AWS

·Cloud·

AWS, Kubernetes, Karpenter, SageMaker HyperPod

AWS가 SageMaker HyperPod에서 Karpenter 기반의 관리형 노드 오토스케일링을 도입해, 추론 및 학습 워크로드의 수요에 맞춰 클러스터를 실시간으로 확장하고 비용 효율성을 높이는 방법을 소개합니다. 주요 기능으로는 Just-in-time 프로비저닝, 제로 스케일링, 워크로드 인텔리전스에 기반한 노드 선택, 자동 노드 통합, 통합 복원력 등이 있으며, SageMaker HyperPod의 복원력 및 내결함성 메커니즘과 잘 연계됩니다. 설정 가이드로는 HyperPod EKS 클러스터의 continuous provisioning 활성화, Karpenter 설치 및 관리, HyperpodNodeClass 및 NodePool 구성, 그리고 KEDA를 통한 이벤트 기반 오토스케일링 연계를 포함하며, 이를 통해 프로비저닝 지연 없이 수요에 따라 리소스를 탄력적으로 조정할 수 있습니다.

포스타입

·AI/ML·

Retrieval Augmented Generation

포스타입이 백엔드 시스템의 정교한 동작 원리를 설명하는 RAG 기반 사내 AI 챗봇 도입기를 자세히 공유합니다. 주요 기술로 RAG를 활용해 결제, 크리에이터 수익 출금, 구매 등 비즈니스 로직의 규칙과 흐름을 설명하는 어시스턴트를 구현한 경험담을 다룹니다. 이 경험은 내부 개발자와 비즈니스 간 커뮤니케이션의 이해도를 높이고, 시스템 지식 전달의 실무 가이드를 제공합니다.

라인

·Data·

Time Series Database

라인이 LY Corporation의 Scaling to Infinity에 따른 관측 가능성 플랫폼 진화를 다룹니다. 관측 인프라의 확장성 및 운영 효율성을 중심으로 향후 활용 가능성에 대한 경험을 공유합니다.

삼쩜삼 뉴스룸

·Else·

News, Tax Strategy, Year End

삼쩜삼 뉴스룸은 연말정산에서 누락된 부분을 경정청구를 통해 돌려받는 방법과 관련된 핵심 정보를 정리합니다. 본문은 경정청구의 구체적 절차와 체크리스트, 증빙 준비 방법, 시나리오별 환급 기대액 산정 방식 등을 사례 중심으로 설명합니다. 독자는 자신의 소득 구조와 누락분 규모에 맞춰 필요한 증빙을 준비하고, 제도 변경을 포함한 최신 안내를 참고해 합리적으로 절차를 진행할 수 있습니다.

딜라이트룸

·Else·

Event, Company Culture, Team Building, Hiring, Personal Growth

딜라이트룸은 매주 금요일 오전 자축 미팅으로 팀 간 소통을 촉진하는 개발 프로세스 개선 사례를 다룹니다. 각 팀의 작은 성과를 공유하며 동기부여를 높이고, 사일로를 줄여 협업과 창의적 콘텐츠의 품질이 향상된다고 설명합니다. 이런 루틴이 동기부여를 지속적으로 높여 팀 간 신뢰를 강화하고, 연 매출 및 이익 최고치를 경신하는 기반이 되었다고 강조합니다.

구글

·AI/ML·

Google Cloud, JAX, Tunix

구글이 FunctionGemma 모델의 파인튜닝을 JAX 기반 Tunix 라이브러리와 Google TPUs로 빠르고 쉽게 수행하는 방법을 소개합니다. LoRA를 활용한 감독 학습 파인튜닝 사례를 통해 정확도 향상과 TPU 효율을 크게 강조하고, 실전 배포 준비를 가능하게 한다고 설명합니다. 배포 준비가 완료된 모델로 엔드투엔드 ML 파이프라인의 신뢰성과 운영 효율성을 현실적인 환경에서 크게 높일 수 있습니다.

삼쩜삼 뉴스룸

·Else·

Career, Job Opportunity

삼쩜삼 뉴스룸이 퇴사자 대상 실업급여 자주 묻는 질문 10가지 내용을 통해 기본 자격과 신청 흐름을 정리합니다. 주요 논점은 자격 요건, 지급 규모, 신청 시 필요 서류, 절차 및 처리 기간으로 구성됩니다. 독자는 본 가이드를 통해 실업급여 신청 시점의 전략과 주의점을 신속히 파악하고, 제출 서류 준비와 기간 관리에 실용적 도움을 받을 수 있습니다.

우아한형제들

·DevOps·

DevOps

우아한형제들은 장애 관리의 성패를 가르는 First Action의 필요성을 시스템과 프로세스 관점으로 재정의하고, Potential-Incident Lifecycle와 Incident Lifecycle로 구성된 일관된 흐름을 제시한다. 핵심 내용은 롤백과 핫픽스의 차이가 장애 지속 시간과 고객 영향에 뚜렷한 차이를 만들고, First Action의 실행 시점과 내용까지 포함한 시간 기반 메트릭으로 추적 체계를 구축한 점이다. 또한 Observability와 데이터 기반 개선으로 운영을 자동화(AIOps) 영역으로 점진적 확장하는 방향을 제시하며, 장애 대응의 속도와 품질을 체계적으로 올리는 것을 목표로 한다.

삼성전자

·AI/ML·

AI, Cybersecurity

삼성전자는 DARPA의 AI Cyber Challenge에서 Team Atlanta의 Atlantis가 우승한 보안 시스템의 기술을 자사 내부 보안 서비스에 적용하는 과정을 다룹니다. 대회에서의 성능 우수 사례를 바탕으로 Atlantis의 핵심 원리를 삼성 환경에 맞춰 구현하고, 내부 보안 기능과 운영 프로세스에 융합합니다. 이로써 사이버 보안 역량의 실전 적용 가능성에 대한 실무 인사이트를 제공하며, 삼성의 안전형 보안 서비스 확산에 기여합니다.

슈퍼브에이아이

·AI/ML·

AI, ChatGPT, API, Firebase, FlutterFlow

슈퍼브에이아이의 [슈퍼브 인사이트] 글은 비전문가도 ChatGPT API를 활용해 나만의 AI 서비스를 직접 설계하고 실험해볼 수 있는 가능성을 탐구합니다. 프롬프트 엔지니어링, UI/UX 설계, 비용 관리의 관점에서 FlutterFlow, Lovable, Cursor 같은 도구를 활용한 실무 접근법을 제시합니다. 이 글을 통해 독자는 초기 설계 방향과 구현 단계에 대한 구체적 아이디어를 얻고, 실무에 바로 적용할 수 있는 방향성을 확인할 수 있습니다.