
A2A 기반 Recipe Agent 개발기
A2A와 Genkit으로 레시피 추천용 AI 에이전트를 구축한 사례를 공유했습니다. 의미 판단은 AI에 맡기고 계산과 최적화는 코드와 인프라로 분리해 성능을 높였습니다.

A2A와 Genkit으로 레시피 추천용 AI 에이전트를 구축한 사례를 공유했습니다. 의미 판단은 AI에 맡기고 계산과 최적화는 코드와 인프라로 분리해 성능을 높였습니다.

A2A와 Genkit으로 레시피 추천용 AI 에이전트를 구축한 과정을 다뤘습니다. 330만 건 비교 문제를 필터링, 프롬프트 최적화, 병렬 인프라로 해결했습니다.


D-KMS의 고가용성을 위해 멀티 클러스터 이중화와 무중단 Canary 배포를 적용했습니다. 복잡한 배포 절차는 도구화와 GitHub Actions 자동화로 효율화했습니다.

기업 보안에서 접근 제어와 권한 관리의 중요성이 커지고 있음을 정리했습니다. PAM 솔루션 5종의 특징과 강점을 비교해 소개했습니다.

기업 보안에서 PAM 솔루션의 필요성과 주요 제품들을 소개했습니다.\n권한 관리, 감사 추적, 비밀 정보 보호 기능을 중심으로 살펴봤습니다.

기업 보안에서 PAM의 필요성과 주요 솔루션 5종의 특징을 정리했습니다. 권한 관리, 감사 추적, 비밀 정보 보호 기능을 중심으로 비교했습니다.


삼성계정은 대규모 트래픽 속에서도 무중단 EKS 업그레이드를 위해 멀티 클러스터와 DNS 기반 트래픽 전환을 적용했습니다. 한 달간 3개 리전, 6개 클러스터를 전환하며 연동 서비스 이슈 없이 업그레이드를 마쳤습니다.
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Nginx 설정을 공통화하고 멀티사이트 구조로 통합한 인프라 개선 사례를 소개했습니다. Promtail과 Loki, Ansible을 연계해 로그 수집과 배포 자동화까지 확장했습니다.


Payroll과 QueryPie가 AI 보안 분야에서 기술 제휴를 체결했습니다. 안전한 AI 서비스 전개와 업무 효율화를 위해 보안·거버넌스 기반을 함께 구축합니다.

Kubernetes 기반 마이크로서비스의 가시성을 확보하기 위해 OpenTelemetry와 SigNoz를 활용한 Observability 구축 과정을 정리했습니다. Collector 파이프라인과 Auto-Instrumentation, 운영 효율 개선 포인트를 함께 소개했습니다.


생성형 AI가 SDLC 전 과정을 어떻게 바꾸는지 단계별로 정리했습니다. Amazon Bedrock, Amazon Q Developer, Kiro를 활용한 명세서 기반 개발과 운영 지원을 소개했습니다.


멀티 EKS 운영의 복잡성을 줄이기 위해 Hub-and-Spoke 구조와 GitOps 자동화를 소개했습니다. Blue-Green 전환과 통합 관찰성으로 무중단 업그레이드와 안정적 운영을 지원합니다.


GitLab CE/EE의 보안 취약점과 버그를 수정한 패치 릴리즈가 공개되었습니다. 셀프 관리형 인스턴스는 18.2.1, 18.1.3, 18.0.5 중 하나로 즉시 업그레이드하는 것이 권장됩니다.


K9s를 활용해 터미널에서 Kubernetes 클러스터를 빠르고 직관적으로 관리하는 방법을 소개했습니다. 에어갭 환경에서도 유용한 기능과 주요 단축키를 함께 정리했습니다.