AI 에이전트 15개를 동시에 굴리는 법 — AI 병렬 오케스트레이션 실전 운용기
AI 오케스트레이션의 구체적인 실행 프로세스 — 지식 축적 시스템, Task DAG, Branch Hunt, Ralph Loop, 그리고 이를 지원하는 커스텀 인프라를 소개합니다.
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Infra 글 모음
기업 기술블로그의 Infra 관련 글 488개
AI-Native RAN: 기지국 최적화의 패러다임을 바꾸는 Network Foundation Model
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.
분산 트레이닝 관점에서의 AWS 인터커넥트 기술 소개 – AWS는 왜 인터커넥트 기술로 EFA를 사용하는가?
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
NVIDIA와 함께 AWS에서 자율주행 3.0을 위한 End-to-End Physical AI 데이터 파이프라인 구축하기
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
Designing confidence, Delivering value Nextree
Based on hands-on experience across diverse domains,We provide system engineering that ensures high reliability and unlimited scalability.
Vizend - An enterprise application platform that transforms organizations.
Vizend presents a new paradigm based on a Workspace execution model, built on MSA, containers, Kubernetes, and cloud infrastructure.
클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현: TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 1부 – VoD환경에서의 비디오 분석 파이프라인 구축하기
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
클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현: TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 2부 – 준실시간 환경에서 AWS 미디어 서비스를 활용한 분석 파이프라인 구축하기
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
클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현: TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 4부 – TwelveLabs Marengo 3.0 임베딩 및 검색 전략과 구현 가이드
배경 비디오는 단순한 단일 데이터 스트림이 아닙니다. 시간 축을 따라 visual(화면 시각 정보), audio(소리 이벤트), speech/transcription(대화 내용)이 동시에 공존하는 복합 매체입니다. 따라서 비디오 검색 쿼리는 “완전히 시각적”이거나 “완전히 전사(transcription)”인 경우가 드뭅니다. 예를 들어, “Q3 세일즈 장표를 발표하는 여성의 모습”이라는 쿼리는 시각 정보, 대화 내용, 그리고 오디오 정보를 모두
[AI-Native AFINIT] AI와 함께하는 FPJR 실시간 메트릭 모니터링: 24시간 깨어있는 금융 플랫폼의 신경망 구축기
AFINIT Product팀의 AI활용 Self-served 실시간 메트릭 모니터링
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
엠넷플러스 실시간 글로벌 투표 시스템 아키텍처 개선 사례
소개 엠넷플러스(Mnet Plus)는 CJ ENM이 운영하는 글로벌 K-POP 콘텐츠 플랫폼으로, 론칭 3년 만에 글로벌 누적 가입자 수 4,500만 명, 최대 월간 활성 이용자 수(MAU) 2,000만 명을 돌파하며 빠르게 성장하고 있습니다. MAMA AWARDS, KCON, 보이즈 2 플래닛 등 다양한 Mnet 콘텐츠는 물론, 숨바꼭질, 온더맵 등 엠넷플러스 오리지널 콘텐츠까지 아우르며 글로벌 팬들에게 라이브 스트리밍과 VOD 서비스를 제공
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...
[모집] 7년 연속 최대 9,600만 원 지원 중! 핀테크 기업을 위한 금융 클라우드 지원 사업 (~4/13)
안녕하세요, 누구나 쉽게 시작하는 클라우드 네이버클라우드 ncloud.com입니다. 돈과 개인정보를 다루는 금융∙핀테크 업계에서는 보안이 정말 중요한데요! 혁신적인 서비스를 개발하기 위해선 믿을 수 있는 안전한 클라우드 환경이 꼭! 필요합니다. 하지만 중소 핀테크 기업이 보안 요건이 충족된 클라우드 인프라를 구축하는 건 쉬운 일이 아닐 수 있습니다. 그래서! 네이버클라우드가 알려드립니다. 7년 연속 네이버클라우드가 함께 하는 한국핀테크지원센터
올영매장은 MSA 환경에서 흩어진 도메인 데이터를 어떻게 연동했을까?
안녕하세요. 올리브영 온라인몰의 O2O(Online to Offline) 서비스를 담당하고 있는 너굴입니다. 👋 올리브영은 온라인과 오프라인의 경계를 허물고, 고객에게 유기적이고 심리스한 O2O…
AWS에서 NVIDIA Cosmos 월드 파운데이션 모델 실행하기
본 게시글은 “Running NVIDIA Cosmos world foundation models on AWS by Abhishek Srivastav, Brett Hamilton, Diego Garzon, Jathavan Sriram, and Shaun Kirby“를 번역한 글입니다. 자율주행 차량, 로봇공학, 스마트 팩토리를 위한 Physical AI 시스템을 개발하고 있다면, 충분한 양의 고품질 학습 데이터를 확보하는 것이 핵심 과제일 것입니
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
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