Grafana에서 자연어로 장애 원인을 분석하기: LLM 에이전트 기반 SRELens 개발기
Grafana에서 자연어로 장애 원인을 찾는 SRELens 개발 사례를 소개했습니다.\nLLM 에이전트를 운영 환경에 맞게 제어하기 위해 프롬프트 레이어 분리와 도구 호출 가드레일을 설계했습니다.
#Grafana#LLM#MCP
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대표 인기 포스트3년 차 앱 개발자가 일하는 순서를 공유합니다577 조회577 조회 AI AI
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- 2026. 7. 31.
최신 게시글 (20)
AI 에이전트를 위한 Android CLI: 대규모 모바일 개발 환경에 적용하기
대규모 Android 저장소에서 AI 에이전트의 토큰 낭비를 줄이기 위해 Android CLI 래퍼와 스킬을 설계한 사례를 소개했습니다. 문서 검색, IDE 연동, 프리뷰 렌더링을 정규화하고 오류를 간결하게 바꿔 안정성을 높였습니다.
#Android#CLI#Claude
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오픈챗 이름 및 설명 글로 유해성 판단하는 모델 개발하기
오픈챗 이름과 설명 글로 유해성을 판단하는 모니터링 모델 개발 과정을 소개했습니다. 디코더 기반 분류와 임곗값 조정으로 자동 검수 범위를 넓혔습니다.
#ML#LLM#model cascading
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초당 100만 건, LINE 앱에 Apache Kafka 종단 간 암호화 적용기
LINE 메신저의 대규모 Kafka 토픽에 종단 간 암호화를 적용한 설계와 운영 경험을 공유했습니다. 공유 KEK, 평문 폴백, 점진적 배포로 무중단 전환과 낮은 성능 오버헤드를 달성했습니다.
#Apache Kafka#보안#encryption
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AI로 웹 엔지니어 없이 LINE 앱 안에서 그룹 영상 통화 서비스 만들기
LIFF와 LINE Planet을 활용해 LINE 앱 안에서 그룹 영상 통화 서비스를 만드는 구현 흐름을 정리했습니다. 미리보기, 통화 입장, 초대, 가상 배경, CORS와 모바일 카메라 이슈까지 함께 다뤘습니다.
#LIFF#LINE#React
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임베딩 안정화로 검색 리랭킹의 콜드 스타트 문제를 해결하다: LINE Part Time Jobs 적용 사례
검색 리랭킹의 콜드 스타트와 임베딩 공간 불일치 문제를 안정화 기법으로 해결했습니다. 오프라인과 A/B 테스트에서 성능과 매출 개선도 확인했습니다.
#검색#LLM#ML
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프롬프팅에서 워크플로로, AI로 프런트엔드 개발 생산성 끌어올리기
프런트엔드 개발의 병목을 컨텍스트 통합 문제로 보고, AI를 프롬프트가 아닌 워크플로로 활용하는 방법을 설명했습니다. 계획-구현-검증-PR까지 닫힌 루프를 만들면 재작업을 줄이고 품질을 높일 수 있다고 정리했습니다.
#LLM#프런트엔드#Jira
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AI 시대의 개발 능력은 검증력으로 결정된다, Flava API Gateway 개발 중 배운 빠른 검증과 로컬 환경 구성 전략
AI 코딩 시대에는 빠른 생성보다 빠른 검증이 더 중요하다고 설명했습니다. 스펙 주도 개발과 로컬 검증 환경으로 에이전트의 실수를 줄인 사례를 공유했습니다.
#OpenAPI#REST API#Git
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AI 에이전트끼리 토론한다면? 멀티 에이전트 협업으로 재설계하는 개발 프로세스
AI 코딩의 병목을 코드 생성이 아닌 조율과 검증 과정으로 보고, 제안자·도전자·조율자로 나눈 멀티 에이전트 개발 파이프라인을 소개했습니다. 복잡도와 리스크에 따라 토론 강도를 조절하며, 사람은 최종 판단에 집중하는 방식을 설명했습니다.
#CI/CD#test#스펙 주도 개발
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Flava DBaaS 딥다이브: 아키텍처부터 마이그레이션, 그리고 미래까지
Flava DBaaS의 쿠버네티스 기반 아키텍처와 운영 구조를 소개했습니다. 또한 마이그레이션 도구와 서버리스, AI 기반 확장 방향까지 설명했습니다.
