🧑💻 요약 AI 개발을 두고 "이러다 다 죽는다"는 속도조절론과 "멈추면 바로 탈락"이라는 가속론이 팽팽히 맞서고 있습니다. 앤트로픽·오픈AI 등 AI 개발사는 속도 조절과 인간의 통제 강화를 요구하고, 엔비디아는 해결 가능하다며 가속을 외치고 있습니다. 한국은 "늦출 여유가 없다"며…
안녕하세요. 아정당 플랫폼 백엔드 챕터의 박영민입니다. 아정당 플랫폼 프로덕트 팀은 애자일 방법론에 따라 스프린트 단위로 일합니다. 정기 배포는 주 1회지만, 비즈니스 특성상 핫픽스도 자주 나갑니다. 저희 서버는 쿠버네티스(Kubernetes) 위에서 돌아갑니다. 쿠버네티스는 컨테이너로…
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…
Executive Summary - 실행 기록에 요청한 직원 이름만 남는 경우가 많습니다. 어느 에이전트가 어떤 권한으로 무엇을 했는지 알 수 없으면 사고 원인을 확인하기 어렵습니다. 요청자·에이전트·권한·접근 데이터를 연결해 추적해야 합니다. - 에이전트는 정상 권한으로 일하므로 권한…
병원이 의료 AI를 진료에 활용하려면 데이터를 연결하고 관리할 기반과 의료진의 사용 절차를 마련하고, 운영 책임을 분명히 해야 합니다. 이번 IHF 2026에서는 병원들이 이 조건을 어떻게 준비하고 있는지 실제 사례를 통해 살펴봤습니다. 10월 20일 서울 코엑스 마곡 컨벤션센터에서 열…
그렇다면 2027년에 특히 눈여겨봐야 할 기업용 OVP 시장의 핵심 변화 세 가지는 무엇일까요? 2027년 기업용 OVP 시장을 이끌 핵심 트렌드 3가지 1. AI로 자막 생성부터 요약까지, 서비스 운영 효율 증대 영상이 늘어날수록 자막 제작과 번역, 긴 영상의 내용 정리에 더 많은 시…
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…
양자컴퓨터는 미래의 기술인 동시에 현재의 보안 체계가 준비해야 할 새로운 도전입니다. 이번 글에서는 양자컴퓨터 시대에 통신 보안을 강화하기 위한 방안과 통신 최초 접속 구간에 양자내성암호를 적용한 실증 이야기를 해보겠습니다. Written by 김예지님 안녕하세요. LG U+ 모바일디바…
critical-script, 배달의민족 웹뷰 로딩 성능을 30% 개선한 인라인 스크립트 로딩 전략 이야기 들어가며 배달의민족 앱은 일부 지면을 웹뷰로 구성하는 하이브리드 앱입니다. 대표적인 커머스 서비스인 B마트의 가게홈 지면도 웹뷰로 구성됩니다. 웹뷰는 한 번의 개발로 iOS와 An…
안녕하세요! kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 입니다. 🙋♂️ AI 기술이 빠르게 발전하면서 이를 뒷받침하는 데이터센터의 모습도 달라지고 있습니다. 더 많은 전력을 안정적으로 공급하고, 고성능 GPU에서 발생하는 열을 효과적으로 식히는 것은 물론, 필요한 인프라를 얼마나 빠르게 구축할…
| DC서부운용팀 서동진 님 | AI 데이터센터, 냉방이 멈추면 안 되는 이유 AI 데이터센터는 기존 데이터센터와 근본적으로 다른 부하 특성을 가진다. GPU 클러스터는 고집적으로 군집화되어 있고, 랙당 발열 밀도가 기존 서버 대비 압도적으로 높다. 이런 환경에서 냉방설비가 단 몇 분이…
SaaS는 사업자가 운영하는 소프트웨어를 설치 없이 인터넷으로 구독해 사용하는 클라우드 서비스입니다. SaaS는 네트워크부터 애플리케이션까지 사업자가 관리하고 데이터·계정·접근 권한은 사용자가 직접 관리합니다. SaaS 도입 전에는 공동 책임 범위·데이터 내보내기·SLA·요금 기준 네…
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…
루프를 품은 그래프 엔지니어링: Claude Code와 OmO로 본 설계와 실행 "이 PR 리뷰하고, 문제 있으면 고쳐 줘." 코딩 에이전트에게 PR(Pull Request) 리뷰와 수정을 맡길 때 요청은 이 한 줄이면 되지만, 에이전트가 할 일은 여러 단계로 나뉩니다. 이를테면 PR의…
