Amazon Braket으로 양자-고전 하이브리드 알고리즘 실행하기 (2편)
Amazon Braket의 `@hybrid_job`으로 RX(θ) 회로와 Z 기댓값을 반복 실행하는 하이브리드 알고리즘을 소개했습니다. 일반 실행, 하이브리드 잡, 로컬 잡의 차이와 결과 확인 방법도 함께 정리했습니다.
#AWS#Amazon Braket
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![[기술사례] OVN ACL Flow Sampling 기반 VPC Flow Log 서비스 개발](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2Fy3w5v%2FdJMcahk6tJf%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAPZ8wBpEHFYguKZ5Q1M5nU51B3Sx7kHRw64Av01ZA7HU%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1785509999%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3DIpqWbRxfXDQv2howf6ekH961omQ%253D)
[기술사례] OVN ACL Flow Sampling 기반 VPC Flow Log 서비스 개발
OVN ACL Flow Sampling을 활용해 VPC Flow Log 서비스를 개발한 사례를 다뤘습니다. 로컬 I/O 부담을 줄이고 OVSDB 캐시로 메타데이터를 결합해 고속 로깅 구조를 구현했습니다.
#OVN#IPFIX
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AI infra
AI-Ready Infrastructure를 물리 인프라, 데이터, 조직 준비도의 세 층위로 구분해 정리했습니다. 국내는 물리 인프라에 치우쳐 있어 GPU 운영 서비스화와 인력 전환이 차별화 포인트라고 제시했습니다.
#cloud#Kubernetes
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Grafana에서 자연어로 장애 원인을 분석하기: LLM 에이전트 기반 SRELens 개발기
Grafana에서 자연어로 장애 원인을 찾는 SRELens 개발 사례를 소개했습니다.\nLLM 에이전트를 운영 환경에 맞게 제어하기 위해 프롬프트 레이어 분리와 도구 호출 가드레일을 설계했습니다.
#Grafana#LLM
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AI SDLC의 올바른 접근법과 사전 준비사항_0724
AI SDLC를 전면 자동화로 보는 접근의 위험성과 단계별 성숙도 차이를 정리했습니다. PoC 검증, 정량 KPI, Human-in-the-loop로 범위를 확정하는 전략을 제안했습니다.
#LLM#RAG
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LLM은 똑똑한데, 왜 우리 회사 일은 모를까
LLM이 내부 업무를 잘 답하려면 검색보다 신뢰할 수 있는 컨텍스트 관리가 필요했습니다. 문서, 코드, 메신저를 공통 단위로 정규화하고 관계와 최신성을 함께 검증하는 Topic 설계를 소개했습니다.
#LLM#검색
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당근이 AWS CloudHSM으로 대규모 서명키 관리 시스템을 구축한 방법 – 3부: 서명 시스템 구현, 트러블슈팅, 무중단 키 전환
CloudHSM 기반 서명 시스템의 구현 방식과 PKCS#11 운영 트러블슈팅, 무중단 키 전환 과정을 다뤘습니다. KMS와의 Active-Standby 조합으로 장애 대응과 성능 최적화를 함께 달성했습니다.
#AWS CloudHSM#AWS KMS
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#개발자#노트북#컴퓨터
당근이 AWS CloudHSM으로 대규모 서명키 관리 시스템을 구축한 방법– 2부: CloudHSM 아키텍처와 다계층 접근 제어
AWS CloudHSM 기반 서명 시스템을 네트워크·애플리케이션·HSM 내부의 3계층으로 보호하는 구조를 소개했습니다. Istio, Kyverno, mTLS, 키 속성 설정으로 허용된 경로에서만 서명되도록 설계했습니다.
#AWS CloudHSM#AWS KMS
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당근이 AWS CloudHSM으로 대규모 서명키 관리 시스템을 구축한 방법 – 1부: 서명키 보안의 중요성과 서비스 선택
당근이 대규모 JWT 서명 환경에서 키 유출 위험과 접근 제어 한계를 해결하기 위해 KMS와 CloudHSM을 비교했습니다. 비용과 성능, 장애 대응을 함께 고려해 CloudHSM 중심의 하이브리드 구조를 선택했습니다.
#AWS#AWS CloudHSM
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AWS 환경에서 Physical AI 모델 구축하기 – (1) 데이터
Physical AI는 모델보다 데이터가 성능을 좌우하며, 실제·합성·인간 영상 데이터를 조합하는 전략이 중요했습니다. AWS는 수집부터 큐레이션, 학습 연결까지의 데이터 파이프라인을 서비스 조합으로 설계하는 방식을 제시했습니다.
#AWS#Physical AI
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타입스크립트(TypeScript) 파헤치기
타입스크립트의 핵심 개념과 컴파일러 동작, 구조적 타이핑, 타입 추론을 설명했습니다. 또한 런타임 한계와 TSConfig 옵션, 실무 적용 시 주의점을 정리했습니다.
#TypeScript#JavaScript
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Vault 타 서비스 적용기
Vault를 반장노트에 적용하면서 Stash 구조, 메타데이터 저장, 호출 경로를 서비스 요구에 맞게 조정했습니다. 또한 Cabinet과 Clip의 범위를 정리해 공고와 제출서류 흐름에 맞는 파일 관리 구조를 만들었습니다.
#MSA#메타데이터
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토스의 디바이스 팜 만들기
팀마다 각자 관리하던 실기기 환경을 사내 디바이스 팜 네뷸라로 통합한 과정을 소개했습니다. Appium 대신 자체 드라이버와 실시간 미러링 구조로 속도와 운영성을 높였습니다.
#node.js#API
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AI 에이전트를 위한 Android CLI: 대규모 모바일 개발 환경에 적용하기
대규모 Android 저장소에서 AI 에이전트의 토큰 낭비를 줄이기 위해 Android CLI 래퍼와 스킬을 설계한 사례를 소개했습니다. 문서 검색, IDE 연동, 프리뷰 렌더링을 정규화하고 오류를 간결하게 바꿔 안정성을 높였습니다.
#Android#CLI
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