AI 에이전트 빌더 4종 심층 비교 — n8n·Flowise·Dify·LangFlow
생성형 AI의 도입이 기업의 선택이 아닌 필수가 된 지금, 많은 조직이 LLM(거대언어모델)을 활용한 혁신을 꿈꾸고 있습니다.
HTTP 응답 코드 100% 활용법 — 장애 원인을 짚어내는 열쇠
웹 서비스의 신뢰성은 눈에 보이지 않는 약속, 즉 HTTP 응답 코드 위에 세워집니다.
[백서] 공공 IT 시스템 안정성 확보 — WAS 표준화·자동화 가이드
현재 인프라 상태를 진단하고 전환 효과와 리스크를 확인해 드립니다.
프라이빗 PaaS로 실현하는 클라우드 네이티브와 기술 주권
이 백서가 겨냥하는 첫 번째 지점은, 공공·금융 분야에서 너무 당연한 전제로 굳어져 버린 “클라우드 = 퍼블릭”이라는 인식입니다.
Redis 세션 관리의 한계 — 대규모 트래픽을 견디는 엔터프라이즈 대안
Spring 기반 애플리케이션을 설계할 때, 세션 클러스터링을 논의하는 순간 Redis는 거의 자동으로 선택지에 올라옵니다.
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!
AI와 MSA 시너지 — 인프라를 넘어 지능형 애플리케이션으로 가는 길
현대 IT 환경은 마이크로서비스 아키텍처(MSA), 클라우드 네이티브, 그리고 인공지능(AI)이라는 거대한 세 가지 기술의 물결 위에서 빠르게 재편되고 있습니다.
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.