Executive Summary - 기업 AI의 성과는 모델 성능뿐 아니라, 기업 고유의 업무 맥락(컨텍스트)을 이해하는 능력에 달려 있습니다. - 컨텍스트 계층은 데이터에 의미와 규칙을 더해, AI의 분석을 실제 업무 실행으로 연결합니다. - 축적된 운영 지식을 AI가 활용할 수 있도…
내진·면진·제진은 지진에 대응하는 서로 다른 공법이며 목표가 각각 붕괴 방지와 흔들림 사전 차단과 흔들림 감소로 나뉩니다. 내진등급이 높아도 지진 이후 전산실 장비의 가동은 보장되지 않습니다. 내진·면진·제진은 각각 구조체의 저항력과 전달되는 지진력과 구조물의 흔들림을 다루며 세 방식…
글. 박수봉(Henby) / 서비스웹개발팀 안녕하세요. 서비스웹개발팀 헨비입니다. 9월 7일, 여기어때 해외투어 서비스를 오픈했습니다. 프론트엔드 담당 개발자는 두 명이었고, 웹과 앱 웹뷰를 하나의 코드베이스로 개발했습니다. 저는 웹 카테고리홈·상품 상세·주문서·예약내역·해외투어용 채팅…
💡3줄 요약 1. 그룹웨어 비용은 구독형, 구축형, 무료형 등 과금 방식에 따라 계산 구조가 달라집니다. 2. 1인당 요금 외에도 도입비, 추가 옵션, 데이터 이전 비용까지 고려해야 합니다. 3. 견적 비교 시 단가 이외에도 포함 기능, 제공 용량 등의 조건을 같은 기준으로 비교해야 합…
Executive Summary - 현대화의 우선순위는 도입 연도보다 업무 지연, 반복 입력, 데이터 불일치 등 사업에 미치는 영향으로 정해야 합니다. - AI를 활용한 자체 개발과 SaaS는 구독료뿐 아니라 개발·검증·운영·변경 비용을 같은 기간으로 비교해야 합니다. - 시스템 통합에…
안녕하세요. 아정당 CRM BE 챕터에서 CRM 서버를 개발하고 있는 조규민입니다. 개발 틈틈이 팀의 슬랙 봇 C.Bot을 만들고 있습니다. 이 글에서는 배포 담당자 알림 한 줄로 시작한 봇이 AI를 만나 팀의 동료가 되기까지의 과정을 공유합니다. 2025년 11월 5일, 개발 채널에…
Executive Summary - 도입을 넘어 '운영'으로의 패러다임 전환: 기업용 생성형 AI의 성패는 단순한 모델 도입이 아니라, 데이터 접근 권한 관리, 업무 규칙의 일관된 적용, 실행 결과의 통제 등 정교한 'AI 운영 역량' 확보에 달려 있습니다. - AI 에이전트 시대의 4…
PaaS는 애플리케이션을 개발·배포·실행하는 플랫폼을 인터넷으로 빌려 쓰는 클라우드 서비스 모델입니다. PaaS의 책임 범위는 애플리케이션 바로 아래에서 나뉩니다. 제공자는 네트워크부터 운영체제와 런타임까지 관리하고 사용자는 애플리케이션과 데이터를 운영합니다. PaaS 과금 방식은 사용…
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…
우리가 일해온 방식에 이름을 붙였습니다 Move Fast · Deep Dive · Share Out, 실제 업무에서는 어떻게 나타날까요? Channel Talk - 개발 문화 그 어느 때보다 빠르게 변하고 있고, 누구도 처음부터 정답을 알고 출발하지 않습니다. 결국 차이를 만든 것은 더…
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…
안녕하세요. 지난 글에서 AI 자동화의 진짜 문제는 "만드는 것"이 아니라 "유지하는 것"이라는 이야기를 나누었습니다. 그리고 그 전제 조건으로, 팀의 암묵지를 먼저 명문화해야 한다는 점도 강조했었죠. 그렇다면 실제 현업에서는 이를 어떻게 구현하면 될까요? 이번 글에서는 그 고민을 팀…
우리 회사도 전자주주총회 도입 대상일까? 사전 준비사항 한눈에 보기 우리 기업도 전자주주총회를 도입해야 하는지, 기업이 준비해야 할 기본 사항은 무엇인지 알고 싶다면 아래 콘텐츠에서 더 자세히 확인해 보세요. 2027년부터 국내 주주총회 운영 방식에 큰 변화가 시작됩니다. 2027년 1…
2026년 9월 중순부터 10월 중순까지 AI 보안 업계에서 에이전트의 예측할 수 없는 행동 제어에 모두가 뜻을 모으는 분위기가 감지되었습니다. 프론티어 랩, 하이퍼스케일러, 정부 너나할 것 없이 에이전트를 중심으로 한 실행 흐름을 어떻게 파악하고 통제할 것인지에 대한 구체적인 행동에…
