gnosyslambda's log https://gnosyslambda.github.io/ Recent content on gnosyslambda's log gnosyslambda's log https://gnosyslambda.github.io/images/og-image.png https://gnosyslambda.github.io/images/og-image.png Hugo ko-KR Thu, 02 Apr 2026 16:01:42 +0900 Terraform으로 GCP Vertex AI Workbench 구축 및 운영 완벽 가이드 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-04-02-terraform-vertex-ai-workbench-gcp-guide/ Thu, 02 Apr 2026 16:01:42 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-04-02-terraform-vertex-ai-workbench-gcp-guide/ Terraform을 사용하여 GCP Vertex AI Workbench를 구축하고 관리하는 방법을 상세히 설명합니다. 네트워킹, IAM, 자동 종료 및 커스텀 컨테이너 설정을 포함한 ML 인프라 자동화 가이드를 확인하세요. Amazon Aurora PostgreSQL 서버리스: Express 설정으로 DB 수 초 만에 생성하기 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-04-02-amazon-aurora-postgresql-serverless-express-setup/ Thu, 02 Apr 2026 08:01:26 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-04-02-amazon-aurora-postgresql-serverless-express-setup/ Amazon Aurora PostgreSQL 서버리스의 새로운 Express 설정을 통해 단 몇 초 만에 DB를 생성하세요. 최적화된 기본값으로 복잡한 설정 없이 빠르게 데이터베이스를 구축하는 방법을 소개합니다. 자바 AI 에이전트 개발: Google ADK 1.0.0 출시 및 주요 기능 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-04-02-google-adk-java-ai-agent-guide/ Thu, 02 Apr 2026 00:01:23 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-04-02-google-adk-java-ai-agent-guide/ Google이 Java 개발자를 위한 Agent Development Kit(ADK) 1.0.0을 정식 출시했습니다. 구글 맵 그라운딩, Agent2Agent 프로토콜 등 강력한 신기능을 활용해 고성능 자바 AI 에이전트를 구축하는 방법을 확인해보세요. Go AI 에이전트 개발 ADK 1.0 출시: 프로덕션 환경 구축 가이드 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-04-01-go-ai-agent-development-kit-adk/ Wed, 01 Apr 2026 16:01:28 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-04-01-go-ai-agent-development-kit-adk/ Go 언어 기반의 AI 에이전트 개발 키트 ADK 1.0 정식 출시! OpenTelemetry 통합과 새로운 플러그인 시스템을 통해 실험적 스크립트를 넘어 안정적인 프로덕션 AI 서비스를 구축하는 방법을 확인하세요. Pyroscope와 Alloy를 활용한 성능 병목 지점 분석 (TON 블록체인) https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-04-01-pyroscope-alloy-performance-profiling-guide/ Wed, 01 Apr 2026 08:01:16 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-04-01-pyroscope-alloy-performance-profiling-guide/ 성능 최적화의 핵심인 지속적 프로파일링! Pyroscope와 Alloy를 활용해 TON 블록체인의 실제 성능 병목 지점을 찾고 해결하는 구체적인 가이드를 확인해 보세요. AST와 TypeScript로 워크플로우 시각화 다이어그램 구현하기 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-04-01-typescript-ast-workflow-visualization/ Wed, 01 Apr 2026 00:01:30 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-04-01-typescript-ast-workflow-visualization/ TypeScript 코드를 AST(추상 구문 트리)를 통해 시각적인 워크플로우 다이어그램으로 변환하는 기술적 원리를 살펴봅니다. 복잡한 로직을 시각화하여 개발 생산성을 높이는 방법을 확인하세요. Go eBPF 프로파일링 원리: OpenTelemetry 심볼라이제이션 완벽 가이드 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-31-go-ebpf-opentelemetry-profiling-guide/ Tue, 31 Mar 2026 16:01:41 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-31-go-ebpf-opentelemetry-profiling-guide/ OpenTelemetry eBPF 프로파일러가 Go 애플리케이션의 로우 데이터를 심볼라이제이션을 통해 플레임 그래프로 변환하는 과정을 심층 분석합니다. 효율적인 Go 성능 분석 원리를 확인하세요. NestJS 멀티테넌시 아키텍처 설계 및 구현 전략 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-31-nestjs-multi-tenant-architecture-design/ Tue, 31 Mar 2026 08:01:17 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-31-nestjs-multi-tenant-architecture-design/ NestJS를 활용해 확장 가능한 멀티테넌시(Multi-tenancy) 아키텍처를 설계하는 실무 노하우를 소개합니다. MongoDB와 PostgreSQL 기반의 실제 구축 사례를 통해 데이터 분리 및 확장성 확보 전략을 확인하세요. 도메인 특화 임베딩 모델 만들기: RAG 성능 개선을 위한 가이드 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-31-build-domain-specific-embedding-model/ Tue, 31 Mar 2026 00:01:37 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-31-build-domain-specific-embedding-model/ 특정 산업군이나 전문 분야에 맞춘 도메인 특화 임베딩 모델을 하루 만에 구축하는 방법을 소개합니다. RAG 시스템의 검색 정확도를 획기적으로 높이는 임베딩 모델 학습 전략과 실무 노하우를 확인하세요. LLM 모니터링 가이드: Grafana Cloud와 OpenLIT 활용법 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-30-llm-monitoring-grafana-openlit-otel/ Mon, 30 Mar 2026 16:03:52 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-30-llm-monitoring-grafana-openlit-otel/ Grafana Cloud, OpenLIT, OpenTelemetry를 활용하여 프로덕션 환경의 LLM 애플리케이션을 효과적으로 모니터링하고 옵저버빌리티를 확보하는 실전 가이드를 확인해보세요. Gemini API 에이전트 스킬: LLM 지식 격차 해소 및 성능 최적화 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-30-gemini-api-agent-skills-optimization/ Mon, 30 Mar 2026 08:03:09 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-30-gemini-api-agent-skills-optimization/ Google DeepMind가 공개한 Gemini API 에이전트 스킬로 LLM의 지식 격차를 해소하세요. 