https://two-thirteen.pages.dev/클라우드와 데이터 파이프라인을 운영하며 겪은 문제, 그리고 그때 왜 그렇게 결정했는지를 기록합니다.kohttps://two-thirteen.pages.dev/posts/blog-search-ontology-without-dbhttps://two-thirteen.pages.dev/posts/blog-search-ontology-without-dbSun, 01 Nov 2026 00:00:00 +0000Data Engineering글 12편짜리 정적 블로그에 검색 서버 없이 검색을 붙인 기록입니다. 빌드 시점 TF-IDF 색인에서 시작해, 검색어 단어의 역할 구분과 IDF 가중, Palantir·Google의 모델링을 참고한 개념·개체 온톨로지로 관계를 따라 넓히는 검색까지 다룹니다.https://two-thirteen.pages.dev/posts/blog-search-exaone-embedding-evalhttps://two-thirteen.pages.dev/posts/blog-search-exaone-embedding-evalSun, 01 Nov 2026 00:00:00 +0000LLM Engineering온톨로지 검색이 못 찾던 질문을 LLM으로 고칠 수 있을지, 질문 32개짜리 평가 세트로 먼저 측정했습니다. 키워드 상한 하나의 효과, 로컬 EXAONE 3.5로 독자 검색어를 만든 빌드 단계 보강, bge-m3 임베딩 하이브리드 검색의 효과를 요소별 수치로 비교합니다.https://two-thirteen.pages.dev/posts/blog-search-solar-answershttps://two-thirteen.pages.dev/posts/blog-search-solar-answersSun, 01 Nov 2026 00:00:00 +0000LLM Engineering블로그 검색창에 글 내용만 근거로 답하는 기능을 붙인 기록입니다. 쓸 수 있는 EXAONE API를 찾다 막힌 과정, 업스테이지 Solar Pro 4를 고른 이유, 근거 없는 답을 막는 두 겹의 장치와 비용 통제를 다룹니다.https://two-thirteen.pages.dev/posts/next26-data-engineer-viewhttps://two-thirteen.pages.dev/posts/next26-data-engineer-viewSat, 31 Oct 2026 00:00:00 +0000Cloud Architecture260개가 넘는 Google Cloud Next '26 발표 중 데이터 엔지니어링·에이전트·LLM 실무와 맞닿은 것들을 골라, Vertex AI가 Gemini Enterprise Agent Platform으로 바뀐 의미와 Agentic Data Cloud의 구성을 짚어봅니다.https://two-thirteen.pages.dev/posts/next26-knowledge-catalog-business-contexthttps://two-thirteen.pages.dev/posts/next26-knowledge-catalog-business-contextSat, 31 Oct 2026 00:00:00 +0000Data EngineeringNext '26에서 발표된 Knowledge Catalog, BigQuery measures, Data Products가 text-to-SQL 에이전트의 고질적인 의미 해석 문제를 어떻게 다루는지, 그리고 카탈로그 자동 추론 전에 사람이 먼저 남겨야 할 메타데이터를 정리합니다.https://two-thirteen.pages.dev/posts/next26-cross-cloud-lakehouse-iceberghttps://two-thirteen.pages.dev/posts/next26-cross-cloud-lakehouse-icebergSat, 31 Oct 2026 00:00:00 +0000Data EngineeringNext '26에서 BigLake가 Cross-Cloud Lakehouse로 바뀌며 Iceberg REST Catalog 중심으로 재편됐습니다. 복사 기반 멀티클라우드 적재의 문제, 카탈로그 연합과 교차 클라우드 캐싱의 의미, 도입 전 확인할 운영 포인트를 다룹니다.https://two-thirteen.pages.dev/posts/next26-bigquery-ai-functions-optimized-modehttps://two-thirteen.pages.dev/posts/next26-bigquery-ai-functions-optimized-modeSat, 31 Oct 2026 00:00:00 +0000LLM EngineeringCloud Run에서 문서마다 LLM API를 호출하던 분류 작업을 BigQuery AI.CLASSIFY·AI.IF로 옮길 때의 판단 기준과, Next '26에서 발표된 SQL 우선 최적화 모드(증류 모델)의 동작 원리와 제약을 정리합니다.https://two-thirteen.pages.dev/posts/next26-data-engineering-agent-dataformhttps://two-thirteen.pages.dev/posts/next26-data-engineering-agent-dataformSat, 31 Oct 2026 00:00:00 +0000Data EngineeringNext '26에서 Dataform 파이프라인을 자연어로 생성하는 Data Engineering Agent와 Data Agent Kit이 발표됐습니다. 