

AWS Lambda Web Functions 실전 가이드 1부: 실행 모델, 과금, Amazon CloudFront 오리진 구성
AWS Lambda Web Functions의 HTTP 서버 실행 모델, 동시성·과금·배포 방식을 정리했습니다. CloudFront OAC 구성과 Event Functions 대비 워크로드별 비용 판단 기준을 제시했습니다.


AWS Lambda Web Functions의 HTTP 서버 실행 모델, 동시성·과금·배포 방식을 정리했습니다. CloudFront OAC 구성과 Event Functions 대비 워크로드별 비용 판단 기준을 제시했습니다.


DaaS의 가상 데스크톱 구조, 제공자·기업의 책임 범위와 과금 방식을 정리했습니다. 도입 전 접속 품질, 데이터 반출 통제, 운영체제 관리와 라이선스를 확인해야 합니다.

MoE의 토큰별 라우팅, 총·활성 파라미터, 밀집 구조 대비 계산 효율을 설명했습니다. 메모리 요구량과 양자화 난점, 이를 줄이는 NMQ 접근도 소개했습니다.


올리브영 PM이 AI로 정보 수집·지표 집계·회의록·티켓 작성 등 반복 업무를 자동화했습니다. 프로토타입과 기획서를 연결해 문서 정합성과 협업 속도를 높이고 판단에 집중했습니다.


데이터 거버넌스와 업무 맥락을 기반으로 AI 셀프서비스 분석 환경을 구축했습니다. 라우팅·역질문·평가 체계로 신뢰성을 높이고 데이터 요청 문의를 약 95% 줄였습니다.


AI 챗봇 SSE에서 완료 메시지가 유실된 원인을 채널 생성·삭제 시점의 경쟁 조건으로 분석했습니다. 채널 선등록과 replay 기반 구독으로 연결 순서와 무관하게 결과를 수신하도록 개선했습니다.
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부하 테스트로 공통 조회 API의 병목과 N+1 호출을 확인하고 응답 구조를 개선했습니다. 요약 조회와 호출 제거로 병목의 상대적 위치가 낮아졌음을 확인했습니다.


MSK Express의 Kafka 트랜잭션 병목을 네트워크·코디네이터·클라이언트 한도로 분석했습니다. 묶음 크기와 프로듀서 수를 먼저 조정하고 병목별 확장 전략을 제시했습니다.
AI 기반 자동화 공격과 침투 테스트 도구 악용 가능성에 따른 보안 위협을 짚었습니다. 기업이 Zero Trust 관점에서 클라우드 보안 과제를 점검하도록 안내합니다.

AI 데이터센터의 GPU·네트워크·전력·냉각 인프라와 운영 기술을 소개했습니다. DR, AIOps, BIM 기반으로 서비스 연속성과 구축·운영 효율을 높이는 방안을 다뤘습니다.

pnpm 11의 install script 차단 기능으로 171개 JS·TS 레포를 전환했습니다. AI 작업에는 단계별 회귀 검증 하네스를 붙여 결과를 직접 확인했습니다.
그린하우스 시장 검증 캠페인에 참여한 6개 스타트업의 데모데이를 소개했습니다. 시장 반응, 시행착오, 리스크와 향후 사업 전략을 공유합니다.


Amazon Quick으로 Slack 메시지와 업무 기준 문서를 대조해 담당 이슈를 선별했습니다. Routine과 Agent로 매일 오전 Feed에 우선순위·근거·조치를 게시합니다.

AI 확률은 실행 권한이 아닌 판단 신호로 다뤄야 함을 설명했습니다. AWS에서 검증·정책 게이트·사람 승인·감사 기록을 분리하는 설계를 제안합니다.