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[기술이 장르가 되는 곳, kt cloud] 케클러 인터뷰 시리즈 #1 kt cloud PLATFORM 재설계 이야기
KT 클라우드
아키텍처

[기술이 장르가 되는 곳, kt cloud] 케클러 인터뷰 시리즈 #1 kt cloud PLATFORM 재설계 이야기

kt cloud PLATFORM을 Cloud Native와 AI 시대에 맞게 재설계한 과정을 소개했습니다. 관측 가능성, IAM, VPC, DR까지 통합해 확장성과 운영성을 높였습니다.

#cloud#Observability
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[트러블슈팅] Kubernetes StatefulSet 스토리지 확장: Non-cascade 전략으로 무중단 Immutable 제약 극복
KT 클라우드
데브옵스

[트러블슈팅] Kubernetes StatefulSet 스토리지 확장: Non-cascade 전략으로 무중단 Immutable 제약 극복

Kubernetes StatefulSet의 Immutable 제약을 우회해 PVC를 먼저 확장하고 Non-cascade로 컨트롤러만 교체하는 절차를 정리했습니다. 서비스 중단 없이 스토리지를 늘리는 실무 트러블슈팅 방법을 설명했습니다.

#Kubernetes#StatefulSet
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[인사이트] 정전 0.1초의 싸움 — 데이터센터 비상발전기에서는 무슨 일이 벌어질까?
KT 클라우드
데브옵스

[인사이트] 정전 0.1초의 싸움 — 데이터센터 비상발전기에서는 무슨 일이 벌어질까?

데이터센터 정전 시 UPS와 비상발전기가 전원을 이어가는 원리와 절체 조건을 설명했습니다. 발전기 기동보다 전압·주파수 안정성과 엔지니어의 판단이 더 중요하다고 정리했습니다.

#데이터센터#UPS
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StarRocks 운영기: Resource Group으로 멀티테넌트 워크로드 격리하기
토스
백엔드

StarRocks 운영기: Resource Group으로 멀티테넌트 워크로드 격리하기

StarRocks에서 Resource Group으로 멀티테넌트 워크로드를 분류하고 CPU 우선순위를 조절한 운영 경험을 정리했습니다. 서비스 SLA가 필요한 경우에는 exclusive_cpu_cores와 주의점을 함께 적용했습니다.

#Starrocks#Resource Group
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n8n과 함께하는 모바일팀 온콜 자동화 여정기 — Part 1: 분석은 AI에게
요기요
AI

n8n과 함께하는 모바일팀 온콜 자동화 여정기 — Part 1: 분석은 AI에게

요기요 모바일팀이 n8n과 AI로 크래시·앱 리뷰 분석을 자동화한 과정을 소개했습니다. 반복 업무는 AI에 맡기고 사람은 판단에 집중하는 구조를 만들었습니다.

#Android#n8n
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Amazon DocumentDB 인덱스 최적화로 미리캔버스의 쿼리 성능을 개선 사례
미리디
백엔드

Amazon DocumentDB 인덱스 최적화로 미리캔버스의 쿼리 성능을 개선 사례

Amazon DocumentDB로 전환하며 발생한 인덱스와 쿼리 성능 문제를 여러 사례로 정리했습니다. 쿼리 플래너 차이와 운영 포인트까지 함께 다뤘습니다.

#Amazon DocumentDB#MongoDB
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상담 데이터 분석을 통해 메뉴얼 추출하기
채널톡
AI

상담 데이터 분석을 통해 메뉴얼 추출하기

상담 데이터를 분석해 SOP 초안을 자동으로 만들고 ALF 세팅 파일로 분리하는 파이프라인을 소개했습니다. 초기 정의 부담을 줄이고 도입 가치를 시간 절감 기준으로 설명하는 방식도 제안했습니다.

#LLM#RAG
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상담 데이터 분석을 통해 메뉴얼 추출하기
채널톡
AI

상담 데이터 분석을 통해 메뉴얼 추출하기

상담 데이터를 분석해 유형 분류와 SOP 초안을 자동 생성하는 파이프라인을 소개했습니다. 세팅 초기 정의 부담을 줄이고 ALF 도입을 빠르게 시작하는 방법을 다뤘습니다.

#LLM#클러스터링
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#개발서적#프로그래밍
Amazon DocumentDB로 미리캔버스의 성능 50%와 비용 30%를 개선하다
미리디
백엔드

Amazon DocumentDB로 미리캔버스의 성능 50%와 비용 30%를 개선하다

MongoDB Atlas의 IOPS 병목과 비용 문제를 해결하기 위해 Amazon DocumentDB로 전환했습니다. 실시간 협업 서비스의 응답속도를 50% 개선하고 비용도 30% 절감했습니다.

#Amazon DocumentDB#MongoDB
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낯선 오타와 싸워서 이기고 싶은 마음
SSG.COM
AI

낯선 오타와 싸워서 이기고 싶은 마음

검색 오타 보정의 기존 로그 기반 방식 한계를 줄이기 위해 번역 모델과 멀티태스크 학습을 도입했습니다. 검색 실패율을 낮추고 CTR을 유지하는 성과와 함께 후속 개선 과제도 정리했습니다.

#ML#검색
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토스플레이스 데이터봇 ‘판다(PANDA)’를 소개합니다 : 모든 팀원이 데이터 전문가처럼 일하는 방법
토스
AI

토스플레이스 데이터봇 ‘판다(PANDA)’를 소개합니다 : 모든 팀원이 데이터 전문가처럼 일하는 방법

토스플레이스가 데이터봇 판다를 통해 팀원들이 직접 데이터를 조회하고 활용하는 환경을 만들었습니다. SSOT 정비, 비즈니스 용어 연결, Agentic Loop 설계로 정확도와 일관성을 높였습니다.

#LLM#SQL
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모두가 데이터를 다루는 AI 시대, 지난 1년간 데이터 팀은 어떻게 달라졌을까?
당근마켓
AI

모두가 데이터를 다루는 AI 시대, 지난 1년간 데이터 팀은 어떻게 달라졌을까?

데이터가치화팀이 지난 1년간 AI를 업무와 플랫폼에 통합한 변화를 정리했습니다. 반복 작업은 빨라졌지만, 검증과 데이터 기반의 중요성은 더 커졌습니다.

#MCP#BigQuery
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[코드가 환경을 모르는 구조 1/7] 코드는 무엇을, 환경은 어디서 - 다시 더 깊이
flex
아키텍처

[코드가 환경을 모르는 구조 1/7] 코드는 무엇을, 환경은 어디서 - 다시 더 깊이

코드가 무엇을 정의하고 환경은 어디서 주입할지 분리하는 원리를 설명했습니다. 이를 배포, 클라우드, 시간, 테스트 전반에 반복 적용하는 관점을 제시했습니다.

#Helm#ArgoCD
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양자컴퓨터 시대에 대비한 양자내성암호 적용, 왜 10년 먼저 서비스에 적용했을까?
토스
백엔드

양자컴퓨터 시대에 대비한 양자내성암호 적용, 왜 10년 먼저 서비스에 적용했을까?

수만 개 가맹점 환경을 고려해 보안 프로토콜을 4년간 단계적으로 고도화했습니다. 양자컴퓨터 위협에 대비해 2026년 양자내성암호를 선제 도입했습니다.

#양자 컴퓨팅#TLS
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