#Kubernetes#DBaaS#MySQL
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시멘틱 컨텍스트 OS 설계: 에이전트 시스템의 토큰 스터핑을 넘어
LLM의 대형 컨텍스트를 단순 누적으로 쓰는 한계를 지적하고 시맨틱 컨텍스트 OS 아키텍처를 제안했습니다.\nVFS, 톱니 메모리 모델, PathAlign으로 토큰과 코드 컨텍스트를 정제하는 방식이 핵심입니다.
#LLM#AI 에이전트#컨텍스트 window
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총 용량 1EB 초과! 서로 역사가 다른 두 HDFS를 어떻게 연결할까? 데이터 플랫폼 연계 중 직면한 과제와 설계 결정
LY Corporation의 두 HDFS 플랫폼을 통합 운영하며 겪은 스케일링 문제와 연계 설계를 다뤘습니다.권한 모델, Cross-Realm Kerberos, DistCP를 통해 안전한 데이터 전송 구조를 마련한 과정을 소개했습니다.
#HDFS#Hadoop#NameNode
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프롬프트 튜닝을 수작업에서 AI 튜닝으로: 유전 알고리즘 기반 자동 최적화와 고속화
DSPy와 GEPA로 프롬프트 튜닝을 자동화해 조정 시간을 크게 줄인 사례를 소개했습니다. 건강·의료 응답에서 요건 준수와 가독성을 함께 개선한 운영 방법도 다뤘습니다.
#LLM#prompt#유전 알고리즘
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분석 에이전트의 힘으로 분석을 하나로 연결하다! 전문 조직에서 도전하는 생성 AI 시대의 업무 혁신과 역할 전환
생성형 AI 기반 분석 에이전트로 비즈니스 질문과 데이터 분석을 하나의 흐름으로 연결한 사례를 소개했습니다. 분석 리드타임 단축과 역할 전환, 조직 전체의 분석 역량 축적 효과를 다뤘습니다.
#LLM#SQL#DWH
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코드형 인프라(IaC)로 자동화에서 AI까지: OpenTofu와 ChatOps 도입기
Verda와 IMON의 인프라를 OpenTofu와 Terragrunt로 코드화해 GitOps 체계를 구축했습니다. Slack과 AI 에이전트를 연결해 자연어 기반 코드 생성과 변경 자동화까지 확장했습니다.
#OpenTofu#Terragrunt#IaC
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ID-JAG The Hard Way: 실패로 배우는 AI 에이전트 보안 핸즈온
AI 에이전트가 사용자를 대신해 보호된 API에 접근하는 ID-JAG 실습 핸즈온을 소개했습니다. 실패 사례를 통해 토큰 교환, 정책 평가, 위임 경계를 직접 확인하도록 구성했습니다.
#보안#MCP#OAuth
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레거시 프로젝트에서 AI 드리븐 프로젝트로 전환, AX 로드맵
레거시 프로젝트를 AI 드리븐 프로젝트로 전환하기 위한 AX 4단계 로드맵을 소개했습니다. 보안 기반부터 리뷰 자동화까지 단계적으로 확장하는 방법과 KPI를 함께 정리했습니다.
#LLM#CI/CD#test
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ODW #8: Slack MCP로 사고 대응과 FAQ 생성 작업 속도를 높이는 실습형 사내 워크숍 후기
Slack MCP와 Confluence MCP를 조합해 문의 대응과 사고 보고를 자동화하는 사내 워크숍을 소개했습니다. 실습과 스킬화를 통해 바로 업무에 적용할 수 있는 흐름을 공유했습니다.
#Slack MCP#Confluence MCP#Jira MCP
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도쿄에서 후쿠오카까지, 현장에서 답을 찾다 - CS InquiryChat 도입기
데마에칸은 타사 채팅 솔루션 종료를 계기로 InquiryChat으로 전환했습니다. 후쿠오카 현장 조사와 FGT/FGI를 통해 운영 맥락을 반영하고 상담 효율과 경험을 개선했습니다.
#UI/UX#보안#Jira
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ODW #7: 세 가지 방법으로 토큰 소비량 40% 절감! ADK를 이용한 컨텍스트 엔지니어링
AI 에이전트의 토큰 소비와 정확도 문제를 줄이기 위한 컨텍스트 엔지니어링을 ADK 사례로 설명했습니다. 도구 필터링과 에이전트 분리, 입출력 구조화로 토큰을 40% 절감한 실험 결과도 공유했습니다.
#LLM#ADK#컨텍스트 엔지니어링
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