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WAF 자동 차단 에이전트 개발기 - 공격자가 차단 대상을 고를 수 있었던 이유
보안관제 티켓을 읽어 WAF 차단을 자동화한 개발기를 정리했습니다. 속도보다 오차단 방지와 fail-safe 구조를 우선해 장애 없이 운영한 사례입니다.
#WAF#보안
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
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채널톡이 글로벌 상담 Agent를 GPT-5.6 Luna로 갈아탄 이유
글로벌 상담 AI Agent의 메인 모델을 GPT-5.6 Luna로 바꾼 이유를 자체 벤치마크로 설명했습니다. 공개 리더보드보다 실제 워크로드에서의 품질, 비용, 속도를 함께 보고 전환했습니다.
#LLM#벤치마크
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AI가 읽는 디자인 시스템: 추상화를 다시 설계한 이유
AI가 디자인 시스템을 사용할 때는 규칙을 설명하는 것보다 잘못된 상태를 만들 수 없게 하는 추상화가 중요하다고 다뤘습니다. 목적별 컴포넌트 분리와 타입 계약으로 접근성과 상호작용을 시스템이 직접 소유하는 방법을 소개했습니다.
#디자인 시스템#TypeScript
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수요 패턴이 수요 모델을 고른다: Amazon Connect Decisions로 살펴보는 Agentic Demand Forecasting
SKU별 수요 패턴을 진단해 모델과 신호를 다르게 적용하는 에이전틱 수요 예측 방식을 소개했습니다. Amazon Connect Decisions로 분류, 측정, 오케스트레이션을 자동화하는 흐름을 살펴봤습니다.
#AWS#supply chain
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[네이버클라우드 아카데미] 국립순천대학교와 함께한 살펴보기
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#cloud#교육
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SRE 업무에 AI 녹여내기 — 2편: Alert Adviser로 장애 원인 분석 자동화
SRE 업무에 AI를 접목해 장애 원인 분석 자동화를 다룬 글입니다. 다만 본문은 접근 차단 안내만 확인되어 세부 내용은 확인되지 않았습니다.
#SRE#자동화
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SRE 업무에 AI 녹여내기 — 1편: Smart RI Calc로 인프라 비용 산정 자동화
SRE 업무에 AI를 접목해 인프라 비용 산정 자동화를 다룬 글입니다. 다만 본문 접근이 제한되어 Smart RI Calc의 세부 내용은 충분히 확인되지 않았습니다.
#SRE#AWS
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#개발자#노트북#컴퓨터
Amazon Bedrock에서 Codex 사용하기
Amazon Bedrock을 Codex의 모델 백엔드로 연결하는 실제 경로와 설정 방법을 정리했습니다. 인증, cached web search, 관측, PrivateLink, 비용 운영까지 엔터프라이즈 적용 포인트를 설명했습니다.
#Amazon Bedrock#AWS PrivateLink
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![[kt cloud] kt cloud PLATFORM IAM, 계정 관리를 넘어 정교한 보안 거버넌스로](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2Fv5Pr7%2FdJMcaiYHdRp%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAK4bWaB4qGC2mUFrRiXvmZdOe9L4v1__5o3PcLFjLHOx%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1788188399%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3DqeLtms3hocTst4%252Bp%252BXO%252BVYcZZWo%253D)
[kt cloud] kt cloud PLATFORM IAM, 계정 관리를 넘어 정교한 보안 거버넌스로
kt cloud PLATFORM IAM의 조직·프로젝트·역할 기반 권한 관리와 로그인 보안 체계를 소개했습니다. 계정 관리 수준을 넘어 최소 권한과 보안 거버넌스를 강화하는 방향을 설명했습니다.
#IAM#RBAC
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![[분석] 무인 데이터센터의 마지막 열쇠, 냉동기 자동재기동(Auto-Restart)](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2Fds0AbL%2FdJMcaaGyCiU%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP5g5HI_1YKIlj_UgFpYyMgh_D2ciZNkfB0cqWx0xAr5%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1788188399%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3D7l0erYvygiUcYabtiX5BhLQ3B1I%253D)
[분석] 무인 데이터센터의 마지막 열쇠, 냉동기 자동재기동(Auto-Restart)
정전 후 칠러가 자동으로 재기동되는 시퀀스와 유량 확인 기반 안전 제어를 설명했습니다. 무인 데이터센터 냉방을 사람 개입 없이 복구하는 운영 포인트를 정리했습니다.
#데이터센터#무인데이터센터
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배치 로케일 오류 개선 사례
배치에서 로케일 기본값이 잘못 적용돼 한국어 부서명이 en에 저장되는 문제를 찾고 개선했습니다. 신규 등록 경로에는 언어 코드를 명시 전달하고 기존 데이터는 조건을 좁혀 안전하게 보정했습니다.
#batch#locale
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React vs React Native: 프로젝트별 선택 가이드
React와 React Native의 렌더링 방식과 활용 기준을 비교해 프로젝트별 선택 기준을 정리했습니다. SEO와 배포 민첩성은 React, 네이티브 UX와 하드웨어 연동은 React Native가 적합했습니다.
#React#React Native
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양자 시대를 대비하는 개발자의 암호학 가이드(PQC-ML-KEM)
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#암호학#ML
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![[기술사례] 대규모 Kubernetes 환경의 중단 없는 진화를 위한 선택: kt cloud의 Chkk 기반 클러스터 관리](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2Fo4yWU%2FdJMcahlnmAz%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAPm5nGEltodPv9E-wnANnZafbo5Earbz87TbY84YOhxH%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1788188399%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3DV74Tm8WsSvXVHOeU%252BMDQUAdJgG0%253D)
[기술사례] 대규모 Kubernetes 환경의 중단 없는 진화를 위한 선택: kt cloud의 Chkk 기반 클러스터 관리
kt cloud가 Chkk로 대규모 Kubernetes 클러스터의 업그레이드 영향과 취약점을 사전 검증한 사례를 다뤘습니다. 수작업 분석을 줄이고 부서 간 협업으로 무장애 변경 관리 체계를 강화했습니다.
#Kubernetes#cloud
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