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AI 개발 시대, DevSecOps가 기본값인 이유
인포그랩
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AI 개발 시대, DevSecOps가 기본값인 이유

AI 생성 코드와 잦은 릴리즈로 보안 위험이 커지면서 DevSecOps가 기본값으로 주목받았습니다. 개발 초기부터 보안을 내재화하고 AI 기반 도구로 취약점 탐지와 대응 속도를 높이는 내용입니다.

#LLM#DevSecOps
18005분
AI 개발 시대, DevSecOps가 기본값인 이유
인포그랩
데브옵스

AI 개발 시대, DevSecOps가 기본값인 이유

AI 생성 코드의 취약점과 보안 부채를 줄이기 위해 DevSecOps가 필수로 강조되었습니다.\nAI 기반 보안 도구와 휴먼 인 더 루프, 워크플로 정비가 핵심으로 제시되었습니다.

#LLM#DevSecOps
94005분
광고사업팀 인턴의 AI 자동화 여정
마이리얼트립
AI

광고사업팀 인턴의 AI 자동화 여정

광고사업팀 인턴이 반복 운영 업무를 AI로 자동화해 월 40시간 이상의 작업을 90% 이상 줄였습니다. 자연어 기반 협업과 문제 정의를 통해 보고서 작성, 배너 검수까지 효율화했습니다.

#자동화#Web
100005분
Amazon QuickSight, 비용을 보여줘!
삼쩜삼
데브옵스

Amazon QuickSight, 비용을 보여줘!

Amazon QuickSight로 AWS 비용을 시각화하고 팀·서비스 단위 분석이 가능한 빌링 대시보드를 구축했습니다. 이를 통해 비용 증가 요인을 찾고 태그·로그·스토리지 최적화 방향을 도출했습니다.

#AWS#QuickSight
63005분
패키지 설치 없이 Python 스크립트를 즉시 실행하는 방법
데보션
백엔드

패키지 설치 없이 Python 스크립트를 즉시 실행하는 방법

PEP 723과 uv를 활용해 Python 스크립트를 설치 없이 즉시 실행하는 방법을 소개했습니다. Typer까지 함께 쓰면 Bash처럼 간편한 CLI 도구도 만들 수 있습니다.

#Python#uv
85005분
양자 컴퓨팅이란 무엇인가? – Part 6: 양자 컴퓨터의 성능지표, 도전 사항, 양자 오류 제어
AWS
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양자 컴퓨팅이란 무엇인가? – Part 6: 양자 컴퓨터의 성능지표, 도전 사항, 양자 오류 제어

양자 컴퓨터 성능을 평가하는 지표와 현실적 한계를 정리했습니다. 또한 오류 제어를 QEC, QES, QEM으로 나누어 비교했습니다.

#양자 컴퓨팅#양자 오류 정정
47005분
Spring Cache(@Cacheable) + Spring Data Redis 사용 시 record 직렬화 오류 원인과 해결
우아한 형제들
백엔드

Spring Cache(@Cacheable) + Spring Data Redis 사용 시 record 직렬화 오류 원인과 해결

Spring Cache와 Redis에서 record 캐싱 시 발생하는 역직렬화 오류의 원인과 해결책을 정리했습니다. Jackson의 타입 정보 처리와 GenericJackson2JsonRedisSerializer의 동작 방식까지 함께 설명했습니다.

#Spring Boot#Redis
108005분
에이닷 캘린더에서 반복 일정을 구현하는 법
데보션
백엔드

에이닷 캘린더에서 반복 일정을 구현하는 법

에이닷 캘린더의 반복 일정을 iCalendar 표준과 RRULE로 구현하는 방식을 설명했습니다. EXDATE와 오버라이딩으로 취소·수정 같은 예외 처리도 다뤘습니다.

#iCalendar#recurrence
58005분
DARO: 알라미의 광고 수익화 노하우를 공개합니다
딜라이트룸
기타

DARO: 알라미의 광고 수익화 노하우를 공개합니다

알라미가 10년간의 광고 수익화 경험을 바탕으로 DARO를 만들고, 다중 광고 소스 최적화와 품질 관리를 통해 수익을 높인 사례를 소개했습니다. 도입 고객사들은 정산·정책 대응 부담을 줄이고 광고 매출 개선 효과를 얻었습니다.

#광고 수익화#애드테크
89005분
서비스의 건강을 수치화 할 수 있을까? — SLI/SLO
무신사
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서비스의 건강을 수치화 할 수 있을까? — SLI/SLO

서비스의 건강을 수치로 보기 위해 SLI와 SLO를 정의하고 운영하는 방법을 소개했습니다. 29CM 사례를 통해 지표 설계, 모니터링, 지속 개선 체계를 설명했습니다.

#SRE#모니터링
85005분
A2A 기반 Recipe Agent 개발기
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A2A 기반 Recipe Agent 개발기

A2A와 Genkit으로 레시피 추천용 AI 에이전트를 구축한 사례를 공유했습니다. 의미 판단은 AI에 맡기고 계산과 최적화는 코드와 인프라로 분리해 성능을 높였습니다.

#A2A#LLM
1005분
A2A 기반 Recipe Agent 개발기
채널톡
AI

A2A 기반 Recipe Agent 개발기

A2A와 Genkit으로 레시피 추천용 AI 에이전트를 구축한 과정을 다뤘습니다. 330만 건 비교 문제를 필터링, 프롬프트 최적화, 병렬 인프라로 해결했습니다.

#A2A#Genkit
11005분