
AI 모델의 성능, 우리는 제대로 평가하고 있을까?
AI 벤치마크는 학습 데이터 오염으로 인해 점수 신뢰성이 흔들릴 수 있다고 설명했습니다. 이를 해결하기 위해 Secure Enclave 기반의 Double-Blind Evaluation 방식과 시범 적용 사례를 소개했습니다.
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AI 벤치마크는 학습 데이터 오염으로 인해 점수 신뢰성이 흔들릴 수 있다고 설명했습니다. 이를 해결하기 위해 Secure Enclave 기반의 Double-Blind Evaluation 방식과 시범 적용 사례를 소개했습니다.

10개 이상의 AWS 계정과 350개 이상의 서비스를 운영하는 IaC 구조를 다시 나눈 사례입니다. Terraform Module에서 Terragrunt Stacks로 분리한 이유를 다뤘습니다.


AI 시대에도 개발자에게는 기본기와 문제 해결 과정을 설명하는 역량이 중요하다고 강조했습니다. 협업과 소통, 서비스 운영 경험까지 함께 쌓는 방향을 제시했습니다.
배달과 모빌리티 서비스에서 지도 API가 위치와 주문 정보를 시각화하는 역할을 설명했습니다. 배달의민족이 네이버 클라우드 플랫폼 Maps를 활용하는 사례를 소개했습니다.
2026 MediA'X' Challenge와 미디어 AX에 대한 네이버클라우드의 시각을 소개했습니다. 방송업계의 AI 활용과 비용 절감 흐름도 함께 다뤘습니다.

생성형 AI는 클라우드 엔지니어의 업무를 빠르게 만들지만, 요구사항 해석과 트레이드오프 판단은 여전히 중요합니다. AI가 제시한 아키텍처와 코드를 검증하는 기본기와 시스템 전체를 보는 시야가 더 중요해졌습니다.
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개발과 운영 전반에 AI를 적용하는 kt cloud의 사례를 소개했습니다. Observability, 개발환경 자동화, PR 리뷰 자동화와 장애 대응 전략을 함께 다뤘습니다.

kt cloud가 Chkk로 대규모 Kubernetes 클러스터의 업그레이드 영향과 취약점을 사전 검증한 사례를 다뤘습니다. 수작업 분석을 줄이고 부서 간 협업으로 무장애 변경 관리 체계를 강화했습니다.

kt cloud summit 2026 행사와 주요 세션 구성을 안내하는 글입니다. AI 인프라, 클라우드 플랫폼, DR, 보안 등 AX 운영 핵심 기술과 사례를 소개합니다.
네이버클라우드 연합팀 SSS가 DEF CON CTF 34 본선에 진출한 도전기를 소개합니다. 세계 최고 해커들과 경쟁한 보안 기술력과 Security Red Team의 역할을 다뤘습니다.

kt cloud VM 위에 Claude 기반 PR Review Bot을 구축해 PR 리뷰를 자동화했습니다. 반복 검증을 시스템으로 전환해 리뷰 품질 표준화와 병목 완화를 노렸습니다.


라이브 스트리밍의 SCTE-35 광고 삽입을 AI 화면 인식과 서버리스 오케스트레이션으로 자동화하는 방법을 소개했습니다. 필러 화면 감지를 통해 광고 타이밍을 정밀하게 맞추고 운영 비용도 줄였습니다.
AI 기술 스타트업 대상 MediA'X' Challenge 2026의 모집 일정과 지원 대상을 안내했습니다. 수상팀에는 상금과 동일 규모의 네이버클라우드 크레딧 및 PoC 기회를 제공합니다.


Amazon GameLift Streams로 클라이언트 설치 없이 브라우저에서 게임을 즉시 실행하는 방법을 소개했습니다. 런타임, 스트림 클래스, 용량, 관측성까지 포함한 설계와 운영 흐름을 정리했습니다.