

AI 시대에도 여전히 중요한 개발자 역량은? K-디지털 트레이닝 멘토링 후기
AI 시대에도 개발자에게는 기본기와 문제 해결 과정을 설명하는 역량이 중요하다고 강조했습니다. 협업과 소통, 서비스 운영 경험까지 함께 쌓는 방향을 제시했습니다.


AI 시대에도 개발자에게는 기본기와 문제 해결 과정을 설명하는 역량이 중요하다고 강조했습니다. 협업과 소통, 서비스 운영 경험까지 함께 쌓는 방향을 제시했습니다.

EC2에서 EKS로 옮긴 뒤 컨테이너 메모리가 주기적으로 급증하는 현상을 추적했습니다. 원인은 로그 gzip 압축과 페이지 캐시였습니다.

AWS FinOps Agent로 비용 이상 조사 과정을 자동화하는 방법을 소개했습니다. 알림부터 근본 원인 분석, Slack·Jira 전달까지 연결해 운영 시간을 줄였습니다.

AWS DevOps Agent Release Management로 배포 전 리스크를 자율적으로 검증하는 방법을 소개했습니다. AnyCompany 주문 서비스 예시로 릴리스 표준 집행, cross-repo 영향 분석, 변경 특화 테스트를 살펴봤습니다.

AWS Security Agent로 배포 후 침투 테스트와 STRIDE 위협 모델링을 온디맨드로 수행하는 방법을 소개했습니다. 소스 코드와 문서를 함께 연결해 오탐을 줄이고 수정 PR까지 생성하는 흐름을 설명했습니다.


SpreadJS 파일 형식별로 올바른 로딩 API를 매칭하는 방법을 정리했습니다. 확장자와 데이터 형태를 구분해 import()와 fromJSON()을 적용하면 파싱 오류를 줄일 수 있었습니다.


Kafka Rebalancing 원인을 메시지 처리 지연과 DB 저장 병목에서 찾고, 운영 완화를 위해 설정을 조정했습니다. 이후 Batch Insert로 처리 시간을 줄여 반복 Rebalancing을 완화했습니다.


금융권 망분리 환경에서 QuickSight 분석을 RND→PRD 방향으로만 승격하는 방법을 설명했습니다. SMUS 제한 폴더 제약은 정의 기반 변환과 create-analysis 배포로 해결했습니다.
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여러 품질 시스템에 흩어진 자료를 근거 데이터로 정리해 APQR 리포트 생성을 자동화했습니다. 조회·계산·해석을 분리하고 Agentic AI 워크플로우로 연결해 처리 시간을 크게 줄였습니다.
배달과 모빌리티 서비스에서 지도 API가 위치와 주문 정보를 시각화하는 역할을 설명했습니다. 배달의민족이 네이버 클라우드 플랫폼 Maps를 활용하는 사례를 소개했습니다.


DEEPX DX-M1 NPU와 AWS IoT Greengrass로 엣지 AI 모델 컴파일과 배포를 자동화하는 방법을 소개했습니다. S3 업로드, DXNN 변환, Thing Group 기반 OTA 배포로 현장 운영을 단순화했습니다.
2026 MediA'X' Challenge와 미디어 AX에 대한 네이버클라우드의 시각을 소개했습니다. 방송업계의 AI 활용과 비용 절감 흐름도 함께 다뤘습니다.

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