NCP MCP | 네이버 클라우드 플랫폼을 클로드 코드에서!
네이버 클라우드 플랫폼 MCP를 클로드 코드에서 사용할 수 있게 베타 출시했습니다. 복잡한 서버 초기 설정을 채팅만으로 처리하려는 사용성 개선 사례입니다.
네이버 클라우드 플랫폼 MCP를 클로드 코드에서 사용할 수 있게 베타 출시했습니다. 복잡한 서버 초기 설정을 채팅만으로 처리하려는 사용성 개선 사례입니다.

메시징 서버의 스트레스 테스트와 AI 활용 경험을 다룬 글의 개요입니다. 본문은 도입부 수준이라 구체적인 방법론은 드러나지 않습니다.
텍스트뿐 아니라 이미지와 음성까지 처리하는 옴니모달 서빙 구조를 다뤘습니다. 실제 서비스 환경에서 안정성과 성능을 높이기 위한 설계와 최적화 과정을 정리했습니다.

LINE은 여러 명과의 대화와 그룹을 ‘그룹 대화’로 통합했습니다. 기능 차이를 줄이고 마이그레이션과 힌트 제공으로 사용자 편의성과 리소스 효율을 높였습니다.

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AI 연산과 데이터 처리를 지탱하는 인프라로 데이터센터를 소개했습니다. 서버, 스토리지, 네트워크가 모인 AI 시대의 기반 역할을 설명했습니다.

AI 데이터센터의 GPU 발열 문제로 공랭식 냉각이 한계에 이르렀다고 설명했습니다. 액체 냉각 도입 시 전력, 물, 안정성까지 인프라 전반의 재설계가 필요하다고 정리했습니다.

라포랩스가 4050 커머스 멀티채널 전략 강화를 위해 전 직군 경력직 약 50명을 채용했습니다. 합류 인재에게는 최대 2억 원 스톡옵션과 다양한 복지 제도를 제공합니다.


외부 온콜 솔루션의 비용과 안정성 한계를 해결하기 위해 서버리스 기반 온콜 시스템을 구축했습니다. 이메일 트리거, 큐 기반 제어, SMS 이중화로 안정성과 비용 효율을 함께 높였습니다.

AWS AgentCore를 활용해 AI 에이전트를 프로덕션 수준의 운영 체계로 통합하는 방법을 소개했습니다. 보안, 메모리, 연동, 모니터링을 하나로 묶어 기업형 AI 운영을 지원합니다.


Airflow Task SDK는 Dag와 내부 시스템을 분리해 업그레이드 호환성과 안정성을 높이는 방향을 소개했습니다. 또한 Supervisor와 Task Runner 구조로 보안과 확장성까지 강화하는 변화를 설명했습니다.

오!라방은 트래픽 집중 패턴에 맞춰 ELB+ECS를 CloudFront+S3 서버리스로 전환했습니다. 또한 Next.js를 Vite로 바꿔 번들 크기와 클라우드 비용을 함께 줄였습니다.