#네트워크
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내가 한 최적화로 얼마나 빨라졌을까?
1편에서는 미션을 위해 최적화를 진행했고, 2편에서는 그 미션에서 적용한 최적화들이 어떤 원리로, 어떤 계층에서 동작하는지 알아보는 글을 작성했습니다.하지만 "얼마만큼 줄어든 번들 크기", "어디에 걸어둔 캐시"와 같은 표현은 "번들이 줄어들면 더 빨라지겠지", "어디
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- velog수집됨 · 13일 전
[네트워크] OSI 7계층과 TCP/IP 4계층
네트워크 통신을 역할별로 나눈 두 모델인 OSI 7계층과 TCP/IP 4계층을 비교했습니다. 데이터가 계층을 지나며 헤더가 붙고 떼어지는 캡슐화 과정과, 장애를 계층 순서대로 좁혀 가는 방법까지 정리했습니다.
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- velog수집됨 · 15일 전
[네트워크] TCP와 UDP, 뭐가 다를까?
TCP와 UDP는 둘 다 데이터를 목적지 프로그램까지 실어 나르는 전송 계층 프로토콜이지만, 연결을 맺는지, 도착을 보장하는지, 데이터를 어떤 단위로 다루는지가 다릅니다. 신뢰성과 속도 사이에서 무엇을 고르는지 예제와 함께 정리했습니다.
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강경원· 9월 12일 · 3분 읽기AI와 네트워크 성능 최적화를 통한 백엔드 처리 속도 50% 향상 사례 분석 — 4개월 간의 시행착오와 전략
최근 몇 년간 AI 기술의 발전과 함께, 많은 기업들이 이를 활용해 네트워크 성능을 최적화하려고 노력하고 있다. 본 글에서는 4개월 간의 시행착오를 통해 백엔드 처리 속도를 50% 향상시킨 사례를 분석해보겠다. 이 과정에서 겪은 트레이드오프와 함정에 대해 공유하고자 한다. AI 기반 네
ai백엔드네트워크`AI와 네트워크 성능 최적화를 통한 백엔드 처리 속도 50% 향상 사례 분석 — 4개월 간의 시행착오와 전략- 강경원· 9월 12일 · 2분 읽기
네트워크 최적화를 통한 AI 모델 응답 속도 40% 향상 경험 — 5개월간의 전략과 분석
AI 모델의 응답 속도는 서비스의 품질을 좌우하는 중요한 요소다. 최근 5개월간 네트워크 최적화를 통해 AI 모델의 응답 속도를 40% 향상시킨 경험을 공유하고자 한다. 이 과정에서 겪은 시행착오와 전략을 정리해보았다. 초기 상태 분석 프로젝트 시작 시, AI 모델의 응답 속도는 평균
ai백엔드네트워크`네트워크 최적화를 통한 AI 모델 응답 속도 40% 향상 경험 — 5개월간의 전략과 분석 - 강경원· 9월 11일 · 2분 읽기
DDoS 공격 방어를 위한 AI 기반 인프라 구축 경험 — 6개월 간의 성과와 전략 분석
DDoS 공격은 웹 서비스의 가용성을 위협하는 주요 요소 중 하나다. 최근 6개월 동안 AI 기반 인프라를 구축하며 DDoS 공격 방어를 위한 전략을 세운 경험을 공유하고자 한다. 이를 통해 얻은 성과와 직면한 문제들을 살펴보겠다. DDoS 공격의 이해와 AI의 필요성 DDoS 공격은
ai백엔드네트워크`DDoS 공격 방어를 위한 AI 기반 인프라 구축 경험 — 6개월 간의 성과와 전략 분석 - 강경원· 9월 7일 · 3분 읽기
AI 기반 네트워크 모니터링 도구로 성능을 30% 개선한 경험 — 데이터 기반 인사이트와 팀 협업의 중요성
AI 기반 네트워크 모니터링 도구는 최근 몇 년간 다양한 분야에서 활용되고 있다. 필자도 이러한 도구를 활용하여 성능을 30% 개선한 경험이 있다. 이 과정에서 데이터 기반 인사이트와 팀 협업의 중요성을 깨달았다. 이번 글에서는 그 과정을 공유하고, 직면했던 트레이드오프와 함정을 살펴보
ai우아한테크코스네트워크`AI 기반 네트워크 모니터링 도구로 성능을 30% 개선한 경험 — 데이터 기반 인사이트와 팀 협업의 중요성 - velog수집됨 · 9월 1일
네트워크 장비 가상화 기술 정리
네트워크 장비 가상화 기술을 묶는 방식과 나누는 방식으로 구분해 정리하고, 벤더별 주요 기술과 설계 시 주의할 점을 정리했습니다.
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