AI SDLC의 올바른 접근법과 사전 준비사항_0724
AI SDLC를 전면 자동화로 보는 접근의 위험성과 단계별 성숙도 차이를 정리했습니다. PoC 검증, 정량 KPI, Human-in-the-loop로 범위를 확정하는 전략을 제안했습니다.
#LLM#RAG
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LLM은 똑똑한데, 왜 우리 회사 일은 모를까
LLM이 내부 업무를 잘 답하려면 검색보다 신뢰할 수 있는 컨텍스트 관리가 필요했습니다. 문서, 코드, 메신저를 공통 단위로 정규화하고 관계와 최신성을 함께 검증하는 Topic 설계를 소개했습니다.
#LLM#검색
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당근이 AWS CloudHSM으로 대규모 서명키 관리 시스템을 구축한 방법 – 3부: 서명 시스템 구현, 트러블슈팅, 무중단 키 전환
CloudHSM 기반 서명 시스템의 구현 방식과 PKCS#11 운영 트러블슈팅, 무중단 키 전환 과정을 다뤘습니다. KMS와의 Active-Standby 조합으로 장애 대응과 성능 최적화를 함께 달성했습니다.
#AWS CloudHSM#AWS KMS
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당근이 AWS CloudHSM으로 대규모 서명키 관리 시스템을 구축한 방법– 2부: CloudHSM 아키텍처와 다계층 접근 제어
AWS CloudHSM 기반 서명 시스템을 네트워크·애플리케이션·HSM 내부의 3계층으로 보호하는 구조를 소개했습니다. Istio, Kyverno, mTLS, 키 속성 설정으로 허용된 경로에서만 서명되도록 설계했습니다.
#AWS CloudHSM#AWS KMS
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당근이 AWS CloudHSM으로 대규모 서명키 관리 시스템을 구축한 방법 – 1부: 서명키 보안의 중요성과 서비스 선택
당근이 대규모 JWT 서명 환경에서 키 유출 위험과 접근 제어 한계를 해결하기 위해 KMS와 CloudHSM을 비교했습니다. 비용과 성능, 장애 대응을 함께 고려해 CloudHSM 중심의 하이브리드 구조를 선택했습니다.
#AWS#AWS CloudHSM
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AWS 환경에서 Physical AI 모델 구축하기 – (1) 데이터
Physical AI는 모델보다 데이터가 성능을 좌우하며, 실제·합성·인간 영상 데이터를 조합하는 전략이 중요했습니다. AWS는 수집부터 큐레이션, 학습 연결까지의 데이터 파이프라인을 서비스 조합으로 설계하는 방식을 제시했습니다.
#AWS#Physical AI
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타입스크립트(TypeScript) 파헤치기
타입스크립트의 핵심 개념과 컴파일러 동작, 구조적 타이핑, 타입 추론을 설명했습니다. 또한 런타임 한계와 TSConfig 옵션, 실무 적용 시 주의점을 정리했습니다.
#TypeScript#JavaScript
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#개발자#노트북#컴퓨터
Vault 타 서비스 적용기
Vault를 반장노트에 적용하면서 Stash 구조, 메타데이터 저장, 호출 경로를 서비스 요구에 맞게 조정했습니다. 또한 Cabinet과 Clip의 범위를 정리해 공고와 제출서류 흐름에 맞는 파일 관리 구조를 만들었습니다.
#MSA#메타데이터
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토스의 디바이스 팜 만들기
팀마다 각자 관리하던 실기기 환경을 사내 디바이스 팜 네뷸라로 통합한 과정을 소개했습니다. Appium 대신 자체 드라이버와 실시간 미러링 구조로 속도와 운영성을 높였습니다.
#node.js#API
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AI 에이전트를 위한 Android CLI: 대규모 모바일 개발 환경에 적용하기
대규모 Android 저장소에서 AI 에이전트의 토큰 낭비를 줄이기 위해 Android CLI 래퍼와 스킬을 설계한 사례를 소개했습니다. 문서 검색, IDE 연동, 프리뷰 렌더링을 정규화하고 오류를 간결하게 바꿔 안정성을 높였습니다.
#Android#CLI
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제품이 잘 되는데, 브랜딩이 왜 필요할까?
제품이 잘 될수록 회사의 정체성과 구조를 보여주는 브랜딩이 더 중요하다고 정리했습니다. 딜라이트룸은 홈페이지 개편으로 세 사업 구조와 조직의 온도를 함께 드러냈습니다.
#브랜딩#UI/UX
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사람은 떠났는데 권한은 남았다
관계 원천과 인가 튜플을 Outbox·CDC·Kafka로 동기화해 잔존 권한 문제를 줄이는 구성을 다뤘습니다. 부분 실패, 캐시, 감사 이력까지 함께 고려한 운영 포인트도 정리했습니다.
#Kafka#CDC
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