국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글

필터 0
선택된 필터 없음
결재 연동 이벤트 핸들러 구축
넥스트리
오늘
아키텍처

결재 연동 이벤트 핸들러 구축

외부 전자결재와 근태/휴가 서비스를 MSA 환경에서 비동기 이벤트로 연동한 사례입니다. approvalId 매핑과 멱등성 가드, DB 제약 조건 정합성으로 장애 격리와 최종 일관성을 확보했습니다.

#MSA#비동기
1200
AI를 전제로 다시 설계하다, Tech-Verse 2026 참관기
라인
오늘
AI

AI를 전제로 다시 설계하다, Tech-Verse 2026 참관기

Tech-Verse 2026에서 AI 주도 개발과 AX 전환의 핵심 흐름을 살펴보았습니다. 모델보다 환경·검증·설계가 중요하다는 실무 관점을 중심으로 정리했습니다.

#LLM#MCP
1000
Amazon EC2 Spot 인스턴스로 디지털 휴먼 렌더링하기
AWS
데브옵스

Amazon EC2 Spot 인스턴스로 디지털 휴먼 렌더링하기

UneeQ는 Amazon EKS와 EC2 스팟 인스턴스를 활용해 디지털 휴먼 렌더링 비용을 줄였습니다. 워크로드 인지형 Group Manager로 다중 리전 GPU 용량을 자동 조정해 가동 시간도 유지했습니다.

#Amazon EC2 Spot Instances#Amazon EKS
900
Amazon Aurora PostgreSQL에서 pgvector를 프로덕션 환경으로 운영하기
AWS
백엔드

Amazon Aurora PostgreSQL에서 pgvector를 프로덕션 환경으로 운영하기

Aurora PostgreSQL에서 pgvector를 프로덕션 RAG에 운영하는 방법을 정리했습니다. HNSW 선택, 거리 함수, 메모리 계획, 관측성까지 실무 기준으로 설명했습니다.

#Aurora PostgreSQL#pgvector
700
Amazon Bedrock 기반 멀티 에이전트 GAMMA로 Oracle-to-PostgreSQL 마이그레이션 가속화하기
AWS
AI

Amazon Bedrock 기반 멀티 에이전트 GAMMA로 Oracle-to-PostgreSQL 마이그레이션 가속화하기

Oracle에서 PostgreSQL로의 마이그레이션에서 가장 큰 병목인 저장 프로시저 변환을 멀티 에이전트 GAMMA로 자동화하는 내용을 다뤘습니다. 의존성 분석, 코드 생성, 검증, 지식 축적을 결합해 수동 작업을 줄이고 정확도를 높이는 방법을 소개했습니다.

#Amazon Bedrock#Oracle
900
LLM이 만들고 활용하는 Wiki
넥스트리
AI

LLM이 만들고 활용하는 Wiki

LLM이 문서를 읽는 순서와 우선순위를 정리하는 Wiki 구조를 소개했습니다. VUI 디자인 시스템 작업에서 검증과 생성에 어떻게 활용했는지도 사례로 설명했습니다.

#LLM#Wiki
2900
[AI 트렌드] 배관 전화를 받는 AI가 1조 회사가 됐습니다
베스핀글로벌
AI

[AI 트렌드] 배관 전화를 받는 AI가 1조 회사가 됐습니다

AI 시대에는 엔진보다 워크플로우를 바꾸는 기업이 성과를 내고 있습니다. 버티컬 AI와 기존 기업의 전환 사례, 그리고 단위경제와 운영 준비의 중요성을 정리했습니다.

#LLM#AI 에이전트
1800
Voice Turn Detection 모델 개발기
채널톡
AI

Voice Turn Detection 모델 개발기

전화 상담에서는 무엇을 말할지뿐 아니라 언제 말할지도 중요하다고 다루었습니다. Voice Turn Detection 모델을 만들어 100ms대 판단과 실제 전화 적용 결과를 소개했습니다.

#LLM#voice
1500
조건부 호출로 줄인 API 비용
넥스트리
백엔드

조건부 호출로 줄인 API 비용

외부 기관 조회 API의 호출 건수 기반 과금 문제를 줄이기 위해 조건부 호출을 적용했습니다. 조회 Timestamp와 배치 갱신, Lazy Loading으로 불필요한 호출을 최소화했습니다.

#HTTP#cache
1200
항공 프론트엔드 구축기 (10/10): 폴더 이름 앞의 기호 하나
여기어때
기타

항공 프론트엔드 구축기 (10/10): 폴더 이름 앞의 기호 하나

제공된 본문에는 기술 내용이 거의 없고 접근 차단 안내만 확인되었습니다. 따라서 글의 구체적 주제를 판단하기 어렵습니다.

#폴더 구조#Cloudflare
1900
항공 프론트엔드 구축기 (9/10): 쓰자고 해 놓고 안 썼습니다
여기어때
프론트엔드

항공 프론트엔드 구축기 (9/10): 쓰자고 해 놓고 안 썼습니다

항공 프론트엔드 구축기 연재에서 상태관리 주제를 다뤘습니다. 다만 제공된 내용이 짧아 구체적인 구현 내용은 확인하기 어려웠습니다.

#React#상태관리
700
항공 프론트엔드 구축기 (8/10): 토큰이 세 군데서 온다
여기어때
프론트엔드

항공 프론트엔드 구축기 (8/10): 토큰이 세 군데서 온다

항공 프론트엔드에서 인증 토큰이 여러 경로로 들어오는 문제를 다룬 글입니다. 본문 접근 제한으로 세부 내용은 확인할 수 없었습니다.

#인증#토큰
1400
AI가 내 하루를 기억하게 하는 법 (1/2): 먼저, 기억할 곳을 만들었다 — 개인 LLM 위키
여기어때
AI

AI가 내 하루를 기억하게 하는 법 (1/2): 먼저, 기억할 곳을 만들었다 — 개인 LLM 위키

AI가 개인의 하루와 업무 맥락을 기억하도록 하기 위해 개인 LLM 위키를 만든 사례를 다뤘습니다. 먼저 기억할 곳을 마련하는 과정을 중심으로 소개했습니다.

#LLM#위키
3500
[2편] Grafana 커스텀 패널로 10만 점 산점도 그리기 — 만들고 나서야 보인 함정 3가지
여기어때
데브옵스

[2편] Grafana 커스텀 패널로 10만 점 산점도 그리기 — 만들고 나서야 보인 함정 3가지

OpenTelemetry와 ClickHouse로 APM 스캐터 차트를 만들고 Grafana 커스텀 패널로 10만 점 산점도를 그린 사례를 다뤘습니다. 구현 후 드러난 함정 3가지와 대용량 시각화 시 점검 포인트를 정리했습니다.

#Grafana#OpenTelemetry
1200