Accenture와 Elastic이 공동으로 통합된 AI‑ready 지식 베이스인 Data Readiness Engine을 개발했습니다. 현재 AWS Marketplace에서 제공되며, 이는 …​

지난 달, 우리는 Red Hat Ansible Automation Platform 2.6을 출시하고 자동화 대시보드, 셀프‑서비스 자동화…

오늘날의 엔지니어링 조직은 서비스 소유권을 중심으로 구축됩니다. 서비스 소유자는 자신의 서비스를 신뢰성 있게, 성능 좋게, 그리고 준비된 상태로 유지하는 데 책임이 있습니다...

Elastic이 모니터링하고 조치를 취해 증가하는 손상된 패키지로 인한 위협을 완화한 단계에 대해 알아보세요....

Elastic은 AWS Agentic AI Specialization을 획득했습니다. 이 인정은 조직이 agentic AI 솔루션을 통해 목표를 실현하도록 돕는 우리의 전문성을 검증합니다.

Federated fine-tuning은 Large Language Models (LLMs)를 다운스트림 작업에 적용하면서 데이터 프라이버시를 보호하는 유망한 솔루션을 제공합니다. 그러나 그 hi...

연사: Fabiano Honorato, Michelle Koo, Stephen Brandon @ AWS FSI Meetup 2025 Q4 Brex 금융 운영 시스템 플랫폼 소개: 비용 관리…

대규모 언어 모델(LLMs)이 텐서 병렬성(TP) 및 파이프라인 병렬성(PP)으로 확장되고, 프로덕션 스택이 데이터를 적극적으로 최적화함에 따라 …

이전 기사들에서 저는 Linux 가상화를 위한 다양한 네트워킹 접근 방식을 논의했습니다. 저는 qcontroller라는, 복합…을 관리하는 도구를 개발했습니다.

이 문서는 제가 일본어로 작성한 다음 URL의 내용을 기계 번역한 것입니다: https://qiita.com/Nana_777/items/c7ebc842c4557f8d811d Thi...

엘리베이터 피치: 모든 성장하는 플랫폼 팀은 동일한 아키텍처 과제에 직면합니다. 공유 인프라—네트워킹, 보안, 아이덴티티—는 독립적으로 진화해야 합니다.

몇 달 전, 엄마가 비행기를 놓쳤어요. 일주일 내내 일과 심부름, 그리고 업무에 파묻혀 있었죠. 비행기가 더 늦은 줄 알고 공항에 도착했지만, 너무 늦었어요.

ATLANTA — Broadcom은 KubeCon + CloudNativeCon NA를 활용해 자사가 Open Source에 대한 지원을 축소하고 있다는 우려를 해소하려 했으며, “Broadcom ‘Doubles Down’ on Open Source”라는 제목의 게시물을 발표했습니다.

content‑oblivious 모델은 Censor‑Hillel, Cohen, Gelles, 그리고 Sel이 소개했으며 (PODC 2022; Distributed Computing 2023), 매우 약한 형태의 com…

현대 클라우드 애플리케이션은 독립적이고 다양한 마이크로서비스 위에 구축되어 확장성, 유연성 및 사용량 기반 청구를 제공합니다. 그러나 구조적 d...

Split learning (SL)은 여러 자원 제한이 있는 사용자 장비(UE)에서 주요 컴퓨팅 작업을 베이스 스테이션(BS)으로 오프로드하면서 로컬 데이터를 보존합니다.

우리는 Areon을 소개합니다, 지연에 친화적이고 스테이크 가중치가 적용된 다중 제안자(multi‑proposer) proof‑of‑stake 합의 프로토콜 패밀리입니다. 슬롯당 여러 제안자를 허용하고 o...

현대 클라우드 데이터베이스는 확장을 이진 선택으로 제시합니다: 노드를 추가하여 scale‑out하거나 노드당 리소스를 늘려 scale‑up합니다. 이 일차원적인 관점은 i...

블록체인 보안은 채굴자(운영자)가 프로토콜을 벗어나 수익을 늘리려는 selfish mining에 의해 위협받습니다. selfish mining은 악화됩니다.

멀티레벨 빠른 다중극 알고리즘(MLFMA)에서 근거리(P2P) 연산자는 메모리 지역성 부족으로 인해 GPU에서 성능 병목 현상이 됩니다. 이 작업은 …

대규모 Mixture of Experts (MoE) 모델의 학습은 동적 토큰 라우팅으로 인한 심각한 부하 불균형 때문에 중요한 메모리 병목 현상에 직면합니다. Thi...

엄격한 서비스 수준 목표(SLO)를 충족하기 위해, 현대의 대형 언어 모델(LLMs)은 프리필(prefill) 단계와 디코딩(decoding) 단계를 분리하고 이를 별개의 GPU에 배치한다.

클라우드 기반 스토리지 플랫폼은 데이터에 대한 유연한 접근성과 협업 지원 덕분에 학계와 비즈니스 환경 모두에서 점점 더 일반화되고 있습니다.

우리는 여러 Raspberry Pi(RPi) 컴퓨터에서 실행되는 완전한 기능을 갖춘 Ethereum Proof-of-Work(PoW) 블록체인 네트워크의 프로토타입을 설명한다. 이 프로토타입은 …

Parallel implementation of numerical adaptive mesh refinement (AMR)strategies for solving 3D elastostatic contact mechanics problems is an essential step toward...

Distributed storage systems typically maintain strong consistency between data nodes and metadata nodes by adopting ordered writes: 1) first installing data; 2)... 분산 스토리지 시스템은 일반적으로 순차적 쓰기를 채택하여 데이터 노드와 메타데이터 노드 간에 강력한 일관성을 유지합니다: 1) 먼저 데이터를 설치하고; 2)...

최근 몇 년간, 리소스 탄력성과 비용 최적화는 RDBMS에 필수 요소가 되었습니다. 클라우드 네이티브 RDBMS는 d...을 통해 탄력적인 컴퓨팅 리소스를 제공합니다.

Mobile agents는 최근에 분산 환경에서 기본적인 그래프 문제를 해결하기 위한 강력한 프레임워크로 부상했습니다. 이러한 에이전트들은 aut...

데이터 집약적인 과학 워크플로는 전통적인 Grid 및 Cloud 플랫폼을 보완하면서 고성능 컴퓨팅(HPC) 시스템에 점점 더 의존하고 있습니다. 그러나 …

많은 compute node가 여러 CPU를 포함하고 각 node 내에서 일관성을 유지하는 복잡한 시스템에서, 핵심 과제는 효율적이고 올바른 coherence를 유지하는 것이다.

AI 애플리케이션의 폭발적인 성장으로 GPU 자원에 대한 전례 없는 수요가 발생했습니다. 클라우드 제공업체는 GPU-as-a-Service 플랫폼을 통해 이 수요를 충족합니다 ...