클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현 : TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 5부 – 비디오 임베딩을 위한 Vector DB 비교
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
AI 비서의 불편함을 0%로 만드는 여정
AI 비서를 매일 사용하며 발견한 불편함을 즉시 개선해 100% 맞춤형 도구로 진화시킨 실전 기록. 서버-클라이언트 분리, 실시간 스트리밍, 자동화 트리거, 협업 통합까지 생산성을 극대화하는 방법을 공유합니다.
Forward Deployed Engineer - AI native 최전선에 배치된 엔지니어
Afinit의 Forward Deployed Engineer가 비개발 부서의 AI 전환을 돕기 위해 도메인을 이해하고, AI 솔루션을 만들어간 실전 경험 공유
Part2: 삼성계정 서비스의 Agentic AIOps, 운영환경에서 Multi-Agent 시스템으로 RCA 자동화 하기
이번 포스팅은 삼성전자 서비스의 핵심, 삼성계정 서비스에서 서비스 운영에 실질적인 문제를 해결하는데 GenAI를 어떻게 활용하는지 소개하는 2부작 시리즈 포스팅입니다. 사례가 AWS 기술블로그를 통해 세상에 알려질 수 있게 도움주신 모든 분들에게 감사의 마음을 전합니다. Part 1: 삼성계정 서비스의 AI SecOps – Multi-Agent로 진화하는 보안 위협 탐지 Part 2: Agentic AIOps – Multi-Agent 시스템으로
Kubernetes 기반 사내 개발 환경 구축기 3편: LPU를 위한 Kubernetes Device Plugin
Kubernetes 기반 사내 개발 환경 구축기 3편: LPU를 위한 Kubernetes Device Plugin 안녕하세요! 저는 HyperAccel ML팀에서 DevOps Engineer로 근무하고 있는 전영훈입니다. 이번 포스팅은 Kubernetes 기반 사내 개발 환경 구축기 시리즈의 3번째 글입니다! 1편에서는 Kubernetes를 기반으로 하는 개발 환경 구축의 배경과 전체적인 설계 및 방향에 대해서 살펴보았고, 2편에서는 기존 Se
하나의 프롬프트, 세 개의 두뇌
Multi-Agent CLI로 인프라 운영 속도를 3배로 올린 이야기
Agent 로 최적화 하는 EKS 운영: AWS DevOps Agent + K8s Operator로 MTTR 줄이기
Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS) 환경에서 워크로드를 운영하다 보면, Pod의 OOMKilled 종료나 IP 고갈로 인한 생성 실패 등 다양한 장애 상황에 직면하게 됩니다. 이러한 장애가 발생하면 엔지니어는 Pod 로그 수집부터 Kubernetes Events 추적, 노드 시스템 로그 확인까지 반복적이고 시간 소모적인 트러블슈팅 과정을 거쳐야 합니다. 특히 야간이나 주말에는 대응 시간이 길어지고,
Claude Code /loop, Hooks, Auto memory로 점검 자동화 루프 만들기
Claude Code에서 /loop, Hooks, Auto memory를 연결하면 주기적 점검, 정책 강제, 세션 간 학습을 하나의 자동화 루프로 구성할 수 있습니다. 이 루프는 설정 파일 검증과 같은 주기적 확인이 필요한 작업에 적용할 수 있습니다. 이 글은 Hooks, /loop, Auto memory를 조합한 점검 자동화 루프의 구조와 설계 방법, 유의 사항, 한계를 다뤘습니다.
치열하게 논의하고, 더 나은 답을 끝까지 찾고, 결정한 방향은 반드시 결과로 만든다.
Server Engineer 김창연 님, 황길수 님
SRE 팀의 반복 작업을 10분의 1로 줄인 SRE 봇 개발기
들어가며: 늘어나는 서비스, 새로운 인프라, 끝없는 문의여러분의 팀은 하루에 몇 번이나 같은 질문에 답하고, 같은 작업을 반복하고 계신가요?LINE Home DevOps 팀은 최근...
9개월 걸릴 시스템 이관을 하룻밤 만에: 레거시 코드를 AI의 학습 자료로 바꾸다
[네이버클라우드 아카데미] 영남대학교 SW중심대학과 함께한 <정보보안 과정> 돌아보기
안녕하세요! 누구나 함께 시작하는 클라우드 네이버 클라우드 플랫폼 ncloud.com입니다. #네이버클라우드 #네이버클라우드아카데미 #영남대학교 #SW중심대학 #NCP-Security자격증교육 지난 2월, 영남대학교 학생들과 함께한 네이버클라우드 아카데미 정보보안 과정이 5일간의 집중 교육을 통해 성공적으로 마무리되었습니다. 단순히 이론을 암기하는 시간을 넘어, 실제 해킹 시나리오에 대응해보고 NCP-Security 자격증 취득에 도전했던 뜨거
Istio 1편: 왜 Istio Ambient mode인가?
Istio Ambient mode의 도입 배경과 동작 원리
기획서 없이 내재화하기: 검증 로직으로 동일함을 증명하다
들어가며안녕하세요. LINE Plus에서 Global E-Commerce 개발을 맡고 있는 장효택입니다.기존 시스템을 새로운 환경으로 옮기거나 내재화하는 작업은 개발자에게 숙명과도...
OpenTelemetry 도입기
팀에서 Kubernetes를 도입한 이후 관리하고 있던 서비스들의 MSA 전환이 활발히 이루어지고 있습니다. 하지만 전환이 가속화 될수록 서비스간 연결이 복잡해졌습니다. 또한 Filebeat와 Metricbeat로 수집하며 파편화된 정보는 인입된 CS를 분석하기에 매우 힘들고 불필요한 시간을 보내왔습니다. 그러던 중 사람인에서 Observability 환경을 구축했다는 소식과 일부 서비스에서 도입 후 긍정적인 평가를 보여주어 적용을 검토하게 되
신뢰성 향상을 위한 SLI/SLO 활용 1편 - SLI/SLO 프레임워크 및 서비스 상태 확인 도구 LINE Status 개발기
시작하며안녕하세요. SRE(Site Reliability Engineer)로 일하고 있는 어다희입니다. 저희 팀은 Media Platform SRE를 비롯해 글로벌 트래픽 관리 업...
[네이버클라우드 아카데미] 국립한밭대학교, 건양대학교 SW중심대학과 함께한 <클라우드 Advanced 과정> 돌아보기
안녕하세요! 누구나 함께 시작하는 클라우드 네이버 클라우드 플랫폼 ncloud.com입니다. #네이버클라우드 #네이버클라우드아카데미 #국립한밭대학교 #건양대학교 #SW중심대학 #NCP클라우드자격증교육 지난 1월, 국립한밭대학교와 건양대학교가 함께한 <네이버클라우드 아카데미 Advanced 과정>이 10일간의 집중 교육을 마치고 성공적으로 마무리되었습니다. 단순한 이론 학습을 넘어 실무 아키텍처 설계와 프로젝트 구현까지, 그 치열했던 기록을 주요
중앙 집중식 및 분산형 비밀 관리 방식 알아보기
이 글은 AWS Security 블로그에게시된 글 (Exploring common centralized and decentralized approaches to secrets management)을 한국어로 번역 및 편집하였습니다. Amazon Web Services (AWS)의 비밀 관리 전략에 관한 흔한 질문 중 하나는 조직이 비밀을 중앙 집중화해야 하는지입니다. 이 질문은 비밀을 중앙에 저장해야 하는지에 초점을 맞추는 경우가 많지만, 비밀