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쿼리파이 헝거게임: 기술을 아는 사람들이 ‘사람을 이롭게하는 기술’로 세상과 통(通)하다!
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쿼리파이 헝거게임: 기술을 아는 사람들이 ‘사람을 이롭게하는 기술’로 세상과 통(通)하다!

쿼리파이는 복잡한 보안을 단순하고 직관적으로 만들며 사람 중심의 기술 가치를 강조했습니다. 클라우드와 멀티 클라우드 환경에서 편의성과 안정성을 높이는 방향도 함께 제시했습니다.

#보안#cloud
14005분
혼돈에서 질서로: 멀티클라우드 Kubernetes 접근제어 혁신
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데브옵스

혼돈에서 질서로: 멀티클라우드 Kubernetes 접근제어 혁신

멀티클라우드 쿠버네티스 운영에서 생기는 접근 통제와 감사 관리 문제를 정리했습니다. IdP 연동, RBAC·ABAC, 중앙화된 로그와 검증으로 보안과 안정성을 높이는 방안을 소개했습니다.

#Kubernetes#멀티클라우드
15005분
잘 나가는 조직의 비결? QueryPie처럼 일하라!
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기타

잘 나가는 조직의 비결? QueryPie처럼 일하라!

쿼리파이는 보안과 자동화를 통해 업무 효율을 높이고 자율적인 협업 문화를 만들고자 했습니다. 또한 재택근무, 방학, 복지 제도로 크루의 몰입과 회복을 지원했습니다.

#문화#보안
15005분
가장 어렵다는 글로벌 진출, QueryPie는 왜 확신하나?
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기타

가장 어렵다는 글로벌 진출, QueryPie는 왜 확신하나?

글로벌 진출의 핵심 과제와 QueryPie의 시장 기회를 정리했습니다. 한국에서 쌓은 보안 경험과 통합 접근 제어 역량을 바탕으로 현지화 전략이 중요하다고 설명했습니다.

#cloud#SaaS
13005분
개인정보 유출: 내부에서 시작된 작은 틈, 데이터 재앙으로 번지다
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AI

개인정보 유출: 내부에서 시작된 작은 틈, 데이터 재앙으로 번지다

개인정보 유출 사고 사례를 통해 내부자 위협과 보안 취약점의 위험을 정리했습니다. 데이터 접근 제어와 로그, 마스킹으로 GDPR, CCPA, PIPL 대응 방안을 설명했습니다.

#데이터 유출#보안
11005분
QueryPie와 Figma, 딱 맞아떨어지는 협업의 정석
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기타

QueryPie와 Figma, 딱 맞아떨어지는 협업의 정석

Figma를 통해 QueryPie의 기획·디자인·개발·QA 협업이 실시간으로 연결되며 효율이 높아졌습니다. 클라우드 협업, 컴포넌트 재사용, Dev Mode로 생산성과 일관성도 강화했습니다.

#Figma#UI/UX
7005분
QueryPie TPM 팀의 하루 엿보기: 고객을 사로잡는 비법 공개
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기타

QueryPie TPM 팀의 하루 엿보기: 고객을 사로잡는 비법 공개

QueryPie TPM 팀의 하루와 고객 지원 방식을 소개한 글입니다.\nJira 검토, on-call 협업, 24시간 대응 체계로 고객 비즈니스를 지원합니다.

#Jira#on-call
10005분
쿼리파이가 Agentless 철학을 고집하는 이유
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쿼리파이가 Agentless 철학을 고집하는 이유

급변하는 클라우드·컨테이너 환경에서 Agent 기반 보안의 한계를 짚고 Agentless 철학의 필요성을 설명했습니다. QueryPie의 프록시 기반 접근제어와 두나무 사례로 운영 효율과 가시성 향상 효과를 소개했습니다.

#ZeroTrust#cloud
14005분
OpenAI API Beta Feature: Assistant API
데보션
AI

OpenAI API Beta Feature: Assistant API

OpenAI Assistant API의 개념과 핵심 구성 요소를 정리했습니다. 파일 검색, 코드 실행, 함수 호출로 맞춤형 AI 어시스턴트를 구축하는 활용 예시를 소개했습니다.

#OpenAI API#RAG
22005분
코틀린 함수형 프로그래밍의 길을 찾아서
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코틀린 함수형 프로그래밍의 길을 찾아서

코틀린에서 함수형 프로그래밍을 처음 접할 때의 막막함을 다루는 글입니다. 직접 찾아본 길을 따라 함수형 스타일을 이해하도록 돕습니다.

#Kotlin
17005분
구해줘 홈즈! 은행에서 3천만 트래픽의 홈 서비스 새로 만들기
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아키텍처

구해줘 홈즈! 은행에서 3천만 트래픽의 홈 서비스 새로 만들기

은행의 하루 3천만 트래픽 홈 화면을 레거시에서 분리해 새로 개편한 사례를 다뤘습니다. MSA 기반으로 안정적인 홈 서비스 분리를 추진한 여정을 정리했습니다.

#MSA#Spring Boot
41005분
모델 정렬을 위한 효과적인 학습 전략
데보션
AI

모델 정렬을 위한 효과적인 학습 전략

사전 학습, 지도 미세 조정, RLHF, DPO를 통해 LLM 정렬 전략을 설명했습니다. 특히 선호 데이터와 기각 샘플링, DPO의 장점을 중심으로 비교했습니다.

#LLM#RLHF
22005분