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…
소속팀: HQ 작성자: 한선호 2027 AI 전망과 AI MSP의 다음 단계 — 글로벌 Top 10 리포트로 읽는 AI 에이전트 시대 Oct 13, 2026 · @minji kang 들어가며: 2026년, AI는 시험 단계를 넘어섰다 2026년 글로벌 리포트 10편이 공통으로 가리키는…
소속팀: HQ 작성자: 한선호 BESPIN GLOBAL TECH BLOG AI 에이전트를 ‘디지털 직원’으로 관리하다 베스핀글로벌이 전사 업무 자동화의 효과를 숫자로 증명한 방법, Agent Workforce Management(AWM) Vertical Solution 1팀 · 2026…
데이터 주권은 하나의 조건이 아니라 역내 법인 실체·운영 통제권·암호화 키·공급망·네트워크 경로라는 다섯 요건으로 나뉩니다. 데이터 소재지가 역내여도 암호화 키를 사업자가 보관하면 역외 당국의 자료 제출 명령이 데이터에 닿습니다. 데이터 주권 요건 가운데 서버 접근 권한과 네트워크 경로…
생성형 AI로 기능을 만들기 위해 모델을 호출하는 것은 어렵지 않습니다. 하지만 실제 서비스에 적용하려면 사용할 모델과 데이터의 처리 범위를 정하고, 예상 비용과 필요한 처리 용량도 검토해야 합니다. 서비스 팀마다 이 과정을 따로 준비하면 비슷한 작업을 반복하게 됩니다. 모델 공급자별…
안정적인 대규모 접속 대응을 위해 필요한 기능 - 멀티 CDN은 물론, 해외 시청까지 고려한 글로벌 CDN까지 대규모 동시 접속에 대응하는 스트리밍 인프라 - 다양한 브라우저와 디바이스를 지원하는 HTML5 기반 플레이어 - 네트워크 환경에 따라 화질을 자동 조정하는 적응형 스트리밍(A…
AI 번역본입니다. 영어 원문 보기첨부된 슬라이드, 동영상, 이미지는 원본 언어로 제공됩니다. Figma, 더 가볍게. 버즈빌은 이번 분기에 Figma 계정을 Organization에서 Professional로 전환해 달라고 요청했습니다. 디자인팀의 일하는 방식이 달라진 데 따른 결정입…
요즘은 AI 도구를 빼놓고 디자인 업무를 이야기하기 어렵다. 필자가 처음 관심을 가진 것은 이미지 생성 기능이었다. 몇 줄의 프롬프트만으로 새로운 이미지가 만들어지는 것이 신기했고, 자연스럽게 디자인 업무에도 적용해보게 됐다. 그렇게 시작한 AI 활용은 여러 도구를 써보며 점점 넓어졌다…
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. 심수현(Dante) / 전시개발팀 안녕하세요. 전시개발팀에서 여기어때 서비스를 개발하고 있는 단테입니다. 저희 팀은 레거시 API와 신규 API의 응답이 같은지 비교하기 위해 쉐도잉이라는 방법을 사용합니다. 쉐도잉(Shadowing)이란? 실제 요청을 신규 로직에도 보내 기존 로직…
글. 김수비(소피) / 공통플랫폼개발팀 안녕하세요, 여기어때컴퍼니 공통플랫폼개발팀 소피입니다. 1편에서는 검색을 만들기 전에 바닥을 다졌습니다. Confluence와 Jira에 흩어진 문서를 증분으로 모으고, 검색에 쓸 수 없는 JSON을 Markdown으로 바꾸고, 이미지에는 대체 텍…
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…
아정당 신규 PM의 한 달 회고: 온보딩부터 A/B 테스트까지, AI와 함께한 제품 개선 여정 안녕하세요. 아정당 제품 조직에서 플랫폼 기획챕터와 인터넷 스쿼드를 이끌고 있는 PM(Product Manager) 최순현입니다. 저는 지난 8월 아정당에 합류한 이후, 약 한 달 만에 담당하…
IaaS는 서버·스토리지·네트워크 같은 컴퓨팅 인프라를 인터넷으로 필요한 만큼 빌려 쓰는 클라우드 서비스 모델입니다. IaaS의 책임 범위는 가상화 계층을 기준으로 나뉩니다. 제공자는 네트워크부터 가상화까지 관리하고 사용자는 운영체제부터 데이터까지 운영합니다. IaaS 과금 방식은 종량…
