소 검색까지 이어주는 작은…
대규모 데이터 인프라 환경에서 안정적이고 빠른 데이터 입수는 하위 분석 작업과 비즈니스 의사결정의 중요한 초석이라고 생각합니다. 기존 인프라에서는 1,200여 개의 데이터 파이프라인이 Oozie XML을 통해 관리되고, 데이터 입수 도구로 Sqoop이 사용되고 있었습니다. 해당 시스템은…
As environments change, decisions that were reasonable in the past often cease to be valid. This article explains the challenges that the iOS client for Service…
3줄 요약 - 공연 라이브 스트리밍은 좌석과 지역의 한계를 넘어 더 많은 관객과 수익 기회를 만들 수 있습니다. - 공연 라이브 스트리밍 플랫폼을 선택할 때는 라이브·VOD 통합 운영, 글로벌 송출 안정성, 티켓 기반 시청 제어, 콘텐츠 보안을 함께 확인해야 합니다. - 국립극단과 티켓…
안녕하세요. 토스증권 Data Infra 팀 Data Engineer 장재영입니다. 지난 상반기 동안 ML Platform 팀의 김진웅 님과 함께 Kubernetes 기반 GPU 클러스터를 구축했는데요. 오늘은 그 과정에서 겪은 문제와 해결 방법을 공유하려고 합니다. 토스증권의 서비스와…
글. 박준희(Kuiper) / 숙박플랫폼개선TF팀 안녕하세요. 여기어때 숙박플랫폼개선TF팀 박준희(카이퍼)입니다. APM 도구를 써보신 분이라면 이런 화면을 보신 적이 있으실 겁니다. 가로축은 시간, 세로축은 응답시간, 그리고 요청 하나하나가 점으로 흩뿌려지는 산점도. 이 시리즈가 끝나…
안녕하세요. 아정당 플랫폼 FE챕터를 이끌고 있는 장순우입니다. 개발자가 아닌 사람이 만든 화면이 매일 프로덕션에 올라가는 구조를 만들었습니다. 어쩌다 이런 걸 만들게 됐는지부터 이야기하겠습니다. 아정당이 운영하는 서비스는 하나가 아닙니다. 인터넷, 렌탈, 이사, 청소부터 상조, 카드,…
Executive Summary - 멀티 AI 시대의 새로운 병목, 'Context Silo'의 등장: 기업 내 AI 도입이 가속화됨에 따라, 각 AI가 참조하는 업무 맥락과 판단 기준이 서로 달라지는 '컨텍스트 사일로' 현상이 기업 전체의 최적화를 방해하는 주요 장애물로 부상함. -…
한꺼번에 짊어지던 배치를 내려놓고, 하나씩 흘려보내는 워크플로로 Temporal 도입은 부담스러웠고, 그렇다고 배치를 그대로 둘 순 없었습니다 – 입맛대로 골라 Claude로 뚝딱 만든 워크플로 엔진 개발기 ℹ️ 이 글에 등장하는 수치와 설정값(대기 시간, 타임아웃, 재시도 횟수 등)은…
if(kakao)2026 둘째 날은 안정성과 인프라, 거버넌스, AI-DLC, Model & Agent에 대해 이야기합니다. 키노트를 제외한 총 30개의 기술 세션들이 아래와 같이 진행됩니다. 1. 유휴 서버를 찾다가 Hybrid Cloud까지 갔습니다: 비용 가시화에서 Unit Eco…
안녕하세요, 카카오뱅크 알림경험엔지니어링팀 서버 개발자 Remy, Kenneth, Jett입니다. 플랫폼 개발자는 항상 딜레마에 직면합니다. 성능을 높이면 코드가 복잡해지고, 코드가 복잡해지면 다른 개발자가 이해하기 어려워집니다. Lock-Free 자료구조, Work-Stealing 알…
