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몇 줄의 코드로 SaaS 요금제를 자동화하다 – 오픈소스 빌링 플랫폼 Autumn SaaS 서비스를 운영하다 보면, 단순 결제 이상으로 복잡한 요금제 관리와 구독 상태 처리가 필요해집니다. 특히 사용량 기반 과금, 좌석별 요금, 결제 실패 처리 등은 직접 구현하기엔 번거롭고 오류도 잦습니다. 이 모든 복잡함을 최소화하면서도 유연한 빌링 시스템을 만들 수 있다면 어떨까요?Autumn은 바로 그런 문제를 해결하는 오픈소스 요금제 및 청구 관리 플랫폼입니다. Stripe 같은 결제 시스템 위에 놓이는 중간 계층으로, 몇 줄의 코드만으로도 강력한 가격 정책과 구독 상태 관리를 구축할 수 있게 도와줍니다. 이 글에서는 Autumn이 어떤 문제를 해결하고, 어떻게 사용할 수 있으며, SaaS 빌링 인프라를 어떻게 단순화하는지 살펴보겠습니다.Autumn이란 무엇인가 – Stripe 사이에 존재하는..

Go 개발자를 위한 MCP 공식 SDK 출시 임박: 무엇이 달라졌고, 왜 주목해야 할까? Go 개발자를 위한 공식 MCP SDK, 드디어 나온다Model Context Protocol(MCP)을 사용하는 개발자라면 한 번쯤 이런 생각을 해봤을 것이다.“왜 Go에는 아직 공식 SDK가 없을까?”지금까지 Go 개발자들은 커뮤니티가 만든 mcp-go 라이브러리를 사용해왔다. 하지만 곧, 상황이 달라진다.2025년 8월, MCP의 공식 Go SDK가 정식으로 출시될 예정이다. 아직은 ‘미출시’ 상태지만, 이미 기능적으로 상당히 완성돼 있고 설계 철학 또한 Go 생태계에 철저히 맞춰져 있다.이 글에서는 MCP 공식 Go SDK의 개념과 배경, 기존 라이브러리와의 차이점, 설계 철학, 기능 및 예시, 그리고 앞으로의 개발 로드맵까지 자세히 살펴본다.Go 언어를 쓰고 있다면, 반드시 짚고 넘어가야 할 정..

AI 전쟁의 새로운 판을 짜다 – Grok 4가 진짜 무서운 이유 그저 빠른 게 아니다, 무섭게 정확해졌다AI 분야는 하루가 다르게 판이 바뀌고 있습니다. GPT-4가 AI 시장을 장악하나 싶던 찰나, Elon Musk의 xAI에서 출시한 Grok 4가 업계에 강한 충격을 안겼습니다.출시된 지 불과 며칠 만에 Humanity’s Last Exam과 ARC-AGI-2 같은 고난도 벤치마크에서 다른 모델들을 압도하며 성능 1위를 차지했고, GPT-4와 Gemini 2.5를 모두 뛰어넘는 결과를 보여주었습니다. 불과 4개월 전 Grok 3이 출시됐던 것을 생각하면, 이 정도의 발전 속도는 놀랍다 못해 무서울 정도입니다.이번 글에서는 Grok 4가 어떤 기술력을 바탕으로 이 같은 결과를 만들어냈는지, 기존 AI 모델과 어떤 차이가 있는지, 그리고 실제로 활용 가능한지까지 함께..

의료 AI 개발, MedGemma가 주목받는 이유는? 성능과 실용성 모두 잡은 오픈모델의 등장 의료 데이터를 활용한 인공지능 개발은 기술적 장벽이 높고, 환자의 민감한 정보를 다루기 때문에 더욱 신중할 수밖에 없습니다. 그럼에도 의료 현장에서는 진단 보조, 영상 판독, 환자 기록 분석 등 다양한 곳에서 AI의 필요성이 날로 커지고 있습니다.이런 상황에서 Google Research가 공개한 MedGemma와 MedSigLIP는 많은 개발자와 연구자들에게 큰 관심을 받고 있습니다. 이 두 모델은 의료 텍스트와 이미지를 동시에 이해하고 생성할 수 있는 성능을 보여주며, GPU 한 장으로도 구동 가능할 만큼 경량화되어 실용성까지 갖췄습니다.이 글에서는 MedGemma와 MedSigLIP의 특징, 성능, 활용 예시까지 정리하여, 의료 AI 솔루션을 고민하는 개발자들에게 실질적인 가이드를 제공합니다.1. ..

Supabase와 AI의 만남, 정말 안전할까? - Supabase MCP 통합으로 발생할 수 있는 SQL 데이터 유출 시나리오 분석과 대응 방안 자동화된 AI 시스템, 편리함 뒤에 숨겨진 보안 그림자AI 에이전트와 Supabase 같은 백엔드 플랫폼을 함께 쓰는 개발 환경이 점점 늘어나고 있습니다. 특히 LLM 기반 도구들과 Supabase MCP(Model Context Protocol)의 통합은 빠른 업무 자동화를 가능하게 해주죠. 하지만 이 편리함 뒤에는 우리가 흔히 간과하는 보안 위협이 존재합니다.최근 보고된 사례에 따르면, 단순한 고객 메시지를 악용해 Supabase 데이터베이스의 민감 정보를 유출할 수 있는 심각한 취약점이 발견됐습니다. 문제의 핵심은 LLM이 데이터와 명령어를 구분하지 못한다는 점이며, AI가 최고 권한을 가진 상태로 실행될 경우, 보안 경계를 완전히 우회할 수 있다는 것입니다.이 글에서는 Supabase MCP 구조..

