![[비교분석] FastAPI는 충분히 빠르지 않다? Robyn과의 성능 차이 직접 비교](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2Fd51Qdr%2FdJMcaffegwA%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABQpmOP7LSCwKCElS8wD7hQwBtr2oAvG2GBO0CQwvpdg%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1777561199%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3DTHNXmCuMMNdpE6SgXDeFHiUKQdE%253D)
[비교분석] FastAPI는 충분히 빠르지 않다? Robyn과의 성능 차이 직접 비교
Python 기반 AI API Gateway에서 FastAPI와 Robyn의 성능을 비교했습니다.\n고부하 상황의 지연 안정성과 연결 생존력에서 Robyn의 장점을 확인했습니다.
#FastAPI#Python
84005분
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![[인사이트] 데이터 지형도의 재설계: 수도권 병목을 넘어 글로벌 랜딩 에지(Landing-Edge) 아키텍처로의 전환](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2FyffTW%2FdJMcaiCXMSa%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAOhyPBPlNdr8580FNVO3imT4EwVYryYlecRkEudYEIDk%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1777561199%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3DEtQw6CcUuR3%252BeyQUTXNDAh67pTo%253D)
[인사이트] 데이터 지형도의 재설계: 수도권 병목을 넘어 글로벌 랜딩 에지(Landing-Edge) 아키텍처로의 전환
수도권 전력망과 네트워크 병목을 AI 데이터센터 관점에서 분석했습니다. 해안 육양국 인근 랜딩-에지 아키텍처가 대안으로 제시되었습니다.
#데이터센터#해저케이블
57005분
ODW #2: ADK로 싱글/멀티 에이전트를 개발해 사내 시스템과 통합
ADK로 싱글·멀티 에이전트를 만들고 MCP로 사내 시스템과 연동한 워크숍 내용을 소개했습니다. 작은 자동화부터 시작해 팀 전체로 AI 활용을 확산하는 방법을 공유했습니다.
#LLM#MCP
62005분
![[AI활용] Claude Code 기본 구조 이해하기 — Agent · Skill · Context 개념 완전 정리](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2FsLwi8%2FdJMcahRAJie%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHmUYJK5NEB3Ft22e7nsCLG1taec-MRmfZcThBXKvngF%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1777561199%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3DwQyU%252FrM8SM8PUHGfF7z4ATPjtjo%253D)
[AI활용] Claude Code 기본 구조 이해하기 — Agent · Skill · Context 개념 완전 정리
Claude Code를 Agent, Skill, Context 관점에서 시스템 구조로 정리했습니다. 프롬프트 중심 활용의 한계를 넘어 팀 단위 표준화 가능성을 설명했습니다.
#LLM#Claude
370005분
GitLab Duo Agent Platform으로 개발 업무 80%를 AI에 맡기기
GitLab Duo Agent Platform은 개발의 나머지 80%를 멀티 에이전트로 자동화하는 플랫폼을 소개했습니다. 이슈, 리뷰, 보안, CI/CD를 자율 처리하면서도 사람의 승인과 통제를 유지했습니다.
#GitLab#DevSecOps
47005분
Spring Boot Startup Time 최적화 : 90초에서 30초까지의 여정(feat. 오픈소스 기여)
Spring Boot Startup Time을 90초에서 30초로 줄인 6단계 최적화 과정을 정리했습니다. 프로파일링으로 원인을 찾고, Spring 내부 동작과 오픈소스 패치까지 활용해 병목을 해소했습니다.
#Spring Boot#Kubernetes
377005분
Istio 2편: Envoy config로 해부하는 Ambient mode
Istio Ambient mode의 요청 흐름을 Envoy config와 트래픽 경로로 단계별로 해부했습니다.\nHBONE, ztunnel, Waypoint가 어떻게 구현되는지 실제 설정 기준으로 설명했습니다.
#Istio#Envoy
4005분
Istio 2편: Envoy config로 해부하는 Ambient mode
Istio Ambient mode의 요청 흐름을 Envoy config와 트래픽 경로로 해부했습니다. Gateway, Waypoint, ztunnel이 어떻게 HBONE과 리다이렉션을 구현하는지 정리했습니다.
#Istio#Envoy
17005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
분산 트레이닝 관점에서의 AWS 인터커넥트 기술 소개 – AWS의 인터커넥트 기반 기술, ENI 소개
AWS EC2의 ENI와 네트워크 카드 구조, EFA 할당 규칙을 설명했습니다. p5와 p6 인스턴스의 분산 트레이닝용 네트워크 구성과 운영 포인트를 정리했습니다.
#AWS#EFA
46005분
마이리얼트립에서 가장 큰 조직, T&A실의 리더는 어떻게 AI를 활용하는가
마이리얼트립 T&A실은 위키, KPI, FP&A, Slack을 AI로 묶어 매일 자동 브리핑하는 Control Tower를 만들었습니다. 리더는 반복 수집과 분류를 맡기고 판단과 액션에만 집중하는 구조로 바뀌었습니다.
#LLM#Python
116005분
Amazon Aurora PostgreSQL에서 pgvector 0.8.0을 통한 벡터 검색 성능 및 관련성 향상
Amazon Aurora PostgreSQL에서 pgvector 0.8.0의 반복적 스캔과 비용 추정 개선을 소개했습니다. 필터링된 벡터 검색의 재현율과 지연 시간을 함께 개선하는 방법을 다뤘습니다.
#Amazon Aurora PostgreSQL#pgvector
46005분
Artifact Driven Development: 과정을 보지 않기로 했다
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#artifact driven development
77005분