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chatgpt, copilot – ‘
LoxiLB 적용 영역:
eBPF 기반 고성능 로드 밸런싱으로 RAN과 Core Network 간 트래픽 분산
AI/ML 모델 서빙 서버의 부하 분산 및 헬스 체크
Near-RT RIC과 Non-RT R
2. Catalog API 설계
3. 모델 메타데이터 스키마
4. O-RAN/AI-RAN 특화 Use Case별 모델 카테고리
5. LoxiLB 통합 설계
6. Catalog 운영 프로세스
7.
전체 (88.4K)
TCP vs UDP – latency 차이
강의 자료를 만들면서 ‘이미 연결이 되어있고 재전송이 일어나지 않는다는 전제 하에 tcp와 udp의 latency차이가 없다’라는 내용을 적다가 혹시 몰라서 ai한테 이 내용에 대해 물어봤다.chatgpt, copilot – ‘
Development
Network
socket
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Win32
winsock
O-RAN/AI-RAN 아키텍처와 LoxiLB 응용
(다운로드 가눙 합니다.)LoxiLB 적용 영역:
eBPF 기반 고성능 로드 밸런싱으로 RAN과 Core Network 간 트래픽 분산
AI/ML 모델 서빙 서버의 부하 분산 및 헬스 체크
Near-RT RIC과 Non-RT R
+ 5G and Beyond
+ AI 인프라
+ Cloud (클라우드)
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+ JS Lab News (뉴스)
+ Radio (무선)
+ SDN/NFV/CNF(가상네트웤)
+ Training (교육 개발)
Telco를 위한 AI/ML Catalog 설계
1. Catalog 핵심 구성 요소2. Catalog API 설계
3. 모델 메타데이터 스키마
4. O-RAN/AI-RAN 특화 Use Case별 모델 카테고리
5. LoxiLB 통합 설계
6. Catalog 운영 프로세스
7.
+ 5G and Beyond
+ AI 인프라
+ Cloud (클라우드)
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+ Radio (무선)
+ Training (교육 개발)
“스타트업 키우려면 일곱가지 정책 제안을 봐달라”
국정감사를 앞두고 스타트업얼라이언스가 ‘규제, 혁신의 족쇄가 아닌 레일이 될 수 있는 마지막...기사
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