기술
201개의 포스트
AWS S3 완전 정복: 인터넷의 하드디스크가 된 서비스의 모든 것
AWS의 첫 번째 서비스이자, 인터넷 인프라의 보이지 않는 기둥. S3가 왜 탄생했고, 어떻게 99.999999999%의 내구성을 달성하며, 전 세계 기업이 어떤 사고를 겪었고, 실무에서 어떻게 활용해야 하는지를 풀어본다.
AWS Well-Architected Framework: 클라우드를 '제대로' 설계하는 6가지 기둥
EC2 하나 띄우는 건 쉽다. 하지만 '잘' 띄우는 건 다른 문제다. AWS가 10년간 수만 고객의 아키텍처를 리뷰하며 정리한 공식 설계 원칙 — Well-Architected Framework의 6가지 기둥을 20대 눈높이에서 풀어본다.
EC2 완전 정복: CPU와 RAM부터 가상화, 그리고 클라우드 서버까지
CPU, RAM, SSD가 무엇인지부터 시작해서, 이것들이 어떻게 가상화되어 EC2라는 '주문형 컴퓨터'가 되었는지를 차근차근 풀어본다. 클라우드 서버의 실체를 이해하는 가장 쉬운 가이드.
클라우드란 무엇인가: 전산실에서 클라우드까지, IT 인프라의 대전환
자체 서버실을 운영하던 시대에서 클릭 한 번으로 전 세계에 서버를 배포하는 시대까지. 클라우드 컴퓨팅이 탄생한 이유, 작동 원리, 그리고 실제 비즈니스에 미치는 영향을 쉽고 깊이 있게 풀어본다.
AWS 비용 관리 완전 정복: 깜짝 청구서를 막는 실전 가이드
학습용 EC2를 켜놓고 잊었다가 100만원 청구서를 받은 적 있는가? AWS 요금 구조부터 Free Tier 함정, Cost Explorer 활용법, 예산 알림 설정, 그리고 FinOps 문화까지 — 클라우드 비용을 완전히 통제하는 실전 가이드.
AI 칩 전쟁 2026 — NVIDIA 독주 속 TPU v7, Trainium 3, Groq, MTIA의 도전
NVIDIA가 매출 2,159억 달러로 AI 칩 시장의 80%를 지배하는 가운데, Google TPU v7, AWS Trainium 3, Groq LPU, Meta MTIA가 도전장을 내밀었다. AI 반도체 전쟁의 역사, 현재, 그리고 미래를 완전 정리한다.
Amazon Aurora 완전 정복: AWS가 관계형 데이터베이스를 '재발명'한 방법
MySQL의 5배, PostgreSQL의 3배 성능. 6개 복제본 자동 유지. 128TB 자동 확장. RDS의 편리함 위에 '클라우드 네이티브' 스토리지를 올린 Aurora — 왜 만들어졌고, 어떻게 다르며, 언제 써야 하는지를 SIGMOD 논문부터 실전 사례까지 풀어본다.
Newton: Disney, DeepMind, NVIDIA가 함께 만든 GPU 물리 시뮬레이션 엔진의 모든 것
로봇이 걷고, 물건을 잡고, 옷을 접는 법을 배우려면 — 현실을 시뮬레이션해야 한다. Newton은 Disney Research, Google DeepMind, NVIDIA가 Linux Foundation 아래 공동 개발한 GPU 가속 물리 엔진으로, MuJoCo 대비 최대 475배 빠른 시뮬레이션을 제공한다.
온톨로지의 모든 것: 아리스토텔레스에서 Palantir까지
2,400년 전 아리스토텔레스가 '존재의 범주'를 정리한 이래, 온톨로지는 철학에서 컴퓨터 과학으로, 다시 엔터프라이즈 AI의 핵심으로 진화해 왔다. Palantir 특집과 함께 그 역사를 추적한다.
Ollama 완전 가이드: 클라우드 없이 내 PC에서 AI를 돌리는 가장 쉬운 방법
ChatGPT에 월 $20을 내는 대신, 내 컴퓨터에서 무료로 AI를 돌릴 수 있다면? Ollama는 GitHub 16.5만 스타의 오픈소스 도구로, 한 줄 명령어로 LLM을 로컬에서 실행한다. 설치부터 모델 선택, Open WebUI 연동까지.
Flow Matching 완전정복: 확산 모델 이후의 생성 AI 패러다임
DALL-E, Midjourney를 만든 확산 모델은 왜 느렸나? Meta AI의 Flow Matching은 '구불구불한 길' 대신 '직선 경로'로 노이즈를 이미지로 바꾼다. FLUX, SD3, Movie Gen, Voicebox — 2026년 최강 생성 모델들의 공통 비밀을 해부한다.
RAG vs Fine-tuning: AI에게 새로운 지식을 가르치는 두 가지 방법
ChatGPT에게 우리 회사 데이터를 알려주고 싶다면? RAG와 Fine-tuning, 2026년 실무에서 가장 많이 마주치는 이 선택지를 요리사 비유와 일러스트로 명쾌하게 정리합니다.