
AI infra
AI-Ready Infrastructure를 물리 인프라, 데이터, 조직 준비도의 세 층위로 구분해 정리했습니다. 국내는 물리 인프라에 치우쳐 있어 GPU 운영 서비스화와 인력 전환이 차별화 포인트라고 제시했습니다.

AI-Ready Infrastructure를 물리 인프라, 데이터, 조직 준비도의 세 층위로 구분해 정리했습니다. 국내는 물리 인프라에 치우쳐 있어 GPU 운영 서비스화와 인력 전환이 차별화 포인트라고 제시했습니다.


Strands SDK와 Amazon Bedrock AgentCore로 환불 CS 자동응답 에이전트를 2주 만에 구축했습니다. 내부 검수 초안 방식과 멀티턴 맥락·안전성 검증을 결합해 운영 가능성을 확보했습니다.

AI 데이터센터와 클라우드 운영 전략을 다룬 뉴스레터였습니다. 전력, 냉각, 네트워크, 플랫폼 고도화와 사례를 폭넓게 소개했습니다.

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.

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.

POS·SCO 결제 구조를 카드 식별과 승인 경로 중심으로 다시 설계해 속도와 안정성을 높였습니다. 카드 혜택 자동화와 이중화 체계까지 더해 운영 부담도 줄였습니다.
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바이탈케어를 만드는 PO와 PM의 역할 차이와 제품 기획 과정을 소개했습니다. 의료 현장 인사이트와 소통을 바탕으로 서비스 고도화를 이어가는 내용입니다.

쿠버네티스 전환으로 커진 VictoriaMetrics 리소스 문제를 조회·저장·수집 세 레이어로 나눠 최적화했습니다. 쿼리 분할, 보관 기간 축소, 수집 대상 축소로 장비 증설 없이 안정화했습니다.


Platform Engineer를 제품 개발을 받치는 시스템 설계자로 설명하며, 표준화와 자동화로 조직의 기준선을 높이는 역할을 강조했습니다. 추상화, 안전, 확산 가능성을 함께 판단하는 역량을 중요하게 보았습니다.

미리캔버스의 여러 검색 과제를 하나의 임베딩 공간으로 묶기 위한 모델 개발 과정을 소개했습니다. 태스크별 운영의 한계를 줄이고 디자인 도메인 특성에 맞게 학습한 방식이 핵심이었습니다.

에이아이트릭스의 AITRICS-VC가 MEDICA 스타트업 컴피티션 AI in healthcare 분야 TOP12에 선정되었습니다. 국내 유일 기업으로 뽑혀 식약처 허가 기술과 예측 기능도 함께 소개했습니다.

Docker 환경에서 힙은 멀쩡한데 메모리가 계속 늘어나는 원인을 추적한 글입니다. NMT로 JVM 내부를 확인했지만 실제 RSS와 차이가 있어 네이티브 메모리 문제를 의심했습니다.