LLM은 구글의 2017년 Transformer 논문에서 출발해 다음 단어를 확률적으로 예측하는 대규모 언어 모델입니다.

쿠버네티스에서 애플리케이션은 수백 개의 Pod로 분산되고, 각 Pod는 수개의 컨테이너로 구성됩니다.

멀티 에이전트 시스템은 각자 독립된 판단 루프를 가진 에이전트 여러 개가 공동의 목표를 향해 협업하는 아키텍처입니다.

AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations, 인공지능을 활용한 IT 운영)는 2016년 가트너(Gartner)가 제창한 개념입니다.

아래 영상이 이 글에서 짚는 네 구간을 실제 운영 화면으로 담은 2편 전체입니다.

Agentic AI는 특정 제품이 아니라, AI가 얼마나 자율적으로 판단하고 행동하는지를 가리키는 속성이자 패러다임입니다.

AX 전략의 출발점은 기술 선택이 아니라 비즈니스 목표와 AI 유스케이스의 매핑입니다.

RAG는 외부 지식 저장소에서 질문과 관련된 문서를 검색해, 그 내용을 근거로 LLM이 답변을 생성(generation)하게 하는 기법입니다.

두 계열의 차이는 한 문장으로 요약됩니다.

DX는 종이·수작업·단절된 시스템으로 돌아가던 업무를 디지털 프로세스와 데이터 기반으로 바꾸는 전환입니다.