경계 보안부터 제로트러스트 보안까지, 고도화 여정
열악한 보안 환경에서 출발하여 업계 최고 수준의 보안 체계를 구축하기까지, 토스페이먼츠가 걸어온 보안 여정을 공유합니다.
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Infra 글 모음
기업 기술블로그의 Infra 관련 글 530개
기지국에 딱 맞는 AI모델: On-Site Training과 추론 가속화
Samsung Research 차세대통신연구센터에서는 AI-RAN 시대를 준비하기 위해 기지국 내 모델 추론 가속화 및 On-Site Training 기술을 연구하고 있습니다. 이 글에서는 Radio Access Network의 환경 특성과 제약사항을 설명하고 이를 해결한 경험을 소개합니다.
Kubernetes 기반 사내 개발 환경 구축기 1편: 왜 Kubernetes인가?
Kubernetes 기반 사내 개발 환경 구축기 1편: 왜 Kubernetes인가? 안녕하세요! 저는 HyperAccel ML팀에서 DevOps Engineer로 근무하고 있는 전영훈입니다. 이 글을 보시는 분들 중에서 개발자 여러분들은 어떤 환경에서 개발하고 계신가요? 로컬 환경, SSH 서버 접속, 클라우드 서비스를 비롯한 다양한 환경 위에서 개발을 진행하고 계실 것이라고 생각됩니다. HyperAccel은 Kubernetes 클러스터를 기반
Amazon EKS에서 Friendli Container로 LLM 추론 최적화하기
FriendliAI는 AI 추론 효율을 크게 개선하는 고성능 서빙 엔진을 서비스하는 기업입니다. FriendliAI의 엔진은 높은 Throughput과 비용 절감 효과를 통해 기업이 생성형 AI 서비스를 효율적으로 운영할 수 있도록 지원합니다. Figure 1: Friendli Container Logo Friendli Container Amazon EKS Add-on은 AWS 인프라를 기반으로 생성형 AI 서비스를 확장하면서, Inferenc
미래의 클라우드를 창조하다
들어가며안녕하세요. 개발 서비스용 프라이빗 클라우드를 담당하고 있는 Cloud Service CBU 박영희입니다.LY Corporation은 서비스 개발에 필요한 인프라와 플랫폼을...
“스케줄이 또 안 돌았어요” — 우리가 Temporal을 선택한 이유
LG유플러스, Bedrock AgentCore를 활용한 손쉬운 클라우드 Agent 구현 사례
UCMP 소개 오늘날 대부분의 기업들은 AWS, GCP, Azure 등 다양한 클라우드 환경을 활용해 서비스를 개발하고 있습니다. 하지만 클라우드 사업자마다 계정 구조와 운영 정책이 달라 사용자 입장에서는 환경마다 서로 다른 방식으로 관리해야 하는 불편함이 있습니다. 이 문제를 해결하고 사용자가 일관된 경험으로 클라우드를 운영할 수 있도록 LG유플러스는 자체 클라우드 관리 플랫폼 UCMP(Uplus Cloud Management Platform
Amazon SageMaker HyperPod의 오토스케일링 알아보기
이 글은 Containers 블로그에 게시된 글 (Introducing auto scaling on Amazon SageMaker HyperPod)을 한국어로 번역 및 편집하였습니다. 2025년 8월에 Amazon SageMaker HyperPod가 Karpenter를 통한 관리형 노드 오토스케일링 지원하기 시작했습니다. 이를 통해 추론 및 학습 요구 사항에 맞춰 SageMaker HyperPod 클러스터를 효율적으로 확장할 수 있습니다. 실시
Scaling to Infinity: 한계를 넘어서는 LY Corporation의 관측 가능성 플랫폼 진화기
안녕하세요. LY Corporation Observability Infrastructure 팀에서 사내 시계열 데이터베이스(time-series database, TSDB)의 개발...
