![[WhaTap] RDS Failover / Reboot 관제 1 – Describe RDS](https://i0.wp.com/bespin-wordpress-bucket.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/wp-content/uploads/2025/04/dddd.png?fit=1804%2C306&ssl=1)
[WhaTap] RDS Failover / Reboot 관제 1 – Describe RDS
WhaTap에서 RDS Failover/Reboot 관제를 위해 RDS 목록 자동 수집 스크립트를 구성했습니다. AWS CLI와 Crontab을 활용해 신규 리소스까지 반영되도록 했습니다.
#AWS#RDS
37005분
새로운 기술 블로그가 추가되었어요
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생성형 AI를 활용한 마케팅 영상 제작 - AI Moment 개발 사례
생성형 AI를 활용한 마케팅 영상 제작 - AI Moment 개발 사례
생성형 AI로 마케팅 영상을 만드는 AI Moment 개발 사례를 소개했습니다. LLM 응답 구조화, 예외 처리, 비동기 처리와 캐싱으로 서비스 품질을 높이는 방법을 다뤘습니다.
#LLM#Python
43005분
Micrometer 객체 증가로 인한 메모리 이슈 회고
Spring Boot 3.x와 PathVariable 증가로 Micrometer 객체가 누적되며 메모리 이슈가 발생했습니다. 메트릭 수집을 조정하고 ZGC로 전환해 Heap 사용률을 안정화했습니다.
#Micrometer#Spring Boot
39005분
NHN Cloud 빠른 시작 가이드를 소개합니다
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#NHN Cloud
40005분
Agentic AI 개념 정리: 에이전트와 워크플로우의 스펙트럼
Agent와 Workflow를 명확한 구분이 아닌 스펙트럼으로 바라보는 관점을 정리했습니다. 실제 서비스에서는 둘을 조합한 하이브리드 구조와 정보 흐름 설계가 중요하다고 설명합니다.
#LLM#agent
79005분
밑바닥부터 시작하는 추천시스템 with Kubeflow
Kubeflow로 추천 시스템의 데이터 수집, 학습, 서빙, 튜닝까지 전체 흐름을 구성한 사례를 소개했습니다. 오프라인 추론 전환과 파이프라인 자동화로 응답 속도와 운영 효율을 개선했습니다.
#Kubeflow#Kafka
66005분
AWS가 제공하는 클라우드 기반의 양자 컴퓨팅 서비스, Amazon Braket -2
Amazon Braket의 시뮬레이터, QPU, 하이브리드 잡, 다이렉트 프로그램을 정리했습니다.\n양자 알고리즘 개발과 테스트를 위한 선택 기준과 운영 제약도 함께 설명했습니다.
#AWS#cloud
32005분
코드 품질 개선 기법 13편: 클론 가족
두 상속 트리의 암묵적 대응 관계가 타입 안전성 문제를 만들 수 있음을 설명했습니다. 상속 대신 컴포지션을 쓰거나 제네릭으로 반환 타입을 명시하는 방법을 제안했습니다.
#Kotlin#generics
83005분
왓챠파티@무비랜드: 발견의 기쁨
왓챠파티@무비랜드 1년 회고를 통해 오프라인에서 유저와 브랜드를 연결한 실험을 정리했습니다. 영화 추천과 선물하기, 가챠 이벤트로 취향 공유와 발견의 기쁨을 확장했습니다.
#브랜딩#마케팅
43005분
AWS Athena를 이용하여 ELB 액세스 로그 분석하는 방법
AWS Athena를 이용하여 ELB 액세스 로그 분석하는 방법
AWS Athena로 ELB 액세스 로그를 S3에서 조회하는 방법을 소개했습니다. 테이블 생성, 파티션 프로젝션, IP·기간 조건 조회 예시를 정리했습니다.
#AWS Athena#ELB
12005분
Playwright MCP로 E2E 테스트 자동화하기
Playwright MCP를 활용해 자연어로 E2E 테스트를 실행하고 코드까지 생성하는 방법을 소개했습니다. QA의 수작업 부담을 줄이고 테스트 유지 보수성을 높이는 흐름을 실습 예제로 설명했습니다.
#Playwright#MCP
9005분
RAG 2.0 보안 – Microsoft·Meta의 전략, QueryPie가 연결한다
RAG 2.0 보안은 모델 응답보다 검색과 삽입 단계의 실행 흐름 통제가 핵심이라고 정리했습니다. Microsoft, Meta, QueryPie 사례를 통해 세션·메타데이터 기반 정책 평가의 필요성을 설명했습니다.
#RAG#LLM
15005분