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Amazon EC2 Spot 인스턴스로 디지털 휴먼 렌더링하기
UneeQ는 Amazon EKS와 EC2 스팟 인스턴스를 활용해 디지털 휴먼 렌더링 비용을 줄였습니다. 워크로드 인지형 Group Manager로 다중 리전 GPU 용량을 자동 조정해 가동 시간도 유지했습니다.
#Amazon EC2 Spot Instances#Amazon EKS
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Amazon Aurora PostgreSQL에서 pgvector를 프로덕션 환경으로 운영하기
Aurora PostgreSQL에서 pgvector를 프로덕션 RAG에 운영하는 방법을 정리했습니다. HNSW 선택, 거리 함수, 메모리 계획, 관측성까지 실무 기준으로 설명했습니다.
#Aurora PostgreSQL#pgvector
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Amazon Bedrock 기반 멀티 에이전트 GAMMA로 Oracle-to-PostgreSQL 마이그레이션 가속화하기
Oracle에서 PostgreSQL로의 마이그레이션에서 가장 큰 병목인 저장 프로시저 변환을 멀티 에이전트 GAMMA로 자동화하는 내용을 다뤘습니다. 의존성 분석, 코드 생성, 검증, 지식 축적을 결합해 수동 작업을 줄이고 정확도를 높이는 방법을 소개했습니다.
#Amazon Bedrock#Oracle
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LLM이 만들고 활용하는 Wiki
LLM이 문서를 읽는 순서와 우선순위를 정리하는 Wiki 구조를 소개했습니다. VUI 디자인 시스템 작업에서 검증과 생성에 어떻게 활용했는지도 사례로 설명했습니다.
#LLM#Wiki
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[AI 트렌드] 배관 전화를 받는 AI가 1조 회사가 됐습니다
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[AI 트렌드] 배관 전화를 받는 AI가 1조 회사가 됐습니다
AI 시대에는 엔진보다 워크플로우를 바꾸는 기업이 성과를 내고 있습니다. 버티컬 AI와 기존 기업의 전환 사례, 그리고 단위경제와 운영 준비의 중요성을 정리했습니다.
#LLM#AI 에이전트
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Voice Turn Detection 모델 개발기
전화 상담에서는 무엇을 말할지뿐 아니라 언제 말할지도 중요하다고 다루었습니다. Voice Turn Detection 모델을 만들어 100ms대 판단과 실제 전화 적용 결과를 소개했습니다.
#LLM#voice
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조건부 호출로 줄인 API 비용
외부 기관 조회 API의 호출 건수 기반 과금 문제를 줄이기 위해 조건부 호출을 적용했습니다. 조회 Timestamp와 배치 갱신, Lazy Loading으로 불필요한 호출을 최소화했습니다.
#HTTP#cache
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#개발자#노트북#컴퓨터
항공 프론트엔드 구축기 (10/10): 폴더 이름 앞의 기호 하나
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항공 프론트엔드 구축기 (10/10): 폴더 이름 앞의 기호 하나
제공된 본문에는 기술 내용이 거의 없고 접근 차단 안내만 확인되었습니다. 따라서 글의 구체적 주제를 판단하기 어렵습니다.
#폴더 구조#Cloudflare
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항공 프론트엔드 구축기 (8/10): 토큰이 세 군데서 온다
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항공 프론트엔드 구축기 (8/10): 토큰이 세 군데서 온다
항공 프론트엔드에서 인증 토큰이 여러 경로로 들어오는 문제를 다룬 글입니다. 본문 접근 제한으로 세부 내용은 확인할 수 없었습니다.
#인증#토큰
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AI가 내 하루를 기억하게 하는 법 (1/2): 먼저, 기억할 곳을 만들었다 — 개인 LLM 위키
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AI가 내 하루를 기억하게 하는 법 (1/2): 먼저, 기억할 곳을 만들었다 — 개인 LLM 위키
AI가 개인의 하루와 업무 맥락을 기억하도록 하기 위해 개인 LLM 위키를 만든 사례를 다뤘습니다. 먼저 기억할 곳을 마련하는 과정을 중심으로 소개했습니다.
#LLM#위키
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[2편] Grafana 커스텀 패널로 10만 점 산점도 그리기 — 만들고 나서야 보인 함정 3가지
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[2편] Grafana 커스텀 패널로 10만 점 산점도 그리기 — 만들고 나서야 보인 함정 3가지
OpenTelemetry와 ClickHouse로 APM 스캐터 차트를 만들고 Grafana 커스텀 패널로 10만 점 산점도를 그린 사례를 다뤘습니다. 구현 후 드러난 함정 3가지와 대용량 시각화 시 점검 포인트를 정리했습니다.
#Grafana#OpenTelemetry
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[1편] APM 스캐터 차트 직접 만들기 — OpenTelemetry 수집과 ClickHouse 저장
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[1편] APM 스캐터 차트 직접 만들기 — OpenTelemetry 수집과 ClickHouse 저장
OpenTelemetry로 APM 데이터를 수집하고 ClickHouse에 저장해 스캐터 차트를 만드는 과정을 소개했습니다. 1편에서는 수집과 저장 단계에 초점을 맞췄습니다.
#OpenTelemetry#ClickHouse
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전시 QA에서 예약·정산 QA로 넘어가며 달라진 관점들
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전시 QA에서 예약·정산 QA로 넘어가며 달라진 관점들
전시 QA에서 예약·정산 QA로 넘어가며 달라진 업무 관점을 정리한 글입니다. QA 직무의 공통점과 도메인별 차이를 중심으로 소개했습니다.
#QA
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![Amazon EKS에서 vLLM으로 Gemma 4 서빙 최적화하기 [2부: GPU 한 장의 처리량과 지연 SLO]](https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/2a459380709e2fe4ac2dae5733c73225ff6cfee1/2026/09/09/thumbnail-2-1121x630.png)
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Amazon EKS에서 vLLM으로 Gemma 4 서빙 최적화하기 [2부: GPU 한 장의 처리량과 지연 SLO]
Amazon EKS의 GPU 한 장에서 Gemma 4 31B를 vLLM으로 서빙할 때의 처리량과 지연 SLO 최적화 결과를 정리했습니다. NVFP4, prefix caching, speculative decoding, priority 스케줄링의 효과와 서빙 풀 분리 기준을 제시했습니다.
#AWS#Amazon EKS
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