Google Cloud Next 2024 참관 후기 3편 - Generative AI with Enterprise Data
기업 데이터로 가치를 창출하는 과정의 중요성과 어려움을 소개했습니다. 생성형 AI를 활용한 가능성을 Google Cloud Next 2024 관점에서 다뤘습니다.
#GCP#LLM
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
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Google Cloud Next 2024 참관 후기 2편 - Google Cloud Serverless for Java developer
Google Cloud Serverless 플랫폼과 Java 개발자 관점의 활용 포인트를 소개합니다. 콜드 스타트 문제를 완화하는 방법도 함께 공유합니다.
#GCP#server
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Google Cloud Next 2024 참관 후기 1편 - AI로 업그레이드된 구글 클라우드와 우리의 준비
Google Cloud Next 2024 참관 후기를 바탕으로 AI로 업그레이드된 구글 클라우드의 흐름을 정리했습니다. 이를 바탕으로 앞으로 준비해야 할 사항을 고민한 내용입니다.
#GCP#cloud
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Google Cloud Next '24 방문기
Google Cloud Next '24 현장 방문기를 통해 최신 클라우드 기술과 AI 에이전트, Axion 발표를 살펴보았습니다. 데이터 플랫폼 마이그레이션 실무 관점에서 세션과 사례를 통해 얻은 인사이트도 함께 정리했습니다.
#GCP#cloud
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함께 구매하면 좋은 상품이에요! - 장바구니 추천 개발기 2부
실시간 장바구니 추천 모델을 위한 서빙 아키텍처와 운영 체계를 소개했습니다. TorchServe, Kubernetes, ArgoCD, MLOps와 모니터링 적용 사례를 정리했습니다.
#AWS#GCP
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Aurora/RDS 전문가의 GCP Cloud SQL이전기
AWS Aurora/RDS와 DynamoDB를 GCP Cloud SQL for MySQL로 이전한 과정을 정리했습니다. 쿼리와 스키마 점검, 병렬 복제, binlog 설정으로 다운타임과 비용을 줄인 사례입니다.
#GCP#AWS
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쿠팡 파트너스
개발자를 위한 서적을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발서적#프로그래밍
서버리스 ML 훈련 인프라 구축하기: Vertex AI Pipelines & TFX
당근이 Vertex AI Pipelines와 TFX로 서버리스 ML 훈련 인프라를 구축한 사례를 공유했습니다. 공통 컴포넌트, 모니터링, 알림, EoS 관리로 운영 효율을 높였습니다.
#Vertex AI Pipelines#TFX
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롯데ON 개발자 커뮤니티, Drop The Meet-up 다섯번째 모임 진행!
롯데ON 개발자 커뮤니티 Drop The Meet-up 5회차 진행 소식을 공유했습니다. 클라우드플랫폼팀의 운영 범위와 포스트모텀 사례, 질의응답 현장을 소개했습니다.
#AWS#Azure
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Google Cloud Next’23 참관기
Google Cloud Next’23 오프라인 참관기를 통해 Generative AI와 Duet AI의 흐름을 소개했습니다. BigQuery와 데이터 업무에서의 활용 가능성에 큰 기대를 전했습니다.
#GCP#BigQuery
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Google은 Lighthouse를 사용하지 않는다
Lighthouse와 실제 필드 데이터의 차이를 짚고, CrUX API로 구글의 실측 성능 데이터를 대시보드에 반영하는 방법을 소개했습니다. 성능 평가는 실험실 지표만 보지 말고 실제 사용자 데이터도 함께 확인해야 합니다.
#GCP#API
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GCP VertexAI Matching Engine in Production
실시간 입술 발색 제품 검색을 위해 Vertex AI Matching Engine 기반 벡터 검색 API를 구축했습니다. 인덱스 생성·배포·업데이트 과정과 VPC 연동 시 주의점을 설명합니다.
#GCP#Vertex AI
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빅쿼리(BigQuery)의 가성비를 높이는 법
빅쿼리의 비용 효율을 높이는 방법을 다루는 글입니다. 데이터 플랫폼 구축에서 클라우드 환경의 가성비 문제를 짚습니다.
#BigQuery#GCP
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우당탕탕~ 영상 서비스 개발기 3탄 : 플레이어 백엔드 서버와 데이터 수집
영상 플레이어 API의 성능 요구에 맞춰 Cloud Run에서 GKE로 전환하고 SSE를 부하 테스트했습니다.\nVector·GCS·Dataflow·BigQuery 기반 로그 수집과 분석 파이프라인을 구축했습니다.
#Go#GCP
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우당탕탕~ 영상 서비스 개발기 2탄 : 인코더와 라이브 서비스
영상 인코딩·패키징·CDN 파이프라인과 자막 기반 채팅 다시보기, Timed Metadata 투표를 소개했습니다. 라이브 장애의 HOL 블로킹 원인을 분석하고 이미지 캐시·HTTP/2로 개선했습니다.
#HLS#Airflow
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