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삼성전자의 소프트웨어 기술과 개발 문화를 소개하는 공식 블로그
Public Cloud 시대에 접어들면서 사람들은 클릭 몇 번만 하면 네트워크 구축을 손쉽게 할 수 있는 시대가 되었습니다. 그래서 네트워크 통신은, 예전에도 그랬지만, 이젠 ‘당연히 되어야 하는 것’이 되었습니다. 그러면 이 당연한 것이 갑자기 안되면 어떻게 해야할까요? 예전엔 서버실에 가서 직접 Packet을 까보면 되었지만, 지금은 직접 갈 수 있는 서버실이 없어졌습니다. 우린 어떻게 네트워크 문제를 파악해야 할까요? 이번 글에서는 AWS
단순히 지시를 수행하던 AI가 이제 스스로 계획을 세우고 도구를 선택하며 문제를 해결하는 단계로 진화하고 있습니다. 이 글에서는 AI 기술이 어떻게 발전했는지 살펴보고, Agentic AI를 실제 적용한 사례를 통해 그 이점을 소개하려 합니다.
스마트홈 기기가 오프라인이 될 때마다 불편하셨죠? Calm Technology의 철학을 바탕으로 기기가 조용히 스스로 연결을 복구하는 ‘자가 치유 IoT 아키텍처’를 소개합니다. TV나 허브 같은 고정형 디바이스가 주변 기기를 알아서 모니터링하고 연결 문제를 감지하면 자동으로 복구합니다. 이에 따라, 사용자는 더 이상 복잡한 설정을 다시 하지 않아도 되고 꼭 필요한 경우에만 ‘친절한 알림’을 받게 되죠. 이 글에서는 저희가 개발한 자가 진단 →
Samsung Cloud 서비스에서 약 1200대 규모의 Cassandra를 안정적으로 운영하기 위해 자동 복구 시스템을 적용하고 개선한 사례를 다룹니다.
AI를 개발하고 실서비스에 적용하기 위해서는 MLOps(Machine Learning Operations)를 바탕으로 시스템을 구축하는 것이 필수적입니다. 이 블로그에서는 MLOps의 개념과 필수 요소를 설명하고, 오픈 소스인 Kubeflow와 MLflow를 활용한 MLOps 시스템을 구축하는 방법을 예제 코드와 함께 살펴봅니다.
생성형 AI 기술이 고도화되면서 LLM과 외부 시스템 간의 실시간 상호작용이 필수 요소가 되었습니다. 이러한 상호작용을 가능하게 하는 핵심 기술을 개발자의 입장에서 간단하고 실용적으로 소개합니다.
저희 회사는 전 세계에서 가장 많은 Android 디바이스를 개발 및 생산하고 있습니다. 다양한 신규 모델을 개발하고 이미 출시된 모델의 OS 업그레이드까지 수년간 빈틈없이 지원하려면 강력한 내부 소프트웨어 개발 인프라가 필수적입니다. 따라서 저희 팀은 웹 브라우저만으로 원격에서 수천 대의 디바이스를 사용할 수 있는 서비스형 개발 인프라를 전 세계 개발자들에게 제공하고 있습니다. 디바이스 수가 많다 보니 디바이스를 직접 제어하는 노드 머신의 수
시계열 분석용 AI 모델을 개발하기 위해 전처리 및 훈련 단계를 자동화하는 MLOps 파이프라인을 구축한 경험을 소개합니다.
날마다 발생하는 GDPR 비용을 절감하고자 적용했던 데이터 구조 변경 및 AWS EMR cluster 최적화 경험을 공유합니다.
테스트하기 어려운 레거시 코드를 어떻게든 테스트하는 방법을 설명합니다.
