AI / ML·
토스 SLASH·
토스 SLASH·DS와 MLE가 함께 일하는 법
토스뱅크 ML 팀이 DS와 MLE 간 협업 방식을 1년 동안 세 단계에 걸쳐 개선한 과정을 다룬다. Jupyter 노트북 전달 방식에서 추상화 인터페이스 기반 패키지 계약으로 전환해 "첫 커밋 당일 배포"를 달성했다.
#mlops#monorepo#machine-learning+2
AI / ML·
SK플래닛·
SK플래닛·SK플래닛의 DTS 기술 적용 사례
문제파이프라인 누출, 터널 화재, 용광로 온도 이상을 기존 육안 검사(1개월 주기)로는 실시간 대응이 불가능했다.
접근광섬유 레이저 반사를 이용한 DTS 센서로 최대 50km 구간을 미터 단위로 실시간 모니터링했다. Feature Engineering, PCA, Anomaly Detection 모델을 통해 이상 신호를 탐지한다.
결과파이프라인·터널·반응기에서 실시간 전수 검사가 가능해졌고, AI 기반 이상 탐지로 예방적 유지보수 체계를 구축했다.
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NHN Cloud·AI와 개발하기: 숨은 결정을 드러내기
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LY Corporation·Grafana에서 자연어로 장애 원인을 분석하기: LLM 에이전트 기반 SRELens 개발기
LY Corporation Home SRE 팀이 장애 분석 시 메트릭·로그·트레이스가 각각 다른 화면에 흩어져 있는 문제를 해결하기 위해 Grafana 플러그인 SRELens를 개발했다. SRELens는 LLM 에이전트가 자연어 질의를 받아 실제 관측성 데이터를 조회하고, 근거와 함께 장애 원인 후보를 정리해 주는 도구다. LGTM-P 스택(Loki·Grafana·Tempo·Mimir·Pyroscope)과 FlavaMCP 게이트웨이를 통합해 단일 채팅 인터페이스에서 멀티시그널 분석이 가능하다.
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