에이전트가 만든 SQLX를 리뷰할 때 멱등성·증분 조건·품질 검사 관점에서 확인해야 할 체크리스트를 정리합니다.https://two-thirteen.pages.dev/posts/next26-adk-graph-workflowhttps://two-thirteen.pages.dev/posts/next26-adk-graph-workflowSat, 31 Oct 2026 00:00:00 +0000AI Agents도구를 많이 쥔 단일 에이전트가 검색 단계를 건너뛰고 답하는 문제에서 출발해, Next '26에서 그래프 기반으로 재편된 Agent Development Kit(ADK 2.0)의 워크플로 런타임, Agent Studio, Agent Runtime·Memory Bank의 쓰임새와 마이그레이션 주의점을 다룹니다.https://two-thirteen.pages.dev/posts/next26-agent-identity-gateway-governancehttps://two-thirteen.pages.dev/posts/next26-agent-identity-gateway-governanceSat, 31 Oct 2026 00:00:00 +0000AI Agents여러 에이전트가 같은 서비스 계정을 공유할 때 생기는 권한·감사 문제에서 출발해, Next '26에서 발표된 Agent Identity, Agent Registry, Agent Gateway와 Model Armor, Wiz 연동이 에이전트 거버넌스를 어떻게 바꾸는지, 지금 할 수 있는 최소 권한 설정은 무엇인지 다룹니다.https://two-thirteen.pages.dev/posts/next26-agent-evaluation-observabilityhttps://two-thirteen.pages.dev/posts/next26-agent-evaluation-observabilitySat, 31 Oct 2026 00:00:00 +0000LLM EngineeringNext '26에서 발표된 Agent Analytics 플러그인(ADK·LangGraph 상호작용의 BigQuery 적재), Agent Simulation, 다중 턴 자동 평가, Agent Optimizer를 바탕으로, 운영 중인 에이전트의 실패를 데이터로 찾는 SQL 분석 패턴과 로그 보존 주의점을 정리합니다.https://two-thirteen.pages.dev/posts/next26-managed-mcp-databaseshttps://two-thirteen.pages.dev/posts/next26-managed-mcp-databasesSat, 31 Oct 2026 00:00:00 +0000AI AgentsNext '26에서 데이터베이스·Cloud Run·Looker·Cloud Storage용 관리형 원격 MCP 서버가 대거 발표됐습니다. 범용 execute_sql 도구 대신 좁고 파라미터화된 도구를 설계해야 하는 이유와 MCP Toolbox 설정 예시, 비용 안전장치를 다룹니다.https://two-thirteen.pages.dev/posts/next26-customer-cases-agent-patternshttps://two-thirteen.pages.dev/posts/next26-customer-cases-agent-patternsSat, 31 Oct 2026 00:00:00 +0000AI AgentsGE Appliances, Tata Steel, Deutsche Telekom, Papa John's, Virgin Voyages, Home Depot 등 Google Cloud Next '26에서 공개된 에이전트 도입 사례를 숫자 대신 아키텍처 패턴으로 다시 읽고, 작은 팀이 가져갈 수 있는 교훈을 정리합니다.https://two-thirteen.pages.dev/posts/example-posthttps://two-thirteen.pages.dev/posts/example-postThu, 15 Oct 2026 00:00:00 +0000Data Engineering대용량 데이터 수집 파이프라인에서 CPython 순환 참조와 가비지 컬렉션 지연으로 인한 OOM 현상을 해결하고 메모리 최적화를 이뤄낸 실무 노하우를 정리합니다.https://two-thirteen.pages.dev/posts/cloud-run-batch-pipeline-troubleshootinghttps://two-thirteen.pages.dev/posts/cloud-run-batch-pipeline-troubleshootingWed, 14 Oct 2026 00:00:00 +0000Cloud ArchitectureCloud Run의 5분 실행 시간 한계(타임아웃)와 BeautifulSoup 순환 참조로 인한 메모리 누수(OOM)를 극복하고, BigQuery MERGE로 멱등성을 확보한 실전 엔지니어링 팁을 공유합니다.