2026년 IT 보안 위협 TOP 5: AI 시대 기업이 반드시 대비해야 할 사이버 공격

사이버보안공격

들어가며: 예측에서 방어로 패러다임이 바뀌다 회사 서버가 갑자기 먹통이 되는 악몽을 꿔본 적 있나요? 아니면 어느 날 갑자기 본인인 척 메일을 보내는 누군가를 발견한 적이 있나요? 2026년은 이런 악몽이 현실이 될 확률이 훨씬 높아지는 해가 될 것 같습니다. 단순히 기술 발전이 아니라 공격 방식 자체가 완전히 달라지고 있거든요. 지난해까지만 해도 사이버 공격이 터진 후 대응하는 … Read more

하이브리드 클라우드 비용 폭발, 2026년 워크로드 최적화로 40% 절감하는 방법

하이브리드_클라우드비용

2025년 전체 클라우드 지출이 7,234억 달러를 넘어섰지만, 그중 30% 이상이 사실상 낭비된 돈이라는 것을 아는 사람은 드물다. 더 심각한 건 하이브리드 환경에서 온프레미스와 퍼블릭 클라우드를 동시에 운영할 때 그 낭비가 기하급수적으로 늘어난다는 점이다. 하지만 여기에 희소식이 있다. 현명한 워크로드 최적화 전략을 통해 2026년에는 40% 이상의 비용을 절감하는 것이 현실적으로 가능하다. 이미 산업 선두 기업들은 이를 … Read more

LG 클로이드는 정말 ‘제로 가사노동’을 가능하게 할까? 기대와 현실 사이

LG클로이드_가사노동

주요 기사 요약 LG전자가 6일(현지시간) CES 2026에서 양팔과 다섯 손가락을 갖춘 홈로봇 ‘LG 클로이드’를 공개했다. 클로이드는 세탁물 정리, 요리, 청소 등 실제 가사 작업을 수행할 수 있으며, AI 기반으로 거주자의 라이프스타일과 일정을 학습해 가전을 제어하는 AI 비서 역할도 한다. LG전자는 이를 통해 ‘제로 레이버 홈'(가사노동 해방) 비전을 구현한다고 발표했다. 글로벌 서비스 로봇 시장이 연평균 20% … Read more

벡터 DB 6개월 운영 후 내린 결론: Pinecone, Qdrant, PGvector 선택 기준

벡터DB선택기준

주요 기사 요약 2026년 벡터 DB 벤치마크에서는 단순 성능 비교를 넘어 운영 복잡도와 비용 효율성이 중요한 요소로 떠올랐다. Pinecone은 관리 부담이 거의 없지만 월 $3,300(10M 벡터 기준), Qdrant는 50M 벡터에서 QPS 41.47(99% recall)로 강력하지만 자체 관리 필요, PGvector는 pgvectorscale로 50M 벡터에서 471 QPS를 달성하며 AWS 대비 75% 비용 절감이 가능하다. 실제 스타트업과 엔터프라이즈의 선택 기준은 … Read more

로컬 AI 시대의 시작, 올라마로 누구나 강력한 언어 모델을 직접 운영하다

올라마_모델운영

요약 올라마는 로컬 머신에서 대형 언어 모델을 간단하게 실행할 수 있는 오픈소스 플랫폼으로, 최근 v0.10.0 업데이트를 통해 더욱 강력해졌습니다. 이 글에서는 올라마의 최신 기술을 활용한 10가지 실전 활용 방법을 소개합니다. 개인 PC부터 엔터프라이즈 서버까지, 올라마로 할 수 있는 모든 것을 알아보세요. “클라우드 AI 서비스 비용이 너무 비싸다” “내 데이터를 외부 서버에 보내고 싶지 않다” “인터넷 … Read more

L40S GPU 서버에 vLLM으로 Qwen3-30B 모델 띄우기

L40S_GPU_Qwen3_30B

핵심 요약 새로 구매한 L40S GPU 서버에 Docker 기반 vLLM을 설치하고 Qwen3-30B-A3B-Instruct 모델을 구동하는 전체 과정을 다룹니다. 서버 초기 설정부터 모델 실행까지 실제 작업 순서대로 정리했으며, 중간에 발생할 수 있는 문제 해결 방법도 함께 담았습니다. 요즘 AI 모델 서빙에 관심 있는 분들 사이에서 vLLM이 화제입니다. 특히 대용량 언어 모델을 빠르고 효율적으로 운영할 수 있다는 점 … Read more

L40s에서 최신 vLLM 기반 Gemma·Qwen으로 구축하는 한국어 RAG 모델: 성능과 가성비 모두 잡는 방법

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최근 생성형 AI 분야에서는 단순한 텍스트 생성 모델을 넘어서, 검색 기반 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 방식이 뜨거운 관심을 받고 있습니다. 특히 한국어와 같이 다국어 지원이 완벽하지 않은 언어에서는, RAG 구조를 활용해 신뢰도 높은 정보를 생성하는 것이 매우 중요합니다. 이번 포스팅에서는 최신 vLLM 환경에서 Google의 Gemma 및 Alibaba의 Qwen 모델을 활용하여, L40s GPU 환경에서 구동 가능한 가성비 … Read more

AI와 운영(Ops) 융합시대: LLMOps, MLOps, RAGOps부터 Agentic AI까지 완벽 해부

LLMOPS_MLOPS

주요 내용 요약 2025년 현재, AI 기술과 운영(Operations)이 결합된 다양한 신조어들이 등장하며 기업의 AI 도입 전략을 근본적으로 바꾸고 있습니다. LLMOps는 MLOps(머신러닝 운영)의 하위 범주로, 대형언어모델(LLM)의 라이프사이클 프로세스를 관리하는 관행과 도구를 의미하며, 기업 환경에서 LLM 기반 복합 시스템의 60%가 어떤 형태로든 검색 증강 생성(RAG)을 활용하고 있어 RAGOps의 중요성이 부각되고 있습니다. 동시에 2025년에는 생성형 AI를 사용하는 기업의 … Read more

데이터브릭스 Workspace 완벽 가이드 – 초보자도 쉽게 이해하는 메뉴별 활용법

데이터브릭스 활용

데이터브릭스를 처음 접하시는 분들이라면 Workspace에 들어가자마자 수많은 메뉴들 때문에 어디서부터 시작해야 할지 막막하실 거예요. 마치 새로운 도시에 도착해서 지도 없이 길을 찾는 기분이랄까요? 오늘은 데이터브릭스 Workspace의 모든 메뉴를 체계적으로 정리해서, 여러분이 데이터 분석의 여정을 순조롭게 시작할 수 있도록 도와드릴게요. 데이터브릭스 Workspace란 무엇인가요? 데이터브릭스 Workspace는 데이터 사이언티스트, 엔지니어, 비즈니스 분석가들이 협업하며 데이터 작업을 수행하는 통합 환경이에요. … Read more

sLLM과 vLLM 완벽 설치 가이드 – CPU/GPU 환경별 설치부터 FastAPI 배포까지

sLLM_vLLM 설치

대화형 AI 모델을 로컬에서 실행하고 싶지만 어떤 도구를 선택해야 할지 고민이신가요? sLLM과 vLLM은 각각 다른 장점을 가진 훌륭한 LLM 추론 도구입니다. 이 가이드에서는 두 도구의 차이점부터 다양한 설치 방법, 그리고 FastAPI를 통한 서비스 배포까지 모든 과정을 상세하게 다뤄보겠습니다. sLLM vs vLLM: 핵심 차이점 이해하기 sLLM (Small Language Model Manager)의 특징 sLLM은 작은 규모의 언어 모델들을 … Read more