

AWS로 구현한 Internet Gateway가 없는 연구환경, 신뢰연구환경(TRE) 솔루션 NDS AI·RE
의료·유전체 민감데이터를 위한 신뢰연구환경 TRE를 AWS로 구현한 사례를 소개했습니다. Internet Gateway 없는 격리망, Air-lock, AI Core, IaC로 보안과 연구 효율을 함께 높였습니다.


의료·유전체 민감데이터를 위한 신뢰연구환경 TRE를 AWS로 구현한 사례를 소개했습니다. Internet Gateway 없는 격리망, Air-lock, AI Core, IaC로 보안과 연구 효율을 함께 높였습니다.

SEGA가 소규모 팀으로 글로벌 GaaS를 운영하기 위해 DynamoDB와 ElastiCache Serverless를 도입한 사례를 소개했습니다. 단일 테이블 설계와 캐시 최적화로 운영 부담과 비용을 줄이고 안정적인 성능을 확보했습니다.
![[데이터센터 입문 시리즈] AI 질문이 닿는 곳 데이터센터](https://static.gabia.com/www/common/gnb/gabia_logo_1200.jpg)

AI 질문은 네트워크와 데이터센터를 거쳐 GPU 추론 후 응답으로 돌아오는 물리적 과정입니다. 질문 한 번의 전력은 작지만 누적되면 데이터센터의 전력과 냉각 과제를 크게 키웁니다.

데브 세션이 5년 넘게 이어진 운영 디테일과 문화의 변화를 소개했습니다. 발표자 부담을 줄이고 아카이브와 보상 체계를 쌓아, 채우는 세션에서 더 재밌는 세션으로 확장했습니다.


스크럼에서 반복되던 유저스토리 작성과 점수 참고 과정을 줄이기 위해 AI 기능을 도입한 과정을 공유했습니다. 생성과 검색을 분리하고, 실제 사용 중 드러난 문제를 바탕으로 구조를 계속 조정했습니다.

코드 작성 직후와 종료 직전에 규칙을 다시 주입하는 Stylepack으로 Coding Agent의 컨벤션 준수를 높인 사례를 다뤘습니다. 반복 리뷰 코멘트를 규칙화하고, 모양으로 잡히는 문제와 런타임 문제를 나눠 대응했습니다.


번역 리소스를 별도 저장소로 분리하고 검증·배포 자동화를 붙인 경험을 정리했습니다. Windows와 macOS 차이까지 고려해 번역 누락과 배포 오류를 줄였습니다.


AI 에이전트가 스스로 수정하려면 먼저 테스트 결과를 믿을 수 있어야 했습니다. 그래서 테스트 격리와 실행 경로 통일로 오염과 환경 차이를 줄였습니다.
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여러 AWS 콘솔과 CLI를 오가던 인프라 확인 문제를 읽기 전용 포털로 풀었습니다. 단일 프롬프트 대신 역할형 AI 에이전트로 업무를 나누는 접근을 다뤘습니다.

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GS리테일이 전사 AI Gateway 위에 운영·거버넌스 계층을 더해 실사용을 견디는 플랫폼으로 확장했습니다. 사용자 온보딩, 예산 라우팅, 가드레일, 감사, 외부 도구 연동까지 Gateway 안에서 통제했습니다.


GS리테일이 전사 AI 활용을 위해 인증과 라우팅을 중앙화한 AI Gateway 구축 사례를 소개했습니다. 계정 자동화와 크로스 계정 라우팅으로 비용과 쿼터까지 통제했습니다.

브라우저에서 SVG 필터로 이미지 보정 효과를 구현한 사례를 다룬 글입니다. 미리캔버스의 활용 영역에서 이미지 보정 필터 적용 맥락을 소개했습니다.


Rerank와 Weight 튜닝을 OpenSearch 검색 품질에 적용해 본 결과를 정리했습니다.\n데이터 특성과 기존 성능에 따라 개선과 악화가 갈리므로, 측정 기반의 지속 평가가 중요했습니다.