

제품을 만드는 시스템을 만드는 사람
Platform Engineer를 제품 개발을 받치는 시스템 설계자로 설명하며, 표준화와 자동화로 조직의 기준선을 높이는 역할을 강조했습니다. 추상화, 안전, 확산 가능성을 함께 판단하는 역량을 중요하게 보았습니다.


Platform Engineer를 제품 개발을 받치는 시스템 설계자로 설명하며, 표준화와 자동화로 조직의 기준선을 높이는 역할을 강조했습니다. 추상화, 안전, 확산 가능성을 함께 판단하는 역량을 중요하게 보았습니다.
대구대학교와 함께한 소버린 AI Literacy 과정의 진행 내용을 돌아보는 글입니다. AI 기초와 클라우드 이해 교육을 통해 학생들의 성장을 소개했습니다.

오픈챗 이름과 설명 글로 유해성을 판단하는 모니터링 모델 개발 과정을 소개했습니다. 디코더 기반 분류와 임곗값 조정으로 자동 검수 범위를 넓혔습니다.

kt cloud가 OpenStack 내재화를 위해 Zuul.CI 기반 Gating System을 구축했습니다. Upstream Job을 참조·상속해 회귀 검증을 자동화하고 최신 기준을 유지했습니다.

RoCEv2 기반 AI GPU 클러스터 네트워크 설계 시 InfiniBand와의 차이, 무손실 이더넷 구현 요소를 정리했습니다. 또한 혼잡 제어와 버퍼 설계, PFC 스톰 대응 등 운영 고려사항을 설명했습니다.


사내 LLM Gateway로 Claude Code와 Codex의 인증, 비용, 모델 접근을 중앙에서 통제하는 설계를 정리했습니다. Bedrock 기반 멀티 프로바이더 환경에서 예산 차단, 자동 다운그레이드, 감사 추적을 함께 구현한 사례입니다.
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네이버클라우드 데이터센터 ‘각 춘천’이 정보보호 종합수준 평가에서 최우수 관리기관으로 선정됐습니다. 과학기술정보통신부 장관 표창 수상 소식을 전하는 안내글입니다.

멀티 AWS 계정 환경에서 NACL 차단 자동화를 운영하며 정합성 불일치와 race condition을 개선한 경험을 다뤘습니다. 반환값 검증, 재시도, 실패 격리로 부분 실패가 숨지 않도록 도구를 다듬었습니다.


클래스패스에 없는 외부 이벤트를 역직렬화 실패 없이 원시 형태로 보존하는 `LakeyEventConverter`를 소개했습니다. 대상 토픽 필터링과 중복 제거를 거쳐 `RawEvent`로 저장하는 흐름도 설명했습니다.


동적 CMS와 JSON 기반 관광 콘텐츠 관리 시스템에 LLM을 적용한 사례를 소개했습니다. 또한 할루시네이션과 보안, 비용을 고려한 AI-Native 개발의 주의점을 정리했습니다.
![[교육환경 AX와 데스크톱 가상화④] 대학 실습 과제 평가 환경 전환](https://static.gabia.com/www/common/gnb/gabia_logo_1200.jpg)

대학 실습 과제 평가에서 환경 불일치와 보안 위험을 줄이기 위해 데스크톱 가상화 도입을 제안했습니다. VM 이미지로 작성·검증 환경을 통일해 공정성과 과정 증명도 강화할 수 있다고 설명했습니다.


단일 DB의 104개 컬렉션을 도메인별 DB 6개로 무중단 분리한 MSA 전환 과정을 정리했습니다. 서비스 경계, 데이터 일관성, CDC 기반 이관과 검증 포인트를 함께 다뤘습니다.

MSA 전환의 원칙과 경계 설정, 통신 패턴, 데이터 일관성 전략을 단계적으로 정리했습니다. 또한 MongoDB Atlas에서 단일 DB를 도메인별 DB로 무중단 분리한 실전 과정을 공유했습니다.


GitOps에서 PR 단계에 배포 결과 diff를 미리 보여주는 방법을 소개했습니다. 또한 Helm 렌더와 values 출처 추적으로 리뷰 화면에서 변경 영향을 바로 확인하도록 했습니다.