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Copilot, Code, and CI/CD: DevOps 파이프라인에서 AI 생성 코드 보안
3개월 전, 나는 시리즈 B 스타트업의 시니어 엔지니어가 authentication bypass를 production에 배포하는 모습을 목격했다. 그가 무능해서가 아니라 — 그는 …
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CUDA‑Q와 Amazon Bedrock AgentCore 통합: 기술 심층 탐구
소개 quantum computing과 artificial intelligence의 융합은 현대 컴퓨팅에서 가장 흥미로운 최전선 중 하나를 나타낸다. 이 기사에서는 ...
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DevSecOps for MLOps: 전체 머신러닝 라이프사이클 보안
나는 아직도 지난 3월 새벽 2시 47분에 도착한 Slack 메시지를 기억한다. 헬스케어 AI 스타트업의 머신러닝 엔지니어였던, 내가 6개월 전에 인터뷰했던 사람의 메시지였다.
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SAFe 5.0 프레임워크에서 AI 강화 마이크로서비스 통합
초록 AI‑enhanced 마이크로서비스를 SAFe 5.0 프레임워크에 통합하는 것은 기업 솔루션에서 확장성을 달성하기 위한 새로운 접근법을 제시한다....
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Kubernetes에서 AWS Bedrock, FastAPI 및 Helm을 사용하여 AI 에이전트를 구축하고 배포하는 방법
AI가 제공하는 역량은 더 이상 대규모 중앙 집중식 플랫폼에만 국한되지 않습니다. 오늘날 엔지니어링 팀은 점점 경량 · 특화된…
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AI가 DevOps를 재정의하는 방법: 더 빠르고 안전한 릴리스를 위한 실용적인 패턴
DevOps는 항상 소프트웨어를 더 빠르게 제공하면서도 시스템을 깨지 않으려 노력해 왔습니다 — 속도와 안정성 사이의 균형 잡힌 행위입니다. 이제 Artificial Intelligence가 …
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그들의 언어를 말하라: Communication Profiling이 Agile Delivery 중단을 방지하는 방법
Agile delivery 실패는 보통 편한 변명으로 설명됩니다. 백로그가 불명확했습니다. 스코프가 변경되었습니다. 추정이 잘못되었습니다. 아키텍처가 ...
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컨테이너화된 Quarkus API와 AWS EKS/Fargate 기반 CI/CD 파이프라인 구축 (CDK)
최근 포스트에서 저는 AWS ECS Elastic Container Service와 Quarkus, CDK Cloud Development Kit를 사용하여 구현하기 위한 이점을 시연했습니다.
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AutoML vs. LLMs: 효율적인 ML 파이프라인 생성을 위한 개발자 가이드
현재 AI 환경에서, 과대광고 사이클은 부인할 수 없을 정도로 대형 언어 모델(LLMs)에 집중되어 있습니다. 코드 생성부터 추론에 이르기까지, GPT-4와 Llama와 같은 모델들이 그 중심에 있습니다.
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Generative AI가 클라우드 지원 운영을 혁신하는 방법: 실용적인 프레임워크
요약: 클라우드 지원은 더 이상 인력 문제가 아니라 인지 및 확장성 문제다. 클라우드 플랫폼이 복잡해짐에 따라, 지원 엔지니어는…
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통합 데이터 파이프라인이 현대 AI 인프라를 변혁하는 방법
시간이 지남에 따라 AI 모델의 개선 속도가 이를 지원하기 위한 파이프라인의 속도를 앞질렀습니다. 팀들은 더 복잡한 신호와 높은…
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Node.js를 배우기 위한 7가지 최고의 리소스: 개발자를 위한 개인 가이드
나는 아직도 그 좌절감을 기억한다; 몇 주 동안 튜토리얼을 헤매며 첫 번째 Node.js 앱을 만들려고 애썼다. 문서는 방대했고, 예제들은 종종 실제 상황과 맞지 않았다.