AI-DLC 를 팀 프로젝트에 적용하기: Subagent 와 Custom Skill 로 확장한 Armiq 사례
0. 들어가며: 왜 AI-DLC를 적용했는가 AI-DLC(AI-Driven Development Life Cycle)는 요구사항 분석부터 설계, 코드 생성, 리뷰까지 SDLC 전 과정을 AI Agent 기반으로 수행하는 개발 방식입니다. 이번 사례의 파트너인 ARMIQ는 SAP 데이터 영역에서 오랫동안 솔루션을 공급해 온 기업으로, 법인·사업부 분리나 매각 과정에서 발생하는 데이터 분할·이관 이슈, 그리고 데이터 압축·암호화·클라우드 전송 등
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전체 읽기 →누구나 찾아볼 수 있는 중고거래 서버 LLM 릴리즈 노트 도입기
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전체 읽기 →Amazon ElastiCache for Valkey의 CESC로 Interactive AI 스토리텔링 플랫폼 최적화하기
인공지능 기술의 발전은 텍스트 기반 게임의 지평을 넓히고 있습니다. 뷰컴즈(Viewcommz)가 운영하는 타닥(Tadak)은 단순한 텍스트 시뮬레이션을 넘어, 사용자가 직접 다양한 세계관을 창조하고 공유하는 ‘멀티버스 형 Interactive AI 스토리텔링 플랫폼’ 입니다. 현재 뷰컴즈는 사용자 경험을 극대화한 차세대 버전의 ‘타닥 v2’를 준비하고 있습니다. 타닥 v2 개발의 핵심 목표는 ‘끊김 없는 몰입(Seamless Immersion)
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전체 읽기 →성공적인 게임 출시를 위한 Amazon GameLift Servers 런칭 단계 가이드 – Part2
게임의 인기가 빠르게 확산될 때 처음부터 성공을 위한 준비가 되어 있는 것이 중요합니다. 이 블로그 글은 Amazon GameLift Servers에서 멀티플레이어 게임을 출시할 때 고려해야 할 중요한 영역들을 다룹니다. 게임 출시 2-3개월 전에 필요한 활동들에 중점을 둘 것입니다. 이는 게임의 완전한 공개 출시일 수도 있지만, 오픈 베타, 얼리 액세스 또는 실제 플레이어가 있는 기타 이벤트들을 의미할 수도 […]
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전체 읽기 →성공적인 게임 출시를 위한 Amazon GameLift Servers 사전 제작 단계 가이드 – Part1
멀티플레이어 게임을 개발하고 있다면, 전 세계적으로 게임 서버 플릿을 효율적으로 호스팅하고 확장하며 모니터링하는 방법을 찾고 계실 것입니다. 또한 최고의 플레이어 경험을 위해 플레이어와 가까운 최적의 위치의 게임 서버 플릿에 게임 세션을 효율적으로 배치하는 방법에 대해서도 고민하고 있을 것입니다. 게임 세션을 위해 필요한 인프라를 처음부터 구축하는 것은 부담스러울 수 있습니다. Amazon GameLift Servers는 글로벌 게임 서버 호스
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전체 읽기 →Aurora PostgreSQL에서 한국어 하이브리드 검색 구현하기: pg_bigm + pgvector로 만드는 한국어 특화 RAG
한국어는 교착어 특성상 영어 기반 벡터 검색만으로는 정확한 결과를 얻기 어렵습니다. 이 블로그에서는 Amazon Aurora PostgreSQL에서 pg_bigm(바이그램 키워드 검색)과 pgvector(벡터 시맨틱 검색)를 RRF(Reciprocal Rank Fusion)로 결합한 하이브리드 검색을 구현하여, 한국어 RAG 애플리케이션의 검색 품질을 개선하는 방법을 소개합니다. 왜 한국어에는 하이브리드 검색이 필요한가? RAG(Retrieva
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전체 읽기 →딜라이트룸의 ‘Amazon EKS Auto Mode’를 활용한 멀티 클러스터 운영 효율화 사례
딜라이트룸은 글로벌 누적 다운로드 1억 건을 돌파한 수면·기상 솔루션 Alarmy와 B2B 광고 수익화 플랫폼 DARO를 운영하고 있습니다. 최근에는 앱 인수를 통해 사업 영역을 확장하고 있습니다. 2025년 매출 460억 원, 영업이익 200억 원을 기록한 딜라이트룸은 매출 대부분이 해외에서 발생하는 글로벌 중심 기업입니다. Figure 1: 딜라이트룸 소개 앱 인수를 통한 사업 확장은 곧 인프라의 확장을 의미합니다. 새로운 […]
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전체 읽기 →분산 트레이닝 관점에서의 AWS 인터커넥트 기술 소개 – AWS 환경에서 NCCL을 이용한 GPU 간 통신
지난 블로그에서는 ENI(Elastic Network Interface)의 구조와 역할, 그리고 p5.48xlarge와 p6-b300 인스턴스에서 EFA(Elastic Fabric Adapter)를 실제로 어떻게 구성하는지 살펴보았습니다. 이번 블로그에서는 이렇게 구성된 EFA 네트워크 위에서 실제 GPU 간 통신이 어떻게 이루어지는지, 그 핵심에 있는 NCCL(NVIDIA Collective Communications Library) 통신에
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전체 읽기 →Amazon EKS에서 운영하는 자체 관리형 Agentic AI 플랫폼 : 인프라 자동화와 관측성으로 운영 안정성 확보하기