하루가 다르게 AI 워크로드의 패러다임이 빠르게 바뀌고 있습니다. 초기 AI 인프라(AI v1으로 칭함)는 단순했습니다. 짧은 추론 요청 처리만 했으면 됐었으나 최근 등장한 자율형 AI 에이전트(AI v2으로 칭함)는 전혀 다른 특성을 가집니다. | 구분 | AI v1 (추론 서비스)…
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…
OSV-Scanner와 GitLab CI로 취약점 패치 반영을 앞당기는 5단계 AI로 취약점을 찾는 속도는 빨라졌지만, 패치가 우리 조직의 리포지터리에 반영되는 속도까지 함께 빨라지지는 않습니다. 취약점을 찾은 뒤 패치를 만들고 취약점 정보를 공개하기까지 시간이 걸리고, 패치가 나온 뒤…
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. 당근 DB팀에서 근무하고 있는 Eden(이든)이에요. 당근 DB팀에서는 Aurora MySQL / Aurora PostgreSQL 및 MongoDB 를 운영하고 있어요. 이번에 Aurora MySQL 을 운영하며 경험했던 이슈를 소개해 드리려고 해요. “인덱스를 INVISI…
데이터 주권은 저장 위치뿐 아니라 데이터가 오가는 네트워크 경로까지 통제해야 완성됩니다. 저장을 역내로 묶어도 트래픽이 역외 통신망을 경유하면 이동 중 데이터가 다른 관할권에 노출됩니다. 데이터 컴플라이언스의 초점은 저장 위치에서 관할권·경로로 확장하고 있으며 이 요건은 데이터센터 계층…
안녕하세요! 당근 모바일실에서 Test Automation Engineer로 일하고 있는 Lily예요. 모바일실은 여러 팀이 당근 앱을 더 빠르고 안정적으로 만들 수 있게 그 바탕이 되는 플랫폼을 만드는 곳이에요. 그 안에서 저는 테스트 자동화를 맡고 있어요. 실제 기기에서 테스트를 실…
Executive Summary - 계정 탈취의 피해는 접근 권한에 따라 커집니다. 공격자는 탈취한 계정의 권한으로 다른 시스템과 자료에 접근할 수 있습니다. 피해 범위는 계정 권한과 인증·활동 기록을 연결해 확인해야 합니다. - MFA·SSO는 인증 예외까지 점검해야 합니다. 추가 인…
안랩 ISF 2026(AhnLab Integrated Security Fair 2026)이 지난 9월 17일 성황리에 개최되었습니다. 이번 행사의 주제는 작년과 마찬가지로 AI였습니다. 큰 흐름은 비슷했지만 세부 내용은 좀 달랐는데요. AI를 활용한 보안 강화와 생성형 AI 보안의 지난…
지난 9월 10일 목요일, 컴투스플랫폼의 첫 오프라인 기술 세미나 ‘Hive Tech Summit 2026: Beyond the backend’가 열렸고 성공적으로 마무리됐다. 테크AM팀이 주관한 이번 행사는 각 팀의 실무자들이 업무를 통해 쌓아온 경험과 노하우를 참석자들과 나누기 위해…
"이 YAML은 누가 작성하나요?" kt cloud에서 NEXT 프로젝트를 진행하던 시절, 회의에서 심심치 않게 오가던 질문입니다. 배포 파이프라인을 작성하고 수정하는 건 개발자 몫이었고, Kubernetes 매니페스트를 손보는 것도, CI 스크립트가 실패하면 원인을 추적하는 것도 결국…
지난 몇 년간 국내외 많은 기업이 AX(AI Transformation)를 경영 어젠다로 올렸습니다. 그럼에도 실제 현장의 온도는 선언만큼 뜨겁지 않습니다. AI 도구를 개인 업무에 도입하는 속도는 빨랐지만 그 경험이 조직 전체의 생산성으로 이어지는 사례는 여전히 드뭅니다. 범용 AI는…
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…
date slug author status tags(최대 3개) summary type thumbnail category updatedAt TL;DR - 조사를 이끄는 DevOps 봇을 만들고, 계정과 저장소를 넘나드는 조회는 AWS DevOps Agent에게 맡겼습니다. - 에이전트는…
Executive Summary - 기업의 AI 주권은 인프라·플랫폼·솔루션 계층별 통제 수준을 Own(소유)·Operate(운영)·Contract(계약)로 나누어 설계할 때 확보됩니다. 같은 회사 안에서도 업무에 따라 통제 수준은 달라야 합니다. - AI 통제 수준은 기술만으로 정해지…
