
레거시 인프라 작살내고 하이브리드 클라우드 만든 썰
레거시 인프라를 정리하고 OpenStack 기반 프라이빗 클라우드를 새로 구축했습니다. AWS와 Active-Active 하이브리드로 운영하며 자동화와 고가용성을 확보했습니다.
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레거시 인프라를 정리하고 OpenStack 기반 프라이빗 클라우드를 새로 구축했습니다. AWS와 Active-Active 하이브리드로 운영하며 자동화와 고가용성을 확보했습니다.
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Node.js 컨테이너가 종료 시그널을 받아도 바로 안 죽는 원인을 PID 1과 이벤트 루프로 분석했습니다. dumb-init과 shutdown 훅, K8s 종료 설정을 함께 조정해 graceful shutdown을 맞췄습니다.

네이버 통합검색 AIB가 LCP 지표를 왜곡하는 구조적 원인을 분석했습니다. 채팅 UI에는 LCP 대신 TTFT 같은 지표가 더 적합함을 제안했습니다.


Agentic AI와 AWS IoT, Greengrass를 결합해 산업 안전 로봇의 Physical AI 아키텍처를 소개했습니다. 자연어 명령을 MCP와 엣지 추론으로 연결해 자율 순찰과 위험 감지를 구현했습니다.

KREAM이 Gemini로 전사 해커톤을 열어 AI 협업 방식을 조직 안에서 실험했습니다.\n문제 정의와 결과물의 논리성을 중심으로 다양한 프로젝트와 실제 적용 가능성을 확인했습니다.


한글과컴퓨터의 2025 개발자 페스티벌 후기와 구성 내용을 공유했습니다. 외부 강연, 내부 세션, 시상을 통해 개발 문화의 공유와 성장을 돌아봤습니다.
정산파일 자동화 과정에서 파일 기반 예외 업무를 내부 DB 구조로 옮기고, 규칙과 검증 로직을 재설계했습니다. 파트너별 기준은 YAML 설정으로 분리해 유지보수성과 추적 가능성을 높였습니다.

AI 트래픽 증가로 기존 데이터센터 구조의 한계와 전환 필요성이 커졌습니다.\n설문을 바탕으로 AI 인프라 전환 시 점검할 5가지 기준을 정리했습니다.


CrewAI로 AI 에이전트 프로젝트를 구성하고, 역할과 작업을 YAML로 분리해 자동 보고서 생성 흐름을 만들었습니다. `main.py`에서 토픽을 넘겨 실행하면 한글 AI 트렌드 리포트를 생성하도록 구성했습니다.


Amazon RDS와 Aurora를 OpenSearch Ingestion과 연동해 준실시간 검색 동기화를 구현하는 방법을 소개했습니다. 초기 스냅샷과 CDC를 활용해 검색 인덱스를 자동으로 최신 상태로 유지하는 흐름을 설명했습니다.
토스가 앱 내 인물 그래픽을 신뢰감 있고 포용적인 새 얼굴로 재설계한 과정을 소개했습니다. 얼굴 비율, 헤어, 스킨톤을 조정해 글로벌 환경에 맞는 중립성을 강화했습니다.