최신 문서와 SDK 가이드를 실시간 연동하여 AI 에이전트의 성능을 비약적으로 높이는 핵심 전략과 벤치마크 결과를 정리했습니다. AI 에이전트 오류 3가지 유형과 설계 해결 방법 가이드 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-30-ai-agent-error-types-and-fixes/ Mon, 30 Mar 2026 00:02:49 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-30-ai-agent-error-types-and-fixes/ AI 에이전트 구축 시 발생하는 3가지 예측 가능한 오류 유형과 해결 방법을 알아봅니다. 단순 할루시네이션을 넘어 실제 오동작을 방지하는 안정적인 에이전트 설계 전략을 가이드합니다. AWS 업데이트: Bedrock NVIDIA Nemotron 3 및 Corretto 26 정리 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-29-aws-bedrock-nemotron-3-corretto-26-update/ Sun, 29 Mar 2026 16:02:54 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-29-aws-bedrock-nemotron-3-corretto-26-update/ Amazon Bedrock에 추가된 NVIDIA Nemotron 3 Super 모델과 Nova Forge SDK, Amazon Corretto 26 출시 등 최신 AWS 생성형 AI 및 개발 도구 업데이트 소식을 정리했습니다. Cursor AI 비용 78% 절감 및 전체 코드베이스 인덱싱 최적화 방법 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-29-reduce-cursor-ai-api-costs-indexing/ Sun, 29 Mar 2026 08:01:19 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-29-reduce-cursor-ai-api-costs-indexing/ Cursor AI 사용 시 발생하는 API 비용을 78% 절감하고 전체 코드베이스를 효율적으로 검색하는 최적화 전략을 소개합니다. 벡터 임베딩과 컨텍스트 관리 원리를 통해 스마트한 AI 코딩 환경을 구축하세요. 모노레포 크기 최적화: 개발 속도와 생산성 향상 가이드 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-29-reduce-monorepo-size-developer-velocity/ Sun, 29 Mar 2026 00:01:35 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-29-reduce-monorepo-size-developer-velocity/ 모노레포의 크기 증가로 인한 개발 속도 저하 문제를 해결하는 실무 전략을 소개합니다. 저장소 용량 최적화를 통해 빌드 시간을 단축하고 개발자 생산성을 극대화하는 방법을 확인하세요. LLM 애플리케이션 관측성 구축: OpenRouter와 Grafana 활용법 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-28-openrouter-grafana-llm-observability/ Sat, 28 Mar 2026 16:01:28 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-28-openrouter-grafana-llm-observability/ OpenRouter와 Grafana Cloud를 활용해 LLM 기반 애플리케이션의 관측성(Observability)을 확보하는 방법을 소개합니다. AI 인프라의 가시성을 높이고 성능을 최적화하는 실무 전략을 확인하세요. 쿠버네티스 볼륨 마운트 지연 해결: fsGroupChangePolicy 최적화 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-28-k8s-volume-mount-speed-optimization/ Sat, 28 Mar 2026 08:01:16 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-28-k8s-volume-mount-speed-optimization/ 쿠버네티스 볼륨 권한 확인으로 인해 파드 재시작이 30분이나 걸리셨나요? fsGroupChangePolicy 한 줄 설정으로 PVC 마운트 속도를 30초로 단축하고 운영 효율을 높이는 방법을 확인해보세요. Grafana Cloud와 Miggo를 활용한 런타임 보안 및 DevSecOps 구현 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-28-grafana-cloud-miggo-runtime-security/ Sat, 28 Mar 2026 00:01:25 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-28-grafana-cloud-miggo-runtime-security/ Grafana Cloud와 Miggo를 통합하여 복잡한 클라우드 네이티브 환경의 런타임 보안을 강화하는 방법을 소개합니다. 개발과 보안의 격차를 해소하고 실시간 위협 탐지 및 보호 전략을 확인하세요. AI 에이전트 신원 도용 방지와 제로 지식 보안 전략 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-27-ai-agent-identity-theft-prevention/ Fri, 27 Mar 2026 16:01:22 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-27-ai-agent-identity-theft-prevention/ AI 에이전트의 신원 도용 위협에 어떻게 대응해야 할까요? 1Password CTO가 제안하는 제로 지식 아키텍처 기반의 자격 증명 관리와 안전한 AI 에이전트 거버넌스 구축 전략을 알아봅니다. MCP 서버 모니터링 가이드: OpenLIT 및 Grafana Cloud 활용법 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-27-monitor-mcp-server-openlit-grafana/ Fri, 27 Mar 2026 08:01:28 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-27-monitor-mcp-server-openlit-grafana/ OpenLIT와 Grafana Cloud를 활용하여 MCP(Model Context Protocol) 서버를 효과적으로 모니터링하는 방법을 알아봅니다. LLM 애플리케이션의 성능 최적화와 실시간 관측성 확보를 위한 단계를 확인하세요. 