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최근 일주일간 북마크와 조회가 많았던 글이에요.
LLM Wiki: 코드 기준으로 자동 최신화되는 도메인 지식 SSOT 만들기
들어가며안녕하세요. LINE Plus에서 Global E-Commerce Platform 개발을 맡고 있는 윤석범입니다.AI로 개발할 때 결과물의 품질은 AI의 코드 생성 능력보다...
EKS 컨테이너 메모리 스파이크 추적기
전체 글
프롬프트를 쓰는 PM과 AI를 이해시키려는 개발자
올리브영은 2026년 3월 24일, 카카오와의 협업으로 올리브영의 뷰티 상품을 카카오톡 대화방에서 바로 추천받을 수 있는 MCP를 선보였습니다. 그리고 이때 다진 MCP 구조를 토대로, 2026년 8월에는 챗GPT…
[신청 중] AI Product Frontiers: AI 시대, 최전선에서 방향을 만드는 사람들
FriendliAI, Upstage, Channel의 글로벌 AI 리더들이 한 자리에 모입니다
Gemini 3.5 Transcribe 등 8월 넷째 주 Google for Developers 위클리 업데이트를 지금 확인하세요!
개발자 여러분, 안녕하세요!8월 넷째 주 블로그에 발표된 Google의 주요 개발자 제품별 최신 소식을 살펴보세요.[주요 개발자 블로그 업데이트]AI & Machine LearningGemini 3.5 Transcribe로 더 똑똑해진 음성-텍스트 변환 (국문)한국의 AI 활용 수준, 글로벌 평균 대비 1.7배 정교…AI 역량이 만드는 일과 교육의 변화 (국문) 딥러닝과 Keras를 이용한 우주 신호 해독 (Decoding cosmic sign
1%가 겪은 버그 고쳐야할까요?
점진 배포와 핫픽스의 모순 속에서, 판단을 만든 이야기
AI 잘 쓰는 사람의 노하우, 어떻게 팀 전체로 퍼질까?
AWS Lambda의 4가지 실행 모델 – 구조와 선택 기준
Lambda로 서버리스 워크로드를 설계하다 보면 비슷한 고민을 반복해서 만나게 됩니다. 15분 한도를 넘는 장기 워크 플로우는 어떻게 처리할지, 호출 사이에 실행 환경이 멈추는 freeze(일시 정지) 동작이 상시 트래픽 서비스에 맞는지, 사용자나 AI가 생성한 코드를 어디서 안전하게 실행할지 같은 질문입니다. 지금까지는 이 답을 Lambda 외부에서 찾는 경우가 많았습니다. 워크 플로우는 AWS Step Functions로 옮기고, 상시 워크
채널콘 2026 디자인 비하인드
'와 힙하다' 보다 누구나 '예쁘다' 하는거
Swift 6 어때요? (1): 스레드, 블록, 태스크
바이너리 좀 뜯어 봤습니다
Terraform Module에서 Terragrunt Stacks까지 IaC 구조를 다시 나눈 이유
LLM Wiki: 코드 기준으로 자동 최신화되는 도메인 지식 SSOT 만들기
들어가며안녕하세요. LINE Plus에서 Global E-Commerce Platform 개발을 맡고 있는 윤석범입니다.AI로 개발할 때 결과물의 품질은 AI의 코드 생성 능력보다...
건강검진 후 추가 치료받았다면 실비 청구 가능할까?
건강검진 비용도 실비 청구가 되는지 헷갈리는 경우가 많아요. 기본 원칙은 간단합니다. 예방 목적으로 받은 건강검진 비용은
아임웹은 어쩌다 사내 해커톤을 하게 되었을까
비개발자가 더 많이 참여하는 해커톤 만들기
AI 시대에도 여전히 중요한 개발자 역량은? K-디지털 트레이닝 멘토링 후기
채용 시장에서 개발자에게 요구하는 기준이 달라지고 있습니다. 얼마 전까지는 ‘AI 도구를 능숙하게 다룰 줄 아는가’ 또는 ‘AI로 코드를 짜본 경험이 있는가’를 강점으로 여겼습니다. 지금은 기준선이 ... Read More
EKS 컨테이너 메모리 스파이크 추적기
AWS Frontier Agents로 시작하는 자율 운영 – Part [3]: FinOps Agent로 비용 이상 자동 조사
이 글은 AWS Frontier Agents 시리즈의 세 번째이자 마지막 편입니다. 1편에서 배포 전 릴리스 리스크를 차단하고, 2편에서 배포 후 보안을 검증했다면, 이번 글은 운영 중인 워크로드의 비용 이상을 자동으로 조사하는 AWS FinOps Agent를 다룹니다. 비용 급증 알림은 받지만 “왜 올랐고 누구 책임인지”를 찾는 데는 며칠이 걸립니다. 이 글에서는 AWS FinOps Agent(Preview)가 AWS Cost Anomaly
AWS Frontier Agents로 시작하는 자율 운영 – Part [1]: DevOps Agent Release Management로 배포 전 리스크 차단하기
AI 코딩 도구의 확산으로 Pull Request가 만들어지는 속도는 폭발적으로 빨라졌지만, 이를 검토하고 테스트하는 속도는 여전히 사람의 손에 머물러 있습니다. 이 글에서는 AWS Frontier Agents의 개념과 구성을 소개하고, AWS DevOps Agent에 새로 추가된 Release Management(Preview) 기능으로 코드 변경이 프로덕션에 도달하기 전에 릴리스 리스크를 자율적으로 검증하는 방법을 단계별로 살펴봅니다. >
AWS Frontier Agents로 시작하는 자율 운영 – Part [2]: Security Agent로 침투 테스트를 온디맨드로
이 글은 AWS Frontier Agents 시리즈의 두 번째 편입니다. 1편에서 다룬 배포 전 릴리스 검증에 이어, 이번 글은 배포된 애플리케이션의 보안을 검증하는 AWS Security Agent에 대한 내용을 다룹니다. 일반적으로 연 1~2회 수행하는 외주 침투 테스트만으로는 매일 배포되는 애플리케이션의 보안 변화를 따라가기 어렵습니다. AWS Security Agent는 이 문제를 해결하기 위해 소스 코드와 문서를 사전에 분석한 뒤, [
Amazon QuickSight 분석을 망분리 환경에 정방향 배포하기
금융권은 전자금융감독규정에 따라 개발망과 운영망을 분리(망분리)하고, 변경 사항을 하위 환경에서 상위 환경으로만(정방향) 전파하도록 통제합니다. 실제 배포 경로는 연구개발망(RND) → 개발계(Dev) → 검증계(STG) → 운영계(PRD) 한 방향이며, 역방향 배포(예: PRD→STG)나 상위 환경에서의 직접 수정은 허용되지 않습니다. 운영 데이터·설정이 하위로 흘러가는 것을 막고, 모든 변경이 검증 절차를 거치도록 강제하기 위한 통제입니다.
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