SearXNG 메타검색 — 엔터프라이즈 검색 인프라 도입 전략
AI 시스템과 자동화 파이프라인이 비즈니스 전반에 확산되면서, 검색 인프라에 대한 요구 조건 또한 크게 변화하고 있습니다.
자동 지식 그래프 생성 가이드 — 비정형 데이터를 자산화하는 법
데이터가 조직의 핵심 경쟁력으로 자리 잡으면서, 현업에서는 방대한 문서와 정보 자산을 어떻게 구조화하고, 이를 실질적인 의사결정과 서비스 혁신에 연결할지에 대한 고민이 깊어지고 있습니다.
AI 시대 IT의 변화 — 앤드류 응(Andrew Ng)이 전하는 IT의 미래
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.
AI Agent 빌더 4종 비교 — n8n·Flowise·Dify·LangFlow – 백서 다운로드
생성형 AI의 도입이 기업의 선택이 아닌 필수가 된 지금, 많은 조직이 LLM(거대언어모델)을 활용한 혁신을 꿈꾸고 있습니다.
AI로 쿠버네티스 데몬세트(DaemonSet) 분석하기
쿠버네티스 환경이 커질수록 운영자는 더 많은 리소스와 구성 요소를 동시에 관리해야 합니다.
쿠버네티스 트러블슈팅: AI로 끝내는 파드(Pod) 분석
잘 돌던 서비스가 갑자기 멈췄는데, 이게 리소스 부족 때문인지 권한 문제인지 원인이 바로 보이지 않아 로그만 하염없이 올려다본 경험, 운영자라면 한 번쯤 있으실 겁니다.
AI로 끝내는 쿠버네티스 파드(Pod) 리소스 점검
기업의 IT 인프라가 클라우드 네이티브 환경으로 전환되면서 쿠버네티스(Kubernetes)는 필수불가결한 운영 체제가 되었습니다.
AI로 실행 중인 쿠버네티스 서버 상태를 한눈에 파악하는 방법
"이 서버 지금 잘 돌아가고 있나요?"라는 질문을 받았을 때, 터미널을 열고 복잡한 명령어를 입력하거나 대시보드의 여러 메뉴를 클릭하며 진땀을 뺀 경험이 있으신가요?
쿠버네티스 로그 분석, AI로 10초 만에 끝내는 법
클라우드 네이티브 환경, 특히 쿠버네티스(Kubernetes)를 도입한 기업들의 가장 큰 고충은 무엇일까요?
GraphRAG로 구현하는 정확한 엔터프라이즈 AI — LLM 환각 해결
생성형 AI 시장이 성숙기에 접어들면서, 기업들은 이제 '신기한 챗봇'이 아닌 '신뢰할 수 있는 비즈니스 파트너'를 원하고 있습니다.
벡터DB+GraphDB로 만드는 GraphRAG — 신뢰할 수 있는 AI 구축
새로운 백서 소식을 가장 먼저 만나보세요!
AI Native Observability 완전 가이드 — Zero-Instrument부터 AI 분석까지
과거의 모니터링이 "시스템이 죽었는가, 살았는가?"를 확인하는 수동적인 행위였다면, Observability(관측 가능성)는 "시스템이 왜 느려졌으며, 어떤 맥락에서 문제가 발생했는가?"를 능동적으로 파악하는 능력입니다.
모니터링을 넘어 AI가 해석하는 관측성 — MSAP Observability
오늘은 현대 IT 인프라 운영의 패러다임을 근본적으로 바꿀 중요한 백서 하나를 소개해 드리고자 합니다.
AI 시대 시스템 연결의 핵심 — MCP 실전 데모 영상
많은 기업이 AI 도입을 원하지만, 레거시 시스템과의 연결이라는 난관에 봉착해 있습니다.
MCP(Model Context Protocol) — 레거시를 버리지 않고 AI 도입하는 해법
최근 K-클라우드 네이티브 서밋 2025에서 투라인클라우드가 발표한 "AI 시대, 시스템을 연결하라" 세션은 기업들의 현실적인 고민을 관통하며 큰 주목을 받았습니다.
우리 회사의 AI 성숙도는? GPU가 몇 장이 아닌 MCP 수가 중요한 이유
본 백서는 AI 도입을 둘러싼 현재의 산업 분위기를 정교하게 분석하는 것으로 시작합니다.
자연어로 제어하는 AI 기반 IT 운영 — 동시접속자 장애 막는 법
복잡한 MSA 환경과 클라우드 네이티브 인프라에서 “지금 시스템에 무슨 일이 일어나고 있는가?”를 정확히 이해하는 일은 여전히 어렵습니다.
