QA가 서버를 죽여본 이유 – Host Level 카오스 엔지니어링 테스트
Host Level 카오스 엔지니어링으로 인프라 장애를 직접 재현하고 QA 관점에서 고객 경험과 데이터 정합성을 검증했습니다. 이를 통해 알림 체계, 자동 복구, 정기 테스트 프로세스를 강화했습니다.
#카오스 엔지니어링#QA
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
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Amazon Aurora PostgreSQL에서 Amazon Bedrock으로 벡터 임베딩 생성 자동화
Aurora PostgreSQL에서 Amazon Bedrock으로 임베딩을 자동 생성하는 5가지 방식을 비교했습니다. 요구사항에 따라 실시간 일관성, 확장성, 운영 단순성의 균형을 선택할 수 있습니다.
#Amazon Bedrock#PostgreSQL
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라포랩스 직무 인터뷰 시리즈 Colon: Backend Chapter Leader
라포랩스 Backend Chapter Leader의 커리어와 팀 운영 방식, AI Native 전환 방향을 소개했습니다. 시니어 엔지니어의 역할을 팀 임팩트와 리더십 중심으로 설명했습니다.
#AWS#SRE
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떨리는 인터뷰 당일, 어떤 하루를 보내게 될까요?
떨리는 인터뷰 당일, 어떤 하루를 보내게 될까요?
여기어때의 인터뷰 당일 동선과 지원자 배려 요소를 소개하는 채용 경험 글입니다. 리셉션, 대기실, 인터뷰룸, 결과 안내까지의 흐름을 안내했습니다.
#회의
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대규모 서비스 환경에서의 이미지 콘텐츠 모더레이션(feat. 멀티모달 LLM)
대규모 서비스의 이미지 콘텐츠 모더레이션을 위해 멀티모달 LLM과 전통적 ML을 결합한 구조를 소개했습니다. 정확도, 지연 시간, 비용, 정책 유연성을 함께 개선하는 최적화 과정을 다뤘습니다.
#LLM#멀티모달
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CEO 인터뷰 | 창업 4수 끝에 대기업 홈쇼핑 인수한 미친 스타트업
라포랩스 CEO 인터뷰를 통해 4050 고객 중심 전략과 홈쇼핑 인수 배경을 정리했습니다. 실패 경험, 고객 리서치, 재무 안정성을 바탕으로 한 확장 방향을 소개했습니다.
#홈쇼핑#스타트업
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![[미래를 담아낸 뼈대 4/7] 기반이 열어준 다음 문제](https://flex.team/blog/og/main.jpg)
[미래를 담아낸 뼈대 4/7] 기반이 열어준 다음 문제
Hexagonal Architecture 기반의 일관된 구조가 멀티클라우드, AI 백엔드, Observability 전환의 기반이 되었다고 설명했습니다. 표준 인터페이스와 경계 분리가 이후 변경 비용을 크게 낮춘 사례를 다루었습니다.
#Hexagonal Architecture#멀티클라우드
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클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현: TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 2부 – 준실시간 환경에서 AWS 미디어 서비스를 활용한 분석 파이프라인 구축하기
AWS 미디어 서비스와 TwelveLabs를 결합해 준실시간 비디오 분석 파이프라인을 구성하는 방법을 정리했습니다. 서버리스와 서버 기반, Kinesis Video Streams 활용 사례까지 함께 소개했습니다.
#AWS#LLM
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쿠팡 파트너스
개발자를 위한 서적을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발서적#프로그래밍
클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현 : TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 5부 – 비디오 임베딩을 위한 Vector DB 비교
TwelveLabs Marengo 3.0 비디오 임베딩을 AWS에서 저장·검색하는 두 벡터 DB를 비교했습니다. OpenSearch Serverless와 S3 Vectors의 성능, 비용, 활용 시점을 정리했습니다.
#AWS#OpenSearch
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클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현: TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 4부 – TwelveLabs Marengo 3.0 임베딩 및 검색 전략과 구현 가이드
TwelveLabs Marengo 3.0의 멀티모달 비디오 검색 전략을 정리했습니다. 고정 가중치, 순위 기반 융합, 의도 기반 라우팅의 차이와 트레이드오프를 설명했습니다.
#LLM#검색
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클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현: TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 3부 – Strands Agent를 활용한 Agentic video engine구현
Strands Agents SDK로 TwelveLabs와 AWS 서비스를 결합한 에이전틱 비디오 엔진 구현 방식을 소개했습니다. 단일 에이전트와 멀티 에이전트 구조로 영상 검색, 요약, 자막 처리 흐름을 구성했습니다.
#AWS#LLM
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Product Engineer: 전직 백엔드 개발자, AI와 함께한 프론트엔드 도전기
Product Engineer: 전직 백엔드 개발자, AI와 함께한 프론트엔드 도전기
백엔드 개발자가 AI와 함께 프론트엔드 관리자 페이지를 만든 과정과 시행착오를 공유했습니다. 핵심은 프롬프트보다 컨텍스트를 쌓는 작업 허브 설계였습니다.
#Cursor#MCP
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FOMO 말고 MOAT
FOMO 말고 MOAT
AI 시대에는 남과 비교하는 FOMO보다 자기만의 해자를 쌓는 태도가 중요하다고 말했습니다. 통제 가능한 목표에 집중하며 많이 만들고 시도해 역량을 축적하자고 제안했습니다.
#개발자#해자
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To. MUSINSA ROOKIES
To. MUSINSA ROOKIES
무신사 루키즈 AI 네이티브 신입 엔지니어 채용 과정과 평가 의도를 설명했습니다. 모호한 요구사항 속 문제 정의 능력과 협업 역량을 중점적으로 봤습니다.
#Docker#자동화
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