문서로만 지키던 아키텍처 규칙, 테스트 코드로 강제하기 들어가며 제가 속한 파트너셀프서비스팀은 코딩 컨벤션을 사내 위키 문서와 AI 에이전트가 참조할 수 있는 규칙 문서에 정의해놓고 개발하고 있습니다. 하지만 그 규칙을 잘 지키고 있는지 확인하는 방법이 코드 리뷰뿐이었다는 점이 문제였습…
안녕하세요! 올리브영 배송최적화 스쿼드의 백엔드 개발을 담당하고 있는 로미입니다.🌠 지난 Part 01에서는 멀티 센터 체제 전환의 배경과 배송최적화 시스템의 전체 아키텍처를 소개했는데요. 이번 Part 02에서는 그 핵심인 최적의 출고 센터를 결정하는 로직을 어떤 설계 패턴으로 풀어냈…
5월 초, 코딩 에이전트에게 이렇게 물었습니다. “DB 트랜잭션과 스프링 트랜잭션의 차이는 뭐야? 분산 락은 왜 필요한 거야?” 당시만 해도 저는 백엔드 개발 경험이 없었습니다. 하지만 두 달 뒤, 이 개념들을 적용해 신규 기능을 출시했습니다. 저는 지난 10년 동안 프론트엔드 개발만…
📌 핵심 요약 3D 공간정보 및 디지털 트윈 전문 기업 '이지스(EGIS)가 대용량 3D 데이터 처리 및 AI 시각화 연산을 위해 카카오클라우드를 기반으로 클라우드 네이티브 전환을 완료했습니다. 인프라 운영 비용 30% 절감, 데이터 처리량 3배 증가, 평균 응답 시간 50% 이상 단축…
Executive Summary - 퍼블릭 클라우드 도입률 66%: 전년 대비 4%P 상승했지만, 공공·방산은 크게 증가하고 건설·서비스는 소폭 감소하는 등 업종별 차이는 이어지고 있습니다. - CSP 경쟁력, AI 지원 역량으로 확장: 가격·보안의 응답률은 낮아진 반면, 최신 기술 대…
모놀리식인데, 도메인 하나만 따로 띄웁니다 명령 한 줄로 뜨는 것 저희 백엔드에서 이슈 도메인은 프로덕션에서 혼자 돌지 않습니다. 앞에 Gateway가 있고, 옆에 인증 서버가 있고, 채번이나 조직 조회 같은 걸 다른 도메인 서비스에 물어봅니다. 정상입니다. 실서비스는 원래 그렇게 얽혀…
안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 🙌 가천대학교 클라우드공학과에 재학 중인 두 분, Tory(이유석)와 Serin(김서연)이 카카오클라우드에서 3개월간의 현장 실습을 성공적으로 마쳤습니다. 전공 수업에서 차곡차곡 쌓아온 지식이 실제 기업 현장에서 실무 프로젝트로 실현되며 한 단계 더 깊…
DynamoDB 핫 파티션을 해결하는 3가지 방법 (4): 쓰기 샤딩 단건 조회를 유지한 쓰기 샤딩과 약 20억 건의 단계적 마이그레이션 Jayon • Jinyoung Park, Backend Enginner - Backend 안녕하세요, 채널톡 백엔드 엔지니어 제이온입니다. 지난 1~…
지난 글 LLM as a Judge를 활용한 CodeBuddy 성능 평가에서는 사내 AI 코드 리뷰 서비스 코드버디(CodeBuddy)의 응답 품질을 어떻게 측정할 것인지를 다뤘습니다. 평가 체계를 세우고 나니 다음 질문이 따라왔습니다. "그래서 이 리뷰가 실제로 무엇을 막아주고 있는가…
5년, 340개의 이야기로 이어온 개발 문화 채널 엔지니어링 팀의 Dev Session 문화를 소개합니다 Soo • Developer Relations - 개발 문화 안녕하세요, 채널 코퍼레이션 Developer Relations의 수입니다. 채널 엔지니어링 팀에는 2021년부터 꾸준히…
생성형 AI가 빠르게 발전하면서 IT 업계에서는 자연스럽게 이런 질문이 나오고 있습니다. “AI가 코드를 작성하고 아키텍처까지 제안하는 시대에 클라우드 엔지니어의 역할은 어떻게 달라질까?“ 최근의 AI는 Terraform 코드를 생성하고, Kubernetes Manifest를 작성하며,…