서론 많은 기업이 LLM 기반 에이전틱 워크플로우를 실제 업무에 투입하고 있습니다. 그러나 프로덕션 규모로 확대하면 단일 거대 LLM에 모든 호출을 의존하는 방식의 한계가 드러납니다. 에이전트 내부에서 발생하는 도구 분류·요약·포맷팅 등 매 단계마다 동일한 토큰 과금이 누적되고, 거대 모델의 긴 응답 지연(TTFT)은 실시간 대화에 부적합합니다. 요금 계산이나 약관 검증처럼 정확성이 요구되는 업무에서 환각(hallucination)은 비즈니스
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전체 읽기 →NHN Toast
2026-05-11 · 약 2개월 전
MySQL 3분 vs ClickHouse 0.3초 — 같은 쿼리입니다
[](https://www.nhncloud.com/kr) ## 들어가며 최근 MySQL 기반 서비스들로부터 ClickHouse 도입 문의를 받으면서 직접 검토하고 도입하게 되었습니다. 실제 운영 중인 서
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전체 읽기 →마이리얼트립 프로덕트
2026-05-08 · 약 2개월 전
Product Engineer: 하루 500건 분석 요청을 받아내는 데이터 에이전트, 일을 돕는 AI에서 일을 수행하는 AI로
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전체 읽기 →Grafana k6로 Amazon EC2 비용 최적화 하기
들어가며 “우리 서비스에 어떤 EC2 인스턴스 타입을 써야 할까?” 클라우드 인프라를 운영하는 엔지니어라면 누구나 한 번쯤 마주치는 질문입니다. Amazon EC2는 700개가 넘는 인스턴스 타입을 제공하며, 각각 CPU 아키텍처와 세대, 메모리/네트워크 구성이 다릅니다. 스펙 시트에 적힌 vCPU 수와 메모리 용량만으로는 실제 워크로드에서의 성능을 예측하기 어렵습니다. 같은 8 vCPU라도 아키텍처(x86 vs ARM), 세대(5세대 vs 8
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전체 읽기 →마이리얼트립 프로덕트
2026-05-07 · 약 2개월 전
월 7만 5천 건 CS, 마이리얼트립 자회사 ‘AICX’가 풀어낸 자동화
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전체 읽기 →ODW #5: 벡터 DB와 에이전트 스킬로 RAG 시스템 만들기
안녕하세요! 모바일 개발자 경험 팀의 @giginet입니다. 평소에는 LINE iOS 앱을 중심으로 빌드 시스템과 개발 환경을 정비하고, 개발자 경험을 향상하기 위한 업무를 하고 ...
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전체 읽기 →GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프 인덱싱하기
기존의 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식은 주로 ‘벡터 유사성 검색’에 의존합니다. 하지만 이 방식은 단순히 질문과 언어적으로 유사한 정보만 찾기 때문에, 데이터 간의 복잡한 구조적 관계나 숨겨진 맥락을 놓칠 수 있다는 한계가 있습니다. 지식 그래프(Knowledge Graph)는 이러한 한계를 보완합니다. 데이터를 개체(Entity)와 관계(Relation) 중심으로 연결하여, 질문과 직접적인 단어 유사성이
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전체 읽기 →How We Protect Karrot’s Internal PyPI Proxy from Supply Chain Attacks
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전체 읽기 →당근이 파이썬 공급망 공격에 대응하는 방법
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전체 읽기 →NHN Toast
2026-05-06 · 약 2개월 전
인증서 톺아보기 시리즈 3: 제로 트러스트와 mTLS
[](https://www.nhncloud.com/kr) ## 들어가며 인증서 톺아보기 두 번째 시리즈, [유효기간 감소와 발급/갱신 자동화](https://meetup.
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전체 읽기 →음성 AI 모델을 프로덕션에 올리기까지: Kanana-O 서빙 최적화 여정
TL;DR kanana-o는 텍스트·이미지·오디오를 종합적으로 이해하고 자연스러운 텍스트와 음성으로 응답하는 멀티모달 모델입니다(자세히 알아보기). 모델을 학습하는 것과 사용자에게 서비스하는 것은 전혀 다른 문제입니다. 이 글에서는 Kanana-O를 실시간 음성 대화 서비스로 제공하기 위해 마주한 엔지니어링 문제들과, 이를 해결하며 만든 서빙 서버 Kanana-Omni Server의 핵심 최적화 기법들을 공유합니다. 1. 모델은 완성됐는데, 서
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전체 읽기 →무신사 메가스토어 성수: 보이지 않는 기술, 선명해지는 경험
BackendInfraUX/UI
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