[상품 소개] 네이버 API를 하나의 창구에서, NAVER API HUB 출시
네이버 API를 하나의 콘솔에서 연동하고 운영할 수 있는 NAVER API HUB 출시를 소개했습니다. 하나의 키로 여러 API를 쓰고 종량제로 유연하게 사용할 수 있습니다.
네이버 API를 하나의 콘솔에서 연동하고 운영할 수 있는 NAVER API HUB 출시를 소개했습니다. 하나의 키로 여러 API를 쓰고 종량제로 유연하게 사용할 수 있습니다.

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

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.


AWS DevOps Agent로 성능 테스트 분석을 자동화하는 활용 사례를 소개했습니다. JMeter 부하 테스트에서 병목 원인을 찾고 수정 후 재검증하는 흐름을 보여주었습니다.


인프런은 강의 맥락과 학습자 정보를 활용하는 개인화 학습 에이전트를 소개했습니다. 컨텍스트 품질·응답 속도·비용의 균형과 캐릭터 기반 학습 경험을 설계했습니다.

Istio Ambient mode에서 워크로드 재시작 시 간헐적 503이 발생한 원인을 추적했습니다. 오래된 HBONE connection 재사용과 ztunnel의 graceful close 부재가 핵심이었고, reset retry로 증상을 완화했습니다.

Istio Ambient mode에서 Pod IP 재사용과 stale connection 재사용이 겹쳐 간헐적 503이 발생했습니다. 로그와 pcap, socket을 교차 검증하고 reset retry로 증상을 완화했습니다.
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네이버클라우드의 NVIDIA 협력, Nemotron 연합 참여, 국방 AX 전략을 소개했습니다. 인증서 전 과정을 자동화하는 ACME 서비스 출시 소식도 담았습니다.


Claude Code와 Codex를 Amazon Bedrock에서 함께 쓰기 위한 단일 LLM Gateway 아키텍처를 소개했습니다.개발자 선택의 자유를 유지하면서 인증, 예산, 보안, 관측을 한곳에서 통합하는 운영 방안을 정리했습니다.
공공 AI 산업박람회에서 네이버웍스와 CLOVA Studio for GOV, AI 국민비서를 소개했습니다. 행정망 보안과 AI 인프라를 기반으로 한 공공 AX 방향을 공유했습니다.

최소주문금액바에 대한 4번의 A/B 실험을 통해 전환과 객단가의 관계를 검증했습니다. 메인 지표와 보조 지표를 함께 보며 다음 가설을 만드는 과정의 중요성을 정리했습니다.

검색 리랭킹의 콜드 스타트와 임베딩 공간 불일치 문제를 안정화 기법으로 해결했습니다. 오프라인과 A/B 테스트에서 성능과 매출 개선도 확인했습니다.

프런트엔드 개발의 병목을 컨텍스트 통합 문제로 보고, AI를 프롬프트가 아닌 워크플로로 활용하는 방법을 설명했습니다. 계획-구현-검증-PR까지 닫힌 루프를 만들면 재작업을 줄이고 품질을 높일 수 있다고 정리했습니다.

K8s 환경에서 반복 재시작의 원인이 OOMKilled일 때 Heap Dump와 MAT로 원인을 추적하는 방법을 다뤘습니다. 로그로 보이지 않는 메모리 누수와 참조 관계를 분석해 DB I/O 병목까지 찾아내는 흐름을 설명했습니다.