에어비앤비의 시계열 예측 모델 구축 전략: 외부 충격에 강한 ML 시스템 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-27-airbnb-forecasting-model-resilience-strategy/ Fri, 27 Mar 2026 00:01:38 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-27-airbnb-forecasting-model-resilience-strategy/ 팬데믹과 같은 급격한 시장 변화 속에서도 정확한 예측을 유지하는 방법은 무엇일까요? 에어비앤비가 외부 충격에 강한 시계열 예측 모델을 구축하며 얻은 기술적 통찰과 아키텍처 변화를 소개합니다. 클라우드플레어 13세대 서버: 에지 컴퓨팅 성능 2배 향상 비결 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-26-cloudflare-gen-13-edge-compute-performance/ Thu, 26 Mar 2026 16:01:31 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-26-cloudflare-gen-13-edge-compute-performance/ 클라우드플레어가 AMD EPYC Turin 프로세서와 Rust 기반 FL2 스택을 도입한 13세대 서버를 공개했습니다. 캐시 대신 코어 밀도를 높여 에지 컴퓨팅 성능을 2배 향상시킨 설계 전략을 확인하세요. Cloudflare Gen 13 서버 아키텍처 분석: AMD EPYC 9965와 100GbE https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-26-cloudflare-gen13-server-architecture/ Thu, 26 Mar 2026 08:01:39 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-26-cloudflare-gen13-server-architecture/ 클라우드플레어의 13세대 서버 구축 과정을 심층 분석합니다. 192코어 AMD EPYC 튜린 9965 프로세서와 100GbE 네트워크 전환을 통한 성능 최적화 및 엔지니어링 설계를 확인해 보세요. LlamaParse와 Gemini 3.1로 금융 데이터 파싱 및 RAG 구현하기 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-26-llamaparse-gemini-financial-data-extraction/ Thu, 26 Mar 2026 00:01:20 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-26-llamaparse-gemini-financial-data-extraction/ LlamaParse와 Gemini 3.1을 결합하여 복잡한 금융 문서에서 고품질 데이터를 추출하는 워크플로우를 소개합니다. Pro 모델의 에이전틱 파싱과 Flash의 비용 효율성을 극대화한 아키텍처를 확인하세요. 왓츠앱 초기 엔지니어 Jean Lee의 초거대 서비스 스케일링과 기술 전략 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-25-whatsapp-scaling-engineering-secrets-jean-lee/ Wed, 25 Mar 2026 16:01:18 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-25-whatsapp-scaling-engineering-secrets-jean-lee/ 왓츠앱의 19번째 엔지니어 Jean Lee가 밝히는 소수 정예 팀으로 수억 명의 사용자를 감당한 스케일링 비결! 페이스북 인수 과정과 미래 엔지니어링의 핵심 통찰을 확인하세요. Cloudflare Sandbox로 컨테이너 관리 단순화 및 서버리스 구축 가이드 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-25-cloudflare-sandbox-container-simplification/ Wed, 25 Mar 2026 08:01:17 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-25-cloudflare-sandbox-container-simplification/ 복잡한 Cloudflare Containers를 one-shot Cloudflare Sandbox로 교체하여 관리 코드를 획기적으로 줄이는 방법을 소개합니다. 1시간 만에 에이전트를 활용해 시스템을 단순화하는 실전 노하우를 확인하세요. OpenAI Responses API로 AI 에이전트 구축하기: 컴퓨터 환경 및 셸 도구 활용 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-25-openai-responses-api-agent-environment/ Wed, 25 Mar 2026 00:01:27 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-25-openai-responses-api-agent-environment/ OpenAI의 Responses API와 셸 도구를 사용하여 보안과 확장성을 갖춘 AI 에이전트 런타임을 구축하는 방법을 알아봅니다. 파일, 도구, 상태 관리가 가능한 스테이트풀(Stateful) 에이전트 구현 원리를 정리했습니다. DevSecOps 실전 가이드: 쿠버네티스(AKS) 보안 사고 대응 사례 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-24-devsecops-kubernetes-security-incident-guide/ Tue, 24 Mar 2026 16:01:15 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-24-devsecops-kubernetes-security-incident-guide/ 쿠버네티스(AKS) 환경에서 발생한 실제 보안 침해 사고 사례를 통해 DevSecOps 대응 전략을 알아봅니다. 암호화폐 채굴 및 C2 서버 통신 탐지부터 조치까지 실무 중심의 생존 가이드를 확인하세요. 하이브리드 검색 구현: 시맨틱과 렉시컬 검색의 결합 방법 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-24-implementing-hybrid-search-semantic-lexical/ Tue, 24 Mar 2026 08:01:22 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-24-implementing-hybrid-search-semantic-lexical/ 단순 시맨틱 검색의 한계를 넘어, 시맨틱과 렉시컬 검색을 결합한 하이브리드 검색 구현 가이드를 소개합니다. 검색 정확도를 높이는 3단계 반복 개선 과정을 통해 최적의 검색 엔진을 구축해 보세요. AWS 로컬 에뮬레이터 Floci: 무료 오픈소스 LocalStack 대안 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-24-floci-local-aws-emulator-open-source/ Tue, 24 Mar 2026 00:01:18 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-24-floci-local-aws-emulator-open-source/ AWS 서비스를 로컬에서 비용 걱정 없이 테스트하고 싶으신가요? 무료 오픈소스 에뮬레이터 Floci를 통해 LocalStack의 대안으로 로컬 AWS 환경을 구축하고 개발 생산성을 높이는 방법을 확인하세요. 