Build a Recipe AI Agent with Koog and Docker

Remocal and Minimum Viable Models: Why Right-Sized Models Beat API Overkill

Remocal은 로컬 개발 환경과 클라우드 리소스의 온디맨드 접속을 결합한 하이브리드 방식으로, 비용 효율적이고 빠른 AI 개발을 가능하게 합니다. 최소한의 크기와 효율성을 갖춘 모델(MVM)을 활용하여 로컬에서는 저비용 개발과 테스트를, 필요시 클라우드 GPU를 통해 확장할 수 있습니다. 이를 통해 비용 절감, 개인정보 보호, 개발 속도 향상, 그리고 모델 최적화를 실현하며, 큰 모델에 대한 의존도를 낮춥니다. 새로운 모델 축소 기술과 하이브리드 개발 방식이 AI democratization의 핵심 동력으로 떠오르고 있습니다. 적합한 모델 크기와 개발 환경을 선택하여 유연하게 확장하는 전략이 중요해지고 있습니다.

전 세계 18억 명이 사용하는 삼성 계정 서비스, 리전 규모 장애가 발생한다면?

삼성전자는 글로벌 계정 서비스의 고가용성 확보를 위해 AWS의 다중 리전 Active-Active 아키텍처를 구축하고, Route 53 ARC를 활용한 리전 장애 복구 시스템을 도입했습니다. 또한, CloudFront CDN을 활용하여 트래픽 전환 후 잔여 트래픽과 네트워크 성능 문제를 해결해 장애 복구 시간을 3분 이내로 단축하였습니다. 이를 통해 클라우드 인프라의 신뢰성과 사용자 경험을 크게 향상시켰으며, 지속적인 개선과 검증 과정을 거쳤습니다. 협업과 테스트를 통해 높은 장애 대응 능력을 갖춘 글로벌 계정 인프라를 성공적으로 구축하였습니다.

삼성계정 서비스, 대규모 트래픽 속 무 중단 클라우드 인프라 업그레이드의 비결

삼성전자 삼성계정은 AWS 기반의 다지역 Kubernetes 환경에서 무중단 업그레이드와 안정적인 대량 트래픽 처리를 위해 DNS 기반 트래픽 전환과 Multi Cluster 아키텍처를 도입하였으며, 업그레이드 시 서비스 장애를 최소화하고 롤백 플랜을 마련하여 높은 가용성을 확보하였다. 또한, 서비스의 호환성과 트래픽 전환 이슈를 고려하여 효율적이고 신뢰성 있는 운영 방안을 실현하였다. 이 사례는 대규모 서비스에 적합한 클라우드 인프라 운영방식을 보여준다.

오픈소스로 점검하는 AWS 인프라 보안: 자동화로 시작하는 클라우드 보안 혁신

클라우드 전환 확대로 인프라 보안이 중요해지면서, 오픈소스 도구인 Prowler와 Service Screener를 활용한 자동 보안 점검이 비용 효율적이며 최신 위협에 신속 대응할 수 있는 핵심 방안입니다. 특히 잘못된 설정으로 인한 보안 사고를 예방하는 것이 중요하며, 자동화된 점검은 배포 전후 안전성을 높입니다. 이 도구들은 CIS, NIST 등의 기준 준수와 CI/CD 파이프라인 연계를 지원하여 실무 적용이 용이합니다. 클라우드 보안 예방과 자동화는 기업 생존에 필수적인 전략으로 강조됩니다.