[신청 중] AI 제품을 만들 때, 자체 모델과 검색엔진은 언제 필요할까요?
실제 AI 제품에서는 모델 성능뿐 아니라 검색 품질과 속도, 사용자 경험까지 함께 고려해야 합니다. 이번 밋업에서는 자체 모델 학습과 검색엔진 고도화 사례를 공유합니다.
#ML#검색
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
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Swift 6 어때요? (2): executor, job, hop_to_executor
Swift Concurrency의 executor와 hop_to_executor 동작을 런타임 소스로 살펴본 글입니다. executor는 job을 실행하는 추상화이며, 스레드 폭증을 막고 hop은 대부분 스레드 전환이 아니라고 정리했습니다.
#Swift#iOS
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웅진프리드라이프의 AWS Elastic Disaster Recovery 기반 클라우드 DR 환경 구축
AWS Elastic Disaster Recovery로 온프레미스 21대 서버의 DR 환경을 구축한 사례를 정리했습니다. 복제, 부팅, 서비스 단계의 이슈와 서버별 복구 목표 설정 과정을 공유했습니다.
#AWS Elastic Disaster Recovery#AWS
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Amazon EKS와 NVIDIA FLARE로 구현하는 연합학습 (Federated Learning)
Amazon EKS와 NVIDIA FLARE로 연합학습을 구성하는 방법과 CSE 평가 흐름을 설명했습니다. 세 가지 데이터 시나리오를 통해 전역 모델의 수렴, 일반화, 운영상의 관찰 포인트를 보여주었습니다.
#Amazon EKS#NVIDIA FLARE
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[AI 트렌드] 모델은 사는 것, 자산은 쌓는 것 — Domain Data와 Harness
[AI 트렌드] 모델은 사는 것, 자산은 쌓는 것 — Domain Data와 Harness
AI 시대의 진짜 자산은 모델이 아니라 현장에서 쌓이는 도메인 데이터와 하네스라고 설명했습니다. 업의 본질은 그대로지만, 프로세스를 바꾸는 힘이 경쟁력을 만든다고 정리했습니다.
#LLM#data
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LLM을 믿기 전에, 의심부터 했습니다
LLM이 만든 결과를 그대로 믿지 않고, JSON Schema와 Validator로 원문 근거를 검증하는 구조를 소개했습니다. 누락은 질문으로 남기고, 오류 응답과 실행 기록을 보존해 회귀 평가에 활용했습니다.
#LLM#JSON Schema
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#개발자#노트북#컴퓨터
Agentic Workflow 설계하기
LLM 기능을 단순 연결하는 대신 Workflow Loop와 Domain Adapter로 판단과 실행 책임을 분리했습니다. 사용자 Interaction과 스냅샷 승인까지 구조화해 Agentic Workflow의 재개와 검증을 안정화했습니다.
#LLM#workflow
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장애 대응보다 중요한 장애 복구 설계 — RTO/RPO를 현실적으로 잡는 법
장애 대응보다 중요한 장애 복구 설계 — RTO/RPO를 현실적으로 잡는 법
장애 대응과 별개로 복구 설계를 사전에 준비해야 한다는 점을 RTO/RPO로 설명했습니다. 워크로드 티어링과 DR 전략 선택, 정기적인 복구 테스트의 필요성을 정리했습니다.
#AWS#DR
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인프라팀에 업무 요청이 들어오면 5분동안 벌어지는 일
인프라 문의가 늘자 사람을 늘리지 않고, 같은 정보에서 시작하는 업무 요청 구조를 만들었습니다.\n5분 내 자동 배정과 트리아지로 응답 지연과 미처리 문의를 줄이고, 장애 대응과 팀 생산성도 개선했습니다.
#인프라#Slack
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나는 하네스 깎는 노인이 되었다 시리즈 1: 은총알은 없다
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Antigravity SDK 로컬 AI 모델 지원 등 9월 넷째 주 Google for Developers 위클리 업데이트를 지금 확인하세요!
9월 넷째 주 Google for Developers의 주요 업데이트를 모아 소개했습니다. AI, Android, Flutter 관련 새 소식과 번역본 안내를 함께 전했습니다.
#Android#Flutter
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고객의 취소할 권리를 보장하다
배송준비중 단계에서 막히던 주문 취소를 앱에서 직접 가능하게 바꾼 사례입니다. 배송유형별 마감 시점을 재정의하고 Kafka, Redis 락, SQS로 동시성과 장애를 처리했습니다.
#Kafka#Redis
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때로는 오버엔지니어링이 필요합니다
레거시 문자 발송 데몬을 걷어내기 위해 CDC와 Kafka를 이용한 과도기 구조를 설계했습니다.수십 개 서비스를 한 번에 바꾸지 못하는 상황에서 안전한 전환과 관측성을 확보한 사례를 설명했습니다.
#CDC#Kafka
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Logstash에서 Debezium CDC로 전환한 이유
PostgreSQL 조인 검색을 Elasticsearch로 옮기며 Logstash 폴링과 Debezium CDC를 비교했습니다. 삭제 반영 문제를 해결하기 위해 WAL 기반 CDC와 검색 서비스 분리를 적용했습니다.
#Elasticsearch#Logstash
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