Backend 글 모음

AWS

2026-04-04 · 3개월 전

이 글은 코딩을 모르는 경제신문 기자가 대학생 인턴과 함께 AWS 서버리스 서비스를 활용해 4개의 AI 뉴스 서비스를 구축하고, AI를 활용해 뉴스 동영상 제작을 자동화함으로써 2025년 한 해 동안 6,044만 뷰와 1억원이 넘는 매출을 달성한 이야기입니다. 기자에게는 도메인 지식은 있었지만 기술적으로 구현할 방법이 없었습니다. 하지만 2025년, Amazon Bedrock과 AWS Lambda를 만나 방법을 찾았습니다. 기자가 가진 노하우를

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2026-04-03 · 3개월 전

들어가며안녕하세요. LINE Plus에서 통합 커머스 개발을 맡고 있는 김성도, 고상일입니다.통합 커머스에서는 HBase 스냅숏과 Hive를 사용해 ETL(Extract-Trans...

우아한 형제들

2026-04-03 · 3개월 전

들어가며 한국을 찾는 외국인이 연간 약 2천만 명을 넘어선 지금, 배민 앱은 이들을 위해 준비되어 있었을까? 메뉴를 주문하려면 우선 가게 이름과 메뉴명을 읽을 수 있어야 합니다. 하지만 한국어만 제공되는 배민 앱에서 외국인이 경험하는 첫 번째 장벽이 바로 여기 있었습니다. 배민은 이 문제를 알고 있었고, 5년 전부터 해결하려 해왔습니다. 그리고 매년 멈췄습니다. 2026년 1월, 우리는 다시 […] The post 5년 동안 못 푼 배민 다국어

삼성 기술 블로그

2026-04-02 · 3개월 전

현대 이동통신 네트워크는 초고속, 초저지연을 지향하는 6G를 향해 급격히 진화하고 있습니다. 그러나 네트워크 고도화는 필연적으로 운영 복잡도의 폭발적 증가를 야기합니다. 삼성리서치는 이러한 난제를 해결하기 위해 AI를 RAN(Radio Access Network)의 핵심부로 이식한 ‘AI for RAN’ 기술을 선보였습니다. 단순한 자동화를 넘어 전문가의 통찰과 데이터를 결합한 삼성의 지능형 최적화 솔루션을 소개합니다.

AWS

2026-04-01 · 3개월 전

서론 수년간 운영해온 서비스에서 Knowledge Graph를 구성하려면 어디서부터 시작해야 할까요? 새 스키마를 처음부터 설계하는 방법도 있지만, ORM 엔티티나 데이터 모델 같은 개발 코드에는 도메인의 구조가, 비즈니스 로직에는 운영하면서 축적된 규칙과 제약조건이 이미 녹아있습니다.이 지식을 AI로 구조화하면 Knowledge Graph의 출발점을 훨씬 빠르게 만들 수 있습니다. 이 글에서는 기존 Java/Spring 코드에서 그래프 스키마

AWS

2026-04-01 · 3개월 전

AI Agent를 만드는 것 자체는 이제 어렵지 않습니다. 오픈소스 프레임워크와 클라우드 서비스 덕분에 에이전트 구축 자체는 수일 내에 가능해졌고, 툴 호출 몇 개, 프롬프트 몇 줄이면 그럴듯한 에이전트를 만들 수 있습니다. 그러나 파일럿을 넘어 실제 비즈니스에 적용하려는 순간, 많은 팀들이 비슷한 벽에 부딪힙니다. Agent를 프로덕션에 적용하려다가 막힌 분들이라면 다음 고민들에 공감하실 것입니다. “왜 에이전트가 우리 비즈니스 […]

AWS

2026-04-01 · 3개월 전

2025년 하반기부터 AWS에서 GPU 기반 분산 트레이닝 환경을 구축하는 고객이 급증하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 많은 고객분들이 기존에 온프레미스 환경에서 사용되는 대표적인 인터커넥트 기술인 인피니밴드(Infiniband)와 AWS의 인터커넥트 기술의 차이점에 대해 명확히 이해하지 못하는 상황을 지켜보면서 이 블로그를 작성하게 되었습니다. 이번 블로그 시리즈에서는 AWS 클라우드 환경에서 분산 트레이닝 환경을 구축하고 운영하는데 필수적인

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2026-04-01 · 3개월 전

들어가며안녕하세요. ABC Platform 팀에서 메시징 플랫폼(이하 MessagingHub)을 만들고 있는 송재욱입니다. 메시징은 이제 거의 모든 서비스에서 요구되는 기본 스펙인...

