어피닛 AI 엔진이 규칙 기반 심사 정책을 학습 정책으로 전환해가는 과정
규칙 기반 대출 심사 정책의 한계를 분석하고, 이를 학습 정책으로 안전하게 전환하는 3단계 프레임워크를 소개했습니다. 위험을 늘리지 않으면서 단계적으로 검증 범위를 넓히는 방법을 제시했습니다.
#ML#오프폴리시 평가
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필터 1
Amazon GameLift Streams로 여는 클라우드 게이밍 시대: 클라이언트 설치 없이 게임 즐기기
Amazon GameLift Streams로 클라이언트 설치 없이 브라우저에서 게임을 즉시 실행하는 방법을 소개했습니다. 런타임, 스트림 클래스, 용량, 관측성까지 포함한 설계와 운영 흐름을 정리했습니다.
#AWS#cloud
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우리 팀만의 vLLM 플러그인 만들기 1편 - 검색 AI 모델 서빙 성능 극대화하기
검색·추천 스코어링 모델을 vLLM 기반 풀링 런타임과 IO Processor로 전환해 성능을 크게 높인 사례를 소개했습니다. 전후처리 통합과 배치 최적화로 처리량과 지연 시간을 개선했습니다.
#vLLM#검색
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데이터 요청 응대 30분을 3분으로 줄인 n8n AI 에이전트
n8n AI 에이전트로 데이터 요청 응대 시간을 30분에서 3분으로 줄인 사례를 다뤘습니다. 미리디 데이터 분석가가 온콜 헬퍼봇을 만든 배경과 활용 방식을 소개했습니다.
#LLM#자동화
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[24. 10. 22] European Respiratory Society(ERS) Congress 2024 참관기
ERS Congress 2024에서 의료 인공지능과 디지털 헬스케어의 최신 논의를 공유했습니다. 또한 다기관 검증 연구와 SEPS 알고리즘 발표를 통해 연구 성과와 국제적 관심을 확인했습니다.
#의료 인공지능#디지털 헬스케어
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AI API Gateway, 무엇을 보고 골라야 할까? 도입부터 운영까지 선택 기준 5단계
AI API Gateway 선택 기준을 도입부터 운영까지 5단계로 정리했습니다. 여러 모델을 쓴다면 모델 다양성, 보안, 결제, 모니터링을 함께 검토해야 합니다.
#API Gateway#LLM
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Amazon Aurora 및 Amazon RDS의 PostgreSQL 18: 보안, 모니터링 및 개발자 기능 향상
Amazon Aurora와 RDS의 PostgreSQL 18에서 보안, 모니터링, 복제, 개발자 기능 개선을 정리했습니다.\nMD5 인증 중단, uuidv7(), COPY 및 RETURNING 개선, 복제 슬롯 보호 방법을 함께 소개했습니다.
#PostgreSQL#Amazon Aurora
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AI 기반 온라인 서비스 24X7 즉시 대응 체계 구축
AI를 활용해 온라인 서비스의 24시간 즉시 대응 체계를 구축한 사례를 소개했습니다. 기존 모니터링과 알림 환경을 바탕으로 상시 관제 필요성을 다뤘습니다.
#모니터링#Slack
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#개발자#노트북#컴퓨터
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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2주 만에 Strands SDK와 Amazon Bedrock AgentCore로 구현한 어스얼라이언스의 CS 환불 자동응답 에이전트 시스템
Strands SDK와 Amazon Bedrock AgentCore로 환불 CS 자동응답 에이전트를 2주 만에 구축했습니다. 내부 검수 초안 방식과 멀티턴 맥락·안전성 검증을 결합해 운영 가능성을 확보했습니다.
#Amazon Bedrock#LLM
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케클s피드 7월호｜AI 데이터센터의 새로운 기준을 말하다
AI 데이터센터와 클라우드 운영 전략을 다룬 뉴스레터였습니다. 전력, 냉각, 네트워크, 플랫폼 고도화와 사례를 폭넓게 소개했습니다.
#cloud#Kubernetes
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AI는 미래지만, 기본은 현재입니다
AI 전화 에이전트 도입을 위해 기존 전화 상담의 통계와 모니터링 기반을 먼저 다졌습니다. 고객사 인터뷰와 지표 정의 정리를 통해 실시간 운영과 사후 분석이 가능한 구조를 만들었습니다.
#모니터링#UI/UX
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Grafana Mimir에 Kafka를 도입하기 전 미리 알았다면
Grafana Mimir에 Kafka 기반 ingest-storage architecture를 도입한 경험과 운영상의 함정을 정리했습니다. partition과 ingester ordinal의 1:1 결합, backlog replay, scale-in 절차가 핵심 포인트였습니다.
#Grafana Mimir#Kafka
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고객의 1초를 줄이기 위해, POS 결제 구조를 다시 설계하다
POS·SCO 결제 구조를 카드 식별과 승인 경로 중심으로 다시 설계해 속도와 안정성을 높였습니다. 카드 혜택 자동화와 이중화 체계까지 더해 운영 부담도 줄였습니다.
#POS#SCO
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