안녕하세요. kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다. 클라우드 환경이 복잡해질수록 운영자가 확인해야 할 데이터도 빠르게 늘어납니다. 특히 Cloud Native 환경에서는 하나의 요청이 여러 마이크로서비스와 인프라를 거치기 때문에, 문제가 나타난 지점과 실제 원인이 발생한 지점이 다를…
Executive Summary - 매주 새로운 오픈웨이트(OpenWeight) 모델이 벤치마크를 갱신하지만, 지능·속도·비용이 모두 우수한 단일 정답은 없습니다. 라이선스, 보유 GPU 규모, 다국어 지원, 고객 수요까지 함께 점검해야 실제 서비스로 이어집니다. - 추론은 요청마다 연…
@Scheduled 한 줄로 버티다, 트리거를 밖으로 꺼낸 이야기 Pod를 세 개로 늘렸는데, 같은 작업만 세 번 돌았습니다 5분마다 실행되는 배치가 있었는데, 대상이 만 건을 넘자 한 회차에 8분이 걸리기 시작했습니다. 이전 회차가 끝나기도 전에 다음 실행 시각이 돌아온 것입니다. 처…
글. 구혜준(Hazel) / SRE팀 이 글은 2부작입니다. (1/2) AI는 읽고, 코드는 계산합니다 — Smart RI Calc (현재 글) (2/2) 틀린 걸 없애기보다, 틀린 게 보이게 — Alert Adviser 안녕하세요, 여기어때컴퍼니 SRE팀에서 클라우드 엔지니어링 업무를…
4개월마다 돌아오는 궤도, 플랫폼 엔지니어의 숙제 클라우드 네이티브 생태계의 중심에서 대규모 인프라를 지탱하는 플랫폼 엔지니어들에게 가장 가혹하면서도 피할 수 없는 업무를 하나 꼽으라면, 단연 'Kubernetes(K8s) 버전 업그레이드'일 것입니다. Kubernetes 공식 커뮤니티…
안녕하세요. AX Platform Company, kt cloud입니다. AI가 산업과 비즈니스 전반으로 확산되면서, 이제는 AI 서비스를 얼마나 안정적으로 운영하고 확장할 수 있는지가 중요한 경쟁력이 되고 있습니다. 대규모 AI 워크로드를 뒷받침하는 Infrastructure, 서비스…
안녕하세요, 아정당 플랫폼 챕터의 백엔드 개발자 박영민입니다. 아정당 플랫폼 백엔드 리포지터리에는 엔티티 257개가 도메인 123개에 흩어져 있었습니다. 도메인 하나에 엔티티는 두 개 남짓한 수준이었고, 경계는 애그리거트 별로 굵직하게 나뉘어 있지 않고 잘게 흩어져 있었습니다. 코드 한…
글. 김민승(Miles) / 유저혜택개발팀 안녕하세요. 여기어때 유저혜택개발팀 마일스입니다. “리액티브로 바꿨더니 4배 빨라졌습니다.” 부하 테스트 보고서 초안에 호기롭게 적었던 문장입니다. 하지만 이 보고서는 이후 몇 번이고 고쳐 쓰여야 했습니다. 결국 남은 최종 결론은 처음과 완전히…
date slug author status tags(최대 3개) summary type thumbnail category updatedAt 인프라 관점에서 아임웹은 세 겹이 공존하는 프로덕션입니다. 자기 도메인을 연결할 수 있는 100만 개의 사이트, 이를 서빙하는 약 8만 개의 Ama…
이 글은 IDG의 아티클을 전재하여 제공합니다. [원문보기] Executive Summary - AI 에이전트 오케스트레이션 플랫폼은 에이전트와 도구, 데이터, 사람을 하나의 워크플로로 묶어 지휘하는 제어 계층(Control Plane)입니다. 에이전트를 수천 개 규모로 확장하려는 기업…