채널톡 Open API 뜯어고치기 명세 중심의 문서 관리와 Open API 서버 분리 Jayon • Jinyoung Park, Backend Enginner - Backend 안녕하세요, 채널톡 백엔드 엔지니어 제이온입니다. 과거 채널톡 Open API를 사용해 보려다가 문서가 복잡해…
데이터 소재지와 데이터 주권은 다른 개념입니다. 국내 데이터센터에 저장했다는 사실만으로는 데이터 주권이 확보되지 않습니다. 데이터 주권은 저장 위치가 아니라 그 데이터를 운영하는 기업이 어느 나라 법의 관할에 속하는가로 결정됩니다. 데이터 소재지·데이터 지역화·데이터 주권은 통제 대상이…
| | AI 서비스를 안정적으로 운영하려면 어떤 인프라와 기술이 필요할까요? 이번 케클s피드에서는 kt cloud summit 2026에서 공개한 고객의 AX를 뒷받침하는 인프라 전략을 소개합니다. AI 데이터센터의 전력 인프라와 구축·운영 기술부터 AI 서비스의 성능과 비용을 함께 고…
안녕하세요. 당근 로컬비즈니스실 동네걷기팀에서 FE 인턴으로 일하고 있는 카멜(진나영)이에요. 당근 동네걷기는 걸음 수를 기록하고 보상을 제공하는 서비스예요. 그런데 모달, 바텀시트, OS 권한 팝업이 각기 다른 조건에서 열리다 보니, 한 화면에 여러 UI가 겹쳐 나타나는 문제가 있었어…
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…
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…
Spring Boot 4.1까지 나온 지금, 무엇이 바뀌었고 무엇을 먼저 준비해야 할까요 Spring Boot 4로 올린 서비스 하나가 기동조차 하지 못한 적이 있습니다. 로그는 짧았습니다. 보안 설정 클래스가 Jackson2ObjectMapperBuilder 빈을 주입받으려 했는데,…
Executive Summary - PPM(Project & Portfolio Management)은 올바른 프로젝트를 선택하고 제한된 예산과 자원을 전략적으로 배분하는 관리 체계입니다. 개별 프로젝트의 일정과 비용을 관리하는 프로젝트 관리와 달리, 여러 프로젝트의 가치와 우선순위를 포…
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…
date slug author status tags(최대 3개) summary type thumbnail category updatedAt TL;DR - 사내 인프라 문의는 2024년 745건에서 올해 9월까지 1,267건으로 늘었습니다. 사람을 늘리는 대신, 누가 받아도 같은 맥락에서…
Executive Summary - AI 책임 체계는 담당자 지정만으로 완성되지 않습니다. AI가 어떤 데이터를 사용하고 어떤 권한으로 작동하는지, 문제가 발생했을 때 누가 중단과 재발 방지를 결정하는지까지 연결되어야 합니다. - AI의 책임 범위는 전체 실행 시스템입니다. 생성형 AI…
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…
AI로 만들고, 디자인으로 완성한 3개월 데이터 분석 툴 '노트북'을 만들며 Rita • Product designer - Design / PM 채널톡은 올해 상반기 '노트북'이라는 데이터 분석 툴을 만들었습니다. 데이터를 직접 조회하고, 셀을 쌓아 분석하고, 대시보드까지 구성할 수 있…
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…
안녕하세요, kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다. AI 서비스를 실제 비즈니스로 구현하기 위해서는 모델뿐 아니라 충분한 컴퓨팅 자원, 서비스에 최적화된 클라우드 환경, 대규모 워크로드를 안정적으로 운영할 수 있는 인프라가 함께 뒷받침되어야 합니다. kt cloud summit 20…
