LLM 도입이 실패하는 이유는 GPU가 부족해서가 아니다
LLM은 구글의 2017년 Transformer 논문에서 출발해 다음 단어를 확률적으로 예측하는 대규모 언어 모델입니다.
LLM은 구글의 2017년 Transformer 논문에서 출발해 다음 단어를 확률적으로 예측하는 대규모 언어 모델입니다.
Active-Active(모든 사이트가 동시에 트래픽을 처리하는 구성)가 짧은 RTO를 얻는 대가는 데이터 계층의 복잡도입니다.
디지털 서비스가 글로벌 시장에서 실시간으로 운영되는 시대에, 장애 발생 시 신속한 복구와 무중단 서비스 제공은 모든 엔터프라이즈 조직의 핵심 과제가 되었습니다.
최근 IT 인프라 시장은 VMware 라이선스 정책 변화와 벤더 종속성, 그리고 클라우드 자동화와 비용 효율성의 압박이라는 복합적 현실에 직면하고 있습니다.
대규모 IT 조직이나 서비스 기업에서 하드웨어 자원 계획은 항상 난제입니다.
OpenAI가 2025년 8월 5일(한국 시간 8월 6일)에 공개한 GPT-OSS 모델군(gpt-oss-120b, gpt-oss-20b)을 중심으로, 모델 카드와 공식 발표 자료, 배포 채널, 주요 보도를 교차 검토해 정리한 해설입니다.
이 발표 자료는 "Microservice Architecture(MSA)의 개념과 의의"를 중심으로, 전통적인 아키텍처 방식에서 MSA로의 전환이 왜 필요한지를 설명하고 있습니다.
세미나 MSA의 진짜 과제 — 테크 엣지 세미나 이번 세미나에서는 "작게 나누는 것이 전부는 아니다 - MSA의 진짜 과제" 라는 주제로 MSA 전환 준비 수준을 함께 점검해 보고자 합니다. [...]
공지사항 [언론보도] MSA 도입만 하면 끝일까? 현실적 접근과 성공 전략 한국형 MSA 생태계 구축, 지금이 골든타임 2025년 05월 19일 MSA [...]
공지사항 [언론보도] 디지털 정부, 선언은 했는데… MSA 준비는 어디까지 왔나? MSA, 지금 필요한 건 ‘운영 가능한 현실 해법 2025년 05월 12일 [...]