
Amazon Q Developer 를 이용한 엑심베이의 JDK 자동화 업그레이드 사례
Amazon Q Developer Transform Code로 엑심베이는 JDK 8 기반 호텔 결제 솔루션을 JDK 17로 자동 업그레이드했습니다. 대규모 레거시 코드를 짧은 기간에 전환하며 성능, 보안, 생산성을 함께 개선했습니다.
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Amazon Q Developer Transform Code로 엑심베이는 JDK 8 기반 호텔 결제 솔루션을 JDK 17로 자동 업그레이드했습니다. 대규모 레거시 코드를 짧은 기간에 전환하며 성능, 보안, 생산성을 함께 개선했습니다.

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데이터 파이프라인 운영에서 노이즈 알림과 반복 대응으로 인한 피로를 줄이기 위해 AI 활용 방안을 소개했습니다. 로그 전처리, 노이즈 분류, AI Assistant 적용 사례를 중심으로 장애 대응 자동화를 다뤘습니다.


AR 언어모델의 한계를 보완하기 위해 Diffusion 기반 언어생성 접근을 소개했습니다. 학습과 추론 절차, 성능 강점과 한계까지 논문 관점에서 정리했습니다.


Nexthink는 15분 폴링 기반 알림의 한계를 해결하기 위해 Amazon Managed Service for Apache Flink를 도입했습니다. 이벤트 시간 처리와 상태 관리로 VDI 실시간 알림을 확장 가능하게 구축했습니다.


AI 발전으로 디지털 마케팅 전 과정을 통합 자동화할 가능성을 소개했습니다. 특히 광고 소재는 레이아웃 최적화와 배경 생성이 핵심이라고 설명했습니다.

양자 컴퓨팅의 핵심 개념인 큐비트, 중첩, 얽힘, 측정을 설명했습니다. 고전 컴퓨터와의 차이와 논리 큐비트의 필요성도 함께 정리했습니다.


GitLab에 Claude Code를 통합해 @ClaudeBot으로 MR과 이슈를 자동 처리하는 봇을 만들었습니다. 바이브 코딩으로 빠르게 구현했지만, 정확한 컨텍스트 전달과 일관성 확보가 과제로 남았습니다.


Claude Code를 GitLab에 통합해 MR과 이슈에서 AI 분석과 자동화를 수행하는 ClaudeBot 구축 사례를 소개했습니다. 바이브 코딩의 속도와 편의성을 확인했지만, 정확한 컨텍스트 전달의 어려움도 함께 짚었습니다.


n8n과 Open WebUI를 연결해 간단한 챗봇 워크플로우를 구성하는 방법을 소개했습니다. Webhook과 N8N Pipe로 입력과 응답을 주고받고, 향후 RAG와 MCP로 확장할 계획입니다.


Btv 셋톱박스에서 에이닷 음성 서비스를 위한 음향 시스템 설계 사례를 다뤘습니다. 마이크 어레이, 빔포밍, 실링, 진동 억제로 음성 인식 성능과 음질을 높이는 방법을 설명했습니다.

Google A2A 프로토콜의 개념과 작동 방식을 소개하고 MCP와의 차이를 정리했습니다. 여러 AI 에이전트가 공통 표준으로 협업하는 구조를 설명했습니다.