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필터 1
[인프라를 소프트웨어처럼 2/5] 코드가 모르는 그 '환경'은 누가 만드는가
flex
데브옵스

[인프라를 소프트웨어처럼 2/5] 코드가 모르는 그 '환경'은 누가 만드는가

플랫폼팀이 코드 바깥의 환경 실체를 선언으로 만드는 방식을 설명했습니다. Kafka 토픽 선언과 검증, 추적 가능한 거버넌스 사례를 다뤘습니다.

#Terraform#YAML
1000
Alert 시스템을 표준화하고 IaC로 운영하기
AB180
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Alert 시스템을 표준화하고 IaC로 운영하기

Alert 생성과 전달, 대응 흐름을 IaC와 표준화된 Slack 메시지로 정리한 개선 과정을 소개했습니다. 반복 Alert 재사용, grouped Alert, AI 연동, 모니터링 자체 감시까지 운영 개선을 다뤘습니다.

#IaC#Grafana
900
[인프라를 소프트웨어처럼 1/5] Infrastructure as Code, 그리고 그다음
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데브옵스

[인프라를 소프트웨어처럼 1/5] Infrastructure as Code, 그리고 그다음

Terraform plan은 변경점만 보여 주고 실제 동작은 보장하지 못한다고 설명했습니다. IaC를 넘어 테스트 가능성과 재현 가능성을 갖춘 IaS 관점이 필요하다고 강조했습니다.

#Terraform#IaC
2300
에잇퍼센트의 Kiro CLI 기반 Amazon ECS 현대화 여정
AWS
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에잇퍼센트의 Kiro CLI 기반 Amazon ECS 현대화 여정

에잇퍼센트가 Kiro CLI와 AI 프롬프트 세트로 EC2 기반 서비스를 Amazon ECS Fargate로 현대화했습니다. 현업을 병행하면서도 무중단 배포와 비용 절감을 함께 달성했습니다.

#Amazon ECS#AWS Fargate
3300
[설계가이드] Terraform 모듈 설계, 원칙 없이 만들면 반드시 무너진다
KT 클라우드
데브옵스

[설계가이드] Terraform 모듈 설계, 원칙 없이 만들면 반드시 무너진다

Terraform 모듈을 원칙 없이 만들면 복잡도와 변경 위험이 커진다는 점을 설명했습니다. 캡슐화, 권한 경계, 변동성 분리, MVP 원칙으로 표준 구조를 잡는 방법을 정리했습니다.

#Terraform#IaC
5500
[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 2/5] 빌드 피드백이 AI를 가르친다
flex
AI

[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 2/5] 빌드 피드백이 AI를 가르친다

AI 코딩 에이전트에게 빌드 피드백 유형별 정보 품질이 어떻게 다른지 분석했습니다. 컴파일 타임 검증과 맥락 있는 에러 메시지가 가장 효과적이라고 정리했습니다.

#Kotlin#Gradle
5500
[도입가이드] 인프라 관리의 표준, IaC의 본질과 도입 가치
KT 클라우드
데브옵스

[도입가이드] 인프라 관리의 표준, IaC의 본질과 도입 가치

IaC를 인프라를 코드로 관리하는 표준과 방법론으로 설명했습니다. 수동 관리의 문제와 함께 재현성, 버전 관리, 일관성의 가치를 정리했습니다.

#IaC#Terraform
4500
[코드가 환경을 모르는 구조 3/7] IaC에도 헥사고날이 관통한다
flex
아키텍처

[코드가 환경을 모르는 구조 3/7] IaC에도 헥사고날이 관통한다

IaC를 헥사고날 구조로 재해석해 spec과 클라우드 구현을 분리하는 방식을 소개했습니다. Kotlin 타입 검증과 스택 분리로 오류를 줄이고 멀티클라우드 확장성을 높였습니다.

#IaC#Terraform
1800
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#개발서적#프로그래밍
[코드가 환경을 모르는 구조 3/7] IaC에도 헥사고날이 관통한다
flex
아키텍처

[코드가 환경을 모르는 구조 3/7] IaC에도 헥사고날이 관통한다

IaC에서도 헥사고날 구조를 적용해 `spec`를 Port, 클라우드 모듈을 Adapter로 분리했습니다. 컴파일 타임 검증과 스택 분리로 경계 오류와 블라스트 반경을 줄였습니다.

#Kotlin#Terraform
8100
Agentic AI 기반 플랫폼 – 7주만에 기획부터 배포까지, Part1: AI-DLC 방법론과 유용한 도구들
AWS
AI

Agentic AI 기반 플랫폼 – 7주만에 기획부터 배포까지, Part1: AI-DLC 방법론과 유용한 도구들

2명이 7주 동안 AI-DLC와 Kiro, Claude Code, Linear를 조합해 Agentic AI 플랫폼을 구축했습니다. 문서화와 이슈 추적으로 모호한 요구를 구체화하고 개발 생산성을 높인 사례입니다.

#AWS#LLM
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레거시 인프라 작살내고 하이브리드 클라우드 만든 썰
토스
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레거시 인프라 작살내고 하이브리드 클라우드 만든 썰

레거시 인프라를 정리하고 OpenStack 기반 프라이빗 클라우드를 새로 구축했습니다. AWS와 Active-Active 하이브리드로 운영하며 자동화와 고가용성을 확보했습니다.

#OpenStack#AWS
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마이다스인의 플랫폼 혁신 여정, Part1: Amazon EKS 전환
AWS
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마이다스인의 플랫폼 혁신 여정, Part1: Amazon EKS 전환

기존 ECS 기반 인프라의 확장성과 운영 복잡도 문제를 해결하기 위해 Amazon EKS로 전환했습니다.\nGitOps, Binpacking, Spot 대응 체계를 도입해 비용과 안정성을 함께 개선했습니다.

#Amazon EKS#AWS
3100
개발자가 알아두면 유용한 MCP 서버 7가지
한글과컴퓨터
AI

개발자가 알아두면 유용한 MCP 서버 7가지

AI 에이전트 시대에 유용한 MCP 서버 7가지를 소개했습니다. 각 서버의 기능과 실무 활용 예시를 통해 자동화 가능성을 정리했습니다.

#MCP#LLM
23900
건설 솔루션 기업 두올테크의 Amazon ECS 기반 SaaS 플랫폼 전환 여정
AWS
데브옵스

건설 솔루션 기업 두올테크의 Amazon ECS 기반 SaaS 플랫폼 전환 여정

두올테크는 Windows 기반 레거시 시스템을 Amazon ECS 중심의 SaaS 구조로 단계적으로 전환했습니다. projectId 기반 멀티테넌시와 CI/CD 자동화로 배포 속도와 운영 효율을 높였습니다.

#Amazon ECS#SaaS
4000