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테크

cover_10x the speed, 1_10th the cost BigQuery optimization tips

속도는 10배, 비용은 1/10 – 빅쿼리 최적화 비법

  • 기준

BigQuery는 방대한 데이터를 분석할 수 있는 강력한 플랫폼이지만, 최적화 없이 사용하면 비용 증가와 성능 저하 위험이 큽니다. 이번 글에서는 실무에 바로 적용할 수 있는 비용 절감과 속도 개선 최적화 방법을 소개합니다.

cover_Standardizing Front-End Code with Cursor Rules

Cursor Rule로 프론트엔드 코드 표준화

Cursor Rules는 네이밍·컴포넌트 사용·코드 구조 등 프로젝트별 스타일 가이드를 AI에게 일관되게 적용시켜 코드 품질과 생산성을 높이는 규칙 집합입니다. 이번글을 토앻 Rules 설정 방법과 Cursor를 잘 쓰는 12가지 핵심 팁을 알아보도록 하겠습니다.

cover_Analyzing monthly popular articles using Wikipedia data with BigQuery

위키피디아 데이터를 BigQuery 로 월별 인기 문서 분석하기 (feat. 효율적인 대용량 데이터 처리)

  • 기준

매일같이 쏟아지는 방대한 데이터 속에서 어떻게 의미 있는 신호를 찾아내고 계신가요?
이번 콘텐츠에서는 구글 BigQuery와 공개 데이터 세트를 활용하여, 수십억 건의 로그가 쌓인 테라바이트(TB)급 데이터를 SQL 쿼리로 분석하고, 그 과정에 담긴 효율적인 대용량 데이터 처리 전략까지 함께 알아보도록 하겠습니다.

cover_Google BigQuery query processing method and pricing

Google BigQuery 쿼리 처리 방식 및 요금

  • 기준

Google BigQuery를 사용하면서 MYSQL과 같은 관계형 데이터베이스 시스템(RDBMS)을 사용했을때와 다르게 쿼리 작성등을 편하게 하다보니 무분별하게 사용하다 요금 폭탄을 맞거나 하는 경우가 있어 어떠한 방식으로 동작하는지 사용시에 발생하는 요금이 얼마나 되는지를 알아보는 시간을 갖도록 하겠습니다.

cover_Multimodal AI Opens New Horizons in Marketing

멀티모달 AI, 마케팅의 새로운 지평을 열다

멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 음성, 영상을 통합적으로 분석하여 더 정밀하고 개인화된 마케팅을 가능하게 합니다. 이 글에서는 실제 코드 예시와 추천 도구 등 활용 가능한 실무 적용 방법을 소개합니다.

cover_Automating data collection using n8n (2)

n8n을 활용한 데이터 수집 자동화 (2)

  • 기준

API 기반 자동화 워크플로를 n8n으로 구현하는 방법과 법적·윤리적 고려사항, 그리고 활용 아이디어를 안내해 드리고자 합니다.
이번 글에서는 유튜브 노드를 이용해서 채널 정보와 영상별 통계 데이터(조회수, 좋아요 수, 댓글 수 등)를 수집하고 가공하는 워크플로를 생성하는 방법을 알아보겠습니다.

cover_Learn about data replication

데이터 리플리케이션 알아보기

데이터베이스 리플리케이션은 실시간 복제 데이터베이스 서버를 운용하는 것을 의미하며, 메인(Main)이 되는 서버를 마스터(Master)서버라고 말합니다. 이번글을 통해서 리플리케션을 어떻게 사용할 것인가에 대해 알아보고 데이터에 보관 방식의 이해를 높여 보시기 바랍니다.

cover_Understanding webhooks

웹훅(Webhook) 이해하기

웹훅은 서버 간의 이벤트 기반 비동기 통신을 가능하게 해주며, 특정 이벤트가 발생했을 때 외부 서비스로 실시간 알림을 보내는 웹 기술입니다. 이번 포스팅에서는 웹훅의 개념과 특징에 대해 자세히 알아보고, n8n을 통해 간단한 웹훅 예제를 구현해보도록 하겠습니다.

cover_Introducing the Model Context Protocol

MCP 소개: LLM과 외부 시스템을 연결하는 컨텍스트 표준

  • 기준

Model Context Protocol(MCP)은 LLM이 복잡한 현실 맥락을 이해하고 외부 기능을 안전하게 호출할 수 있도록 돕는 핵심 인프라로, 확장 가능한 AI 워크플로우에 필수입니다. 이번 포스팅글을 통해 MCP을 알아보고, AI 기반 추천 시스템, 자동화된 분석 리포트,등 LLM 도입을 고려 중인 조직이라면 MCP를 반드시 검토해보시길 권장합니다.

AI 대화창에서 당신의 브랜드는 추천되고 있나요?

 

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