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고가용성을 위한 D-KMS 서비스의 무중단 배포와 자동화 전략
삼성
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고가용성을 위한 D-KMS 서비스의 무중단 배포와 자동화 전략

D-KMS의 고가용성과 안정적 배포를 위해 무중단 Canary 배포와 자동화 전략을 적용했습니다. 멀티 클러스터 아키텍처로 서비스 중단 없이 배포하는 방식을 다뤘습니다.

#cloud#canary
0005분
광고 업체 유효성 검사 시스템 개선
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광고 업체 유효성 검사 시스템 개선

광고 업체 유효성 검사 시스템을 직접 API 호출에서 캐시와 Kafka 기반 실시간 처리로 개선한 과정을 정리했습니다. gRPC와 표준화된 필드로 성능, 확장성, 유지보수성을 높였습니다.

#Kafka#gRPC
13005분
광고 업체 유효성 검사 시스템 개선
TechKi Blog
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광고 업체 유효성 검사 시스템 개선

광고 업체 유효성 검사 시스템을 API 중심 구조에서 배치와 Kafka 실시간 처리 구조로 단계적으로 개선한 사례입니다. MySQL, Redis, gRPC를 함께 활용해 확장성과 운영 효율을 높였습니다.

#API#Kafka
18005분
if(kakaoAI)2024 - 카카오모빌리티의 랩업과 리뷰
카카오모빌리티
기타

if(kakaoAI)2024 - 카카오모빌리티의 랩업과 리뷰

카카오 if(kakaoAI)2024 콘퍼런스의 주요 기술 세션들을 정리했습니다. 카카오내비, 웹 접근성, 상태 관리, AI 로봇 배송 등 다양한 주제를 소개했습니다.

#web#UI/UX
29005분
Keycloak 활용한 SSO 구현 : #3 Keycloak 설치부터 설정까지: SSO를 위한 첫걸음
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Keycloak 활용한 SSO 구현 : #3 Keycloak 설치부터 설정까지: SSO를 위한 첫걸음

Kubernetes 클러스터에 Helm으로 Keycloak을 설치하고 SSO 환경을 준비하는 과정을 설명했습니다. Realm, Client, User 설정과 Ingress/TLS 연결 흐름까지 기본 구성 방법을 정리했습니다.

#Keycloak#SSO
25005분
TAG를 활용한 실용적 AI 서비스 구축하기
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AI

TAG를 활용한 실용적 AI 서비스 구축하기

TAG를 활용해 CSV 테이블 기반 영화 추천 서비스를 구현하고 RAG와 비교했습니다.\n정형 데이터에서는 TAG가 더 정확한 질의 처리와 비용 효율성을 보였습니다.

#LLM#RAG
31005분
‘Teleport 공식 기술 문서 한글판 by 인포그랩’을 소개합니다
인포그랩
AI

‘Teleport 공식 기술 문서 한글판 by 인포그랩’을 소개합니다

Teleport 공식 기술 문서 700여 개를 GPT-4o-mini로 한글 번역한 서비스와 기능을 소개했습니다. 사람과 AI 협업, MDX 형식 대응, 비용 절감과 접근성 향상도 함께 정리했습니다.

#Teleport#LLM
15005분
제7회 Kakao Tech Meet에 초대합니다!
카카오
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제7회 Kakao Tech Meet에 초대합니다!

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#세미나
14005분
대규모 AI 서비스 운영을 위한 Kubernetes GPU 클러스터 도입기
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대규모 AI 서비스 운영을 위한 Kubernetes GPU 클러스터 도입기

스노우 AI 서비스의 GPU 서버 인프라를 Kubernetes 클러스터로 이전한 사례를 공유했습니다.\nGPU 자원 스케줄링과 운영 개선 관점을 함께 살펴볼 수 있습니다.

#Kubernetes#GPU
42005분
카카오페이의 if(kakaoAI)2024 A to Z: 개발자 컨퍼런스 준비 맛보기
카카오페이
기타

카카오페이의 if(kakaoAI)2024 A to Z: 개발자 컨퍼런스 준비 맛보기

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#컨퍼런스
19005분
Koyeb 에 docker  로 나만의 서비스 배포하기
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Koyeb 에 docker 로 나만의 서비스 배포하기

Koyeb과 Docker를 이용해 개인 서비스를 간편하게 배포하는 과정을 정리했습니다. Docker Hub 이미지와 Koyeb Web 서비스 설정으로 서버 관리 없이 배포할 수 있었습니다.

#Docker#Koyeb
27005분
RAG의 발전과 효용성에 대한 소회
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RAG의 발전과 효용성에 대한 소회

RAG는 LLM의 한계를 보완하며 실무에서 빠르게 활용할 수 있는 방식으로 정리했습니다. 다만 성능은 문서 추출과 임베딩, 커스터마이징 이해도에 크게 좌우된다고 보았습니다.

#RAG#LLM
29005분