

바이브 코딩으로 만드는 나만의 AI 러닝코치 - (Gemini + Firebase + Discord )
바이브 코딩과 Gemini, Firebase, Discord로 개인용 AI 러닝 코치를 만들었습니다. 훈련 계획 추천과 완료 체크를 구현하며 여러 이슈를 수정해 완성했습니다.
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바이브 코딩과 Gemini, Firebase, Discord로 개인용 AI 러닝 코치를 만들었습니다. 훈련 계획 추천과 완료 체크를 구현하며 여러 이슈를 수정해 완성했습니다.


CJ푸드빌이 SAP BW 데이터를 AWS 클라우드로 연계해 전사 분석 기반을 구축한 사례를 소개했습니다. 보안 중심 하이브리드 아키텍처와 자동화된 데이터 파이프라인으로 의사결정 속도를 높였습니다.

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Amazon Bedrock Guardrails의 한국어 개인정보 검출 지원과 활용 방법을 소개했습니다.\nApplyGuardrail API로 이름, 주소, 전화번호 등 다양한 민감정보를 탐지하는 예시를 보여주었습니다.

여러 경로로 모은 업체 정보의 중복을 병합으로 정리하고, 변경 이력을 바탕으로 대표 프로필의 값을 고도화했습니다. 필드별 정책을 분리해 더 합리적인 정보를 노출하도록 개선했습니다.

실거리 기반 배차 정확도를 높이기 위해 OSRM, Kafka, Redis를 활용한 저장·처리 구조를 설계했습니다. 지역 단위 이벤트 순서 보장과 캐시 재사용으로 대량 경로 계산 부하를 줄였습니다.


Step Functions와 Glue ETL로 고객사별 변경 데이터만 병렬 처리하는 아키텍처를 소개했습니다. 이를 통해 비용을 줄이고 준실시간 캠페인 분석 환경을 구축했습니다.


Android의 Audio Focus를 공유 오디오 자원으로 설명하며, 요청·반납과 상태 변화 대응이 필수라고 정리했습니다. 미처리 시 발생하는 소리 충돌 사례와 AOSP 코드로 동작을 확인하는 방법도 함께 소개했습니다.


기존 배치 적재의 지연을 줄이기 위해 Debezium 기반 실시간 CDC 파이프라인을 구축한 과정을 정리했습니다. Kafka Connect 구조, 스냅샷, 오프셋 관리와 성능 개선 포인트까지 살펴보았습니다.

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플레이스 조회 트래픽 증가로 메인 DB 부담이 커져 Elasticsearch를 조회용 DB로 분산한 사례를 공유했습니다. 조회 DB 선택 이유부터 점진적 도입, 자동 fallback, 운영 팁까지 정리했습니다.

AWS Summit Seoul 2025에서 클라우드 스케일링 자동화와 비즈니스 중심 모니터링 사례를 공유했습니다. 급격한 트래픽에 대비해 분류 기준, 증설 대상, 자동화 흐름을 정리했습니다.