Istio 3-4편: 507 status code와 istiod disconnected 탐지
Istio 3-4편: 507 status code와 istiod disconnected 탐지
Istio Ambient mode 운영 중 만난 507 응답과 istiod disconnected 탐지 사례를 정리했습니다. Envoy buffer limit과 xDS 연결 상태를 어떻게 바라볼지 설명했습니다.
#Istio#Envoy
1005분
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스트라드비젼의 AWS 클라우드 기반 피지컬 AI End-to-End 파이프라인 가속화 사례
스트라드비젼의 AWS 클라우드 기반 피지컬 AI End-to-End 파이프라인 가속화 사례
스트라드비젼은 AWS 기반 하이브리드 인프라로 희귀·위험 시나리오 데이터를 합성하고 시뮬레이션했습니다. 이를 통해 자율주행 AI 학습과 검증 속도를 높이고 비용도 절감했습니다.
#AWS#ML
1005분
[AI 해커톤 후기] AI 시대의 해커톤과 인간의 역할: AI의 계획과 사람의 전략
[AI 해커톤 후기] AI 시대의 해커톤과 인간의 역할: AI의 계획과 사람의 전략
AI 해커톤 회고로, 같은 도구를 써도 결과를 가른 것은 사람의 전략과 선택이라고 정리했습니다. 경비 정산 자동화 사례에서 AI는 계획과 구현을 맡고 사람은 조율과 의사결정을 담당했습니다.
#LLM#OCR
23005분
[웨비나 후기] 장애를 견디는 아키텍처, 운영 안정성의 새로운 기준
[웨비나 후기] 장애를 견디는 아키텍처, 운영 안정성의 새로운 기준
공공·엔터프라이즈 환경의 운영 안정성 기준과 DR 전략을 웨비나 후기 형식으로 정리했습니다. Multi-AZ, Multi-Region, 자동 전환과 BIA 기반 차등 적용이 핵심이었습니다.
#cloud#DR
2005분
더 빠르게, 그리고 무너지지 않게 — 전시 아키텍처 개선기 (1/3)
더 빠르게, 그리고 무너지지 않게 — 전시 아키텍처 개선기 (1/3)
전시 상품 API의 Redis 병목과 캐시 단일 의존 문제를 구조적으로 개선했습니다. Kafka CDC, 병렬 처리, 다단계 조회로 더 빠르고 무너지지 않는 서빙 구조를 만들었습니다.
#Redis#MongoDB
5005분
AI 인프라 설계의 기술적 레퍼런스, 를 소개합니다
AI 인프라 설계의 기술적 레퍼런스, 를 소개합니다
X
#cloud
11005분
데이터 Backfill을 위한 자원 격리 전략
데이터 Backfill을 위한 자원 격리 전략
실시간 트래픽과 백필 트래픽을 분리해 자원 고갈과 DB 스파이크를 막는 구조를 정리했습니다. 전용 큐와 비동기 스레드 풀, 크기 기반 청크 처리로 안정적인 대용량 재전송을 구현했습니다.
#NATS#Java
9005분
[기술사례] Ceph 기반 스토리지 내재화로 상용 스토리지 대체하기
[기술사례] Ceph 기반 스토리지 내재화로 상용 스토리지 대체하기
Ceph 기반 스토리지 내재화로 상용 스토리지 의존과 비용 부담을 줄이는 방향을 정리했습니다. 또한 CRUSH, Self-Healing, 테스트 자동화로 운영 안정성과 확장성을 확보하는 방안을 다뤘습니다.
#Ceph#Kubernetes
2005분
리뷰 서비스 품질 개선
리뷰 서비스 품질 개선
리뷰 기능의 입력값 검증과 이미지 업로드 검증을 강화해 품질을 개선했습니다. 프론트엔드와 백엔드 이중 검증과 데이터 정합성 관리로 운영 안정성을 높였습니다.
#MIME 타입#XSS
11005분
[기술분석] AI 데이터센터에서 WUE가 중요해지는 이유
[기술분석] AI 데이터센터에서 WUE가 중요해지는 이유
AI 데이터센터에서 WUE가 왜 중요한지와 수자원 효율 관리 방향을 정리했습니다. 전력 효율뿐 아니라 물 사용까지 함께 통제하는 운영이 핵심임을 설명했습니다.
#WUE#AI데이터센터
1005분
[23. 5. 23] 의료인공지능 모델 개발 파이프라인 툴 소개: Clairvoyance
[23. 5. 23] 의료인공지능 모델 개발 파이프라인 툴 소개: Clairvoyance
의료 전자기록 데이터는 전처리와 평가 기준이 복잡해 모델 재현성이 낮았습니다. Clairvoyance는 이를 표준화하는 파이프라인 툴로 개발·평가·최적화를 돕습니다.
#ML#pipeline
4005분
[23. 5. 23] EHR 데이터를 활용한 의료인공지능 모델 개발 파이프라인
[23. 5. 23] EHR 데이터를 활용한 의료인공지능 모델 개발 파이프라인
EHR 데이터를 활용한 의료 AI 모델 개발 파이프라인을 5단계로 정리한 글입니다. 임상 적용을 위해 전처리, 보정, 일반화 평가까지 함께 고려해야 함을 소개했습니다.
#EHR#ML
2005분