올리브영 대규모 트래픽 레거시 시스템의 무중단 OAuth2 전환기
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Amazon RDS for PostgreSQL에서 테이블 파티셔닝을 통한 시계열 데이터 수집 속도 향상
이 글은 AWS Database Blog에 게시된 Speed up time series data ingestion by partitioning tables on Amazon RDS for PostgreSQL by Vinicius Schmidt and Andy Katz을 한국어 번역 및 편집하였습니다. 지난 포스트 (Amazon RDS for PostgreSQL에서 고성능 시계열 데이터 테이블 설계)에서는 시계열 데이터를 처리할 때 성능을 향상시
Amazon EC2는 이제 EC2 인스턴스에 대한 강제 종료를 지원합니다!
Amazon EC2
4개 파트가 하나의 AI 시스템을 공유하기
인프라팀이 AI 에이전트를 길들인 이야기를 소개합니다.
Amazon EKS에서 Slinky를 사용하여 Slurm 배포하기
이 글은 Containers 블로그에 게시된 글 (Running Slurm on Amazon EKS with Slinky)을 한국어로 번역 및 편집하였습니다. 사전 학습(pre-training), 파인튜닝(fine-tuning) 또는 추론(inference) 워크로드를 위한 AI 인프라 스택을 구축할 때, 흔히 Slurm이나 Kubernetes를 컴퓨팅 오케스트레이션 플랫폼으로 활용합니다. 각 플랫폼은 다양한 팀의 요구사항을 충족하고 AI 개발
AWS Transform for SQL Server: SQL Server를 Aurora PostgreSQL로 .NET 코드와 함께 현대화
윈도우 기반의 환경에서 .NET 코드와 SQL Server는 업무용 애플리케이션으로 널리 사용되는 패턴입니다. 클라우드 환경이 인프라의 변화를 가져온 이후, 상업용 소프트웨어에 대한 오픈 소스의 대체가 용이해짐에 따라 윈도우 기반에서 리눅스 기반으로 변경하거나 데이터베이스 역시 PostgreSQL과 같은 오픈소스 데이터베이스로의 전환을 원하는 것은 라이선스 비용 절감의 측면에서 더 이상 미룰 수 없는 작업이기도 합니다. 하지만, 데이터베이스를
T4 GPU 1장으로 일궈낸 올리브영의 Gemma 3 기반 sLLM 구축기
안녕하세요! 😆 지난 포스팅인 'ItemLM…
Nota AI가 제안하는 AWS Inferentia에서 다양한 LLM 모델 양자화 최적화기법 사용하기
Nota AI는 인공지능(AI, Artificial Intelligence) 모델의 경량화 및 최적화 기술을 전문적으로 연구·개발하는 기업입니다. 인공지능 모델을 분석해 특정 하드웨어의 호환성을 지원하고 하드웨어의 특성에 맞게 모델을 변경하여 추론 성능 및 메모리 효율성을 극대화하는 자사 플랫폼인 NetsPresso를 기반으로 모바일, 자동차, 로보틱스, 스마트시티 등 자원이 제한된 다양한 산업군에 고성능 AI 솔루션을 제공합니다. 이번 포스팅
교촌에프앤비의 AWS Transform을 이용한 국내 최초의 VMware 마이그레이션 사례
Agentic AI 기반 자동화로 컨설팅 파트너 없이 성공한 교촌에프앤비 사례 회사소개 교촌에프앤비는 1991년 창립 이래 대한민국 치킨 프랜차이즈 업계를 선도해온 기업입니다. ‘교촌치킨’이라는 대표 브랜드를 통해 전국 1,000여 개 매장을 운영하며, 최근에는 해외 시장 진출에도 적극적으로 나서고 있습니다. 교촌에프앤비는 디지털 혁신을 통한 고객 경험 향상과 운영 효율성 제고를 위해 클라우드 전환을 추진해왔습니다. 배경 및 과제 교촌에프앤비는