AI로 E2E 테스트를 찍어내다: MAFT
LLM 멀티 에이전트로 API 문서 기반 E2E 테스트 생성 파이프라인 MAFT를 소개했습니다. Noir의 테스트 공백을 줄이기 위해 의존성 분석, 시나리오 생성, 코드 검증을 자동화했습니다.
#LLM#gRPC
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에어갭 환경을 위한 SBOM 생성 자동화 가이드 \:\ Syft·n8n으로 구현하는 DevSecOps
에어갭 환경에서 SBOM 작성과 제출 대응을 자동화하는 방법을 소개했습니다. Syft와 n8n으로 생성·업로드를 연결해 시간과 오류를 줄이는 흐름을 정리했습니다.
#SBOM#DevSecOps
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에어갭 환경을 위한 SBOM 생성 자동화 가이드 \:\ Syft·n8n으로 구현하는 DevSecOps
에어갭 환경의 SBOM 작성 부담을 줄이기 위해 Syft와 n8n 기반 자동화 워크플로를 소개했습니다. Docker 이미지 반입부터 생성, 업로드까지 연결해 시간 단축과 오류 감소를 노렸습니다.
#SBOM#Syft
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NVIDIA Omniverse, On-prem 환경에서 App 스트리밍 구현 (2) - MetalLB, Container Registry 설치
온프레미스 환경에서 Omniverse App Streaming을 위한 MetalLB와 내부 Container Registry 구축 과정을 설명했습니다. L2/BGP 방식의 차이와 TLS 기반 레지스트리 연동까지 함께 다뤘습니다.
#Kubernetes#MetalLB
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TabbyML: 완전한 온프레미스 AI 코드 어시스턴트
TabbyML은 온프레미스에서 동작하는 AI 코드 어시스턴트로, 조직 내부 데이터를 유지하면서 개발 지원 기능을 제공합니다. 보안이 중요한 환경에 적합하지만 복잡한 작업에서는 제안 품질이 제한될 수 있습니다.
#LLM#Docker
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Airflow를 Docker에서 Kubernetes로 옮기며 배운 것들
Docker 기반 Airflow의 운영 한계를 정리하고 Kubernetes/EKS로 이전한 과정을 공유했습니다. MultiExecutor, Git-Sync, Remote Logging, ArgoCD로 운영 자동화와 격리를 강화했습니다.
#Airflow#Docker
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AI 코딩 도구 보안 가이드: 실제 사고 사례와 DevContainer 격리 환경 구축 방법
AI 코딩 도구 사용 시 보안 사고 사례와 대응 방법을 다뤘습니다. DevContainer로 격리 환경을 구축해 안전하게 사용하는 방법을 소개했습니다.
#보안#Docker
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#개발자#노트북#컴퓨터
[Hands-On] Amazon Bedrock AgentCore를 사용한 Strands 에이전트 배포
Amazon Bedrock AgentCore로 Strands 에이전트를 배포하고 운영하는 실습 과정을 다뤘습니다. 로컬 테스트부터 클라우드 배포, 호출, 모니터링까지의 흐름을 정리했습니다.
#AWS#Python
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Terraform + Atlantis로 Azure 인프라 GitOps 구현 가이드
Terraform과 Atlantis로 Azure 인프라를 GitOps 방식으로 관리하는 구성을 설명했습니다. PR 승인, apply, merge 흐름과 환경 분리, 브랜치 보호를 함께 다뤘습니다.
#Terraform#Azure
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신용대출 찾기 서비스 제휴사 Mock 서버 개발기 #2
Mock 서버를 Docker와 GitHub Actions로 연결해 통합 테스트를 자동화했습니다.\nDTO 변경 감지부터 데이터 마이그레이션과 PR 생성까지 자동화해 유지보수 부담을 줄였습니다.
#Docker#GitHub Actions
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카테노이드 VOD 콘솔 V2 로 이전하기
VOD 콘솔 V1과 V2 병행 운영 문제를 해결하기 위해 V2 단일 운영으로 이전하고 여러 기능을 개선했습니다. 낙관적 업데이트, 상태 동기화, CI/CD, 분석 도입으로 사용자 경험과 운영 효율을 높였습니다.
#Vue.js#CI/CD
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실제처럼, 빠르게, 안정적으로: 에이닷 통합 테스트 환경 구축기 (WireMock + Docker + GitLab CI)
외부 API 의존으로 흔들리던 통합 테스트를 WireMock, Docker, GitLab CI로 분리하고 자동화했습니다. 로컬과 CI에서 같은 환경을 써 테스트 신뢰도와 개발 생산성을 높였습니다.
#WireMock#Docker
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“보이는 데이터”를 “쓸 수 있는 데이터 “로: 코오롱몰의 LLM 기반 상품 속성 추출 여정
코오롱몰은 이미지에만 있던 상품 속성을 LLM으로 추출해 검색과 필터에 활용할 수 있게 했습니다. 그 결과 추출 시간과 비용을 크게 줄이고, 사이즈탭 노출과 구매 전환율도 높였습니다.
#LLM#Amazon Bedrock
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Apache Airflow에 한국어로 기여해보자!
Apache Airflow 3.0의 i18n 기능과 한국어 번역 기여 방법을 소개했습니다. Breeze로 로컬 테스트하고 PR 승인 절차를 따라 번역 품질을 유지하는 흐름을 정리했습니다.
#Airflow#React
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