글. 김민우(Kyle) / 유저혜택개발팀 안녕하세요. 유저혜택개발팀의 카일입니다. 이번 글에서는 동시성 문제를 다루면서 직접 겪었던 고민과, 그 과정에서 배운 락과 데드락에 대한 제 생각을 공유해보고자 합니다. 신규 유저가 상품을 구매하고 이용을 완료하면 결제 금액의 일부를 포인트로 지…
1. 들어가며 — PR 리뷰는 왜 항상 병목이 되는가 PR(Pull Request)은 협업 기반 개발에서 코드 품질을 유지하기 위한 가장 중요한 프로세스 중 하나다. 모든 변경은 PR을 통해 공유되고, 리뷰를 거쳐 병합되며, 이 과정에서 코드의 안정성과 일관성이 확보된다. 하지만 실제…
안녕하세요. 토스에서 광고주가 쓰는 대시보드를 만들고 있는 프론트엔드 개발자 김동희입니다. 저희 팀이 만드는 건 광고주를 위한 화면이에요. 캠페인을 만들고, 예산을 넣고, 어제 쓴 돈이 얼마나 성과로 돌아왔는지 확인하는 곳이죠. 말하자면 '데이터를 보는 도구'를 만듭니다. 그리고 도구를…
안녕하세요. 토스에서 광고주가 쓰는 대시보드를 만들고 있는 프론트엔드 개발자 김동희입니다. 저희 팀이 만드는 건 광고주를 위한 화면이에요. 캠페인을 만들고, 예산을 넣고, 어제 쓴 돈이 얼마나 성과로 돌아왔는지 확인하는 곳이죠. 말하자면 '데이터를 보는 도구'를 만듭니다. 그리고 도구를…
Executive Summary - 은행권 AI 전환의 본질은 모델 경쟁이 아니라 실행 환경 경쟁입니다. AI가 은행 업무를 이해하고, 승인된 권한 안에서 안전하게 실행할 수 있는 구조가 핵심입니다. - AI 에이전트의 성패는 AI-Ready 데이터에 달려 있습니다. 조직마다 다른 업무…
AWS EC2 Spot 인스턴스의 비용 절감 효과와 가용성 리스크를 정량적으로 분석하고, Spot 도입/비율/스케일링 전략에 따른 트레이드오프를 정리한 글입니다. 안녕하세요, LG U+ Ucube DAX팀에서 데브옵스 엔지니어로 일하고 있는 김진우입니다. 이번 글에서는 “우리 서비스에…
Executive Summary - AI 시대의 PLM은 제품 데이터 관리 시스템에서 제품 개발 지능 플랫폼으로 진화해야 합니다. - Digital Thread는 PLM, ERP, MES 등 분산된 데이터를 연결해 AI가 제품 개발의 전체 맥락을 이해하도록 하는 핵심 기반입니다. - A…
Executive Summary - AI 인프라는 GPU 사양보다 워크로드 정합성을 먼저 봐야 합니다. 같은 GPU라도 모델 규모, 메모리 요구량, 학습·추론 비중, 목표 지연시간과 데이터 경로에 따라 실제 성능과 비용은 달라집니다. - 전체 시스템의 병목이 실제 성능을 결정합니다. G…
Hi, I’m Tony, the lead of Karrot’s Frontend Core Team. Our team builds the development environment and deployment infrastructure used by frontend engineers at K…
안녕하세요, 당근 프론트엔드코어팀 리더 Tony입니다. 저희 팀은 프론트엔드 엔지니어들이 쓰는 개발 환경과 배포 인프라를 만들어요. 이 글은 레퍼런스가 거의 없던 기술 Lynx를 검토해서 프로덕션 앱에 넣기까지의 기록이에요. 새로운 기술을 도입할지 고민해 본 분이라면 판단의 과정이 참고…
