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케클s피드 4월호|AI, 더 빠르고 더 효율적인 방식으로
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기타

케클s피드 4월호|AI, 더 빠르고 더 효율적인 방식으로

AI를 서비스와 인프라에 어떻게 적용하고 운영할지 다룬 기술 소식 모음입니다. 공공 AI 인프라, 프레임워크 비교, 플랫폼 재설계와 Agent 구축 흐름을 소개했습니다.

#RAG#FastAPI
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[코드가 환경을 모르는 구조 2/7] 배포 코드가 환경을 모르는 구조
flex
데브옵스

[코드가 환경을 모르는 구조 2/7] 배포 코드가 환경을 모르는 구조

배포 코드가 환경 이름을 직접 읽지 않도록 Helm values와 GitOps 규율로 분리한 구조를 설명했습니다. Jenkinsfile까지 같은 원칙을 적용해 배포 이력을 Git으로 남기는 방법을 다뤘습니다.

#Helm#GitOps
24800
보안 검수, 이제 AWS Security Agent로 자동화 하자!
데보션
AI

보안 검수, 이제 AWS Security Agent로 자동화 하자!

AWS Security Agent로 설계 검토, 코드 리뷰, 침투 테스트를 자동화하는 방법을 소개했습니다. 개발팀과 보안팀의 병목을 줄이고 SDLC 전반에 보안을 통합하는 방향을 제시했습니다.

#AWS#보안
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[코드가 환경을 모르는 구조 2/7] 배포 코드가 환경을 모르는 구조
flex
데브옵스

[코드가 환경을 모르는 구조 2/7] 배포 코드가 환경을 모르는 구조

배포 코드를 환경별로 갈라 쓰지 않고, 템플릿과 값의 층을 분리해 환경을 외부에서 주입하는 구조를 설명했습니다. GitOps와 Jenkinsfile에도 같은 규율을 적용해 배포 이력을 Git에 남기는 방법을 다뤘습니다.

#Kubernetes#Helm
6100
150개국 K-뷰티 플랫폼 뒤의 팀, 올리브영 글로벌엔지니어링센터의 첫 번째 워크숍 이야기
올리브영
AI

150개국 K-뷰티 플랫폼 뒤의 팀, 올리브영 글로벌엔지니어링센터의 첫 번째 워크숍 이야기

올리브영 글로벌엔지니어링센터의 첫 워크숍에서 GenAI 해커톤과 전략 아이디어톤을 진행했습니다. AI 생산성뿐 아니라 협업 구조와 검증의 중요성도 함께 확인했습니다.

#GenAI#Kubernetes
19400
여기어때
데브옵스

옵저버빌리티 Right-Sizing: 여기어때에서 기준을 만드는 법

Kubernetes Pod의 Request와 Limit을 실제 사용 패턴에 맞게 조정하는 Right-Sizing 기준 수립 과정을 다뤘습니다. P95, 버퍼율, 컴포넌트 특성, Throttling 지표를 함께 고려하는 방법을 정리했습니다.

#Kubernetes#Grafana
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여기어때
데브옵스

EKS + ALB 환경에서 Argo Rollouts 503 에러 없는 카나리 배포 적용기

EKS + ALB 환경에서 Blue/Green과 기본 Canary의 Promote 시 503이 발생하는 원인을 분석했습니다. Argo Rollouts Canary PingPong으로 selector 변경 없이 weight만 교대해 문제를 해결했습니다.

#EKS#ALB
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[트러블슈팅] Kubernetes StatefulSet 스토리지 확장: Non-cascade 전략으로 무중단 Immutable 제약 극복
KT 클라우드
데브옵스

[트러블슈팅] Kubernetes StatefulSet 스토리지 확장: Non-cascade 전략으로 무중단 Immutable 제약 극복

Kubernetes StatefulSet의 Immutable 제약을 우회해 PVC를 먼저 확장하고 Non-cascade로 컨트롤러만 교체하는 절차를 정리했습니다. 서비스 중단 없이 스토리지를 늘리는 실무 트러블슈팅 방법을 설명했습니다.

#Kubernetes#StatefulSet
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네이버 D2
백엔드

12.5억 개의 시계열과 555조 개의 데이터포인트를 다루는 VictoriaMetrics 아키텍처와 무중단 장비 전환

네이버 검색의 대규모 VictoriaMetrics 운영 구조와 Hot/Warm 2계층 설계를 소개했습니다. 메모리 한계를 해결하고 180대 장비를 무중단으로 전환한 방법도 공유했습니다.

#VictoriaMetrics#Kubernetes
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하네스 엔지니어링으로 본 Deep Insight – 로컬 개발에서 프로덕션 운영까지의 설계 여정
AWS
AI

하네스 엔지니어링으로 본 Deep Insight – 로컬 개발에서 프로덕션 운영까지의 설계 여정

Deep Insight의 프로덕션 전환을 하네스 엔지니어링 관점에서 정리했습니다. 에이전트 추론, 코드 실행, 저장소, 네트워크를 분리해 안정성과 보안을 높였습니다.

#AWS#LLM
8300
채널톡
AI

AI Native 레포에서 조직으로: hollon-ai 구축기

팀챗을 공용 인터페이스로 삼아 AI를 조직의 실행 흐름에 연결한 구축 사례를 소개했습니다.\nClaude Code 위에 상태머신, K8s 실행기, 메모리 계층을 얹어 보안 대응과 운영 점검까지 확장했습니다.

#Kubernetes#Redis
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AI Native 레포에서 조직으로: hollon-ai 구축기
채널톡
AI

AI Native 레포에서 조직으로: hollon-ai 구축기

AI Native 레포를 조직 전체가 쓰는 실행 harness로 확장한 hollon-ai 구축기를 소개했습니다. 팀챗, Kubernetes, 상태머신, 메모리 계층으로 요청부터 복구까지 같은 흐름에 묶었습니다.

#LLM#Kubernetes
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당근마켓
데브옵스

Our Journey to Autoscaling EKS Node Groups for Job Workloads

Job 워크로드는 중단에 취약해 EKS 노드그룹 오토스케일링이 어려웠습니다. 이를 해결하기 위해 PodAffinity로 bin-packing을 유도하고, 애노테이션으로 축소 중 종료를 막았습니다.

#AWS#EKS
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당근마켓
데브옵스

Job 워크로드를 위한 EKS Node Group 오토스케일링 도입기

Job 워크로드를 위한 EKS Node Group 오토스케일링 적용 과정을 정리한 글입니다. Bin-packing과 강제 종료 방지, kubelet maxPods 조정까지 함께 다뤘습니다.

#EKS#Kubernetes
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