COBOL부터 GPT까지: 레거시 시스템과 LLM을 연결하는 3단계 아키텍처 패턴 가이드
메인프레임, COBOL 등 복잡한 레거시 시스템을 AI 시대에 활용하는 것이 막막하신가요? 이 가이드는 데이터 추출(Extraction)부터 지능형 중개(Orchestration), 최종 활용(Intelligence)까지, 기술 부채를 극복하고 LLM의 힘을 빌리는 3단계 아키텍처 청사진을 제시합니다.
5월 27일4분 읽기
레거시 시스템, AI로 살리는 3가지 아키텍처 패턴 가이드 (feat. 현대화 로드맵)
레거시 시스템 때문에 AI 도입을 망설이시나요? 이 가이드는 Strangler Fig, 데이터 추상화, Wrapper Service 등 검증된 3가지 아키텍처 패턴을 통해, 최소한의 변경으로 AI를 성공적으로 통합하는 실질적인 방법을 제시합니다.
5월 27일4분 읽기
LLM 시대의 데이터 병목 해소: Data Mesh 기반 엔터프라이즈 데이터 통합 아키텍처 로드맵
AI의 잠재력에도 불구하고 기업 데이터 사일로가 가장 큰 병목입니다. 본 가이드는 Data Mesh 패러다임을 통해 레거시 시스템 데이터를 AI가 즉시 활용 가능한 '데이터 제품'으로 전환하는 구체적인 아키텍처 로드맵을 제시합니다.
5월 27일4분 읽기
레거시 시스템에 LLM 붙이기: 재개발 없이 AI 기능을 통합하는 백엔드 아키텍처 가이드
기존 레거시 시스템을 전면 재개발할 필요 없이, LLM의 강력한 기능을 안전하고 체계적으로 통합하는 실전 아키텍처 패턴을 제시합니다. 어댑터 레이어, RAG, Guardrails 구축 방법을 단계별로 안내합니다.
5월 26일4분 읽기