구글

·Cloud·

REST API, OpenAPI, Serverless, Google Cloud, API Gateway

구글은 Google Cloud API Gateway의 모델 라우팅 기능을 Public Preview로 공개하여 여러 AI 모델에 대한 트래픽 관리의 새로운 옵션을 제공합니다. 개발자는 OpenAPI 3.x 명세에서 가상 모델 이름을 백엔드 대상으로 매핑하는 라우팅 규칙을 구성해 Gemini, Claude, OpenAI OSS-GPT 등으로의 트래픽을 하드코딩 없이 동적으로 라우팅할 수 있습니다. 배포된 게이트웨이는 서버리스 인그레스 계층으로 표준 OpenAI 호환 요청을 받고, 대상 모델의 네이티브 스키마로 페이로드를 자동으로 변환한 뒤 실시간으로 트래픽을 전달합니다.

가비아

·Else·

Strategy, Innovation, Communication, Productivity

가비아의 글은 그룹웨어의 정의와 협업툴, ERP와의 차이점을 심층적으로 정리하고, 어떤 업무를 중심으로 설계됐는지 구분 기준까지 분석합니다. 또한 도입 시 조직 정보 연계, 전사 표준 절차 관리, 기존 시스템 이관의 가능성이라는 세 가지 체크포인트를 제시합니다. 하이웍스 그룹웨어 사례를 통해 소통 채널 통합, 자동 결재-근무 연계, 안전한 데이터 이관의 실무 가이드를 제공합니다.

AWS

·Data·

PostgreSQL, Logical Replication, Parallel Query, Password Encryption, UUID

AWS 블로그의 PostgreSQL 18 관련 글은 Aurora 및 RDS에서 보안, 모니터링, 개발자 생산성 향상을 위한 기능과 운영 가이드를 다룹니다. MD5 인증의 사용 중단 예정 및 SCRAM-SHA-256으로의 마이그레이션 권장, password_encryption의 SCRAM 설정 동적 적용과 md5_password_warnings를 통한 식별 경고가 핵심으로 제시됩니다. 또한 pg_stat_database와 pg_stat_statements에 parallel_workers_to_launch, parallel_workers_launched 같은 새로운 컬럼이 추가되어 병렬 워커 현황을 진단하고, streaming 기본값의 변경, idle_replication_slot_timeout과 COPY의 REJECT_LIMIT/LOG_VERBOSITY 같은 운영 개선점을 다룹니다.

여기어때

·Frontend·

TypeScript, React, Figma

여기어때는 에이전트가 디자인 시스템 컴포넌트를 올바르게 사용하도록 Code Connect와 Agent Docs를 결합한 설계 사례를 실전 관점에서 소개합니다. Code Connect는 Figma 속성과 코드 props의 매핑을 제공하고, Agent Docs는 조합 패턴과 실전 예제를 담아 에이전트가 일관되게 코드를 생성하도록 돕습니다. 이 조합으로 DatePicker의 임시 상태와 최종 상태를 구분하는 패턴이 에이전트에 정확히 전달되어, 코드 생성의 수동 수정이 크게 줄어들었다.

AWS

·AI/ML·

OpenCV, FRANTZ, JEPA, MiDaS, COLMAP

AWS의 합성 데이터 없이 로봇 월드 모델을 학습하는 방법에 대해, 모듈형 학습과 고전 컴퓨터 비전을 결합한 F.R.A.N.T.Z. 아키텍처를 자세히 소개합니다. 주요 아이디어는 단일 단안 비디오에서 어포던스, 3D 포인트 클라우드, 평면, 손-관절 움직임 등의 장면 시맨틱을 모듈별 사전학습 모델과 OpenCV 기반 기술로 추출한다는 점입니다. 또한 SDMA로 공간 데이터를 체계화하고 AWS Graviton의 COOL 프레임워크로 OpenCV 가속을 통해 대규모 배포와 비용 효율성을 달성하며, 단일 영상에서 얻은 3D 구조를 로봇 적용에 연결합니다.

당근

·Architecture·

GitHub, BigQuery, CI, CD

당근의 실험 플랫폼은 UI로 지표를 정의하고 상호배제 그룹과 LLM 기반 자동화를 통해 A/B 실험의 설계와 운영을 한 곳에서 지원합니다. 지표 등록을 UI로 단축하고, 슬롯-레이어 기반 상호배제와 Experiment MCP로 문서 작성·결과 해석을 자동화했고, 서비스팀의 자율성이 크게 증가했습니다. 향후엔 더 정교한 타깃팅과 단일 플랫폼 내 문서 흐름으로 실험 주기를 더 빠르게 만들 예정입니다.

슈퍼브에이아이

·AI/ML·

Python

슈퍼브에이아이의 로봇용 지능형 객체 자산을 10,000장 구축하는 과정에서 3D Gaussian Splatting과 SAM 3D를 활용한 모델링 기법을 다룹니다. 3DGS와 SAM 3D를 결합한 자동화 파이프라인으로 상호작용 가능한 객체 자산의 개발 흐름과 IoU 0.7, 90%의 정확도 달성 방법을 제시합니다.

슈퍼브에이아이

·AI/ML·

Machine Learning, TensorFlow, AI, CNN, Keras

슈퍼브에이아이의 인사이트 글은 IT 전문가가 지금 AI를 시작해도 늦지 않다는 메시지와 함께, 구조화된 학습 로드맵의 중요성을 제시합니다. 주요 내용은 AI 기본 개념에서 데이터 정제, 피처 엔지니어링, 모델 선택 및 평가, 그리고 MLOps를 포함한 실용적 적용 가이드로 구성됩니다. 실무에서의 적용 가능성으로는 데이터 준비, 모델 평가, MLOps의 통합을 통한 신속한 AI 도입과 운영의 일관성을 기대할 수 있습니다.

구글

·Architecture·

Load Balancing, Session Tracking, Stateful Bidirectional Streams, Hybrid Routing Algorithm, Real Time AI

구글은 실시간 AI 에이전트의 세션 인식 기반 로드 밸런싱 문제를 다루며, 긴 수명 상태를 가진 양방향 스트림이 전통적 방식의 한계를 드러낸다고 설명합니다. 해결책은 런타임 내부의 애플리케이션 수준 세션 추적으로 활성 대화의 동시 워크로드를 정확히 측정하고, 이를 CPU 지표와 함께 하이브리드 라우팅에 반영하는 것입니다. 이로써 실시간 대화형 AI 트래픽의 흐름을 보다 균일하게 분산시키고 인프라 병목 위험을 줄이는 구글의 구현 방향을 제시합니다.

카카오

·AI/ML·

Machine Learning, Language Model, Deep Learning, Multimodal, Speech Synthesis

카카오가 개발한 Kanana 팀의 통합 멀티모달 언어모델은 음성 생성 고도화에 초점을 맞추고 있으며, 지난 5월 국내 최초 공개 이후 서비스 맥락에서의 적용 가능성을 탐구합니다. 주요 내용은 실제 서비스 맥락에서의 성능과 사용자 경험의 방향성을 모색하고, 멀티모달 인터랙션의 설계 방향에 관한 통찰을 제공합니다. 카카오가 보유한 기술로 서비스 전반에서 음성 중심 대화 경험의 실용적 적용 가능성과 기대 효과를 다룹니다.