Sep 23, 2026 Engineering Building a Unified AI Accelerator Testbed on OpenStack and Public Cloud - Yubin Kim Software Engineer Sep 23, 2026 Engineering Building…
Executive Summary - 공개 웹 데이터의 고갈과 '데이터 배기가스'의 가치 상승: 기업 내부에 방치되었던 일상적 업무 기록인 '데이터 배기가스(Data Exhaust)'가 AI 에이전트의 성능을 결정짓는 가장 희소하고 값진 훈련 자산으로 재평가되고 있습니다. - 정적 데이터…
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…
안녕하세요. 해외송금을 디자인한 토스뱅크 Product Designer 서자영입니다. 은행 지식도 외화 지식도 없던 디자이너가 규제와 운영 논리가 가득한 도메인에서 어떻게 팀의 기준을 바꿨는지에 대해 이야기해 보려고 해요. 해외송금에서 가장 중요한 건 정말 수수료일까? 팀에 합류하고 6…
Executive Summary - AI의 성과는 모델보다 업무 연결 방식에 달려 있습니다. 팔로알토네트웍스의 82% 자동화 사례는 AI 에이전트를 반복 업무와 연결하고, 데이터·시스템·사람의 검토 지점을 함께 설계했을 때 성과가 커질 수 있음을 보여줍니다. - AI 자동화는 사람의 업…
고성능 GPU 1만 장은 칩만으로 약 7MW를 소비해 소도시급 전력에 맞먹습니다. 전력밀도·발열·하중을 일반 서버실이 감당하지 못해 전용 데이터센터가 필요합니다. AI GPU는 서버·랙·상면과 전력·냉각 설비를 갖춘 데이터센터에서만 제대로 작동합니다. GPU 확보 후 시작되는 고민 ‘G…
안녕하세요. 기술본부 데이터인텔리전스셀 박현기입니다. 이 글에서는 Databricks Unity Catalog의 Metric View를 신규 런칭 게임의 데이터 파이프라인에 도입하면서, 대시보드와 분석 에이전트가 같은 지표 정의를 읽게 하기 위해 데이터 구조를 어떻게 나눴는지, 그 과정…
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…
Executive Summary - AI 서비스의 평가 대상은 모델에서 서비스 전체로 확장되었습니다. AI가 문서 검색, 업무 시스템 호출, 다단계 실행까지 수행하면서 도입 전 품질 평가가 중요한 통제 장치가 되었습니다. - 모델 성능 점수만으로는 실제 서비스 품질을 판단할 수 없습니다…
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…
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…
Executive Summary - AI 경쟁력의 패러다임 전환: 기업 AX의 핵심이 '최고 성능 모델의 확보'에서 '업무 목적에 따른 유연한 모델 교체 및 통제 능력'으로 이동하고 있습니다. - 데이터 기반의 실무적 선택 기준: 일반 벤치마크가 아닌 자사 업무 맞춤형 기반의 품질 평가…
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…
AI가 데이터센터의 전력·물·폐열 부담을 동시에 키우면서 전력만 재는 PUE 하나로는 효율을 모두 확인하기 어려워졌습니다. AI 데이터센터 시대에는 실제 환경 성능을 보기 위해 물은 WUE, 폐열은 ERF, 재생에너지는 REF로 지표를 추가해 네 축을 함께 봅니다. 선도 사업자는 이미…
AI 전환, 우리가 도운 건 돕는 사람이었습니다 1편 "AI로 바뀐 건 업무가 아니라 사람이었습니다"는 옆자리 동료가 덜 힘들어졌으면 좋겠다는 마음이 계속될 것 같다는 말로 끝났습니다. 혹시 못 읽으셨어도 따라오실 수 있게 배경만 짧게 정리합니다. 저는 우아한형제들에서 개발자를 길러내는…
이름은 익숙하지만 얼굴은 생소한 동료가 있으신가요? 아니면 들어본 적은 있지만 어떤 업무를 담당하는지 잘 모르는 팀이 있으신가요? 매일 익숙한 자리에서 늘 같은 팀원들과 먹는 점심은 편안합니다. 하지만 이러한 익숙함이 지속될수록 회사는 서로 잘 모르는 사람들의 집합이 되어가기도 하죠.…