2026년 5월, “확장 가능한 AI 앱”을 만드는 6가지 아키텍처 설계 패턴: MCP·Durable Execution·Observability까지
· Backend / Architecture
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배치 추론으로 LLM 비용 50% 줄이기: 2026년 5월 “Batch Inference API” 대량 처리 비용 설계 가이드
· AI / MLOps
프로젝트에 “눈”을 달아주는 2026년 5월 VLM(Vision-Language Model) 활용법: 문서·스크린샷·차트 분석을 프로덕션에 넣는 방법
· AI / Multimodal
LLM 앱이 ‘왜/어디서’ 무너지는지 한 번에 추적하기: 2026년 OpenTelemetry GenAI Tracing 실전 가이드
· AI / MLOps
LLM 백엔드 비동기 처리, “Celery + Redis”로 끝내도 될까? (2026년 5월 기준 Queue/Worker 아키텍처 심층 분석)
· Backend / Architecture
에이전트가 IDE를 집어삼키는 2026년 5월: Kiro·Copilot·Codex·Cursor가 바꾼 개발자 도구 전쟁
· AI / News
v0와 bolt.new로 “UI 생산라인” 만들기: 2026년 5월 기준 프론트엔드 자동화 심층 튜토리얼
· AI / Coding
GPU 오토스케일링, 2026년 5월 기준 “정답”은 GPU%가 아니라 KV Cache·Queue·SLO다
· Infra / Kubernetes
MCP 서버로 Claude를 “내 인프라에 붙이는” 방법: 2026년 5월 기준 구현 패턴과 함정 총정리
· AI / Agent
LLM API 429 지옥에서 살아남기: 2026년 5월 기준 Rate Limit Retry/Backoff “정답 패턴” 심층 분석
· Backend / API