[신청 이벤트] AI Native 옵저버빌리티 세미나 신청하고 배스킨라빈스 쿠폰 받아가세요!
이벤트 [신청 이벤트] AI Native 옵저버빌리티 세미나 신청하고 배스킨라빈스 쿠폰 받아가세요! 이벤트 기간 : ~ 10/27(화) 👉 세미나 자세히 보기!! 10월 28일(수) 오후 2시, 클라우드네이티브TV 유튜브 라이브로 진행되는 무료 세미나입니다. [...]
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LLM은 구글의 2017년 Transformer 논문에서 출발해 다음 단어를 확률적으로 예측하는 대규모 언어 모델입니다.
최근 AI 및 데이터 애플리케이션 개발 현장에서는 조직 내 Python 인력만으로 신속하게 대화형 챗봇, 데이터 대시보드, AI 기반 업무 자동화 앱을 구현해야 하는 수요가 급증하고 있습니다.
공공기관 및 대규모 조직의 IT 인프라는 점점 더 복잡해지고 있습니다.
데이터가 조직의 핵심 경쟁력으로 자리 잡으면서, 현업에서는 방대한 문서와 정보 자산을 어떻게 구조화하고, 이를 실질적인 의사결정과 서비스 혁신에 연결할지에 대한 고민이 깊어지고 있습니다.
오늘은 AI 분야의 세계적인 석학 앤드류 응(Andrew Ng) 교수가 스탠포드 대학교 강단 (Stanford CS230(Autumn 2025) “Lecture 9: Career Advice in AI”) 에서 전한 충격적이면서도 통찰력 있는 메시지를 깊이 있게 분석해 보고자 합니다.
세계경제포럼(World Economic Forum)의 클라우스 슈밥 회장은 "새로운 세상에서는 큰 물고기가 작은 물고기를 잡아먹는 것이 아니라, 빠른 물고기가 느린 물고기를 잡아먹는다"고 말했습니다.
AI 기술이 우리 삶과 산업 전반을 근본적으로 바꾸고 있는 지금, 개발자들과 IT 리더들은 앞으로의 방향에 대해 그 어느 때보다 깊은 통찰을 필요로 하고 있습니다.
“AI를 도입하려면, 지금까지 써온 시스템을 전부 버리고 새로 시작해야 하는 걸까?” 많은 IT 의사결정자들이 이런 고민에 빠져 있습니다.
이 발표 자료는 기존 모놀리식(Monolithic) 아키텍처로 구축된 시스템이 갖는 한계를 인식하고, 이를 점진적으로 MSA(Microservices Architecture)로 전환해나가기 위한 구체적인 전략과 실행 단계를 설명하고 있습니다.