케클s피드 7월호｜AI 데이터센터의 새로운 기준을 말하다
AI 데이터센터와 클라우드 운영 전략을 다룬 뉴스레터였습니다. 전력, 냉각, 네트워크, 플랫폼 고도화와 사례를 폭넓게 소개했습니다.
#cloud#Kubernetes
125005분
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AI가 방금 짠 코드, 저희 서버에서 돌아갑니다
사용자와 AI가 만든 코드를 운영 서버에서 안전하게 실행하기 위해 별도 Kernel 계층을 설계했습니다. 기존 서비스와 실행 환경을 분리하고 인증정보와 세션 상태를 밖으로 빼는 방향을 정리했습니다.
#Python#Kubernetes
41005분
ThirdParty 로그인 도입과 인증 흐름 리팩토링
Vizend의 ThirdParty 로그인 설계와 리팩토링 과정을 정리했습니다. 외부 인증과 내부 사용자 정책을 분리해 보안과 운영 유연성을 높였습니다.
#OAuth#OIDC
127005분
Keycloak 토큰 교환으로 인증 시스템 구축
Keycloak 토큰 교환과 구형 V1 대행 방식을 이용해 외부 파트너 연동 인증 구조를 구성한 사례입니다. 클라이언트 신뢰 관계 설정과 자주 발생하는 에러 대응 방법도 함께 정리했습니다.
#Keycloak#토큰 교환
152005분
미리캔버스의 SVG 필터 활용기: 브라우저에서 이미지 보정하기
브라우저에서 이미지 보정을 구현할 때 SVG 필터를 활용하는 방법을 소개했습니다. 선언적 적용과 파이프라인 구성, React 연동의 장점을 중심으로 정리했습니다.
#SVG#React
12005분
[24. 10. 8] 의료 현장과 기술의 연결 고리, SE(Solution Engineer) Harold와 Colin을 소개합니다
의료 AI 솔루션을 병원에 도입하고 운영하는 Solution Engineer의 역할과 실무를 소개했습니다. EMR 연동, 고객 소통, 맞춤형 적용이 핵심 과제로 다뤄졌습니다.
#의료 AI#EMR
121005분
[24. 9. 10] 싱크로율 100%! 캐리커쳐로 시작한 AITRICIAN의 특별한 9월
사내 문화 행사로 캐리커쳐 체험을 진행하며 임직원 간 소통과 친밀감을 높였습니다. 서로의 개성을 재미있게 공유하며 특별한 추억을 만든 이야기입니다.
#문화#회의
4005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
![[케클러 인터뷰 시리즈] #4 전국에 1GW 규모 AI 데이터센터를 준비하는 kt cloud의 방식](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2Fvrnb2%2FdJMcagl3PiX%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAANbcCpFr_42mi2WqX_tIXWbkZ9c9VAJJ_WEyrfGXJEhX%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1785509999%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3DED2nmx%252FscrhsLxr2HV0tgCTnduo%253D)
[케클러 인터뷰 시리즈] #4 전국에 1GW 규모 AI 데이터센터를 준비하는 kt cloud의 방식
AI 시대 데이터센터는 GPU 수용을 넘어 전력, 냉각, 네트워크, 운영까지 통합 설계가 핵심이라고 설명했습니다. kt cloud는 워크로드별 맞춤형 AIDC와 연결 인프라 비전을 소개했습니다.
#AI 데이터센터#GPU
4005분
GitLab 액세스 토큰 점검 4단계: 경찰청 GitHub 토큰 유출 권고문 대응
경찰청의 GitHub 토큰 유출 권고를 계기로 GitLab에서 크리덴셜을 점검하고 회전하는 4단계 대응법을 정리했습니다. Self-Managed와 GitLab.com의 차이, 티어별 기능 범위와 주의점도 함께 다뤘습니다.
#GitLab#액세스 토큰
5005분
claude code의 reasoning effort는 vllm에도 효과가 있는가?
Claude Code의 reasoning effort가 vLLM에서 어떻게 전달되는지 소스코드로 확인했습니다. high 외 값은 대부분 max로 처리돼 실질적 제어 효과가 제한적이라고 정리했습니다.
#vLLM#LLM
39005분
AI는 미래지만, 기본은 현재입니다
AI 전화 에이전트 도입을 위해 기존 전화 상담의 통계와 모니터링 기반을 먼저 다졌습니다. 고객사 인터뷰와 지표 정의 정리를 통해 실시간 운영과 사후 분석이 가능한 구조를 만들었습니다.
#모니터링#UI/UX
26005분
Grafana Mimir에 Kafka를 도입하기 전 미리 알았다면
Grafana Mimir에 Kafka 기반 ingest-storage architecture를 도입한 경험과 운영상의 함정을 정리했습니다. partition과 ingester ordinal의 1:1 결합, backlog replay, scale-in 절차가 핵심 포인트였습니다.
#Grafana Mimir#Kafka
173005분