약 18억 명의 사용자를 기반으로 운영되는 글로벌 계정 서비스인 삼성 계정에서는 24/7 대규모 트래픽을 안정적으로 처리하고 있으며, 삼성 계정에 관련된 모든 작업은 무중단으로 진행하고 있습니다. 이러한 제약사항 속에서 사용자 Database 내 개인식별정보들을 Kafka 를 이용해 서비스 영향 없이 스키마 전환 및 데이터의 컬럼 단위 암호화를 진행했던 경험에 대해 공유하고자 합니다.
Go는 2009년 Google에서 설계한 프로그래밍 언어입니다. Go를 한 문장으로 표현하면 간결함(Simplicity)과 견고함(Robustness)의 균형을 맞춘 언어입니다. Go는 Docker 및 Kubernetes와 같은 클라우드 관련 유명 라이브러리 개발 언어로 잘 알려져 있지만 Go를 통해 범용(general-purpose) 프로그래밍 언어로서 백엔드(Backend)뿐만 아니라 블로그(Hugo), 게임 개발(Ebitengine)과 같
이전 글에서는 Android 단말에서 제공하는 위치 데이터의 기본적인 사항과 GPS 위치 제공자(Location Provider)에 대해 알아보았습니다. GPS 위치 데이터는 GPS 위성 신호가 닿지 않는 곳(실내)에서는 사용이 불가능한 치명적인 단점이 있으며, 이를 극복하기 위해 NLP 위치 제공자를 활용할 수 있습니다. 이 포스팅에서는 GPS 위치 제공자 외의 다른 위치 제공자, 특히 NLP에 대한 정보를 공유하고자 합니다.
생성형 AI 모델을 활용해 이미지를 생성할 때 특정 스타일을 부여하려면 LoRA 라는 모델의 개발이 필수적입니다. 하지만 모델 학습을 위한 데이터를 준비하는 데 개발자의 시간과 노력이 너무 많이 듭니다. 이러한 문제를 완화해주는 이미지 학습 데이터 증강 자동화 파이프라인, ‘Data Forge’를 소개합니다.
혹시 데이터 사일로라는 말을 들어보셨나요? 데이터 사일로란, 서로 다른 시스템에서 생성한 데이터가 특정 부서나 업무에서만 사용되고, 다른 분야에서는 제대로 활용되지 못하는 상황을 말합니다. 이런 문제가 지속되면, 사내 데이터가 통합적으로 활용되지 못해 효율적인 의사결정이 어려워지게 됩니다. 따라서, 데이터 사일로 해소를 위해 전사 데이터 카탈로그를 구축하는 과정에서 겪었던 기술적인 어려움과 해결 방법을 소개하고자 합니다.
생성형 AI 모델 기반의 코딩 어시스턴트는 자연어와 코드를 학습한 AI 모델을 활용하여 개발 생산성을 높여줍니다. 대량의 학습 데이터를 통해 패턴을 파악하고 이를 기반으로 코드를 생성하거나 분석할 수 있는 코딩 어시스턴트의 특성과 설계 배경, 한계점, 한계를 보완한 신기능들을 소개합니다.
이 글에서는 SmartThings 기록 시스템의 DB 교체 여정에 대해 소개합니다. 기존 HBase는 다양한 서비스의 요구를 충족하지 못해 SPOF 및 확장성 부족 등의 문제가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 다양한 DB 솔루션을 검토한 후 OpenSearch를 도입해 기록 시스템의 안정성과 성능을 개선했습니다. SmartThings는 앞으로도 각 마이크로서비스의 요구에 맞는 최적의 DB 솔루션을 도입할 계획입니다.
웹 자동화 도구인 Selenium과 이미지 텍스트 인식 기술 OCR을 결합하여 스마트 디스플레이 시스템을 효율적으로 제어하는 혁신적인 프로젝트를 소개합니다. 이 기술 조합을 통해 자동으로 화면을 인식하고 조작하게 된 과정을 설명하며, Docker와 클라우드 서비스를 활용해 대규모 시스템 마이그레이션을 자동화한 방법을 살펴봅니다.
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