Executive Summary - GPUaaS의 가치는 GPU 자원을 필요한 만큼 제공하는 데 그치지 않습니다. 데이터센터, 고속 네트워크, 스토리지, 보안, 학습·추론 플랫폼을 하나의 구조로 통합해 AI 인프라의 구축과 운영 복잡성을 줄이는 데 있습니다. - 고성능 GPU의 성능을…
본 글에서는 플랫폼 엔지니어링 도입 가능성을 검토하기 위해 진행한 PoC(Proof of Concept) 과정과 그 결과를 소개합니다. Written by 김진우님 안녕하세요, LG U+의 데브옵스 엔지니어링을 하고 있는 Ucube DAX팀 김진우입니다. 본 글에서는 플랫폼 엔지니어링…
헥사고날 아키텍처, Adapter만 바꾸면 될까 파일 저장소를 다른 클라우드로 옮겨보니, 손댈 것의 절반은 Adapter 밖에 있었습니다 파일 저장소를 AWS S3에서 다른 클라우드의 오브젝트 스토리지로 옮기는 작업을 했습니다. 저장 백엔드를 갈아 끼우는 일이니, 헥사고날 아키텍처를 설…
우리 팀만의 vLLM 플러그인 만들기 2편 - 모델 변환부터 배포까지 AI-native로 자동화하기 - 등록일 - 2026.08.10 - | - 코멘트 - 6029 1편에서는 검색·추천 모델을 vLLM 사용자 정의 플러그인으로 옮겨 서빙 성능을 높인 과정을 소개했습니다. 모델을 vLLM…
| | | $ whoami --team ❯ kt cloud Data플랫폼팀 김주환 님 | | | Tech-Frontier.md | | 데이터는 넘치는데, 정작 쓸 수가 없었다 클라우드를 운영할수록 로그, 지표, 이벤트, 사용량 데이터가 쉴 새 없이 쌓입니다. 문제는 이 데이터들이 시스템…
경계를 빌드로 못 박으면, 경계를 옮기는 일도 빌드가 붙잡습니다 지키는 힘과 붙잡는 힘은 같은 힘이다 계층 경계를 물리적인 Gradle 모듈로 쪼개서 컴파일러에게 지키게 하는 방식은, 저희 팀이 오래 써 온 방법입니다. 도메인 코어는 인프라를 몰라야 한다는 규칙이 리뷰어의 눈이 아니라…
| | | $ whoami --team ❯ kt cloud Cloud플랫폼팀 서준호 님 | | | Tech-Frontier.md | | 클라우드 환경이 고도화됨에 따라 네트워크 트래픽에 대한 투명성 확보와 보안 감사(CSAP 인증 등) 요건은 점점 더 까다로워지고 있습니다. 본 포스트에…
기술 전략 보고서 “AI-Ready Infrastructure” 정의 · 시장 현황 · Bespin MSP 인프라 조직 준비 방안 작성일 2026년 7월 · 대상: Delivery Excellence Office / 인프라 엔지니어링 요약 (Executive Summary) • “AI-…
사람은 떠났는데 권한은 남았다 김팀장은 여전히 급여를 볼 수 있다 먼저 한 장면부터 말씀드리겠습니다. 김팀장이 마케팅 부서에서 개발 부서로 자리를 옮겼습니다. 인사 시스템에는 이동이 반영됐고, 조직도도 다시 그려졌습니다. 그런데 인가 시스템 안에서는 김팀장이 아직 마케팅 부서의 매니저로…
김명현 | #Developer 어느 날 대표님이 Claude Code를 한참 쓰더니 뭔가를 만들어 왔습니다. 비주얼 노벨이랍니다. zeta처럼 AI가 스토리를 진행하는데, 인물과 배경도 그려줍니다. 로컬에서만 동작하긴 했지만, 개발자와 디자이너의 도움 없이 혼자 만들었다는 게 믿기지 않…
Introduction: Why end-to-end encryption for Kafka? On the LINE app, billions of messages are exchanged every day. This vast data flows through many systems, and…