왜 행사 상품은 항상 늦게 연동될까?
FCFS 기반 제휴 상품 연동의 한계를 보완하기 위해 SoAP 점수 체계를 도입했습니다. 주요 상품의 우선순위를 높여 연동 속도와 운영 효율을 개선했습니다.
#Kotlin#비동기
51005분
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[안내] T Academy: AI 활용 데이터 엔지니어 2기 교육생 모집(~2/1)
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#데이터 엔지니어링#교육
49005분
“이번 달도 밤샘 정산입니다.” — 정산 시스템은 왜 필요했을까 (설계편)
정산을 사람의 기억이 아닌 시스템의 책임으로 옮기기 위한 MASS 설계 원칙을 다뤘습니다. 멱등성, 결정적 계산, 고정 반올림으로 재처리와 재계산에도 동일한 결과를 보장했습니다.
#Kafka#Spring Batch
133005분
스마트스토어센터 Oracle에서 MySQL로의 무중단 전환기
스마트스토어센터가 Oracle에서 MySQL로 무중단 전환한 방법을 이중 쓰기 중심으로 설명했습니다. JPA와 MyBatis에서의 트랜잭션 처리, PK와 컬럼 타입 조정까지 다뤘습니다.
#Oracle#MySQL
169005분
사업팀, 인사팀은 생성형 AI를 어떻게 활용할 수 있을까요?
사업팀과 인사팀이 업무 흐름 안에서 생성형 AI를 활용하는 방법을 소개했습니다. 하이웍스 연동하기와 노트북으로 자료 탐색과 문의 대응을 줄이는 방식을 설명했습니다.
#LLM#업무자동화
56005분
![[kt cloud DC Series] #4 동남아 데이터센터 격전지, Southeast Asia 시장 분석](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2FbdJlnt%2FdJMcafk4Y6X%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAF1d2mZqb1hlDUc-nrxLBrb9pyqNergkFCR2qxq5_15v%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1769871599%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3D%252FCa0MkkOmAUQsrfpQP%252F2t4iPhXI%253D)
[kt cloud DC Series] #4 동남아 데이터센터 격전지, Southeast Asia 시장 분석
동남아 데이터센터 시장의 성장 전망과 국가별 허브 경쟁 구도를 분석했습니다. 전력, 부지, 규제, AI 수요가 향후 판도를 좌우한다고 정리했습니다.
#데이터센터#cloud
28005분
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이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발자#노트북#컴퓨터
개발자는 AI에게 대체될 것인가
AI가 개발자를 완전히 대체하기보다 업무의 일부를 재정의하고 위임하는 방향으로 바꾸고 있습니다. 좋은 추상화와 위임 경계를 설계하는 능력이 AI 시대 개발자의 핵심 역량이라고 설명합니다.
#자동화#추상화
256005분
AWS Transform for SQL Server: SQL Server를 Aurora PostgreSQL로 .NET 코드와 함께 현대화
AWS Transform for SQL Server를 사용해 SQL Server와 .NET 코드를 Aurora PostgreSQL 중심으로 현대화하는 흐름을 소개했습니다. 사전 준비부터 평가, 변환, 검증까지의 단계와 제한 사항도 함께 정리했습니다.
#AWS#SQL Server
46005분
T4 GPU 1장으로 일궈낸 올리브영의 Gemma 3 기반 sLLM 구축기
올리브영이 Gemma 3-4B 기반 sLLM을 단일 T4 GPU 환경에서 학습해 리뷰 테마 추천에 적용한 사례를 다뤘습니다. 상용 API 대비 재현성과 비용 통제력을 높이고, 프롬프트 단축과 최적화로 실서비스 품질을 확보했습니다.
#Gemma#LLM
135005분
Claude Skills로 AI에게 업무 노하우 전수하기
Claude Skills를 조직의 업무 매뉴얼처럼 패키징해 AI가 자율적으로 작업하도록 만드는 방법을 소개했습니다. Skill Creator와 사내 마켓플레이스로 제작·배포까지 연결하는 흐름도 설명했습니다.
#Claude#LLM
123005분
Nota AI가 제안하는 AWS Inferentia에서 다양한 LLM 모델 양자화 최적화기법 사용하기
AWS Inferentia/Trainium에서 LLM 양자화 최적화 방법을 소개했습니다.\n민감도 기반 선택적 양자화와 fake quantization으로 메모리를 줄이면서 정확도 손실을 완화했습니다.
#AWS Inferentia#Trainium
44005분
토스인컴 QA Platform: ‘누구나 테스트할 수 있는’ 도구의 시작
Swagger에 있던 Test API를 누구나 쉽게 실행할 수 있도록 내부 QA Platform으로 정리했습니다.\n버튼 기반 실행과 자동화 통합으로 테스트 장벽을 낮추고 품질 검증 속도를 높였습니다.
#QA#Swagger
122005분