구글

·AI/ML·

Machine Learning, Edge Computing, Tensor API, Model Graph

구글은 LiteRT Tensor API를 통해 개발자에게 모델 그래프를 네이티브 C++로 제어할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 API는 이종 엣지 하드웨어에서 엔드-투-엔드 ML 계산을 네이티브로 통합하고 실무적으로 고도화된 파이프라인 구축을 돕습니다. 실무적으로 개발자는 엣지에서 모델 구동의 일관성과 예측 가능성을 높이고 배포 파이프라인의 복잡성을 낮출 수 있습니다.

구글

·AI/ML·

Python, Gemini, ADK

구글이 공개한 ADK와 gemini-3.8-live를 활용해 파이썬으로 비차단 도구를 구현해 반응형 음성 에이전트를 구축하는 방법을 다룹니다. 개발자는 스트리밍 도구를 활용해 진행 상황을 전송하고, 백엔드 쿼리의 장시간 실행 중 대화를 원활하게 유지하는 백그라운드 실행 패턴을 적용합니다. 이 접근은 대화의 흐름을 유지하고 긴 백엔드 요청의 응답 시간을 효과적으로 관리하는 실무적 혜택을 제공합니다.

가비아

·Else·

Innovation, Productivity, Business Strategy, Solution

가비아가 정리한 그룹웨어 비용은 구독형, 구축형, 무료형으로 구분되며, 총비용은 이용료뿐 아니라 도입비와 데이터 이전 비용까지 반영해야 합니다. 또한 본문은 이용료 외에 저장 용량, 기능별 과금, 계정 관리, 데이터 이관 비용 등 숨은 비용을 함께 고려하는 구체적 방법을 제공합니다. 예시로 25명, 1인당 월 2,000원 할인 시 첫해 총비용은 약 62만 원이며, 2년 차부터는 연간 120만 원으로 상승합니다.

삼성전자

·AI/ML·

REST API, LLM, Prompt Engineering, NLP

삼성전자는 JEV의 판정 계약을 사내 LLM에 적용하여 질문-답 형식을 LLM Gateway의 판정 API로 구현하고 짧은 결정을 맡겼습니다. 출력 간소화 실험으로 항목당 지연이 1,534ms에서 804ms로 크게 단축되었고, CodeReviewWar의 라벨 오류 재판정 기능을 적용했습니다. 또한 구현 전 과정의 원칙을 공유하고, 기존 리뷰를 보존하는 정책과 향후 내부 LLM 운영에 활용할 시사점을 제시합니다.

토스

·Architecture·

Oracle RAC, LGWR, Log File Sync, NUMA, NIC

토스의 Oracle RAC 운영에서 평균 CPU 여유에도 커밋 대기를 유발하는 지연이 NIC 인터럽트 집중에서 비롯됨을 확인했습니다. PIDSTAT으로 LGWR가 특정 CPU에서 지연을 보이는 것을 확인하고, /proc/interrupts로 NIC 큐 인터럽트가 한 소켓에 몰려 있음을 파악했습니다. 그 결과 인터커넥트 NIC를 다른 소켓에 연결하고 본딩을 Active-Active로 전환하자 인터럽트가 분산되어 커밋 대기와 주요 SQL 실행 시간이 현저히 개선되었습니다.

미리디

·Else·

Growth, Journey, Experience, Learning, Career Growth

미리디의 템플릿 디자이너 팀은 디자인 퀄리티와 사용 편의성의 균형을 달성하기 위한 전략과 실행 사례를 다룹니다. 유현님의 데이터 기반 레이아웃 기본 가이드를 도출하고, 현아님의 일본 시장 가이드와 샘플북으로 편집 편의성을 높였습니다. 이 접근은 템플릿의 채택과 활용을 높여 노출 대비 채택률 약 2배, 채택 대비 다운로드율 약 1.3배, 노출 대비 다운로드율 약 2.5배의 성과를 보여줍니다.

미리디

·Else·

Strategy, Innovation, Company Culture, Team Growth, Career

미리디의 템플릿 디자이너 팀은 사용자가 쉽고 아름다운 결과물을 만들 수 있도록 템플릿을 기획하고 실험하는 과정을 공유합니다. 북미 유저 반응에 맞춘 클레이 스타일 템플릿과 여백 중심의 기하학 도형 템플릿 같은 실험으로 디자인과 사용성의 균형을 탐색합니다. 또 일본 시장의 사례에서는 업종과 목적에 따라 톤앤매너를 조정하고, 템플릿이 실제 콘텐츠 제작과 재방문으로 연결되도록 설계합니다.

AWS

·DevOps·

AWS, Python, Kubernetes, Go, gVisor

AWS의 블로그 포스트 2부는 Amazon EKS에서 AI 에이전트 실행 환경을 격리하기 위한 Agent Sandbox 구성과 개념을 다룬다. 주요 내용은 네트워크 격리(NetworkPolicy), DNS 경로 설정, Warm Pool 관리, 샌드박스 수명 주기 및 에이전트 연동 보안의 구체적 구성과 평가입니다. 실무적 시사점으로는 VPC CNI의 정책 적용, Route 53 Resolver를 통한 DNS 설계, EBS 기반 스토리지 관리, 그리고 운영 차원의 템플릿화된 API(SandboxTemplate, SandboxClaim) 도입이 제시됩니다.

AWS

·DevOps·

AWS, Kubernetes, gVisor, Agent Sandbox, Network Policy

AWS가 제시하는 1부는 EKS에서 AI 에이전트를 격리 실행하는 Agent Sandbox의 아키텍처와 구성 요소(Sandbox, Warm Pool, SandboxTemplate, SandboxClaim) 및 gVisor와 runc 샌드박스 비교를 다룹니다. 내용은 샌드박스 CRD 설계, RuntimeClass 기반 격리, 네트워크 정책 활성화 및 테스트 구성을 다루며, 콜드 스타트와 웜 풀 비교를 통해 격리 비용과 성능 이슈를 검토합니다. 실무 환경에서 AWS의 EKS 에이전트 격리 운영과 보안 정책 적용에 대한 구체적 활용 지침으로 제공됩니다.

AWS

·Cloud·

AWS, Direct Connect, Flat rate, Data Transfer Out, Port Pair

AWS Direct Connect의 정액 요금제 도입으로 10 Gbps 및 100 Gbps 전용 연결의 비용 구조를 종량제와 비교합니다. 서울 리전의 20 Gbps 구성 예에서 포트페어와 독립 연결 두 가지 설계가 손익분기점과 월간 비용 차이를 어떻게 발생시키는지 분석합니다. 포트페어 1쌍은 10 Gbps 사용 시 약 114 TB의 손익분기 DTO를 제시하고, 독립 연결 2개 구성은 약 309 TB에서 절감 효과가 크게 나타나며, 실무적으로는 회선 용량의 약 5% 수준만 지속적으로 사용해도 정액제가 일반적으로 유리하다는 중요한 실무 시사점을 제공합니다.