필터 1
케클s피드 6월호|AI 시대, 인프라 운영 역량이 더 중요해진 이유
KT 클라우드
데브옵스

케클s피드 6월호|AI 시대, 인프라 운영 역량이 더 중요해진 이유

AI 시대에는 도입보다 안정적인 운영과 인프라 역량이 더 중요해졌습니다. 이번 호는 시장 흐름과 플랫폼 엔지니어링, 클라우드 아키텍처, 보안·NPU 사례를 함께 다뤘습니다.

#cloud#Kubernetes
22005분
[케클러 인터뷰 시리즈] #3 개발자가 본질에 집중하도록: kt cloud 플랫폼 엔지니어링 이야기
KT 클라우드
데브옵스

[케클러 인터뷰 시리즈] #3 개발자가 본질에 집중하도록: kt cloud 플랫폼 엔지니어링 이야기

kt cloud가 플랫폼 엔지니어링으로 개발 환경의 복잡성을 줄이는 방안을 소개했습니다. 개발자가 더 빠르고 예측 가능하게 시작하도록 Self-Service와 자동화를 강화했습니다.

#플랫폼 엔지니어링#DevSecOps
13005분
GitLab Secrets Manager로 CI/CD 시크릿 유출 막기
인포그랩
데브옵스

GitLab Secrets Manager로 CI/CD 시크릿 유출 막기

GitLab CI/CD 변수의 마스킹 한계를 재현하고, job 단위로 시크릿을 제한하는 Secrets Manager를 소개했습니다. 별도 Vault 운영 부담을 줄이면서 감사와 범위 통제를 강화하는 방법을 정리했습니다.

#GitLab#CI/CD
34005분
넥스트리
AI

메가 소프트웨어 시대의 암묵지 플랫폼

생성형 AI로 소프트웨어 규모가 폭발하는 메가 소프트웨어 시대의 변화와 개발자 역할 전환을 다루었습니다. 또한 암묵지 관리 시스템과 자동화된 거버넌스로 복잡성과 품질을 통제할 필요를 강조했습니다.

#LLM#MSA
6005분
미리디
프론트엔드

모노레포가 미리캔버스 프론트엔드 아키텍처를 뒷받침 하는 방법 [2/2]

미리캔버스 프론트엔드 모노레포의 CI/CD와 배포 구조를 설명했습니다. 빌드 아티팩트 분리와 Module Federation, manifest 기반 독립 배포, 관측 지표를 함께 다뤘습니다.

#모노레포#CI/CD
94005분
미리디
아키텍처

모노레포가 미리캔버스 프론트엔드 아키텍처를 뒷받침 하는 방법 [1/2]

모노레포를 유지하면서도 모놀리스화를 막기 위한 프론트엔드 계층 구조와 규칙을 설명했습니다. 공통 패키지 남용을 줄이고 의존성과 변경 전파를 제어하는 방법을 정리했습니다.

#모노레포#CI/CD
61005분
[의존성의 방향을 따라 5/5] Evergreen이 가능했던 이유
flex
아키텍처

[의존성의 방향을 따라 5/5] Evergreen이 가능했던 이유

Evergreen 자동화가 가능했던 구조적 전제를 Convention Plugin과 구조적 일관성 관점에서 정리했습니다. 대규모 변경 전파가 왜 일관된 빌드·CI 구조 위에서만 성립하는지 설명했습니다.

#Spring Boot#Gradle
13005분
[의존성의 방향을 따라 4/5] PR을 전파하는 Distributer
flex
데브옵스

[의존성의 방향을 따라 4/5] PR을 전파하는 Distributer

50개 이상의 레포에 흩어진 버전업 PR을 Wave 순서에 맞춰 자동 전파하고 머지하는 방식을 설명했습니다. CI, flaky test, 에스컬레이션까지 묶어 대규모 업그레이드 운영을 자동화했습니다.

#Spring Boot#Claude
21005분
에잇퍼센트의 Kiro CLI 기반 Amazon ECS 현대화 여정
AWS
데브옵스

에잇퍼센트의 Kiro CLI 기반 Amazon ECS 현대화 여정

에잇퍼센트가 Kiro CLI와 AI 프롬프트 세트로 EC2 기반 서비스를 Amazon ECS Fargate로 현대화했습니다. 현업을 병행하면서도 무중단 배포와 비용 절감을 함께 달성했습니다.

#Amazon ECS#AWS Fargate
30005분
[AWS Summit Seoul 2026] 생성형 AI 시대의 새로운 개발 방법론: AI-DLC (AI-Driven Development Lifecycle)
농심NDS
AI

[AWS Summit Seoul 2026] 생성형 AI 시대의 새로운 개발 방법론: AI-DLC (AI-Driven Development Lifecycle)

생성형 AI의 한계를 넘기 위해 개발 전 과정을 AI와 함께 수행하는 AI-DLC 방법론을 소개했습니다. 기획부터 운영까지 컨텍스트와 이력을 보존하는 워크플로우를 통해 엔터프라이즈 개발 생산성을 높이는 접근을 다뤘습니다.

#AWS#LLM
32005분
레거시 프로젝트에서 AI 드리븐 프로젝트로 전환, AX 로드맵
라인
AI

레거시 프로젝트에서 AI 드리븐 프로젝트로 전환, AX 로드맵

레거시 프로젝트를 AI 드리븐 프로젝트로 전환하기 위한 AX 4단계 로드맵을 소개했습니다. 보안 기반부터 리뷰 자동화까지 단계적으로 확장하는 방법과 KPI를 함께 정리했습니다.

#LLM#CI/CD
52005분
네이버 D2
데브옵스

안드로이드 빌드 대기 시간 없애기

안드로이드 빌드 대기 시간을 줄이기 위해 N3R과 GitHub ARC를 결합한 운영 경험을 공유했습니다. 사내망 제약 환경에서 동적 할당과 다층 캐시로 CI/CD 병목을 완화한 사례입니다.

#Android#GitHub
66005분