케클s피드 4월호|AI, 더 빠르고 더 효율적인 방식으로
AI 기반 서비스 구현과 인프라 전략을 중심으로 다뤘습니다. 공공 AI 인프라, 프레임워크 비교, 에이전트·LLMOps 실무 내용 포함했습니다.

AI 기반 서비스 구현과 인프라 전략을 중심으로 다뤘습니다. 공공 AI 인프라, 프레임워크 비교, 에이전트·LLMOps 실무 내용 포함했습니다.
Raspberry Pi 5에서 EfficientDet-Lite0 TFLite 모델로 실시간 객체 탐지를 구현하는 방법을 소개했습니다. 예제 코드와 환경 설정, 전처리·추론·시각화 함수 및 실행 방법을 상세히 설명합니다.
비개발자가 AI와 사내 가이드를 병행해 9일 만에 자동화된 생산성 대시보드를 구축했습니다. 데이터를 바탕으로 조직 딜리버리 흐름을 가시화하고 회고의 질을 높였습니다.
AI 에이전트 제품의 과금 모델으로 정기 결제, 사용량 기반, 하이브리드 모델을 비교하고 AWS Marketplace와의 API 통합 방안을 제시합니다. 제품 특성·고객 기대·수익 목표에 따라 적절한 과금 모델을 선택하도록 권장합니다.
토스페이먼츠는 2026년 4월 PQC를 결제 서비스에 선제 도입했습니다. HTTP/3·약한 암호 제거·TLS1.3 단계를 거쳐 가맹점 영향 최소화하며 준비했습니다.
AWS Security Agent로 설계부터 코드·침투 테스트까지 보안 검수를 자동화했습니다. 검수 시간과 비용을 줄이고 개발 초기부터 보안 반영을 지원합니다.
Agentic AI와 Amazon Bedrock AgentCore로 멀티 에이전트 전문가 팀을 시뮬레이션한 구현을 소개했습니다. 코디네이터 기반 스웜과 도메인별 지식베이스 연동으로 초기 리서치 가속화를 제안합니다.
배포 코드를 환경을 직접 읽지 않도록 설계해 하나의 파이프라인으로 여러 환경을 관리했습니다. GitOps와 값의 층(기본/환경/변종)을 조합해 환경별 설정을 외부에서 주입했습니다.
Right-Sizing 기준 수립 방법과 적용 경험을 정리했습니다. P95 기반 집계, 1주·5분 샘플링, 컴포넌트별 버퍼 적용으로 안전하게 조정했습니다.
EKS + ALB 환경에서 Argo Rollouts Promote 시 발생하는 503 원인을 분석했습니다. Canary PingPong 전략으로 selector 변경 없이 weight swap만으로 503 없이 배포했습니다.