Tech Insights

네이버 D2•2026년 6월 2일

Inside VictoriaMetrics

VictoriaMetrics의 내부 구조를 vmagent(수집), vminsert(라우팅), vmstorage(저장), vmselect(쿼리) 순서로 분석하며, 특히 수집 구조의 최적화 방안을 중점적으로 다룹니다.

InfraBigData

AWS•2026년 6월 2일

Amazon GameLift Servers DDoS Protection 기능으로 플레이어 상시 보호

Amazon GameLift Servers DDoS Protection은 Player Gateway를 활용하여 UDP 기반 게임 트래픽을 위한 상시 보호 기능을 제공합니다. 추가 비용 없이 게임 서버 IP를 은닉하고, 플레이어별 속도 제한 및 동적 엔드포인트 교체를 통해 DDoS 공격으로부터 플레이어를 보호합니다.

Infra

AWS•2026년 6월 2일

Amazon SageMaker Unified Studio에서 Cross-Account Amazon Redshift Data Sharing 거버넌스 패턴 검증

Amazon SageMaker Unified Studio(SMUS)에서 Cross-Account Redshift Data Sharing 거버넌스를 구현하는 패턴을 검증하고, Publisher 프로젝트를 소스 계정에 배치하는 것이 핵심임을 제시합니다. 이 패턴은 소스 컴퓨트 격리, 데이터 거버넌스, Redshift 엔진 쿼리 요구사항을 동시에 충족합니다.

AIBigDataArchitecture

AWS•2026년 6월 2일

AWS DevOps Agent와 Custom MCP 서버를 활용한 HYBE의 인시던트 자동 조사 체계 구축 사례

HYBE는 AWS DevOps Agent와 자체 Custom MCP 서버를 결합하여 인시던트 대응 프로세스를 자동화했습니다. 이 시스템은 에러 감지부터 자율 조사, Jira 이슈 자동 생성, MR 자동 리뷰까지 전체 DevOps 워크플로우를 자동화하여 운영 효율성을 높였습니다.

ArchitectureInfra

네이버 D2•2026년 6월 1일

AI 에이전트가 코드를 실험하고 개선하는 법

NAVER Engineering Day 2026에서 발표된 내용을 요약한 글로, Karpathy Agent Loop를 적용하여 AI 에이전트가 코드를 자율적으로 수정, 빌드, 실험, 판정하는 과정을 통해 라이브 스트리밍 품질(QoE)을 17% 개선한 사례를 다룹니다.

BackEndArchitectureAI

AWS•2026년 6월 1일

RIMAN KOREA의 Amazon Bedrock Knowledge Bases를 활용한 자연어 기반 상품 검색 시스템 구축기

RIMAN KOREA는 Amazon Bedrock Knowledge Bases를 활용하여 기존 상품명 기반 검색의 한계를 극복하고, 자연어 기반 상품 검색 시스템을 구축했습니다. RAG 아키텍처, 청킹 전략, 하이브리드 검색, 병렬 처리 구조 등 주요 기술적 의사결정 과정을 통해 검색 정확도 95%, 평균 응답 시간 2.5초 이내를 달성했습니다.

InfraArchitectureAI

네이버 D2•2026년 5월 28일

모두의 NAVER Engineering Day! D2에서 이어집니다.

NAVER Engineering Day는 네이버의 기술 및 경험 공유 행사로, 올해는 AI 발전과 함께 전 직군이 참여하는 '모두의' 행사로 확장되어 4일간 다채로운 기술 세션, 워크숍, 해커톤 등이 진행되었습니다. 주요 세션 영상은 D2 채널을 통해 공개될 예정입니다.

AIAllBackEnd

AWS•2026년 5월 28일

분산 트레이닝 관점에서의 AWS 인터커넥트 기술 소개 – 분산 트레이닝을 위해 알아야 할 GPU 간 고속 통신 기술

분산 훈련에서 GPU 간 고속 통신은 필수적입니다. GPUDirect RDMA 및 Async 기술은 CPU 개입을 줄여 통신 성능을 향상시켰으며, MoE 모델에서는 DeepEP와 PPLX-kernels와 같이 환경에 맞는 소프트웨어 최적화가 중요합니다. NVSHMEM은 MoE의 불균등 통신을 효율적으로 처리하며, NCCL은 Dense 모델에 적합합니다.

BackEndArchitectureInfra

AWS•2026년 5월 27일

Strands와 AgentCore를 활용해 Amazon RDS for SQL Server용 에이전틱 AI 구축하기

Strands Agents와 Amazon Bedrock AgentCore를 활용하여 Amazon RDS for SQL Server의 T-SQL 진단 스크립트를 AI 기반 에이전트로 전환하는 방법을 설명합니다. Deadlock 및 Blocking 분석 에이전트 구축 과정을 통해 기존 전문 지식을 자율적인 데이터베이스 관리 시스템으로 변환하는 방법을 제시합니다.

InfraArchitectureAI