エッジAI最適化:TensorFlow Liteによる量子化とプルーニングで推論速度を加速する

クラウドAPIへのラウンドトリップで発生する数百ミリ秒のレイテンシ、不安定なネットワーク環境、そして増大し続けるクラウドコスト。これらは、リアルタイム性が求められるIoTやモバイルアプリケーションにおいて致命的なボトルネックとなります。本記事では、モデルの精度を維持しながら、計算リソースの限られ…
エッジAI最適化:TensorFlow Liteによる量子化とプルーニングで推論速度を加速する

Edge AI: Optimización de Modelos ML para IoT y Móviles (Guía TFLite)

La dependencia exclusiva de la nube para la inferencia de Inteligencia Artificial se ha convertido en un cuello de botella crítico. En escenarios de…
Edge AI: Optimización de Modelos ML para IoT y Móviles (Guía TFLite)

대규모 트래픽 처리를 위한 데이터베이스 샤딩 전략 및 NoSQL 스키마 최적화

단일 데이터베이스 인스턴스의 쓰기 처리량(Write Throughput)이 하드웨어의 물리적 한계인 수직적 확장(Vertical Scaling) 임계점에 도달했을 때, 시스템 엔지니어는 필연적으로 수평적 확장(Horizontal Scaling)을 고려하게 됩니다. …
대규모 트래픽 처리를 위한 데이터베이스 샤딩 전략 및 NoSQL 스키마 최적화

Horizontal Scaling Mechanics and High-Throughput NoSQL Schema Design

The moment your distributed system hits the ProvisionedThroughputExceededException (DynamoDB) or massive write latency spikes (MongoDB), the abstr…
Horizontal Scaling Mechanics and High-Throughput NoSQL Schema Design