쿠버네티스 LLM 옵저버빌리티: 코드 수정 없는 AI 에이전트 모니터링 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-23-kubernetes-llm-zero-code-observability/ Mon, 23 Mar 2026 16:01:20 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-23-kubernetes-llm-zero-code-observability/ 쿠버네티스 환경에서 코드 수정 없이 LLM 및 AI 에이전트의 옵저버빌리티를 구현하는 방법을 소개합니다. 제로코드 방식으로 AI 애플리케이션의 가시성을 즉시 확보하고 성능을 최적화하세요. Rust WASM 파서를 TypeScript로 재작성했더니 더 빨라진 이유 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-23-rust-wasm-vs-typescript-parser-performance/ Mon, 23 Mar 2026 08:01:22 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-23-rust-wasm-vs-typescript-parser-performance/ 항상 Rust와 WASM이 더 빠를까요? Rust로 작성된 WASM 파서를 TypeScript로 재작성하여 성능을 개선한 사례를 통해 자바스크립트 엔진 최적화와 기술 선택의 기준을 살펴봅니다. JWT 인증 보안: 리프레시 토큰 로테이션 완벽 가이드 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-23-jwt-auth-refresh-token-rotation/ Mon, 23 Mar 2026 00:01:16 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-23-jwt-auth-refresh-token-rotation/ 단순한 로그인 기능을 넘어 실무 수준의 JWT 보안을 구축하세요. 리프레시 토큰 로테이션(Rotation)의 동작 원리부터 토큰 탈취 대응 및 세션 무효화 방법까지 상세히 다룹니다. AI 에이전트 옵저버빌리티: OpenLIT와 Grafana Cloud 트레이싱 가이드 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-22-ai-agent-tracing-openlit-grafana/ Sun, 22 Mar 2026 16:01:12 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-22-ai-agent-tracing-openlit-grafana/ AI 에이전트와 LLM 애플리케이션의 가시성을 확보하는 방법을 알아봅니다. OpenLIT와 Grafana Cloud를 사용하여 엔드투엔드 트레이싱을 구현하고 AI 시스템의 성능을 효과적으로 모니터링하세요. AI 비용 최적화 전략: LLM·GPU 인프라 비용 절감 가이드 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-22-ai-infrastructure-cloud-cost-optimization/ Sun, 22 Mar 2026 08:01:15 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-22-ai-infrastructure-cloud-cost-optimization/ AI 워크로드 운영 시 발생하는 LLM API, GPU 인스턴스, 벡터 DB의 서로 다른 비용 구조를 분석하고, 예상 범위를 벗어나는 클라우드 인프라 비용을 효율적으로 관리하고 절감하는 실무 전략을 소개합니다. Spec-Driven Development: AI 코딩 시대의 핵심 개발 방법론 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-22-spec-driven-development-ai-guide/ Sun, 22 Mar 2026 00:01:30 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-22-spec-driven-development-ai-guide/ AI 시대의 새로운 표준, Spec-Driven Development(SDD)를 소개합니다. 단순 코딩에서 벗어나 명확한 설계로 개발 효율과 코드 품질을 극대화하는 전략을 확인해 보세요. AI 에이전트 보안: 프롬프트 인젝션 방어 및 설계 가이드 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-21-ai-agent-prompt-injection-defense-guide/ Sat, 21 Mar 2026 16:01:19 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-21-ai-agent-prompt-injection-defense-guide/ AI 에이전트의 주요 보안 위협인 프롬프트 인젝션과 사회 공학적 공격을 방어하는 최적의 설계 방법을 소개합니다. 데이터 보호와 위험 작업 제한 전략으로 안전한 AI 시스템을 구축해 보세요. 우버(Uber)의 AI 기반 개발 생산성 도구: Minion과 Shepherd 사례 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-21-uber-ai-development-agentic-tools/ Sat, 21 Mar 2026 08:01:12 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-21-uber-ai-development-agentic-tools/ 우버가 개발 효율을 극대화하기 위해 구축한 Minion, Shepherd 등 내부 에이전틱 AI 도구의 작동 원리를 공개합니다. AI 도입 과정에서의 플랫폼 투자 및 토큰 비용 관리 전략을 확인해 보세요. Laravel PostgreSQL Lateral Join: Top N 성능 최적화 가이드 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-21-laravel-postgresql-lateral-join-performance/ Sat, 21 Mar 2026 00:01:19 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-21-laravel-postgresql-lateral-join-performance/ 라라벨과 PostgreSQL에서 &#39;그룹별 최신 N개 데이터&#39; 조회 시 발생하는 성능 문제를 Lateral Join 패턴으로 해결하는 방법을 소개합니다. 대용량 SaaS 환경을 위한 쿼리 최적화 노하우를 확인하세요. Elastic NVIDIA cuVS 연동: GPU 기반 벡터 검색 성능 최적화 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-20-elastic-nvidia-cuvs-vector-search-acceleration/ Fri, 20 Mar 2026 16:01:18 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-20-elastic-nvidia-cuvs-vector-search-acceleration/ Elastic과 NVIDIA cuVS 통합을 통해 GPU 가속 벡터 인덱싱을 구현하고, 기업용 AI 스케일링의 장벽을 제거하는 방법을 소개합니다. 대규모 데이터 처리 성능을 극대화하세요. Cloudflare 계정 남용 방지(Account Abuse Protection)로 부정 공격 차단하기 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-20-cloudflare-account-abuse-protection-fraud-prevention/ Fri, 20 Mar 2026 09:02:14 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-20-cloudflare-account-abuse-protection-fraud-prevention/ 봇과 지능형 사기 공격을 동시에 차단하는 Cloudflare Account Abuse Protection이 출시되었습니다. 