

AWS Transform for SQL Server: SQL Server를 Aurora PostgreSQL로 .NET 코드와 함께 현대화
AWS Transform for SQL Server를 사용해 SQL Server와 .NET 코드를 Aurora PostgreSQL 중심으로 현대화하는 흐름을 소개했습니다. 사전 준비부터 평가, 변환, 검증까지의 단계와 제한 사항도 함께 정리했습니다.


AWS Transform for SQL Server를 사용해 SQL Server와 .NET 코드를 Aurora PostgreSQL 중심으로 현대화하는 흐름을 소개했습니다. 사전 준비부터 평가, 변환, 검증까지의 단계와 제한 사항도 함께 정리했습니다.

올리브영이 Gemma 3-4B 기반 sLLM을 단일 T4 GPU 환경에서 학습해 리뷰 테마 추천에 적용한 사례를 다뤘습니다. 상용 API 대비 재현성과 비용 통제력을 높이고, 프롬프트 단축과 최적화로 실서비스 품질을 확보했습니다.


Claude Skills를 조직의 업무 매뉴얼처럼 패키징해 AI가 자율적으로 작업하도록 만드는 방법을 소개했습니다. Skill Creator와 사내 마켓플레이스로 제작·배포까지 연결하는 흐름도 설명했습니다.


AWS Inferentia/Trainium에서 LLM 양자화 최적화 방법을 소개했습니다. 민감도 기반 선택적 양자화와 fake quantization으로 메모리를 줄이면서 정확도 손실을 완화했습니다.

Swagger에 있던 Test API를 누구나 쉽게 실행할 수 있도록 내부 QA Platform으로 정리했습니다. 버튼 기반 실행과 자동화 통합으로 테스트 장벽을 낮추고 품질 검증 속도를 높였습니다.


Amazon OpenSearch Service에서 UBI와 OSI를 활용해 검색 행동 데이터를 수집하고 분석하는 방법을 소개했습니다. CDK 배포부터 대시보드 모니터링, 검색 품질 개선 활용처까지 실습 흐름으로 설명했습니다.
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교촌에프앤비가 AWS Transform for VMware로 내부 인력만 활용해 VMware 마이그레이션을 수행했습니다. 비용과 기간을 줄이고 국내 최초 Agentic AI 기반 사례를 만들었습니다.


도메인은 브랜드 신뢰와 운영 자산에 직접 영향을 주는 중요한 요소라고 설명했습니다. 가비아 AI 도메인 검색으로 등록 가능한 후보를 빠르게 좁혀 결정 과정을 줄이는 방법을 소개했습니다.

레거시 인프라를 정리하고 OpenStack 기반 프라이빗 클라우드를 새로 구축했습니다. AWS와 Active-Active 하이브리드로 운영하며 자동화와 고가용성을 확보했습니다.
클라우드 기반 컨택센터 이지커넥트의 선택형 기능과 사용량 기반 요금제를 소개했습니다. CRM·IVR·상담 자동화와 신규 도입 고객 대상 프로모션 혜택을 안내합니다.


Node.js 컨테이너 종료 지연을 PID 1, 시그널 전파, 이벤트 루프 관점에서 분석했습니다. dumb-init과 셧다운 훅, Kubernetes Grace Period의 역할 분담을 적용했습니다.


Node.js 컨테이너가 종료 시그널을 받아도 바로 안 죽는 원인을 PID 1과 이벤트 루프로 분석했습니다. dumb-init과 shutdown 훅, K8s 종료 설정을 함께 조정해 graceful shutdown을 맞췄습니다.

네이버 통합검색 AIB가 LCP 지표를 왜곡하는 구조적 원인을 분석했습니다. 채팅 UI에는 LCP 대신 TTFT 같은 지표가 더 적합함을 제안했습니다.


Agentic AI와 AWS IoT, Greengrass를 결합해 산업 안전 로봇의 Physical AI 아키텍처를 소개했습니다. 자연어 명령을 MCP와 엣지 추론으로 연결해 자율 순찰과 위험 감지를 구현했습니다.