AWS

2026-03-31 · 3개월 전

본 블로그는 Olivier Sutter, Geoff Van Natter, Mikhail Yurasov, Amrith Prabhu, Steven DeVries, Wonsik Han이 작성한 Building an End-to-End Physical AI Data Pipeline for Autonomous Vehicle 3.0 on AWS with NVIDIA를 번역, 편집하였으며, 이해를 돕기 위해 Note를 추가했습니다. 도입 자율주행(AV) 개

AWS

2026-03-31 · 3개월 전

소개 미디어, 광고, 교육 산업에서 비디오 콘텐츠는 폭발적으로 증가하고 있습니다. Cisco의 예측에 따르면 2022년 기준으로만 전체 인터넷 트래픽의 82%가 비디오가 될 것이라고 전망하였습니다.[1] 하지만 이 방대한 영상 자산에서 원하는 장면을 찾고, 콘텐츠를 분류하고, 인사이트를 추출하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 기존의 비디오 검색은 수동으로 입력한 메타데이터나 파일명에 의존했습니다. “2024년 마케팅 캠페인 영상”이라는 제목만

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2026-03-31 · 3개월 전

들어가며안녕하세요, LINE 서비스의 광고 시스템에서 데이터 파이프라인과 데이터 플랫폼 운영을 담당하고 있는 박민재, 손정호, 정창권입니다.LINE 광고 플랫폼(이하 LINE Ad...

올리브영

2026-03-30 · 3개월 전

이 글은 버그가 아니라 장애를 잡아라!! QA와 카오스 엔지니어링의 만남 – Application Level 편에 이어지는 두 번째 글입니다. 이전 편에서는 API 응답에 null을 주입해 애플리케이션 Level에서의 취약점을 찾았다면, 이번 Host…

AWS

2026-03-30 · 3개월 전

본 블로그는 Domenico di Salvia와 Andrea Filippo La Scola가 작성한 블로그인 Automating vector embedding generation in Amazon Aurora PostgreSQL with Amazon Bedrock를 번역, 편집하였습니다. 벡터 임베딩은 생성형 AI를 활용하여 애플리케이션에서 비정형 데이터를 다루는 방식을 근본적으로 변화시켰습니다. 임베딩은 텍스트, 이미지 및 기타 콘텐츠의 본질

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2026-03-30 · 3개월 전

들어가며콘텐츠 모더레이션은 사용자가 생성하거나 업로드하는 텍스트, 이미지, 영상, 음성 등의 콘텐츠 중 서비스 정책 및 법적 기준에 위배되는 내용을 탐지해 적절한 조치를 수행하기 ...

AWS

2026-03-30 · 3개월 전

소개 지난 1부에서는 ‘클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현: TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 1부 – VoD환경에서의 비디오 분석 파이프라인 구축하기’라는 주제를 다루었습니다. 2부에서는 영상의 분석과 의사결정이 빠르게 요구되는 환경에서 준실시간으로 비디오 분석 파이프라인을 구축하는 방안에 대해 다루겠습니다. 영상 데이터는 초 단위로 쌓이지만, 그 안에서 의미 있는 이벤트를 찾아내는 일은 여전히 쉽지 않습니다. 기존의 감시

AWS

2026-03-30 · 3개월 전

배경 이 블로그 시리즈에서는 TwelveLabs의 비디오 인텔리전스 기술을 AWS 클라우드 환경에서 활용하는 방법을 단계별로 살펴봤습니다. 1편과 2편에서는 VoD 및 준실시간 환경에서의 비디오 분석 파이프라인을 구축했고, 3편에서는 Strands Agent를 활용한 Agentic video engine을 구현했습니다. 그리고 4편에서는 Amazon Bedrock에서 제공하는 TwelveLabs Marengo 3.0의 멀티모달 임베딩 전략과 검