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

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

클라우드 네이티브는 위치가 아니라 불변 이미지·선언적 배포·자동 오케스트레이션이라는 방식의 문제이며, 온프레미스에서도 구현할 수 있습니다.

IT 인프라를 현대화해야 할 필요성은 점점 커지고 있습니다.

쿠버네티스(Kubernetes)를 운영하면서 가장 곤란한 순간 중 하나는 파드(Pod)의 재시작 카운트가 슬그머니 올라가 있을 때입니다.

디지털 서비스가 글로벌 시장에서 실시간으로 운영되는 시대에, 장애 발생 시 신속한 복구와 무중단 서비스 제공은 모든 엔터프라이즈 조직의 핵심 과제가 되었습니다.

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공공기관, 금융권, 대규모 엔터프라이즈 조직이 Web Application Server(WAS)와 Application Performance Monitoring(APM) 도입을 고민할 때, 단순히 기술 라이선스를 구매하는 수준을 넘어서 운영 복잡성, 비용 구조, 장애 대응력 등 실질적 문제가 점점 더 중요해지고 있습니다.

최근 엔터프라이즈 IT 현장에서는 WebLogic Server와 같은 미들웨어의 지원 종료가 단순한 기술 이슈를 넘어, 조직 전체의 IT 운영 전략에 중요한 변화를 불러오고 있습니다.

Java 기반의 엔터프라이즈 애플리케이션을 운영해 본 경험이 있다면, java.lang.OutOfMemoryError (이하 OOM)가 얼마나 까다로운 장애인지 잘 아실 것입니다.