계정 탈취(ATO) 및 부정 사용을 사전에 방지하는 강력한 보안 기능을 확인하세요. AWS S3 20주년: S3 Tables와 Vectors 등 신기능 및 미래 전망 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-20-amazon-s3-20-years-innovation-update/ Fri, 20 Mar 2026 01:01:15 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-20-amazon-s3-20-years-innovation-update/ Amazon S3 출시 20주년을 맞아 발표된 S3 Tables, S3 Vectors, S3 Metadata 등 최신 혁신 기술과 향후 발전 방향을 정리합니다. 클라우드 스토리지의 미래를 확인하세요. AWS S3 계정 리전 네임스페이스 도입: 버킷 생성 및 관리 가이드 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-20-aws-s3-account-regional-namespaces/ Fri, 20 Mar 2026 00:01:23 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-20-aws-s3-account-regional-namespaces/ Amazon S3가 계정 리전 네임스페이스 기능을 출시했습니다. 전역 고유 이름 제약 없이 계정 및 리전 단위로 S3 버킷을 생성하고 대규모 데이터 스토리지를 효율적으로 관리하는 방법을 알아보세요. 개인정보처리방침 https://gnosyslambda.github.io/privacy/ Fri, 20 Mar 2026 00:00:00 +0900 https://gnosyslambda.github.io/privacy/ <p>본 개인정보처리방침은 <strong>gnosyslambda&rsquo;s log</strong> (<a href="https://gnosyslambda.github.io">https://gnosyslambda.github.io</a>, 이하 &ldquo;블로그&rdquo;)가 수집하는 정보와 그 사용 방식을 설명합니다.</p> <hr> <h2 id="수집하는-정보">수집하는 정보</h2> <p>본 블로그는 다음과 같은 방식으로 정보를 수집합니다.</p> <p><strong>방문 통계 (Google Analytics)</strong></p> <ul> <li>방문자 수, 페이지 조회수, 체류 시간 등 익명 통계 데이터를 수집합니다.</li> <li>개인을 식별하는 정보는 수집하지 않습니다.</li> <li>Google Analytics 데이터 수집을 거부하려면 <a href="https://tools.google.com/dlpage/gaoptout">Google Analytics 거부 브라우저 부가기능</a>을 설치하세요.</li> </ul> <p><strong>광고 (Google AdSense)</strong></p> <ul> <li>본 블로그는 Google AdSense를 통해 광고를 게재할 수 있습니다.</li> <li>Google은 쿠키를 사용하여 방문자의 관심사에 맞는 광고를 표시합니다.</li> <li>관심 기반 광고를 거부하려면 <a href="https://adssettings.google.com">Google 광고 설정</a>에서 변경할 수 있습니다.</li> </ul> <p><strong>댓글</strong></p> AI 에이전트 개발을 위한 6가지 표준 프로토콜 가이드 (MCP, A2A) https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-19-ai-agent-protocols-guide-mcp/ Thu, 19 Mar 2026 21:12:58 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-19-ai-agent-protocols-guide-mcp/ MCP, A2A 등 AI 에이전트의 데이터 접근과 통신을 표준화하는 6가지 핵심 프로토콜을 소개합니다. 복잡한 커스텀 코드 없이 효율적으로 AI 에이전트를 통합하는 최신 기술 정보를 확인하세요. 에어비앤비의 옵저버빌리티 내재화: 대규모 마이그레이션 전략 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-19-airbnb-observability-platform-migration/ Thu, 19 Mar 2026 19:24:41 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-19-airbnb-observability-platform-migration/ 에어비앤비가 외부 벤더를 벗어나 자체 옵저버빌리티 플랫폼을 구축하며 얻은 실전 교훈을 공유합니다. 데이터 일관성 확보와 대규모 시스템 마이그레이션을 통한 개발자 경험 개선 전략을 확인하세요. AI 코드모드를 활용한 안드로이드 보안 패치 자동화 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-19-ai-codemods-android-security-patch/ Thu, 19 Mar 2026 15:13:44 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-19-ai-codemods-android-security-patch/ 수백만 줄의 대규모 코드베이스에서 AI 코드모드를 활용해 안드로이드 앱의 보안 취약점을 자동으로 수정하고 보안 설정을 강화하는 기술을 설명합니다. [원문] 번역 AI 코드모드로 구현하는 대규모 안드로이드 보안 자동화 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-18-ai-codemods-android-security-automation/ Wed, 18 Mar 2026 22:30:00 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-18-ai-codemods-android-security-automation/ 수백만 줄의 대규모 코드베이스에서 AI 코드모드를 활용해 안드로이드 앱의 보안 취약점을 자동으로 수정하고 &#39;기본 보안&#39; 아키텍처를 실현하는 기술적 통찰을 제공합니다. 여행지 추천 시스템 설계: 개인화 모델과 탐색 알고리즘 구현 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-18-travel-destination-recommendation-system-design/ Wed, 18 Mar 2026 20:00:00 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-18-travel-destination-recommendation-system-design/ 사용자의 취향을 분석하고 최적의 여행지를 제안하는 추천 모델 구축 사례를 소개합니다. 개인화된 랭킹 알고리즘을 통해 탐색 과정을 효율화하는 기술적 상세 구조를 확인하세요. 슬랙(Slack) 알림 시스템 재설계: 기술적 도전과 아키텍처 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-18-slack-notification-system-redesign/ Wed, 18 Mar 2026 14:00:00 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-18-slack-notification-system-redesign/ 슬랙(Slack)이 복잡해진 알림 시스템을 처음부터 다시 구축하며 해결한 기술적 도전 과제와 아키텍처 개선 과정을 소개합니다. 대규모 서비스의 알림 로직 최적화 노하우를 확인하세요. 