![[백서 다운로드] 동시접속자수와 URL 부하를 LLM으로 해석하는 운영자를 위한 AI 혁명](https://www.msap.ai/wp-content/uploads/2025/11/msap-title-url-llm.webp)
동시접속자·URL 부하를 LLM으로 해석하는 AI 운영 전략
클라우드 네이티브와 MSA가 확산되면서, 이제 IT 운영은 단순한 시스템 모니터링을 넘어 데이터 기반의 지능형 운영 인텔리전스 시대로 진입하고 있습니다.
![[자료 다운로드] Software 3.0 : 'Software Is Changing (Again)' 한글 요약](https://www.msap.ai/wp-content/uploads/2025/09/MSAP_BLOG_TITLE_Andrej-Karpathy.webp)
Software 3.0 — ‘Software Is Changing (Again)’ 한글 요약
AI 기술이 우리 삶과 산업 전반을 근본적으로 바꾸고 있는 지금, 개발자들과 IT 리더들은 앞으로의 방향에 대해 그 어느 때보다 깊은 통찰을 필요로 하고 있습니다.
ChatGPT 수준의 AI를 내 서버에서? GPT-OSS 120B의 혁신
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.
무료 AI Discovery Workshop — 우리 회사에 맞는 AI 도입 로드맵 찾기
무료 AI Discovery Workshop은 AI 도입을 고민하는 기관과 기업을 위해 MSAP.ai에서 제공하는 맞춤형 프로그램입니다.
기업 맞춤형 AI 도입 전략 — 무상 AI 컨설팅으로 시작하세요
지금 바로 AI Discovery Workshop에 참여해야 하는 이유 바야흐로 AI의 시대입니다.
레거시 시스템 AI 전환 — 왜 MSA부터 시작해야 할까?
“AI를 도입하려면, 지금까지 써온 시스템을 전부 버리고 새로 시작해야 하는 걸까?” 많은 IT 의사결정자들이 이런 고민에 빠져 있습니다.
GPU 활용률 높이는 법 — LPM(LLM Performance Management)
생성형 AI, 특히 거대 언어 모델(LLM)이 실험을 넘어 실제 서비스로 빠르게 편입되면서, 기업의 운영 현장은 새로운 복잡성과 마주하고 있습니다.
LLM으로 인한 WWW (World Wide Web) 진화와 패러다임 전환
우리가 알고 있는 월드 와이드 웹(WWW)은 지난 30년간 인류의 지식을 담는 거대한 도서관이자, 소통의 광장이었으며, 비즈니스의 격전지였습니다.
Document AI 모델 비교 — Donut, Pix2Struct, LayoutLMv3, MorPhik
Document AI에 주목해야 하는 이유는, 더 이상 문자 인식과 의미 분석을 따로 처리하는 복잡한 파이프라인이 필요 없기 때문입니다.
Morphik이란? 엔터프라이즈 AI를 위한 멀티모달 임베딩 모델
LLM이 Enterprise AI의 아키텍처 중심으로 자리 잡으면서, 기존의 텍스트 중심 접근법으로는 해결할 수 없는 새로운 기술적 과제가 대두되었습니다.
공공기관 Ask Gov 도입 사례 — AI Agent가 바꾼 대국민 서비스
오늘 우리는 기술이 어떻게 시민과 공공기관의 관계를 근본적으로 변화시킬 수 있는지에 대한 흥미로운 주제를 소개 하고자 합니다.
바이브 코딩(Vibe Coding)이란? — 개발자가 코드를 쓰지 않는 시대의 생존법
AI 시대는 개발자에게 위기이자 기회입니다.
2025 국내 LLM 모델 총정리 — 기업 도입을 위한 성능·비용 비교
MSA, 쿠버네티스, 클라우드 네이티브 와 같은 혁신적인 기술들이 현업에 빠르게 적용되는 요즘, 또 하나의 거대한 물결이 우리 곁으로 다가오고 있습니다.
Mastra AI란? 타입스크립트 기반 AI Agent 프레임워크
LLM(Large Language Model)의 발전은 경이롭지만, 동시에 개발 현장에서는 기존 도구들의 한계와 파편화된 워크플로우, 그리고 특정 벤더에 대한 종속성 문제에 직면하고 있습니다.
Prompt as a Service(PraaS)란? 프롬프트 엔지니어링을 서비스로 제공하는 법
AI 기술이 우리 삶과 비즈니스에 깊숙이 스며드는 지금, 많은 기업과 개발자들이 LLM(Large Language Model)을 활용한 서비스 개발에 뛰어들고 있습니다.
