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[트렌드 리포트] 공공 AX가 생각보다 느린 이유 - 기술이 아니라 구조
공공 AX가 느린 이유를 기술보다 데이터·조직·인프라 구조에서 찾았습니다. 실제 서비스 확산을 위해 거버넌스와 DR을 포함한 인프라 전략이 필요하다고 설명했습니다.
#AX#cloud
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
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[직무인터뷰] 티빙의 미래를 설계하는 Business Planning, 남기윤님
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티빙 Business Planning 직무가 회사 목표를 숫자와 전략으로 연결하는 역할을 소개했습니다. 가입자·이용·손익 데이터를 함께 보며 지속가능한 성장을 기획하는 관점을 설명했습니다.
#OTT#KPI
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지능형 Physical AI 구축: Strands Agents, Bedrock AgentCore, Claude 4.6, NVIDIA GR00T, Hugging Face LeRobot으로 엣지에서 클라우드까지
엣지와 클라우드를 결합해 Physical AI를 설계하는 방법을 소개했습니다. 로컬 제어와 클라우드 추론, 공유 메모리, 시뮬레이션 학습의 역할을 설명했습니다.
#AWS#LLM
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SRE 팀의 반복 작업을 10분의 1로 줄인 SRE 봇 개발기
SRE 반복 작업과 문의 대응을 Slack 워크플로 중심의 봇으로 자동화한 개발기입니다. 배포와 일반 요청 처리 시간을 크게 줄이고 운영 가시성도 높였습니다.
#SRE#Slack
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[후기] 식품제조사, AX 만난 날 성남 매칭데이 (3/18)
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네이버클라우드가 성남에서 식품 제조사 대상 푸드테크 AI 매칭데이를 진행한 후기입니다. 현장에서 PoC 여부를 결정하는 방식으로 스마트공장 지원 성과를 소개했습니다.
#cloud#기계학습
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병원 예약 시스템을 가변 슬롯과 개별 레코드 기반으로 전면 개편한 사례를 다루었습니다. 동시성 제어와 추적성을 강화해 다양한 진료 시간을 유연하게 처리했습니다.
#Redis#동시성
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예약 시스템 개편기: 우리는 왜 '예약 레고'를 만들었나
예약 시스템 개편기: 우리는 왜 '예약 레고'를 만들었나
병원 예약을 진료 항목별 가변 슬롯 구조로 전면 개편한 사례를 다루었습니다. 동시성 제어와 추적 가능성을 위해 분산 락과 개별 레코드 기반 카운팅도 도입했습니다.
#Redis#동시성
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보이지 않는 품질, 데이터. 로그가 틀리면 고객도 틀린다
보이지 않는 품질, 데이터. 로그가 틀리면 고객도 틀린다
모바일 앱 릴리스 전에 로그 품질을 자동으로 검증하는 구조를 설계하고 운영한 사례를 공유했습니다. 수동 검수의 한계를 줄이고, 실제 배포 전 로그 이슈를 조기에 발견한 과정을 설명했습니다.
#자동화#Appium
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쿠팡 파트너스
개발자를 위한 서적을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발서적#프로그래밍
C++ std::bit_cast와 reinterpret_cast — 언제 어떤 것을 써야 하는가
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C++에서 타입 퍼닝과 포인터 변환에 `std::bit_cast`와 `reinterpret_cast`를 어떻게 구분해 써야 하는지 정리했습니다. 엄격한 앨리어싱 규칙과 포인터↔정수 변환의 의미론도 함께 설명했습니다.
#C++#std::bit_cast
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9개월 걸릴 시스템 이관을 하룻밤 만에: 레거시 코드를 AI의 학습 자료로 바꾸다
9개월 걸릴 시스템 이관을 하룻밤 만에: 레거시 코드를 AI의 학습 자료로 바꾸다
레거시 코드를 AI의 학습 자료로 바꿔 9개월 걸릴 시스템 이관을 하룻밤 만에 초안까지 생성했습니다. 모호한 목표 대신 정밀한 완료 기준을 주고 사람과 AI가 역할을 나눠 협업했습니다.
#test#API
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[모집] 7년 연속 최대 9,600만 원 지원 중! 핀테크 기업을 위한 금융 클라우드 지원 사업 (~4/13)
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중소 핀테크 기업 대상 금융 클라우드 지원 사업의 자격, 혜택, 접수 기간을 안내했습니다. 최대 9,600만 원 이용 보조금과 구축·보안 컨설팅 지원 내용을 소개합니다.
#핀테크#cloud
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[미래를 담아낸 뼈대 3/7] 관계로 풀어낸 권한
HR 권한 문제를 역할이 아닌 관계로 풀어낸 ReBAC 기반 인가 아키텍처를 소개했습니다. 기존 이벤트 파이프라인과 OpenFGA를 활용해 복잡한 조직 구조와 권한 변화를 유연하게 반영했습니다.
#ReBAC#OpenFGA
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![[GTC 2026 총정리] 1조 달러 추론 경쟁의 시작 : 빈틈을 메우는 노타](https://cdn.prod.website-files.com/69d764b1be3398a43fb536b5/6a94e0dd5b50c18fb829027c_CR_insights_Events_A.webp)
[GTC 2026 총정리] 1조 달러 추론 경쟁의 시작 : 빈틈을 메우는 노타
GTC 2026의 핵심 흐름을 추론 효율, 에이전틱 AI, 피지컬 AI 관점에서 정리했습니다. 데이터센터와 엣지 환경의 조건별 AI 최적화 과제를 짚었습니다.
#NVIDIA#추론
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![[Tech Series] kt cloud AI 검색 증강 생성(RAG) #4 : 임베딩(Embedding)과 벡터 인덱싱 기술](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2Fn6a0Z%2FdJMcacWKKeh%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAIdjQntIXbTdvMG54_-sZ7V6TbWffZFi4hNxV3nyIWrO%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1774969199%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3DrVslgOQRjGesCsglq1mAxQlFuFo%253D)
[Tech Series] kt cloud AI 검색 증강 생성(RAG) #4 : 임베딩(Embedding)과 벡터 인덱싱 기술
RAG에서 임베딩과 벡터 인덱싱의 원리, 모델 선정 기준, 최적화 기법을 정리했습니다. 특히 한국어 환경에서는 다국어 적합성과 메모리 비용을 함께 검증해야 한다고 설명했습니다.
#RAG#임베딩
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