플랫폼 엔지니어링: 생산성 높은 팀 조직 및 운영 전략 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-17-platform-engineering-team-organization-guide/ Tue, 17 Mar 2026 23:00:00 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-17-platform-engineering-team-organization-guide/ 조직 구조의 한계를 넘어 아키텍처 중심의 효율적인 플랫폼 팀을 구성하는 방법을 살펴봅니다. 생산성을 극대화하는 플랫폼 엔지니어링 팀 조직 전략과 운영 노하우를 확인하세요. MCP(Model Context Protocol) 생태계 구축 및 핀터레스트 적용 사례 정리 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-17-pinterest-mcp-ecosystem-implementation/ Tue, 17 Mar 2026 17:00:00 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-17-pinterest-mcp-ecosystem-implementation/ 핀터레스트가 MCP(Model Context Protocol)를 활용해 AI 에이전트 생태계를 구축하고 프로덕션에 적용한 실전 사례를 소개합니다. MCP 서버 운영과 IDE 통합 노하우를 확인하세요. Meta 랭킹 엔지니어 에이전트(REA): 광고 모델 실험 자동화 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-17-meta-ranking-engineer-agent-rea/ Tue, 17 Mar 2026 09:00:00 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-17-meta-ranking-engineer-agent-rea/ Meta의 Ranking Engineer Agent(REA)가 광고 랭킹 모델의 머신러닝 실험을 자동화하는 원리를 살펴봅니다. 가설 생성부터 학습, 디버깅까지 AI 에이전트의 혁신적인 워크플로우를 확인하세요. 페이스북 메신저 보안 브라우징(ABP) 동작 원리와 개인정보 보호 기술 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-16-messenger-advanced-browsing-protection-security/ Mon, 16 Mar 2026 23:00:00 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-16-messenger-advanced-browsing-protection-security/ 페이스북 메신저의 Advanced Browsing Protection(ABP) 기술이 개인정보를 보호하면서 악성 링크를 차단하는 엔지니어링 원리와 인프라 구조를 자세히 알아봅니다. 구글 코랩 MCP 서버 연동 가이드: AI 에이전트로 코드 실행하기 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-16-google-colab-mcp-server-guide/ Mon, 16 Mar 2026 17:00:00 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-16-google-colab-mcp-server-guide/ Google Colab MCP 서버를 활용해 Claude, Gemini 등 AI 에이전트를 코랩 환경에 연결하는 방법을 소개합니다. 로컬 에이전트에서 클라우드의 파이썬 코드를 직접 실행하고 제어하는 효율적인 개발 환경을 구축해 보세요. 제미나이 코드 어시스트 신기능: IntelliJ 및 VS Code 지원 확대 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-16-gemini-code-assist-new-features-update/ Mon, 16 Mar 2026 09:00:00 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-16-gemini-code-assist-new-features-update/ 구글 Gemini Code Assist에 Finish Changes와 Outlines 기능이 도입되었습니다. IntelliJ와 VS Code에서 AI 페어 프로그래머를 활용해 코드 완성 및 리팩토링 효율을 극대화하는 방법을 알아보세요. Gemini Code Assist 업데이트: 에이전트 모드와 신규 기능 정리 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-15-gemini-code-assist-agent-mode-update/ Sun, 15 Mar 2026 23:00:00 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-15-gemini-code-assist-agent-mode-update/ Google Gemini Code Assist의 최신 업데이트를 확인하세요. 에이전트 모드와 인라인 디프 기능을 통해 개발 워크플로우를 최적화하고 생산성을 극대화하는 방법을 소개합니다. Gemini CLI Conductor: AI 생성 코드 자동 리뷰 기능 및 활용법 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-15-gemini-cli-conductor-automated-reviews/ Sun, 15 Mar 2026 17:00:00 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-15-gemini-cli-conductor-automated-reviews/ Gemini CLI의 Conductor 업데이트를 통해 AI 생성 코드의 품질을 검증하는 자동 리뷰 기능이 도입되었습니다. AI 에이전트의 구현 결과물을 원본 계획과 대조하고 스타일 가이드를 준수하는지 자동 확인하는 방법을 알아보세요. 엔터프라이즈 AI: 파운데이션 모델을 넘어 컨텍스트가 중요한 이유 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-15-enterprise-ai-context-foundation-models/ Sun, 15 Mar 2026 09:00:00 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-15-enterprise-ai-context-foundation-models/ 단순한 AI 데모를 넘어 실제 비즈니스 가치를 창출하는 엔터프라이즈 AI 구축의 핵심은 &#39;컨텍스트&#39;입니다. 파운데이션 모델의 한계를 극복하고 실질적인 성능을 높이는 방안을 확인하세요. Cloudflare Workers AI Kimi K2.5 지원: AI 에이전트 최적화 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-14-cloudflare-workers-ai-kimi-k25-agents/ Sat, 14 Mar 2026 23:00:00 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-14-cloudflare-workers-ai-kimi-k25-agents/ Cloudflare Workers AI에서 Kimi K2.5 대형 모델을 지원합니다. AI 에이전트 구축을 위한 추론 스택 최적화와 비용 절감 방안을 확인하고 고성능 AI 애플리케이션을 개발하세요. 클라우드플레어 AI 보안 출시: 섀도우 AI 탐지 및 앱 보호 방법 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-14-cloudflare-ai-security-apps-ga/ Sat, 14 Mar 2026 17:00:00 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-14-cloudflare-ai-security-apps-ga/ 클라우드플레어가 AI 앱 보안(AI Security for Apps) 기능을 정식 출시했습니다. 