오늘
사용자를 위해 일부러 어렵게 만드는 경험, 어디까지 괜찮을까?
10대 저축을 돕는 잠금 저금통을 만들며, 일부러 어렵게 만드는 경험의 기준을 정리했습니다. 사용자에게 죄책감 대신 선택권과 응원을 남기는 설계를 강조했습니다.
#UI/UX#인터랙션
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오늘
LLM에게 어디까지 맡길 것인가: AI 에이전트 기반 광고 분석 리포트 자동화
AI 에이전트로 광고 분석 리포트를 자동 생성하되, 계산과 해석을 분리해 신뢰성을 높였습니다. 섹션별 컨텍스트 분리와 평가 루프로 품질을 운영 가능하게 만들었습니다.
#LLM#AI 에이전트
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![[데이터센터 입문콘텐츠] GPU를 사 왔습니다. 그런데 이건 어디에 두나요? AI GPU와 데이터센터](https://static.gabia.com/www/common/gnb/gabia_logo_1200.jpg){kind=logo}
오늘
[데이터센터 입문콘텐츠] GPU를 사 왔습니다. 그런데 이건 어디에 두나요? AI GPU와 데이터센터
고성능 AI GPU는 서버실이 아니라 전력과 냉각을 갖춘 데이터센터에서 안정적으로 운용해야 합니다. GPU 확보와 함께 전력밀도, 발열, 하중까지 고려한 인프라 준비가 필요합니다.
#GPU#데이터센터
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오늘
AI 에이전트의 작업을 관측 가능하게 만들기
AI 에이전트의 작업 흐름을 커밋 메시지와 세션 기록으로 관측 가능하게 만드는 방법을 정리했습니다. 신고 기반 집계와 파생 판정을 통해 새 저장소에서도 즉시 지표가 나오도록 구성했습니다.
#Git#LLM
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오늘
AI 코딩 시대, 테스트의 역할
AI 코딩으로 테스트 작성 비용이 낮아지면서, 테스트의 역할이 구현 검증을 넘어 요구사항 정의와 완료 조건 설정까지 확장된다고 설명했습니다. 프론트엔드 TDD 적용 방식과 AI 코딩 어시스턴트와의 궁합도 함께 정리했습니다.
#TDD#Testing Library
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오늘
쿼리가 아니라 정의를 고치기로 했습니다: Databricks Metric View 도입기
Databricks Metric View로 지표 정의를 한곳에 모아 대시보드와 분석 에이전트가 같은 값을 읽게 했습니다. 정제·집계 반복을 줄여 조회 비용도 함께 낮췄습니다.
#Databricks#Unity Catalog
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#개발자#노트북#컴퓨터
딥테크 스타트업과 함께하는 AX 여정 | 오픈이노베이션 기술교류회 현장
딥테크 스타트업의 PoC와 AX 도입을 지원하는 가비아 AWS의 기술교류회 현장을 소개했습니다.\nAgentic AI 4-Layer 구조와 비용·마이그레이션 대응 방안을 함께 정리했습니다.
#AWS#LLM
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옵저버빌리티란 무엇이고, 왜 봐야 하는가
옵저버빌리티는 예상하지 못한 장애 원인까지 나중에 추적할 수 있게 만드는 기반입니다.\n메트릭, 로그, 트레이스를 연결해 마이크로서비스 환경의 문제를 요청 단위로 복원해야 했습니다.
#모니터링#트레이싱
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외부 API, 수신과 처리 분리하기
외부 API 수신과 실제 데이터 처리를 분리한 구조를 소개했습니다. 요청은 Payload로 저장하고 내부 Timer Event가 비동기로 처리하도록 설계했습니다.
#API#Batch Insert
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몇 달 전에 풀었던 문제를 오늘 또 풀고 있었습니다 — AI와의 대화를 팀의 지식으로 자동 축적한 이야기
몇 달 전에 풀었던 문제를 오늘 또 풀고 있었습니다 — AI와의 대화를 팀의 지식으로 자동 축적한 이야기
몇 달 전 풀었던 문제를 다시 만나 같은 시행착오를 겪은 경험을 바탕으로, AI와의 대화를 팀 지식으로 자동 축적하는 필요성을 정리했습니다. 반복 해결을 줄이고 기억에 의존하지 않도록 기록과 재활용 구조를 만들려는 이야기입니다.
#LLM#지식관리
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“배포해줘” 한 줄로 끝나는 배포 — 전 직원이 쓰는 사내 플랫폼 구축기
“배포해줘” 한 줄로 끝나는 배포 — 전 직원이 쓰는 사내 플랫폼 구축기
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#배포#플랫폼
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QA 티켓 280건, AI와 함께 처리한 기록
QA 티켓 280건, AI와 함께 처리한 기록
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#QA
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Oozie/Sqoop에서 Airflow/Spark로: 데이터 파이프라인 전환기
Oozie/Sqoop에서 Airflow/Spark로: 데이터 파이프라인 전환기
Oozie/Sqoop 기반 데이터 파이프라인을 Airflow/Spark로 전환한 사례를 정리했습니다.\nYAML 템플릿, 동적 파티셔닝, Parquet 최적화로 운영성과 조회 성능을 함께 개선했습니다.
#Airflow#Spark
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AI-DLC 기반 GS SHOP 검색·추천 개발 프로세스 고도화 사례
GS SHOP 검색·추천팀이 AI-DLC로 자연어 검색과 추천 실험 프로세스를 표준화했습니다. 실데이터 검증을 통해 다음 개선 지점과 공정한 비교 구조를 함께 확보했습니다.
#검색#추천
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