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jilebi

jilebi는 AI 작업 부하를 위해 특별히 설계된 저렴하고 성능이 뛰어난 클라우드 기반 Linux 머신을 제공합니다. 사용자는 필요한 소프트웨어가 미리 설치된 격리된 인스턴스를 몇 초 만에 생성할 수 있으며, 활성 런타임에 대해서만 비용을 지불합니다. 사용하지 않을 때 머신은 자동으로 절전 모드로 전환되어 비용 효율성을 보장하며, 최적의 성능을 위해 전용 리소스를 제공합니다.

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jilebi 스크린샷
jilebi 스크린샷

jilebi는 성능과 경제성을 강조하여 AI 개발 및 작업 부하에 맞춘 클라우드 기반 Linux 머신을 제공합니다. 이 플랫폼은 개발자가 필요한 소프트웨어가 미리 설치된 격리된 Linux 인스턴스를 신속하게 프로비저닝할 수 있도록 하여 AI 프로젝트를 효율적으로 배포할 수 있게 합니다. 주요 이점은 사용량 기반 요금 모델로, 사용자는 머신이 활성 상태일 때만 요금을 지불합니다. 머신이 중지되거나 유휴 상태일 때는 최소한의 디스크 저장 비용만 발생하여 간헐적이거나 폭발적인 AI 작업에 대한 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.

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각 jilebi 머신은 고유한 가상화된 샌드박스 내에서 운영되어 일관된 성능을 보장하는 전용 CPU, 메모리 및 디스크 리소스를 제공합니다. 이러한 격리는 보안을 강화하고 작업 부하가 서로 간섭하지 않도록 보장합니다. 이 플랫폼은 속도를 위해 설계되어 사용자가 인프라 설정을 기다리지 않고 몇 초 만에 새로운 머신을 시작할 수 있습니다. 또한, jilebi 머신은 자동 절전 기능을 갖추고 있어 사용하지 않을 때 자동으로 일시 중지되며 필요할 때 밀리초 내에 깨어나 운영 비용을 최적화합니다.

사용성을 높이기 위해 jilebi는 트래픽을 머신과 애플리케이션으로 자동으로 라우팅하여 네트워크 접근을 간소화합니다. 사용자는 복잡한 IP나 포트를 기억할 필요 없이 간단한 사용자 이름, 머신 이름 및 애플리케이션 이름을 사용하여 SSH, SCP 또는 cURL로 연결할 수 있습니다. 이는 추가 구성이 필요 없도록 하여 개발 워크플로를 간소화합니다. 이 플랫폼은 기존 개발 도구 및 관행과 원활하게 통합되도록 설계되어 있으며, 특별한 CLI 없이도 Docker 및 SSH와 같은 표준 명령을 지원합니다.

개발자는 Opencode, Claude Code 또는 Hermes와 같은 미리 구성된 스택 중에서 선택하거나 자신의 셸 스크립트를 사용하여 환경을 사용자 정의할 수 있습니다. 머신이 구성되면 동일한 설정으로 여러 인스턴스를 신속하게 생성할 수 있도록 복제할 수 있습니다. jilebi는 사용자가 포트를 경로로 노출하고 선택한 협력자와 애플리케이션을 공유하거나 공개할 수 있도록 하여 협업을 촉진합니다. 이 서비스는 사용자가 신용 카드 없이 첫 번째 머신을 시작할 수 있도록 간단한 온보딩 프로세스를 제공합니다.

  • 카테고리AI DevOps 및 클라우드 도구
  • 요금제사용량 기반 결제
  • 배포클라우드
  • 플랫폼웹

  • AI 작업 부하를 위한 저렴한 Linux 머신

  • 전용 리소스를 갖춘 격리된 가상화 샌드박스

  • 활성 런타임에 대해서만 지불하는 사용량 기반 요금제

  • 사용하지 않을 때 자동으로 절전 모드로 전환

  • 몇 초 만에 빠른 머신 시작

  • 미리 설치된 소프트웨어 및 사용자 정의 가능한 스택

  • 머신 및 애플리케이션으로의 자동 트래픽 라우팅

  • 표준 개발 도구(Docker, SSH) 지원

  • 머신 구성 복제 기능

  • 안전하고 격리된 환경

  • 애플리케이션 공유를 위한 포트 노출

  • 시작 시 신용 카드 불필요

  • 언제든지 머신 일시 중지

  1. 스택 선택: Opencode, Claude Code, Hermes 중에서 선택하거나 자신의 셸 스크립트를 사용하세요.

  2. 컴퓨터 부팅: 하드웨어 가상화 노드가 몇 초 만에 시작됩니다.

  3. 연결 및 배포: 라우팅된 서브도메인을 통해 머신에 직접 SSH로 연결합니다.

  4. 복제 또는 일시 중지: 머신 설정을 복제하거나 작업이 끝나면 일시 중지합니다.

  5. 애플리케이션 공유: 포트를 경로로 노출하여 친구와 공유하거나 공개합니다.

  • AI 에이전트 개발
  • 기계 학습 작업 부하
  • 클라우드 개발 환경
  • 신속한 프로토타이핑
  • 비용 최적화된 AI 프로젝트
  • 안전한 AI 실험

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