무료 AI Discovery로 기업 내 숨겨진 섀도우 AI를 탐지하고, 모델이나 호스팅에 상관없이 강력한 AI 보호 계층을 구축하는 방법을 알아보세요. Text-to-SQL 성능 최적화: 통합 임베딩과 RAG 기반 구현 가이드 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-14-unified-embeddings-for-scalable-text-to-sql/ Sat, 14 Mar 2026 09:00:00 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-14-unified-embeddings-for-scalable-text-to-sql/ Pinterest의 대규모 Text-to-SQL 구현 사례를 통해 컨텍스트와 의도를 결합한 통합 임베딩 방식과 RAG 기반 테이블 선택 최적화 전략을 알아봅니다. 스포티파이 2025 Wrapped: 하이라이트 생성 기술 분석 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-13-spotify-wrapped-2025-engineering-tech/ Fri, 13 Mar 2026 20:00:00 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-13-spotify-wrapped-2025-engineering-tech/ [Spotify Engineering] 번역. 2025년 스포티파이 Wrapped에서 개인별 청취 데이터를 분석하여 흥미로운 하이라이트 순간을 추출하고 스토리로 시각화하는 기술적 배경을 설명합니다. Gemini CLI 'Plan 모드' 출시: 안전한 대규모 코드 분석 및 설계 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-13-gemini-cli-plan-mode-code-analysis/ Fri, 13 Mar 2026 19:00:00 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-13-gemini-cli-plan-mode-code-analysis/ Gemini CLI에 도입된 &#39;Plan 모드&#39;는 실행 위험 없이 대규모 코드베이스를 분석하고 아키텍처 변경을 설계할 수 있는 읽기 전용 환경을 제공합니다. MCP 지원과 새로운 도구를 통해 AI와 개발자 간의 협업 효율을 극대화하는 방법을 소개합니다. AI 에이전트 토큰 비용 98% 절감: RFC 9457 에러 응답 최적화 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-13-reduce-ai-token-costs-rfc-9457/ Fri, 13 Mar 2026 14:00:00 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-13-reduce-ai-token-costs-rfc-9457/ 클라우드플레어가 무거운 HTML 대신 RFC 9457 기반의 구조화된 JSON 및 Markdown 에러 응답을 도입하여 AI 에이전트의 토큰 비용을 98% 절감한 방법과 효율적인 API 설계 전략을 소개합니다. Pingora HTTP Request Smuggling 취약점 분석 및 보안 가이드 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-12-pingora-request-smuggling-vulnerability-fix/ Thu, 12 Mar 2026 23:00:00 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-12-pingora-request-smuggling-vulnerability-fix/ Cloudflare의 오픈 소스 Pingora에서 발견된 HTTP Request Smuggling 취약점과 Pingora 0.8.0 버전의 해결 방법을 상세히 정리합니다. 인그레스 프록시 보안 강화를 위한 필수 패치 정보를 확인하세요. MCP부터 A2A까지, AI 에이전트 표준 프로토콜 가이드 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-12-guide-to-ai-agent-protocols/ Thu, 12 Mar 2026 17:00:00 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-12-guide-to-ai-agent-protocols/ MCP와 A2A를 포함한 6가지 핵심 프로토콜을 통해 커스텀 통합 코드 없이 AI 에이전트 간의 데이터 접근과 통신을 표준화하는 방법을 소개합니다. 구글 Developer Knowledge API 및 MCP 서버: AI 에이전트 문서 검색 가이드 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-12-google-developer-knowledge-api-mcp-server/ Thu, 12 Mar 2026 09:00:00 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-12-google-developer-knowledge-api-mcp-server/ 구글이 공개한 Developer Knowledge API와 MCP 서버를 통해 AI 에이전트가 Firebase, Google Cloud 등 최신 개발 문서를 실시간으로 검색하고 활용하는 방법을 확인하세요. 클라우드플레어, AI 기반 API 상태 저장 취약점 스캐너 발표 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-11-cloudflare-stateful-api-vulnerability-scanner/ Wed, 11 Mar 2026 17:00:00 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-11-cloudflare-stateful-api-vulnerability-scanner/ 클라우드플레어가 AI로 API 호출 그래프를 생성하여 기존 보안 도구가 놓치기 쉬운 논리적 결함을 선제적으로 찾아내는 상태 저장 취약점 스캐너를 출시했습니다. [Cloudflare] 번역. DSPy로 프롬프트 엔지니어링 자동화 및 LLM 성능 최적화하기 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-11-dspy-prompt-engineering-optimization/ Wed, 11 Mar 2026 09:00:00 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-03-11-dspy-prompt-engineering-optimization/ DSPy를 활용해 프롬프트 엔지니어링을 수동 작업에서 자동화된 최적화 루프로 전환하는 방법을 알아봅니다. 성능 향상, 비용 절감, 운영 신뢰성을 높이는 실무 노하우를 정리했습니다. OpenClaw 심층 분석: 25만 스타의 오픈소스 AI 에이전트, 그 이후의 진짜 질문 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-02-28-openclaw-open-source-ai-agent/ Sat, 28 Feb 2026 22:00:00 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-02-28-openclaw-open-source-ai-agent/ 72시간 만에 GitHub 6만 스타, 3개월 만에 25만 스타를 돌파한 OpenClaw의 아키텍처, 경쟁 구도, 그리고 창시자가 OpenAI로 떠난 뒤 남은 지속 가능성 문제를 시니어 엔지니어 관점에서 해부합니다. 