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필터 1
[트러블슈팅] Kubernetes StatefulSet 스토리지 확장: Non-cascade 전략으로 무중단 Immutable 제약 극복
KT 클라우드
데브옵스

[트러블슈팅] Kubernetes StatefulSet 스토리지 확장: Non-cascade 전략으로 무중단 Immutable 제약 극복

Kubernetes StatefulSet의 Immutable 제약을 우회해 PVC를 먼저 확장하고 Non-cascade로 컨트롤러만 교체하는 절차를 정리했습니다. 서비스 중단 없이 스토리지를 늘리는 실무 트러블슈팅 방법을 설명했습니다.

#Kubernetes#StatefulSet
4900
12.5억 개의 시계열과 555조 개의 데이터포인트를 다루는 VictoriaMetrics 아키텍처와 무중단 장비 전환
네이버 D2
백엔드

12.5억 개의 시계열과 555조 개의 데이터포인트를 다루는 VictoriaMetrics 아키텍처와 무중단 장비 전환

네이버 검색의 대규모 VictoriaMetrics 운영 구조와 Hot/Warm 2계층 설계를 소개했습니다. 메모리 한계를 해결하고 180대 장비를 무중단으로 전환한 방법도 공유했습니다.

#VictoriaMetrics#Kubernetes
8500
하네스 엔지니어링으로 본 Deep Insight – 로컬 개발에서 프로덕션 운영까지의 설계 여정
AWS
AI

하네스 엔지니어링으로 본 Deep Insight – 로컬 개발에서 프로덕션 운영까지의 설계 여정

Deep Insight의 프로덕션 전환을 하네스 엔지니어링 관점에서 정리했습니다. 에이전트 추론, 코드 실행, 저장소, 네트워크를 분리해 안정성과 보안을 높였습니다.

#AWS#LLM
9000
AI Native 레포에서 조직으로: hollon-ai 구축기
채널톡
AI

AI Native 레포에서 조직으로: hollon-ai 구축기

팀챗을 공용 인터페이스로 삼아 AI를 조직의 실행 흐름에 연결한 구축 사례를 소개했습니다.\nClaude Code 위에 상태머신, K8s 실행기, 메모리 계층을 얹어 보안 대응과 운영 점검까지 확장했습니다.

#Kubernetes#Redis
1100
AI Native 레포에서 조직으로: hollon-ai 구축기
채널톡
AI

AI Native 레포에서 조직으로: hollon-ai 구축기

AI Native 레포를 조직 전체가 쓰는 실행 harness로 확장한 hollon-ai 구축기를 소개했습니다. 팀챗, Kubernetes, 상태머신, 메모리 계층으로 요청부터 복구까지 같은 흐름에 묶었습니다.

#LLM#Kubernetes
3300
Our Journey to Autoscaling EKS Node Groups for Job Workloads
당근마켓
데브옵스

Our Journey to Autoscaling EKS Node Groups for Job Workloads

Job 워크로드는 중단에 취약해 EKS 노드그룹 오토스케일링이 어려웠습니다. 이를 해결하기 위해 PodAffinity로 bin-packing을 유도하고, 애노테이션으로 축소 중 종료를 막았습니다.

#AWS#EKS
3600
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이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.

#개발서적#프로그래밍
Job 워크로드를 위한 EKS Node Group 오토스케일링 도입기
당근마켓
데브옵스

Job 워크로드를 위한 EKS Node Group 오토스케일링 도입기

Job 워크로드를 위한 EKS Node Group 오토스케일링 적용 과정을 정리한 글입니다. Bin-packing과 강제 종료 방지, kubelet maxPods 조정까지 함께 다뤘습니다.

#EKS#Kubernetes
6300
ODW #2: ADK로 싱글/멀티 에이전트를 개발해 사내 시스템과 통합
라인
AI

ODW #2: ADK로 싱글/멀티 에이전트를 개발해 사내 시스템과 통합

ADK로 싱글·멀티 에이전트를 만들고 MCP로 사내 시스템과 연동한 워크숍 내용을 소개했습니다. 작은 자동화부터 시작해 팀 전체로 AI 활용을 확산하는 방법을 공유했습니다.

#LLM#MCP
7600
Spring Boot Startup Time 최적화 : 90초에서 30초까지의 여정(feat. 오픈소스 기여)
라포랩스
백엔드

Spring Boot Startup Time 최적화 : 90초에서 30초까지의 여정(feat. 오픈소스 기여)

Spring Boot Startup Time을 90초에서 30초로 줄인 6단계 최적화 과정을 정리했습니다. 프로파일링으로 원인을 찾고, Spring 내부 동작과 오픈소스 패치까지 활용해 병목을 해소했습니다.

#Spring Boot#Kubernetes
38600
Istio 2편: Envoy config로 해부하는 Ambient mode
채널톡
데브옵스

Istio 2편: Envoy config로 해부하는 Ambient mode

Istio Ambient mode의 요청 흐름을 Envoy config와 트래픽 경로로 단계별로 해부했습니다.\nHBONE, ztunnel, Waypoint가 어떻게 구현되는지 실제 설정 기준으로 설명했습니다.

#Istio#Envoy
1300
Istio 2편: Envoy config로 해부하는 Ambient mode
채널톡
데브옵스

Istio 2편: Envoy config로 해부하는 Ambient mode

Istio Ambient mode의 요청 흐름을 Envoy config와 트래픽 경로로 해부했습니다. Gateway, Waypoint, ztunnel이 어떻게 HBONE과 리다이렉션을 구현하는지 정리했습니다.

#Istio#Envoy
2400
AI 에이전트에 메모리를 더 많이 주면 더 똑똑해질까?
인포그랩
AI

AI 에이전트에 메모리를 더 많이 주면 더 똑똑해질까?

Claude Code 에이전트의 메모리 계층 구성을 비교 실험했습니다. 세션 캐시만 단독으로 쓸 때 정확도가 가장 크게 높아졌고, 외부 저장소는 오히려 성능을 떨어뜨렸습니다.

#LLM#Claude Code
10700
ChatGPT보다 오래 사용하는 AI 서비스, 그 뒤의 백엔드 팀 이야기
스캐터랩 핑퐁
백엔드

ChatGPT보다 오래 사용하는 AI 서비스, 그 뒤의 백엔드 팀 이야기

제타 백엔드 팀의 비동기·다중 저장소·멀티 클러스터 기반 운영 구조를 소개했습니다. 실험 인프라와 자동화, 장애 재발 방지로 대규모 트래픽을 관리합니다.

#Kotlin#Spring Boot
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야놀자의 Strands SDK와 Bedrock AgentCore를 활용한 AIOps Agent 구축 사례
AWS
AI

야놀자의 Strands SDK와 Bedrock AgentCore를 활용한 AIOps Agent 구축 사례

야놀자가 Bedrock AgentCore와 Strands SDK로 AIOps 멀티 에이전트를 구축한 사례를 소개했습니다. 반복 운영 업무를 자동화해 수동 업무 시간과 MTTR을 줄이고 조직 내 AI 역량을 내재화했습니다.

#AWS#LLM
7700