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케클s피드 10월호｜기술 경쟁력, 보이지 않는 곳에서 결정된다
AI 데이터센터의 GPU·네트워크·전력·냉각 인프라와 운영 기술을 소개했습니다.\nDR, AIOps, BIM 기반으로 서비스 연속성과 구축·운영 효율을 높이는 방안을 다뤘습니다.
#데이터센터#GPU
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
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엔지니어 1명이 레포 170여 개를 pnpm 11로
pnpm 11의 install script 차단 기능으로 171개 JS·TS 레포를 전환했습니다. AI 작업에는 단계별 회귀 검증 하네스를 붙여 결과를 직접 확인했습니다.
#pnpm#npm
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[데모데이] 2026 네이버클라우드 그린하우스: MARKET CONNECT
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[데모데이] 2026 네이버클라우드 그린하우스: MARKET CONNECT
그린하우스 시장 검증 캠페인에 참여한 6개 스타트업의 데모데이를 소개했습니다. 시장 반응, 시행착오, 리스크와 향후 사업 전략을 공유합니다.
#데모데이#스타트업
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Amazon Quick으로 내 업무와 관련된 Slack 이슈만 모아보기
Amazon Quick으로 Slack 메시지와 업무 기준 문서를 대조해 담당 이슈를 선별했습니다. Routine과 Agent로 매일 오전 Feed에 우선순위·근거·조치를 게시합니다.
#Amazon Quick#Slack
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AI가 97% 확신한다면, 서버를 격리해도 될까?
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AI가 97% 확신한다면, 서버를 격리해도 될까?
AI 확률은 실행 권한이 아닌 판단 신호로 다뤄야 함을 설명했습니다. AWS에서 검증·정책 게이트·사람 승인·감사 기록을 분리하는 설계를 제안합니다.
#AWS#Security Hub
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RFP 작성 에이전트 — 아직도 작년 RFP 복사해서 고쳐 쓰고 계신가요?
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RFP 작성 에이전트 — 아직도 작년 RFP 복사해서 고쳐 쓰고 계신가요?
AI 기반 제안서 평가에서는 명확하고 빠짐없는 RFP가 공정한 평가의 기준이 됩니다.\n조직 내부 발주 자산을 활용해 초안을 만들고 누락·모호성을 점검하는 방안을 소개합니다.
#RFP#AI 에이전트
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채팅으로 디자인하는 AI, 실제로 쓸까? — A/B 테스트와 사용자 행동 분석기
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채팅으로 디자인하는 AI, 실제로 쓸까? — A/B 테스트와 사용자 행동 분석기
AI 디자이너 MVP의 A/B 테스트와 발화 분석으로 이탈 원인을 기능 미지원·응답 지연으로 구분했습니다.\n도구별 우선순위와 캔버스 맥락 활용 가설을 도출해 응답시간 개선과 제품 방향 논의에 반영했습니다.
#LLM#AI 에이전트
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쿠팡 파트너스
개발자를 위한 서적을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발서적#프로그래밍
![[케클러 인터뷰 시리즈] #6 - 백업만으로는 부족하다, 공공 DR의 새로운 기준](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2Fbx8imt%2FdJMcaf9vsYi%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAG-bqBSNblrowotEsuWybe8x07TBZNyETZNX9WMWSZMC%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1793458799%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3D907HPtK3o7MQvyWoaYjjrCZAo7M%253D)
오늘
[케클러 인터뷰 시리즈] #6 - 백업만으로는 부족하다, 공공 DR의 새로운 기준
공공 DR을 데이터 백업이 아닌 서비스 전체의 복구 역량으로 설명했습니다. 등급별 아키텍처와 훈련, AI 워크로드 복구 전략을 다뤘습니다.
#DR#공공클라우드
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팀이 신뢰할 수 있는 AI 분석 환경 만들기: 추천팀의 컨텍스트 설계
추천팀은 AI 에이전트가 지침 문서를 바탕으로 SQL을 작성하고 Hadoop에서 분석하도록 구성했습니다.\n로그 접근 방법과 분석 기준을 컨텍스트로 설계해 신뢰 가능한 분석 환경을 만들고자 했습니다.
#AI 에이전트#SQL
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럭키의 축하 방문…어피닛 주인공들과 함께 한 북토크 현장
어피닛의 기업사 『매스니치 서바이벌』 북토크에서 인도 시장과 책의 취재·서술 방식을 나눴습니다.\n성과뿐 아니라 시행착오와 다양한 관점을 담은 기업사 제작 과정을 소개했습니다.
#북토크#기업사
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손가락 튕기기로 LLM 비용 줄이기
SNAP은 LLM 로그를 작업별로 분류하고 소형 모델 학습 후보를 자동 발굴했습니다. 신뢰도 기반 폴백으로 품질을 유지하며 검증된 요청부터 LLM 비용을 줄였습니다.
#LLM#fine-tuning
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데이터센터 보안 | CCTV 이상의 물리·정보·운영보안
데이터센터 보안을 물리·정보·운영보안으로 구분하고 사업자와 고객의 책임 경계를 설명했습니다. CCTV 여부보다 법정 보호조치, 인증기준, 기록·관제 절차를 함께 확인해야 합니다.
#데이터센터#물리보안
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상태 전이마다 테스트가 없으면, 운영 가이드가 빌드되지 않습니다
상태 전이·운영 안내·테스트 참조를 YAML 선언으로 통합하고 CI에서 검증했습니다. 테스트 없는 전이와 잘못된 참조를 빌드 단계에서 차단해 가이드 신뢰성을 높였습니다.
#YAML#CI/CD
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ParallelCluster 잘 쓰고 있는데, 왜 AWS PCS인가? (2부) — 워크로드별 적용과 전환 실전 가이드
AWS PCS의 관리형 Slurm 운영과 멀티 큐 자원 공유가 CFD/CAE·분산 학습에 주는 변화를 설명했습니다.\nParallelCluster 환경은 스토리지를 공유하는 blue/green 방식으로 안전하게 전환할 수 있습니다.
#AWS PCS#Slurm
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