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2026년 2월 13일

프론트엔드

불안정한 테스트를 신뢰로 바꾸는 과정: Playwright Flaky Test 개선기

Robot Framework 기반 자동화 테스트의 Flaky 문제를 Playwright로 마이그레이션하며 개선한 사례를 소개했습니다. 팝업 자동 처리, 셀렉터 정교화, 데이터 조건별 skip으로 테스트 신뢰도를 높였습니다.

포스타입 서버가 변화무쌍한 트래픽에 대응하는 방법

포스타입은 AWS 오토 스케일링으로 급격한 트래픽 변화에 대응했습니다. 단계 조정 정책, 웜 풀, 최소 용량 조정으로 플래핑과 장애를 줄였습니다.

#AWS#EC2

119005분

2026년 2월 13일

AI 시대, 구성원이 직접 만들어가는 조직의 미래

AI를 단순 도구가 아닌 조직 프로세스 재설계의 핵심으로 삼은 사례였습니다. 구성원 주도의 트랙 운영으로 효율화와 역량 확장을 함께 추진했습니다.

슬로우 쿼리 해결기: 함수형 인덱스로 비트 연산 쿼리 최적화하기

MySQL 함수형 인덱스로 비트 연산 조건이 인덱스를 타도록 바꿔 슬로우 쿼리를 해결했습니다.운영 적용 과정에서는 복제 지연과 조건 의미 변경 문제를 점진적 롤아웃으로 검증했습니다.

#MySQL#함수형 인덱스

191005분

Claude Code Action: 조직 전반의 코드 품질을 지키는 AI 코드 리뷰 플랫폼화

2026년 2월 13일

Claude Code Action: 조직 전반의 코드 품질을 지키는 AI 코드 리뷰 플랫폼화

Claude Code Action을 GitHub Actions와 결합해 조직 공통의 AI 코드 리뷰 플랫폼으로 표준화한 사례를 소개했습니다. 중앙 통제 구조, 포크 PR 대응, 프롬프트 표준화로 일관된 품질과 확산성을 확보했습니다.

#Claude#GitHub Actions

310005분

2026년 2월 13일

아키텍처

[트렌드분석] 글로벌 데이터센터의 전력 문제와 AI 인프라 – Megawatt 시대의 도전과제

AI 인프라 경쟁의 중심이 GPU 성능보다 전력 확보 능력으로 이동했다고 설명했습니다. 지역별 전력망과 규제 차이를 바탕으로 데이터센터 투자와 운영의 핵심 과제를 정리했습니다.

[기술리포트] 클라우드 네이티브 3편 : 장애 도메인과 격리 설계 - 가용성·복원력 강화 전략

멀티 리전이라도 공유 지점이 남으면 장애가 전파될 수 있다는 점을 정리했습니다. 가용성과 복원력을 높이기 위한 격리 설계와 순차 배포 원칙을 설명했습니다.

#cloud#Kubernetes

43005분

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#개발자#노트북#컴퓨터

코드 생성 및 Agentic RAG 작업 중심의 특정 도메인을 위한 LLM 비교 평가【후편】

2026년 2월 13일

코드 생성 및 Agentic RAG 작업 중심의 특정 도메인을 위한 LLM 비교 평가【후편】

코드 생성과 Agentic RAG에서 최적 LLM이 다르다는 점을 비교 평가로 정리했습니다. 이기종 파이프라인과 안정성·비용을 함께 고려한 모델 선택이 중요하다고 제시했습니다.

#LLM#RAG

14005분

코드 생성 및 Agentic RAG 작업 중심의 도메인 특화 LLM 비교 평가 [전편]

2026년 2월 13일

코드 생성 및 Agentic RAG 작업 중심의 도메인 특화 LLM 비교 평가 [전편]

일본 급여 시스템의 실제 파이프라인을 대상으로 13개 LLM 구성을 비교 평가하는 전편이었습니다. 코드 생성과 Agentic RAG를 분리해, 품질·안정성·비용 기준의 모델 선택 필요성을 설명했습니다.

Semantic Search 만으로는 번역 품질이 해결되지 않았던 이유

Semantic Search로는 번역 키의 용어 일관성을 충분히 살리기 어려웠습니다. 문장 유사도보다 정확한 용어 재사용에 맞춰 검색 방식을 바꾸는 것이 더 효과적이었습니다.

#검색#LLM

4005분

2026년 2월 12일

Semantic Search 만으로는 번역 품질이 해결되지 않았던 이유

Semantic Search만으로는 번역 용어 일관성을 해결하기 어려웠습니다. 저자는 키워드 추출과 Tolgee 재검색 방식으로 접근을 바꿨습니다.

#LLM#검색

12005분

VAMS에서 NVIDIA Isaac Lab을 활용한 GPU 가속 로봇 시뮬레이션 훈련

2026년 2월 12일

VAMS에서 NVIDIA Isaac Lab을 활용한 GPU 가속 로봇 시뮬레이션 훈련

VAMS에 NVIDIA Isaac Lab을 통합해 로봇 자산에서 GPU 가속 RL 훈련과 평가를 직접 실행하는 방법을 소개했습니다. AWS Batch와 Step Functions로 인프라를 자동화하고 자산 계보와 결과 추적성을 강화했습니다.

#AWS Batch#NVIDIA Isaac Lab

21005분