
[인사이트] 데이터 지형도의 재설계: 수도권 병목을 넘어 글로벌 랜딩 에지(Landing-Edge) 아키텍처로의 전환
수도권 전력망과 네트워크 병목을 AI 데이터센터 관점에서 분석했습니다. 해안 육양국 인근 랜딩-에지 아키텍처가 대안으로 제시되었습니다.

수도권 전력망과 네트워크 병목을 AI 데이터센터 관점에서 분석했습니다. 해안 육양국 인근 랜딩-에지 아키텍처가 대안으로 제시되었습니다.

ADK로 싱글·멀티 에이전트를 만들고 MCP로 사내 시스템과 연동한 워크숍 내용을 소개했습니다. 작은 자동화부터 시작해 팀 전체로 AI 활용을 확산하는 방법을 공유했습니다.

Claude Code를 Agent, Skill, Context 관점에서 시스템 구조로 정리했습니다. 프롬프트 중심 활용의 한계를 넘어 팀 단위 표준화 가능성을 설명했습니다.


분산된 웹 자산을 디자인 토큰 기반 Next.js 모노레포로 통합했습니다. AI 에이전트용 규칙과 자동화로 전사 기여 가능한 브랜드 플랫폼을 구축했습니다.


GitLab Duo Agent Platform은 개발의 나머지 80%를 멀티 에이전트로 자동화하는 플랫폼을 소개했습니다. 이슈, 리뷰, 보안, CI/CD를 자율 처리하면서도 사람의 승인과 통제를 유지했습니다.

Spring Boot Startup Time을 90초에서 30초로 줄인 6단계 최적화 과정을 정리했습니다. 프로파일링으로 원인을 찾고, Spring 내부 동작과 오픈소스 패치까지 활용해 병목을 해소했습니다.

Istio Ambient mode의 요청 흐름을 Envoy config와 트래픽 경로로 단계별로 해부했습니다. HBONE, ztunnel, Waypoint가 어떻게 구현되는지 실제 설정 기준으로 설명했습니다.

Istio Ambient mode의 요청 흐름을 Envoy config와 트래픽 경로로 해부했습니다. Gateway, Waypoint, ztunnel이 어떻게 HBONE과 리다이렉션을 구현하는지 정리했습니다.
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AWS EC2의 ENI와 네트워크 카드 구조, EFA 할당 규칙을 설명했습니다. p5와 p6 인스턴스의 분산 트레이닝용 네트워크 구성과 운영 포인트를 정리했습니다.
마이리얼트립 T&A실은 위키, KPI, FP&A, Slack을 AI로 묶어 매일 자동 브리핑하는 Control Tower를 만들었습니다. 리더는 반복 수집과 분류를 맡기고 판단과 액션에만 집중하는 구조로 바뀌었습니다.


Amazon Aurora PostgreSQL에서 pgvector 0.8.0의 반복적 스캔과 비용 추정 개선을 소개했습니다. 필터링된 벡터 검색의 재현율과 지연 시간을 함께 개선하는 방법을 다뤘습니다.


Slurm의 내부 구조와 Job 처리 흐름을 중심으로 HPC 스케줄러 활용법을 정리했습니다. 대화형·배치·배열 작업과 QOS, Fairshare, 선점, 의존성 연결까지 실무 패턴을 설명했습니다.


레거시 SAP 환경에 Kiro IDE와 MCP, Steering을 결합해 AI-DLC를 적용했습니다. ABAP과 SAPUI5 개발에서 생산성과 문서 동기화 개선을 확인했습니다.
티빙 커리어스 스튜디오 활동을 바탕으로 티빙의 조직 문화와 일하는 방식을 소개했습니다. 자유로운 소통과 유연한 근무 환경, 성장과 휴식을 함께 고려한 분위기가 강조되었습니다.