

AWS 클라우드 기반의 원격 스트리밍 프로토콜, Amazon DCV -1
Amazon DCV는 HPC on AWS의 시각화 레이어를 담당하는 원격 스트리밍 프로토콜로 소개했습니다. CAD/CAE 등 고성능 그래픽 작업을 클라우드와 온프레미스에서 안전하게 원격 제공하는 방법을 설명했습니다.


Amazon DCV는 HPC on AWS의 시각화 레이어를 담당하는 원격 스트리밍 프로토콜로 소개했습니다. CAD/CAE 등 고성능 그래픽 작업을 클라우드와 온프레미스에서 안전하게 원격 제공하는 방법을 설명했습니다.

MCP 서버와 AI 에이전트의 역할을 명확히 구분해야 한다는 설계 원칙을 정리했습니다. 실행 통제와 감사 가능성을 위해 별도 보안 계층이 필요하다고 설명했습니다.

MCP 서버와 AI 에이전트의 역할을 분리해 보안 설계 원칙을 설명했습니다. 실행 통제와 감사 가능성을 위해 MCP Agent PAM 같은 보완 계층의 필요성을 강조했습니다.

MCP 서버와 AI 에이전트의 역할을 분리해 설계해야 하는 이유를 설명했습니다. 실행 통제와 감사 가능성을 위해 MCP Agent PAM 같은 보안 계층도 함께 고려해야 합니다.

Apache Pinot를 실시간 OLAP 용도로 도입해 운영하며 얻은 안정성·보안·DR 노하우를 정리했습니다. Upsert, Kafka 재개, Trino gRPC 등 실무에서 겪은 주의점과 대응 방법도 함께 소개했습니다.

MCP의 엔터프라이즈 보안 공백을 짚고, HTTP와 HTTPS의 사례를 바탕으로 MCPS라는 보안 프로토콜을 제안했습니다. 상호 인증, TLS 암호화, 인가, 감사 로깅을 핵심으로 보안 표준화 필요성을 설명했습니다.


차량 내 에이닷 서비스를 위해 OEM과 플랫폼 사이에 Auto Proxy 서버를 구축하고 gRPC를 도입했습니다. 양방향 스트리밍과 Protocol Buffers로 실시간 데이터 전송 효율을 높였습니다.
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Google의 A2A와 MCP가 각각 에이전트 협업과 도구 연결을 어떻게 담당하는지 설명했습니다. 두 프로토콜을 함께 써서 멀티 에이전트 AI 시스템의 실용성을 높이는 방향을 소개했습니다.


Spark의 원격 연동 한계를 보완하는 Spark Connect의 등장 배경과 동작 방식을 소개했습니다. 서버·클라이언트 환경을 구성해 Jupyter Notebook에서 실제 연결과 실행을 확인했습니다.

AngelHack 글로벌 해커톤에 참가해 서울 예선과 싱가포르 본선을 거친 경험을 공유했습니다. 음성 예약 서비스와 AI 이벤트 추천 서비스를 만들며 얻은 협업과 피칭 인사이트도 정리했습니다.


새로운 팀의 Scala 코드베이스와 아키텍처에 적응한 과정을 공유했습니다. 작은 기능과 디버깅을 반복하며 코드 흐름을 익히고 팀에 녹아드는 방법을 설명했습니다.

gRPC의 바이너리 전송 방식 때문에 기존 DAST 도구로는 진단이 어려웠습니다. ZAP 커스텀 스크립트로 인코딩·디코딩을 자동화해 취약점 식별 효율을 높였습니다.

gRPC의 바이너리 포맷 때문에 기존 DAST 도구로는 취약점 진단이 어려웠습니다. ZAP 커스텀 스크립트로 인코딩·디코딩과 탐지를 자동화한 사례를 소개합니다.

gRPC의 바이너리 특성 때문에 기존 DAST 도구로는 취약점 진단이 어려웠습니다. ZAP 커스텀 스크립트로 인코딩·디코딩을 자동화해 진단 정확도와 효율을 높였습니다.