AI 코드 도우미의 ROI, 정말 측정할 수 있을까? AI 코딩 도구가 개발 현장을 바꾸고 있다는 말은 이제 더 이상 낯설지 않습니다. 하지만 이렇게 묻고 싶은 순간이 찾아옵니다."그래서, 진짜 성과는 뭐죠?"AI 도입을 강력히 밀어붙이는 조직은 많지만, 실제로 무엇이 바뀌었는지, 어떤 효과가 있었는지를 명확히 측정하고 있는 조직은 많지 않습니다. 성과 없이 '빠르게 도입'만을 강조하다 보면, 조직은 기대와 현실 사이에서 괴리를 느끼게 됩니다.이 글에서는 AI 코드 도우미의 투자 대비 효과(ROI)를 실제로 어떻게 측정할 수 있을지, 그리고 이를 뒷받침하는 AI 측정 프레임워크에 대해 자세히 소개합니다.AI 코드 도우미 도입, 기대와 현실 사이"3개월만 지나면 코드의 90%는 AI가 쓴다.""AI가 주니어 개발자, 시니어 개발자 모두를 대체할 것이다."이런..

"AI가 내 동료가 되는 시대" — AI-네이티브 소프트웨어 엔지니어란? 개발자를 위협하는 것이 아닌, 확장하는 AI“AI가 내 일을 뺏는 건 아닐까?”이런 불안은 많은 개발자가 처음 AI를 접할 때 느끼는 자연스러운 감정입니다. 하지만 실제로는 그 반대입니다.AI는 당신의 경쟁자가 아니라, 당신의 역량을 증폭시켜주는 동료가 될 수 있습니다.이 글에서는 ‘AI-네이티브 소프트웨어 엔지니어’라는 개념을 중심으로, AI를 어떻게 실무에 녹여내는지, 어떤 마인드셋과 도구가 필요한지, 그리고 실질적인 활용법까지 단계적으로 설명합니다.코딩 보조를 넘어, 요구사항 분석부터 배포까지 AI와 협업하는 새로운 개발자의 표준을 알아봅니다.1. AI-네이티브 소프트웨어 엔지니어란?AI-네이티브 소프트웨어 엔지니어는 단순히 AI를 사용하는 개발자가 아닙니다.AI를 일상적인 개발 흐름에 깊이 통합하..

AI 학습에 책을 써도 될까? Anthropic 판결이 던지는 저작권의 새 기준 인공지능(AI)의 발전은 ‘데이터’에 달려 있다고 해도 과언이 아닙니다. 더 정교하고 유능한 모델을 만들기 위해 기업들은 방대한 양의 텍스트 데이터를 확보하고자 합니다. 최근 AI 챗봇 Claude를 개발한 Anthropic의 데이터 수집 방식이 법원 판결을 통해 공개되면서, 업계 전체에 큰 파장을 일으키고 있습니다. 중고 도서를 수백만 권 스캔하거나, 심지어 불법 복제본을 이용해 AI를 훈련했다는 이 사건은 과연 어디까지가 ‘공정 사용’인지, 그리고 어디서부터 ‘저작권 침해’인지에 대한 새로운 기준을 제시하고 있습니다.이번 블로그에서는 Anthropic 사례를 통해 AI 학습과 저작권 사이의 갈등 구조를 살펴보고, 판결이 가지는 의미와 앞으로의 시사점을 분석합니다.Anthropic와 Claude: 문제..

AI 성능, 저장소에서 막히고 있다면? Google Cloud Managed Lustre로 병목을 해결하세요 AI가 느린 진짜 이유는 GPU가 아니라 스토리지다대용량 데이터를 다루는 AI/ML 프로젝트에서 학습 속도가 기대만큼 나오지 않을 때, 대부분 GPU 성능을 먼저 의심합니다. 하지만 문제는 종종 ‘스토리지’에서 시작됩니다. 아무리 강력한 연산 자원이 있어도, 데이터를 제때 공급하지 못하면 성능은 그대로 멈춥니다. 특히 모델 크기가 커질수록 병목 현상은 더 심각해지죠.Google Cloud Managed Lustre는 바로 이런 문제를 해결하기 위해 등장했습니다. 고성능 병렬 파일 시스템 Lustre를 클라우드 환경에서도 완전히 관리형(Managed)으로 사용할 수 있도록 만든 서비스입니다. 이제는 복잡한 설정이나 유지보수 없이도, 대규모 AI 워크로드에 최적화된 스토리지 성능을 손쉽게 활용할 수 있습니다..

비용을 반으로 줄이고, 작업량은 더 많이 처리하는 방법: Gemini API Batch Mode 소개 Gemini API를 사용하고 있지만, 늘 걱정되는 것이 있다면 아마 ‘비용’과 ‘처리 속도’일 겁니다. 실시간 응답이 필요 없는 작업임에도 불구하고 높은 요금과 요청 제한에 발목 잡혀 왔다면, 이제는 다른 선택지가 생겼습니다. 바로 Google이 새롭게 출시한 Batch Mode입니다.이번 글에서는 Gemini API의 Batch Mode가 무엇인지, 기존 방식과 어떤 점이 다른지, 실제 사용 사례와 함께 어떻게 활용할 수 있는지를 자세히 정리해 드리겠습니다.Batch Mode란 무엇인가?Batch Mode는 Google Gemini API에 새롭게 추가된 비동기 처리 전용 기능입니다. 실시간 응답이 필요 없는 작업, 즉 대량의 요청을 한 번에 처리하고 결과를 나중에 받아도 되는 경우에 최적화된 방식입..

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