망분리 시대의 안전한 서버 접근: SSH 프로토콜을 이용한 멀티홉 양방향 터널링 기술
망분리 환경에서 SSH 멀티홉 터널링과 Reverse Tunneling으로 안전한 서버 접근 방식을 소개했습니다. 태그 기반 라우팅과 중앙 제어로 복잡한 네트워크 운영을 단순화하는 방안도 다뤘습니다.
#SSH#터널링
3005분
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MCP(Model Context Protocol) 시대의 PAM(Privileged Access Management)을 재정의 하다.
MCP로 AI 에이전트가 기업 시스템에 연결되는 만큼, 특권 접근 관리와의 통합이 중요하다고 설명했습니다.\n보안 프록시, 최소 권한, 모니터링과 감사 체계를 통해 AI 거버넌스를 강화하는 전략을 제안했습니다.
#MCP#PAM
75005분
망분리 시대의 안전한 서버 접근: SSH 프로토콜을 이용한 멀티홉 양방향 터널링 기술
망분리 환경에서 SSH 멀티홉과 Reverse Tunneling으로 안전한 서버 접근 방식을 설명했습니다. 태그 기반 라우팅으로 복잡한 네트워크와 동적 서버 운영을 단순화하는 내용을 다뤘습니다.
#SSH#reverse tunneling
73005분
AWS LAMBDA를 활용한 Account Helth Event 발생 정보 슬랙 전송(2)
AWS Lambda와 API Gateway를 연동해 Account Health Event를 슬랙에서 관리하는 방법을 소개했습니다. 슬래시 명령어로 완료 처리, 목록 조회, 삭제까지 수행하는 흐름을 설명했습니다.
#AWS Lambda#API Gateway
49005분
주니어 개발자의 시작: AB180에서 배운 엔지니어링 문화 (AB180 인턴 후기)
AB180 인턴 경험을 바탕으로 백엔드 개발자로 성장한 과정을 회고했습니다. 소통 문화, Tech Spec, 마이그레이션과 장애 대응을 통해 배운 점을 정리했습니다.
#Kotlin#Python
72005분
좋은 개발자로 가는 길목에서 – AB180에서의 성장기 (AB180 인턴 후기)
AB180 인턴십에서 비용 연동 시스템 개선과 E2E 테스트 자동화를 수행했습니다. 대규모 데이터 처리와 협업 문화 속에서 백엔드 실무와 성장 경험을 얻었습니다.
#Airflow#GitHub Actions
48005분
NPM Library 를 직접 배포하여 오픈소스 개발자가 되어보는 경험
오픈소스에 기여하는 방법으로 직접 NPM 라이브러리를 만들어 배포하는 과정을 소개했습니다. React 컴포넌트 예시와 함께 npm publish, 버전 관리, 재배포 절차를 설명했습니다.
#NPM#React
140005분
OpenShift에서의 Security Context Constraints(SCC) 이해하기
OpenShift의 SCC를 클러스터 보안 정책 관점에서 정리했습니다. 파드 생성 흐름, RBAC 연계, Kubernetes의 대체 메커니즘까지 함께 비교했습니다.
#OpenShift#Kubernetes
40005분
Amazon Bedrock기반에서 Contextual Retrieval 활용한 검색 성능 향상 및 실용적 구성 방안
Amazon Bedrock에서 Contextual Retrieval로 RAG 검색 정확도를 높이는 방법을 설명했습니다. 전처리 컨텍스트 생성, 하이브리드 검색, 리랭킹, 프롬프트 캐싱까지 실무 구성을 함께 다뤘습니다.
#RAG#Amazon Bedrock
78005분
EKS 1.32 업데이트 그리고 새로운 업데이트 방식
EKS 1.32 업데이트 그리고 새로운 업데이트 방식
EKS 1.32 업데이트를 위해 기존 방식들의 한계를 비교하고 Blue-Green Multi Target 전환 방식을 검토했습니다. DNS 캐시 영향 없이 트래픽을 넘기고 빠른 롤백도 가능한 구성을 검증했습니다.
#EKS#Kubernetes
81005분
AWS LAMBDA를 활용한 Account Helth Event 발생 정보 슬랙 전송(1)
AWS Lambda와 EventBridge로 AWS Health Event를 감지해 슬랙으로 전송하는 구성 사례입니다. S3에 이력을 저장하고 매일 09시에 미처리 이벤트를 재전송하도록 구현했습니다.
#AWS Lambda#EventBridge
66005분
자동차 엔지니어의 딥러닝 분해하기 #2 패턴 학습
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#ML
21005분