Study Note
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쿠버네티스 · 인프라
시험 대비부터 온프렘 구축·운영까지 — 클러스터와 그 아래의 서버·네트워크·인증
CKA — 관리자 시험커리큘럼 5개 도메인을 개념 → 명령 → 함정 순서로 관통하는 시험 대비 정리.마지막 수정 실습 환경여러 덱에서 다시 쓰는 kind·kubectl·Helm·Docker Compose 환경 준비와 정리 — 운영체제별 설치부터 브라우저 확인·cleanup까지.마지막 수정 온프렘 쿠버네티스클라우드가 대신 해 주던 자리 — LB·인증서·SSO·스토리지·백업 — 를 직접 채우는 운영.마지막 수정 AWS 운영서버에서 서비스로 이해하는 AWS — 계정·비용·VPC부터 컴퓨팅·저장소·서버리스·인증·배포와 관측까지.마지막 수정 서버 관리 일반Ubuntu 24.04 실무 — “이 서버는 무슨 물건인가”부터 상황에서 출발하는 명령 정리.마지막 수정 관측메트릭·로그·트레이스를 Prometheus·Loki·Tempo·Grafana로 세우고, 셋 사이를 잇는 법.마지막 수정 Keycloak인증 중앙화부터 로컬 SSO·API 인가·외부 디렉터리·운영 복구까지 경계별로 익히는 Keycloak 개념. Compose 재현은 Keycloak 실습 덱.마지막 수정 Keycloak 실습Docker Compose 한 환경에서 client 로그인·두 앱 SSO·API 권한·Samba LDAP 로그인·외부 group 권한을 순서대로 재현한다.마지막 수정 PostgreSQLSQL과 데이터 설계부터 동시성·성능·복구, CNPG 운영까지 — Supabase·온프렘·AWS에서 함께 쓰는 PostgreSQL 지식.마지막 수정 Kafka서비스 사이의 결합을 시간 축에서 끊는 로그 — 도입하는 사람 관점의 모델과 운영.마지막 수정
AI · 데이터
LLM을 서빙하고 관측하고 한 지점으로 묶는 쪽 — 강화학습과 데이터 플랫폼까지
GPUStackDGX Spark 여러 대를 모델 서빙 풀로 묶는다 — LiteLLM 경계, vLLM, FastAPI, 2대 pair와 운영.마지막 수정 온프렘 GPU 플랫폼DGX Spark·A100·B300을 추론 전용 운영 모델로 묶는다 — GPU Operator, KServe, LiteLLM과 단계적 전환.마지막 수정 LiteLLM여러 LLM 앞의 단일 제어 지점 — 온프렘 Kubernetes에서 인증·라우팅·비용·장애를 운영한다.마지막 수정 LangfuseLLM 앱이 왜 그런 응답을 냈는지 추적하고, prompt·평가·실험을 production 피드백 루프로 잇는다.마지막 수정 사내 Agent 배포 플랫폼Agent·권한·배포 계약을 제품 밖에 둔다 — kagent·AgentCore를 교체 가능한 실행 어댑터로 연결하고 durable execution 층은 보류한 결정으로 관리하는 설계.마지막 수정 kagent · kmcpkagent 0.x 공식 문서 기준으로 Agent·Tool·kmcp 개념을 정리하고, GitOps PR 승인 배포와 임직원 토큰을 MCP·backend까지 전파하는 경로, Hermes 실행 방식을 확인한다.마지막 수정 kagent 실습같은 kind 클러스터에서 kagent의 Agent·MCP·A2A부터 backend 연동·권한·온프렘 승격·Substrate A/B 비교까지 검증한다.마지막 수정 강화학습MDP부터 PPO·오프라인 RL까지, 그리고 시스템 트레이딩과 피지컬 AI(로봇)에 어떻게 쓰이는가.마지막 수정 MLflow백테스트와 walk-forward 연구가 남긴 숫자를 실험 단위로 기록하고, 어떤 조건이 왜 나았는지 다시 찾을 수 있게 만든다.마지막 수정 Databricks on AWS사내 데이터를 AWS lakehouse로 가져온다 — CX/DX, VPC, S3, Unity Catalog와 운영 경계.마지막 수정 AI 트렌드 노트AI가 답변을 넘어 실제 일을 하려면 무엇이 필요한가 — 판단 모델·개인 에이전트·실행 플랫폼의 문제의식과 큰 그림.마지막 수정
웹 · 애플리케이션
요청의 일생부터 화면과 백엔드까지, 도구가 각각 무슨 문제를 푸는지로 들어간다
도구 · 작업 환경
이 사이트를 만든 도구와, 일하는 방식 자체를 바꾸는 것들
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