AI Gateway는 여러 애플리케이션과 LLM 제공자 사이에서 인증, 라우팅, 비용 제한, 로깅, 보안 정책을 적용하는 중간 계층이다.
AI Gateway 비교 2026: Cloudflare vs LiteLLM, 운영 기준 7가지
Cloudflare AI Gateway와 LiteLLM Proxy를 2026년 9월 공식 문서 기준으로 비교했다. 관리형·자체 운영, 라우팅, 예산, 장애 대응과 LiteLLM 배포 버전 주의점을 정리했다.
AI 에이전트 관측성은 LLM 호출, 도구 실행, 비용, 지연 시간, 실패 원인을 하나의 실행 흐름으로 연결해 보는 운영 체계다.
AI 에이전트 관측성 가이드: 로그만으로는 부족한 이유
AI 에이전트 운영에서는 서버 로그만으로 부족하다. LLM 호출, 도구 실행, 비용, 승인, 실패 원인을 하나의 trace로 연결해 추적하는 관측성 설계 방법을 정리한다.
OpenClaw 설치 가이드 2026: 맥미니로 개인 AI 에이전트 서버 구축하기
OpenClaw 설치 가이드 2026이다. 맥미니 공식 설치 스크립트, 지원 Node.js 버전, npm allow-scripts 조건, 빠른 온보딩, Gateway·보안 설정을 정리한다.
바이브코딩 시대 개발자는 AI가 만든 데모를 보안, 배포, 운영 체계가 있는 프로덕션 서비스로 바꾸는 역할을 맡는다.
바이브코딩 시대 개발자의 생존 전략: AI 데모를 프로덕션 서비스로 바꾸는 일
바이브코딩 시대 개발자 생존 전략을 정리한다. 도메인 전문가와 AI가 만든 데모를 보안, 인증, 배포, 모니터링을 갖춘 프로덕션 서비스로 바꾸는 일이 왜 기회인지 설명한다.
WebSocket 장애 분석에서 좋은 AI 모델은 애플리케이션 로그를 넘어 NLB, AZ, DNS 캐시, 외부 디바이스 동작까지 가설을 확장한다.
AI 모델은 장애 원인을 어디까지 추론할 수 있을까: WebSocket 장애 분석 사례
WebSocket 장애 분석 사례를 통해 AI 모델의 트러블슈팅 추론 능력을 비교한다. ECS Fargate, NLB cross-zone, Datadog 메트릭, DNS 캐시 가설까지 이어진 사고 과정을 정리한다.
AI 검색 트래픽은 GA4 리퍼러, Search Console 검색 성과, 서버 로그의 AI 크롤러 기록을 함께 보아야 판단할 수 있다.
AI 검색 트래픽 측정 방법: ChatGPT·Perplexity·Google AI Overview 유입 확인
AI 검색 트래픽을 Search Console, GA4, 서버 로그로 확인하는 방법을 정리한다. ChatGPT, Perplexity, Google AI Overview 유입과 AI 크롤러 로그를 구분하는 실전 체크리스트다.
AI 생산성 역설은 개인의 생성 속도와 팀의 검토·조율 속도 사이의 간극에서 드러난다.
AI 생산성 역설: 왜 팀은 더 빨라졌는데 더 자주 어긋날까
AI 생산성 역설은 개인은 빨라졌는데 팀은 왜 더 자주 어긋나는지 묻는다. METR, DORA, Faros AI 자료로 코드 리뷰 병목과 협업 조율 문제를 정리한다.
AI 크롤러를 무조건 차단하거나 무조건 허용하기보다, 검색 노출·학습 제한·서버 부하를 나눠 판단해야 한다.
AI 크롤러 robots.txt 설정 가이드: GPTBot·ClaudeBot·PerplexityBot을 허용할까 차단할까?
GPTBot·ClaudeBot 같은 학습용 봇과 OAI-SearchBot·Claude-SearchBot·PerplexityBot 같은 검색용 봇을 구분해 robots.txt 허용·차단 규칙을 정하는 방법을 정리했다. 전체 user-agent 문자열, 공식 IP 범위 JSON, Crawl-delay, Cloudflare 2026-09-15 정책 변경까지 2026-09-17 기준 공식 문서로 확인했다.
개발을 오래 해도 어떤 단어는 한동안 벽처럼 남는다. artifact와 meta도 그런 단어였다.
단어 하나가 막막했던 순간들: artifact, meta, 그리고 CS 전공의 언어 장벽
artifact와 meta 같은 단어가 왜 CS 학습에서 벽처럼 느껴지는지, 16년차 백엔드 개발자의 시선으로 언어 장벽과 학습 방법을 담담하게 정리한다.
사람이 앱스토어에서 앱을 찾듯, AI 에이전트는 레지스트리에서 도구·스킬·MCP 서버·API를 발견하고 검증할 수 있다.
AI 에이전트 도구 레지스트리 시대: 앱스토어 다음은 Agent Registry인가
AI 에이전트 도구 레지스트리는 앱스토어처럼 도구·스킬·MCP 서버·API를 발견하고 검증하는 계층이다. Agent Registry가 왜 중요한지 정리한다.