
Kubernetes GPU 클러스터에서 AI 서비스 오토스케일링하기
대규모 Kubernetes GPU 클러스터에서 AI 서비스 오토스케일링을 적용한 사례를 소개했습니다. 기본 HPA보다 고도화된 GPU orchestration과 KEDA 활용 배경을 공유했습니다.

대규모 Kubernetes GPU 클러스터에서 AI 서비스 오토스케일링을 적용한 사례를 소개했습니다. 기본 HPA보다 고도화된 GPU orchestration과 KEDA 활용 배경을 공유했습니다.

DBT와 CDC, Airflow로 클라이언트 여정을 추적하는 `data_logs` 테이블 구축 사례를 소개했습니다.복잡한 조인과 스캔 비용을 줄이기 위해 증분 모델링과 파티션 최적화를 적용했습니다.

사내 노션과 슬랙 지식을 연결하는 RAG 기반 챗봇 라포위키 개발 과정을 소개했습니다. 내부 용어집, 메타데이터, 청크 임베딩으로 검색 정확도와 최신성을 높였습니다.


Amazon VPC Route Server의 개념과 주요 구성 요소, BGP 기반 라우팅 전파 흐름을 정리했습니다. 또한 FRR 기반 NVA와 연결해 이중화 테스트를 수행한 구성을 소개했습니다.

앱스토어의 동기 호출 중심 구조를 인메모리 이벤트 버스로 분리해 결합도를 낮췄습니다. 트랜잭션 훅과 비동기 핸들러를 지원해 확장성과 유연성을 높였습니다.


Amazon Bedrock과 AWS 서비스 조합으로 Rufus 같은 쇼핑 어시스턴트를 구현하는 방법을 소개했습니다. Tool 최적화, 컨텍스트 사전 로딩, prompt caching으로 응답 속도를 줄이는 방식을 설명했습니다.


NOL의 결제 서비스 운영 안정화 방법을 PG 다중화, 결제수단 차단, 이벤트 모니터링 중심으로 정리했습니다. 또한 대시보드와 알림으로 이상 징후를 빠르게 감지하는 운영 방식을 소개했습니다.


AI 코딩 어시스턴트의 시장 동향과 국내외 도입 사례, 모델·솔루션 비교를 한 번에 정리했습니다.파일럿 검증을 거쳐 성능, 보안, 비용을 함께 고려한 점진적 도입 전략을 제안했습니다.


OpenSearch Service의 AI Search Flow 빌더로 Semantic 검색과 멀티모달 RAG를 빠르게 구성하는 방법을 소개했습니다. Ingest/Search Pipeline과 템플릿, AI 제공업체 연동으로 미들웨어 없이 검색 기능을 확장하는 흐름을 설명했습니다.


QA를 사후 검수가 아닌 장애 예방과 신뢰 설계를 위한 전략으로 설명했습니다. 리스크 기반 테스트와 전 주기 장애 대응 체계를 사례와 함께 정리했습니다.

빌더 패턴은 편리하지만 필수 인수 누락을 런타임에 드러내기 쉬워 더 견고한 대안이 필요했습니다. 특별한 이유가 없다면 생성자나 팩토리 함수로 대체하는 방식을 제안했습니다.

퀸잇이 첫 셀러 간담회를 열고 4050 시장 공략을 위한 협력 방안을 공유했습니다. 하반기 마케팅 확대와 개인화 추천, 광고 솔루션으로 셀러 성장을 지원하겠다고 밝혔습니다.