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[미래를 담아낸 뼈대 5/7] 코드가 환경을 모르는 구조
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아키텍처

[미래를 담아낸 뼈대 5/7] 코드가 환경을 모르는 구조

코드와 환경을 분리하는 Hexagonal 원칙을 배포, 인프라, 디버깅, 테스트까지 확장한 사례를 다뤘습니다. 부분 교체와 외부 주입으로 이터레이션 속도를 높이는 방법을 설명했습니다.

#Kubernetes#Helm
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[미래를 담아낸 뼈대 5/7] 코드가 환경을 모르는 구조
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아키텍처

[미래를 담아낸 뼈대 5/7] 코드가 환경을 모르는 구조

애플리케이션과 인프라 전반에 Hexagonal 원칙을 적용해 환경 의존성을 분리하는 방법을 설명했습니다. 부분 교체와 주입으로 빠른 검증과 이터레이션을 가능하게 만든 사례를 다뤘습니다.

#Hexagonal Architecture#Kubernetes
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[아키텍처] kt cloud PLATFORM 보안 거버넌스의 수립: Vault 도입과 효율적인 시크릿 전달 전략 (ESO & CSI)
KT 클라우드
아키텍처

[아키텍처] kt cloud PLATFORM 보안 거버넌스의 수립: Vault 도입과 효율적인 시크릿 전달 전략 (ESO & CSI)

GitOps 환경의 시크릿 보안 문제를 해결하기 위해 Vault 기반 거버넌스를 소개했습니다. 또한 ESO와 CSI Provider의 역할과 선택 기준, 운영 전략을 정리했습니다.

#Kubernetes#DevSecOps
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LINE 서비스의 대규모 광고 데이터를 처리하기 위한 Spark on Kubernetes 적용기
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데브옵스

LINE 서비스의 대규모 광고 데이터를 처리하기 위한 Spark on Kubernetes 적용기

LINE Ads의 대규모 광고 데이터를 처리하기 위해 Spark on Kubernetes를 도입한 사례입니다. 성능 향상, 비용 절감, 버전 유연성을 함께 확보했습니다.

#Spark#Kubernetes
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하나의 프롬프트, 세 개의 두뇌
아임웹
AI

하나의 프롬프트, 세 개의 두뇌

하나의 프롬프트로 세 AI를 역할 분담해 인프라 운영을 자동화한 사례를 소개했습니다. 작업 난이도에 따라 모드를 바꾸고 교차 검증을 넣어 속도와 안전성을 함께 높였습니다.

#Claude#Gemini
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케클s피드 3월호|AI 시대, 인프라를 다시 생각하다
KT 클라우드
데브옵스

케클s피드 3월호|AI 시대, 인프라를 다시 생각하다

AI 확산에 맞춰 인프라와 운영 전략이 어떻게 바뀌는지 여러 주제로 살펴봤습니다. 쿠버네티스 네트워크, 공공 AX, 복원력, AI 거버넌스 흐름을 함께 정리했습니다.

#Kubernetes#CNI
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이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.

#개발서적#프로그래밍
Istio 1편: 왜 Istio Ambient mode인가?
채널톡
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Istio 1편: 왜 Istio Ambient mode인가?

채널코퍼레이션이 Istio를 프로덕션에 도입하며 Sidecar 대신 Ambient mode를 선택한 배경을 정리했습니다. 또한 ztunnel, waypoint, HBONE 기반의 동작 원리와 장단점을 개괄했습니다.

#Istio#Service mesh
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Istio 1편: 왜 Istio Ambient mode인가?
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Istio 1편: 왜 Istio Ambient mode인가?

Istio 서비스 메시 도입 배경과 Ambient mode 선택 이유를 정리했습니다. Sidecar보다 자원 효율과 확장성이 좋지만, 운영 복잡도와 장애 영향 범위 확대라는 단점도 함께 다뤘습니다.

#Istio#Service mesh
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OpenTelemetry 도입기
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OpenTelemetry 도입기

Kubernetes 환경에서 OpenTelemetry를 도입해 로그·메트릭·트레이스를 통합 수집했습니다. 기존 정책과의 호환성과 데이터 무결성을 보완하며 MTTR도 개선했습니다.

#OpenTelemetry#Kubernetes
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[비교분석] Calico vs Cilium : kubernetes에서 eBPF를 대하는 두 CNI 거인
KT 클라우드
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[비교분석] Calico vs Cilium : kubernetes에서 eBPF를 대하는 두 CNI 거인

Calico eBPF 모드와 Cilium을 쿠버네티스 CNI 관점에서 비교 분석했습니다. 안정성과 범용성, 성능과 관측성의 차이를 중심으로 선택 기준을 정리했습니다.

#Calico#Cilium
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AWS에서 NVIDIA Cosmos 월드 파운데이션 모델 실행하기
AWS
AI

AWS에서 NVIDIA Cosmos 월드 파운데이션 모델 실행하기

AWS에서 NVIDIA Cosmos WFM을 활용해 Physical AI용 합성 데이터를 생성하는 방법을 소개했습니다. 실시간 EKS 배포와 배치 AWS Batch 배포의 두 가지 프로덕션 아키텍처를 비교했습니다.

#AWS#NVIDIA
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LY Corporation의 클라우드 인프라 개편: 거대한 두 개의 클라우드를 통합한 차세대 플랫폼 Flava의 아키텍처 소개
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LY Corporation의 클라우드 인프라 개편: 거대한 두 개의 클라우드를 통합한 차세대 플랫폼 Flava의 아키텍처 소개

구 LINE과 구 Yahoo Japan의 대규모 프라이빗 클라우드를 Flava로 통합한 아키텍처를 소개했습니다. 단일 리소스 풀, 업스트림 추종, VPC 기본화, 자동화와 관찰 가능성으로 운영 효율을 높였습니다.

#cloud#OpenStack
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SaaS의 종말인가, 진화인가? — AI 에이전트 시대에 SaaS 기업이 취해야 할 전략
QueryPie
AI

SaaS의 종말인가, 진화인가? — AI 에이전트 시대에 SaaS 기업이 취해야 할 전략

AI 에이전트가 SaaS의 UI 중심 구조와 사업 모델을 바꾸고 있다는 관점을 제시했습니다. QueryPie의 AI 네이티브 전환 사례를 통해 조직과 제품의 대응 전략을 설명했습니다.

#SaaS#AI 에이전트
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월 150만 유저가 사용하는 LLM Inference 인프라 안정적으로 운영하기
스캐터랩 핑퐁
데브옵스

월 150만 유저가 사용하는 LLM Inference 인프라 안정적으로 운영하기

멀티 리전 AKS, Karmada, Istio로 대규모 LLM 추론 인프라를 중앙 관리했습니다.\n스토리지·이미지 배포를 통합해 비용과 운영 리소스를 절감했습니다.

#LLM#Kubernetes
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