기지국에 딱 맞는 AI모델: On-Site Training과 추론 가속화
AI-RAN 시대를 대비해 기지국 내 AI 모델의 추론 가속화와 On-Site Training을 연구하는 글입니다. 엣지 환경에 맞는 모델 적용과 현장 학습 가능성을 다룹니다.
#LLM#추론
3005분
필터 1
“스케줄이 또 안 돌았어요” — 우리가 Temporal을 선택한 이유
Jenkins 기반 스케줄 운영의 한계를 해결하기 위해 Temporal을 도입했습니다. 자동 재시도와 실행 이력 가시성으로 출고지시와 주문수집을 더 안정적으로 자동화했습니다.
#Temporal#Jenkins
161005분
LG유플러스, Bedrock AgentCore를 활용한 손쉬운 클라우드 Agent 구현 사례
LG유플러스는 UCMP에 AI Agent를 도입해 클라우드 관리와 분석을 자연어로 제공했습니다. Bedrock AgentCore Runtime과 MCP Server로 확장성과 운영성을 함께 확보했습니다.
#AWS#LLM
49005분
장애 대응의 성패를 가르는 First Action: 우아한형제들의 장애 관리 라이프사이클
장애 대응에서 가장 중요한 초동 조치와 이를 관리하는 라이프사이클을 정리했습니다. 시간 기반 메트릭으로 병목을 찾고 운영 개선으로 연결하는 방식을 소개했습니다.
#SRE#모니터링
191005분
KREAM Hackathon × Gemini • 2025
KREAM이 Gemini로 전사 해커톤을 열어 AI 협업 방식을 조직 안에서 실험했습니다.\n문제 정의와 결과물의 논리성을 중심으로 다양한 프로젝트와 실제 적용 가능성을 확인했습니다.
#Gemini#자동화
116005분
AI에게 “어떻게 생각해?”라고 묻지 마세요
AI에게 바로 답을 묻기보다 먼저 관점을 제시하고 선택하게 하는 Prothesis 프레임워크를 소개했습니다.병렬 분석으로 기준을 명시화하고 Unknown Unknown을 Known Unknown으로 바꾸는 활용 사례를 설명했습니다.
#LLM#Claude Code
220005분
이구위크 전시 장애 대응기: Redis에는 무슨 일이 있었나
이구위크 전시 장애는 Redis의 네트워크 대역폭 초과와 버스트 크레딧 소진으로 발생했습니다. 이후 노드 스케일업, 모니터링 강화, 로컬 캐시 도입으로 재발 방지와 성능 개선을 진행했습니다.
#Redis#AWS
103005분
AWS Config란? 실시간으로 AWS 계정 리소스를 관리하는 법
AWS Config를 통해 AWS 리소스의 구성과 변경 이력을 관리하는 방법을 설명했습니다. 보안 사고 예방, 감사 대응, 비용 최적화에 어떻게 활용할 수 있는지도 정리했습니다.
#AWS#cloud
50005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
운영 비용을 95% 절감한 서버리스 온콜 시스템 구축기
외부 온콜 솔루션의 비용과 안정성 한계를 해결하기 위해 서버리스 기반 온콜 시스템을 구축했습니다. 이메일 트리거, 큐 기반 제어, SMS 이중화로 안정성과 비용 효율을 함께 높였습니다.
#AWS#server
94005분
[AWS re:Invent 2025 Keynote 요약] AI Agent 시대의 개막, 그리고 르네상스 개발자
AWS re:Invent 2025에서 AI 에이전트와 이를 지원하는 인프라·플랫폼의 방향을 정리했습니다. 개발자는 AI를 보조 도구로 활용하되, 검증과 책임, 시스템 사고를 더 강화해야 한다고 강조했습니다.
#AWS#LLM
41005분
“우리가 직접 만들겠습니다” — 무신사의 POS 내재화 여정
무신사는 외부 POS 의존으로 생기던 개발 지연과 비용 문제를 해결하기 위해 MPOS를 전면 내재화했습니다. Electron 기반으로 하드웨어 연동, 배포, 모니터링을 정비해 운영 통제력과 개발 속도를 높였습니다.
#Electron#node.js
180005분
“우리가 직접 만들겠습니다” — 무신사의 POS 내재화 여정
무신사는 외부 POS 의존을 줄이기 위해 MPOS를 전면 내재화했습니다. Electron과 운영 보완으로 개발 속도와 현장 안정성을 함께 높였습니다.
#Electron#node.js
79005분