데이터센터 각 세종의 스마트 공조 설루션, NAMU III
데이터센터 각 세종의 스마트 공조 설루션, NAMU III
데이터센터 서버실의 냉방 효율을 높이기 위해 외기 활용 공조 시스템을 NAMU III까지 발전시킨 사례를 소개했습니다. CFD 분석과 상세 설계로 동파 위험과 시공 문제를 보완하며 에너지 절감을 달성했습니다.
#데이터센터#공조 시스템
38005분
새로운 기술 블로그가 추가되었어요
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Gemma 모델과 프롬프트를 활용한 On-Device AI: 에이닷 오토 차량제어 프로토타입
Gemma와 MediaPipe로 차량 제어용 On-Device AI를 프롬프팅만으로 구현한 실험 과정을 공유했습니다. 기본 명령은 잘 처리했지만, area 인식과 응답 일관성 보완을 위해 파인튜닝이 필요했습니다.
#LLM#prompt
92005분
Lambda에서 AWS CLI를 사용하려면 어떻게 해야할까?
AWS Lambda에서 AWS CLI를 직접 쓰기 위해 Lambda Layer에 awscli를 포함하는 방법을 설명했습니다. Layer 적용 후 aws s3 sync 같은 명령을 subprocess로 실행할 수 있었습니다.
#AWS Lambda#AWS CLI
112005분
코드 품질 개선 기법 7편: 새것을 들일 때 옛것도 다시 살피자
새 속성을 추가할 때는 기존 이름이 더 이상 적절한지 함께 살펴야 합니다. 이름을 구체화하고 표시 규칙을 분리하면 버그를 줄일 수 있습니다.
#refactoring#design패턴
160005분
Datahub(오픈 소스 메타데이터 플랫폼)
분산된 데이터 플랫폼의 메타데이터를 통합 관리하는 DataHub의 개념과 주요 기능을 소개했습니다. 검색, 계보 추적, 거버넌스, 접근 제어 관점에서 활용 포인트를 정리했습니다.
#DataHub#메타데이터
89005분
Amazon Bedrock과 AWS Config를 활용한 규제 요구사항 자동 매핑 도우미 – Part 1.
Amazon Bedrock과 AWS Config로 규제 요구사항을 규칙에 자동 매핑하는 도구를 소개했습니다. 수동 관리의 한계를 줄이기 위한 프롬프트 설계와 운영 포인트도 함께 설명했습니다.
#Amazon Bedrock#AWS Config
66005분
Feed-Entity: 당근 피드의 심장
당근은 피드 콘텐츠를 Feed-Entity로 표준화해 여러 서비스의 데이터를 한 구조로 관리했습니다. 수집·변환·검증·서빙을 모듈화하고 지역별 캐시로 읽기 성능과 확장성을 높였습니다.
#Redis#cache
201005분
django-modeltranslation으로 DRF 다국어 지원하기
Django REST Framework에서 django-modeltranslation으로 다국어 지원을 구현한 사례를 소개했습니다. DB 기반 번역 관리와 fallback 설정으로 유지 보수성과 사용자 경험을 높였습니다.
#Django#Python
98005분
빠른 북극곰(Polars), 느린 판다(Pandas). Python Polars라이브러리
Polars는 Pandas와 비슷한 인터페이스를 유지하면서도 Rust 기반 최적화로 대용량 데이터 처리 성능을 높였습니다. Lazy Execution과 멀티코어 활용으로 로컬 환경에서도 빠른 전처리와 분석을 기대할 수 있습니다.
#Python#Polars
111005분
데브시스터즈 엔지니어링 데이 - Infra/SRE 돌아보기
데브시스터즈가 Infra/SRE 엔지니어링 데이를 열어 운영 과제와 해결 경험을 공유했습니다. 장애 대응 원칙, 쿠버네티스 표준화, 배포 시스템 사례를 소개했습니다.
#Infra/SRE#Kubernetes
77005분
AI Agent와 개발자 - 카카오테크가 만난 Thomas Dohmke
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#AI Agent#GitHub
64005분
Data Catalog – Datahub
데이터레이크 확산으로 데이터 카탈로그와 거버넌스의 중요성을 설명했습니다. 오픈소스 Datahub의 메타데이터 수집, 검색, 리니지, 연동 기능을 소개했습니다.
#Data Catalog#Datahub
63005분