넷플릭스는 어떻게 LLM을 자사 서비스에 맞게 길들이는가 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-02-19-netflix-scaling-llm-post-training/ Thu, 19 Feb 2026 19:45:00 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-02-19-netflix-scaling-llm-post-training/ 넷플릭스 AI 플랫폼 팀이 Ray 기반 분산 학습, 내결함성 체크포인팅, 멀티 노드 GPU 클러스터를 활용하여 범용 LLM을 자사 도메인에 맞게 파인튜닝하는 Post-Training 인프라의 설계와 운영 전략을 분석합니다. 신뢰성 있는 AI를 위한 에이전트 아키텍처: 스플릿-브레인 설계의 실무 적용 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-02-05-trustable-ai-agentic-architecture/ Thu, 05 Feb 2026 21:00:00 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-02-05-trustable-ai-agentic-architecture/ 시속 160km 레이스카 AI 코칭 사례를 통해 엣지-클라우드 스플릿-브레인 아키텍처의 설계 원칙, Antigravity 오케스트레이션 프레임워크, 그리고 한국 실무 환경에서의 적용 전략을 심층 분석합니다. OpenAI는 어떻게 PostgreSQL 하나로 8억 사용자를 감당하는가 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-01-28-openai-scaling-postgresql-chatgpt/ Wed, 28 Jan 2026 23:20:00 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2026-01-28-openai-scaling-postgresql-chatgpt/ ChatGPT 8억 사용자를 단일 PostgreSQL 프라이머리 + 50대 읽기 복제본으로 감당하는 OpenAI의 데이터베이스 아키텍처 전략과, 한국 실무 환경에서의 적용 가능성을 분석합니다. RAG vs Fine-tuning: 프로덕션 LLM에서 둘 중 뭘 써야 하는가 — 실전 의사결정 프레임워크 https://gnosyslambda.github.io/posts/2025-12-22-rag-vs-finetuning-practical-guide/ Mon, 22 Dec 2025 20:15:00 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2025-12-22-rag-vs-finetuning-practical-guide/ RAG와 Fine-tuning의 실전 비용, 성능, 운영 리스크를 한국 산업 맥락에서 비교하고, 상황별 의사결정 프레임워크를 제시합니다. Internal Developer Platform은 진짜 필요한가 — 플랫폼 엔지니어링의 현실과 허상 https://gnosyslambda.github.io/posts/2025-11-19-developer-experience-platform-engineering/ Wed, 19 Nov 2025 18:30:00 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2025-11-19-developer-experience-platform-engineering/ Backstage, Port, Humanitec으로 대표되는 Internal Developer Platform(IDP) 트렌드를 분석하고, 개발자 자율성과 표준화 사이의 긴장, 그리고 한국 기업 맥락에서의 도입 판단 기준을 정리합니다. Uber는 어떻게 수십억 건의 결제를 "딱 한 번만" 처리하는가 https://gnosyslambda.github.io/posts/2025-10-30-uber-exactly-once-payment-processing/ Thu, 30 Oct 2025 22:10:00 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2025-10-30-uber-exactly-once-payment-processing/ Uber가 하루 수천만 건의 결제를 정확히 한 번만 처리하기 위해 도입한 멱등성 키, Cadence 워크플로 엔진, Outbox 패턴의 아키텍처를 분석하고, 한국 핀테크 환경에서의 적용 가능성을 따져봅니다. Claude Code Plugins 해부: 앱스토어 없는 AI 코딩 도구의 확장성 전쟁 https://gnosyslambda.github.io/posts/2025-10-18-claude-code-plugins-skills-ecosystem/ Sat, 18 Oct 2025 21:30:00 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2025-10-18-claude-code-plugins-skills-ecosystem/ Anthropic의 Claude Code Plugins 퍼블릭 베타를 중심으로, Skills·MCP·Hooks·Subagents 등 확장성 아키텍처를 해부하고, 분산형 마켓플레이스 철학의 실무 함의를 비판적으로 분석합니다. Cloudflare가 인터넷의 20%를 Rust로 다시 쓴 이유 https://gnosyslambda.github.io/posts/2025-10-08-cloudflare-rust-internet-infrastructure/ Wed, 08 Oct 2025 19:15:00 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2025-10-08-cloudflare-rust-internet-infrastructure/ Cloudflare가 NGINX 기반 프록시를 100명 이상의 엔지니어가 참여한 Rust 재작성으로 교체하여 응답 시간 25% 단축, CPU·메모리 50% 이상 절감을 달성한 과정과 그 트레이드오프를 분석합니다. Log4Shell 이후, 소프트웨어 공급망을 신뢰하는 방법은 완전히 바뀌었다 https://gnosyslambda.github.io/posts/2025-09-25-supply-chain-security-sbom-sigstore/ Thu, 25 Sep 2025 21:45:00 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2025-09-25-supply-chain-security-sbom-sigstore/ Log4Shell이 드러낸 소프트웨어 공급망의 구조적 취약점, 그리고 SBOM·Sigstore·SLSA로 이어지는 업계의 대응을 한국 규제 맥락과 함께 분석합니다. kube-scheduler의 속을 열어보면: 당신의 Pod는 어떻게 그 노드에 배치됐는가 https://gnosyslambda.github.io/posts/2025-07-22-anatomy-of-kubernetes-scheduler/ Tue, 22 Jul 2025 20:30:00 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/2025-07-22-anatomy-of-kubernetes-scheduler/ Kubernetes 스케줄러의 내부 동작 원리를 파이프라인 단위로 해부하고, 커스텀 스케줄러 구현부터 대규모 GPU 클러스터 운영까지 실무 관점에서 분석합니다. 안녕하세요, gnosyslambda의 기술 블로그입니다 https://gnosyslambda.github.io/posts/hello-world/ Sun, 15 Jun 2025 14:00:00 +0900 https://gnosyslambda.github.io/posts/hello-world/ 개발자 + AI 테크 블로그를 시작하며. 코드, 아키텍처, AI 도구에 대한 실전 기록을 남기는 공간입니다. 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