일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
- GIT
- terraform
- 표준 라이브러리
- 리눅스
- AWS
- python
- nexus
- go
- aws사용자모임
- AI챗봇
- maven
- 변수
- open ai
- AI
- 애저
- Azure
- 파이썬
- 사용자 계정 관리
- it기사
- 3티어 아키텍처
- 명령어
- docker
- awskrug
- 함수
- Linux
- jenkins
- 클라우드
- dockerfile
- git hub
- 프로세스 관리
- Today
- Total
목록이곳저곳 탐방기 (4)
We are Architect
12월 3일 을지로 입구역 삼화타워에 3층에서 AWS사용자모임 네트워크 소모임이 열렸다. 나는 해당 모임의 첫 참석이었으며 Room 2에서 개최하신 분들이 모임을 준비하고 계셨다. 들어가자마자 옆에 간단한 허기를 채울 수 있게 음료수와 김밥을 구비해 놓으셨고 덕분에 배가 좀 나아졌습니다. 오늘의 세션 주제는 AWS 서비스중 NetworkFireWall이었습니다. 그리고 발표자 분은 AWS의 심은수 님이 발표와 진행을 해주셨습니다. 바로 시작은 하지 않았고 가볍게 Q&A 시간을 가진 뒤에 진행이 되었습니다. 우선 NetworkFireWall은 수리카타 엔진기반으로 만들어진 방화벽 서비스로써 규칙에 맞게 트래픽을 허용 및 차단하고 DNS 필터링과 애플리케이션 계층 규칙을 지원하며 차단된 트래픽에 대..
안녕하세요. 오늘은 11월 19일 날 진행하였던 플랫폼 엔지니어링 모임에서 들은 내용들을 공유하고자 합니다. 장소는 강남의 센터필드 EAST동 18층에서 진행되었고 당일에 진행된 세션은 하나였고 주제는 ' 쿠버네티스 지능형 리소스 최적화 ' 이였습니다. 이후에는 치킨을 먹으면서 교류하던 세션이었는데 저는 부끄러움과 경력자 분들의 대화가 두려운 나머지 세션이 끝나고 후다닥 나왔습니다ㅠㅠ 다음에는 기회가 있으면 되도록 교류를 해보려고 합니다.. 세션 주제는 앞서 이야기 얘기하였듯' 쿠버네티스 지능형 리소스 최적화 '이었고 발표자 분은 카카오페이 증권의 신위섭 님이 진행해 주셨습니다. AI 에이전트를 이용하여 쿠버네티스의 리소스 사용량을 최적화시켜 주고 그로 인하여 비용절감 및 리소스 사용량의 효율을 올리..
안녕하세요! 오늘은 AWS 커뮤니티 데이를 다녀온 후기를 알려드리려고 합니다. 이런 AWS 행사는 처음이라서 생소하기도 했지만 재미있는 경험이 될거 같아서 한참 전에 사전신청을 하고 드디어 엊그제 행사에 참석을 하였습니다. 제가 신청한 트랙은 트랙3: 생성형 AI이었습니다. 해당 트랙을 들은 이유는 단순하게도 요즘 IT트렌디 자체가 AI에 관심이 쏠리기도 하였고 AI 관련 서비스들을 AWS 자체에서도 많이 시도하는 서비스이면서 이 서비스를 가지고 어떻게 활용하는 가에 대한 호기심을 가지고 해당 트랙을 선택하여서 참석하게 되었습니다. 안에서 사진을 찍을 생각을 하지 않았다는게 매우 아쉽지만 재밌었습니다. 우선 1시 반까지 행사에 참석하기 위해서 3호선을 타고 교대에서 환승 후 2호선 역삼역에서 하차하..
살면서 처음으로 관심있는 분야의 모임을 들어가서 여러 이야기를 듣고 왔다. AWS사용자모임은 안에서도 여러 모임이 존재한다. 그중에 오늘은 을지로 소모임이라는 곳에 참석하였다. 서울역에 있는 KDB생명빌딩 건물안에 올리브영에서 모임이 개최 되었으며 들어가는 것만 해도 처음이라서 그런지 긴장 하였지만 생각보다 편안한 분위기 였다. 그리고 어리둥절한 상태에서 몆분이 지났으며 올리브영 소속분의 발표로 모임이 시작이 되었다. 비록 아직 나의 수준에서는 이해할 수 없는 내용들의 대화가 오고갔으나 대단한 분들이 계신것은 확인했다. 발표는 올리브영의 백엔드 개발자 분들이 나오셔서 진행했으며 주제는 다음과 같았다. 1. Kafka cdc를 이용한 점진적 db 마이그레이션2. 99.8% 정확도를 가진 이미지 ..