IT 기업 기술 블로그 모음
국내 넘어 해외까지 ‘떨렸다!’ 발칙한 소재에 순수함 담은 로코 <내가 떨릴 수 있게>
Growth, Event, Journey, Story
티빙은 국내를 넘어 해외까지 확산된 로맨틱 코미디 <내가 떨릴 수 있게>의 발칙한 소재를 다룹니다. 국내외의 반응과 시청자 반응에 대한 경험을 공유합니다.
2026년 10월 28일·0
Amazon MSK Express Broker에서 Kafka 트랜잭션 워크로드를 최적화하는 방법
AWSApache Kafka, Exactly Once, KRaft, Kafka Streams, Amazon MSK Express
AWS의 Amazon MSK Express Broker를 중심으로 Kafka 트랜잭션 워크로드의 처리량 한계를 진단하고 커밋 경로의 고정 비용이 주된 제약임을 설명합니다. 상한은 네트워크 한도, 코디네이터 한도, 클라이언트 한도의 최솟값으로 결정되며, 묶음 크기 증가와 파티션 재분산이 주요 조정 수단임을 제시합니다. 또한 트랜잭션 묶음 최적화로 처리량을 높이고 프로듀서 수의 최적치를 찾는 방법과 __transaction_state를 고르게 분산하는 운영 전략을 제시합니다.
2026년 10월 28일·0
Amazon Quick으로 내 업무와 관련된 Slack 이슈만 모아보기
AWS, Kubernetes, Slack, Bedrock
가비아가 Amazon Quick을 활용해 Slack 이슈를 자동 선별하고 24시간 이슈를 매일 아침 Feed로 제공하는 시스템을 구축했다. Slack의 본문과 스레드를 수집하고, 담당 고객사/지원 범위/과거 이력을 Space에 연결해 선별 근거와 필요한 조치를 함께 제시한다. 또 매일 오전 7시 Asia/Seoul 기준 Routine이 분석을 실행하고 Desktop·모바일 Feed에 동일 결과를 게시해 놓친 업무를 빠르게 확인하도록 돕는다.
2026년 10월 28일·1
AI가 97% 확신한다면, 서버를 격리해도 될까?
교보DTSAWS
교보DTS의 이 글은 AI가 97% 확신하더라도 서버 격리를 결정하기 전에 AWS 아키텍처 맥락에서 신뢰성과 보안을 재점검하는 내용을 다룹니다. AI가 반환한 확률은 판단 신호일 뿐 실행 권한이 아니며, 입력 무결성, 독립적 검증, 권한 분리, 감사 추적, 사람의 통제를 함께 설계해야 한다고 제시합니다. 생성형 AI를 서비스에 처음 도입할 때의 주된 고민은 답변 품질이었으며, 이 글은 이러한 도전에서 신뢰 가능한 자동화 설계의 원칙을 제시합니다.
2026년 10월 28일·0
지니 4(Genie 4): 월드 시뮬레이션의 새로운 세대
Machine Learning, World Model
구글코리아가 지니 4를 통해 월드 시뮬레이션의 새로운 세대를 소개합니다. 본 발표는 지니 4의 개념적 방향성과 구성 요소를 개략적으로 설명하고, 구현 아이디어와 활용 가능성에 대한 통찰을 제공하여 업계 기술 리더들에게 실무 시사점을 다룹니다.
2026년 10월 28일·0
[티빙 TOP5] <100일의 거짓말> 종합·드라마 1위 등극! <나의 유죄인간>·<내가 떨릴 수 있게> 종합 TOP3 점령
News, Industry Trends, Update
티빙의 10월 3주차 종합 및 드라마 TOP5는 로맨스 중심의 강세와 신작의 빠른 상위 진입이 돋보였고, 1위는 tvN의 '100일의 거짓말'로 확정됐다. 100일의 거짓말은 1위로 3주 연속 상승했고, 10월 1주차 8위에서 2주차 2위, 3주차 1위로 올랐으며, 나의 유죄인간은 공개 첫 주 종합 2위·드라마 2위를 차지했다. 또한 '내가 떨릴 수 있게'는 종합 3위로 상승하며 로맨스 오리지널의 입지를 확고히 했고, 예능 부문에서도 '나 혼자 산다'가 1위를 차지했다.
2026년 10월 28일·0
채팅으로 디자인하는 AI, 실제로 쓸까? — A/B 테스트와 사용자 행동 분석기
미리디Strategy, Innovation, Growth, Career
미리디의 AI 디자이너를 에디터에 도입해 채팅 기반 디자인 경험을 실험하고, 4주간의 A/B 테스트와 사용자 발화 분석으로 가치와 한계를 탐구했습니다. 발견된 이탈 원인은 비지원 기능 요청과 느린 응답으로 구분되며, 맥락 기반 발화에서 에이전트의 도구 호출 여부와 응답시간이 영향력을 좌우했습니다. 분석은 네 가지 개선 방향을 제시했고, 도구 응답 시간을 약 10초 단축해 평균 30초로 개선되었으며, 진입점 전략의 유효성은 전략적 맥락에서 재평가했습니다.
2026년 10월 28일·0
Building Conversational Commerce with Multi-Agent Swarms on GCP: A Working Prototype
Google Cloud
구글이 AI를 활용한 대화형 사용자 인터페이스(CUI) 구축에 초점을 맞춘 기술 블로그 게시를 위한 템플릿과 메타데이터 구조를 제시합니다. 본문은 Google Developer Studio를 통해 게시를 위한 개발자 중심의 초점 영역, 기술 스택, 승인 워크플로우를 정리하는 구조를 설명합니다. 이 프레임워크는 엔지니어가 가이드를 체계화하고 AI 기반 대화 인터페이스 설계를 개발자 커뮤니티와 효과적으로 공유하도록 돕습니다.
2026년 10월 27일·1
Fast, reliable A2UI, with swappable inference formats
Python, TypeScript, Dart, Agent SDKs, Jev
구글이 A2UI의 스와핑 가능한 추론 포맷을 도입하고, A2UI Express로 토큰을 최대 3배까지 줄이는 방식을 제시합니다. Python 스타일의 압축 구문을 표준 A2UI JSON으로 컴파일해 레이턴시를 개선하고, Agent SDK를 통해 효율적으로 동작하며 프런트엔드 렌더러나 컴포넌트 카탈로그 변경 없이도 적용됩니다. TypeSafe Jev 시스템-의사결정 모델로 제어된 생성으로 알려진 화면을 300ms 이내 렌더링하고, 더 작은 모델은 텍스트를 스트리밍합니다.
2026년 10월 27일·0
팀이 신뢰할 수 있는 AI 분석 환경 만들기: 추천팀의 컨텍스트 설계
AI, SQL, Hadoop
카카오가 자사 추천팀의 지표 분석에 AI 에이전트를 활용하여 신뢰 가능한 분석 환경의 컨텍스트 설계를 소개합니다. 에이전트가 CLAUDE.md 지침을 정확히 읽고 Hadoop 환경에서 SQL을 자동으로 생성해 실행한 뒤, 집계 결과를 명확한 리포트로 제공합니다. 이 접근은 로그 데이터 접근 및 분석 기준의 AI 기반 재현성 확보와 분석 품질 일관성 향상에 기여합니다.
2026년 10월 27일·0