5월 트래픽 폭증을 대비한 데이터베이스 관리 전략
5월 트래픽 폭증에 대비해 RDS 모니터링과 자원 분리 전략을 강화했습니다. 커밋 지연 원인을 찾아 파라미터를 조정해 처리량을 개선했습니다.
#MySQL#AWS
16005분
필터 1
Spark Job 성능 모니터링과 최적화를 위한 Spark Analyzer 개발기
하루 6천 개가 넘는 Spark Job을 자동으로 점검하기 위해 Spark Analyzer를 개발했습니다.\nHistory Server 메트릭과 임계치 기반 규칙으로 성능 문제를 탐지하고 알림으로 연결했습니다.
#Spark#모니터링
17005분
if(kakaoAI)2024, FrontEnd 기술 세션 소개
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#React#모니터링
23005분
if(kakaoAI)2024, Infra/Network, 그 외 세션 소개
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#cloud#모니터링
15005분
성능보증보험 문제 발견, 접수~보상까지 초보도 쉽게 따라하기
성능보증보험 문제를 발견했을 때 접수부터 보상까지의 절차를 쉽게 정리했습니다. 중고차 구매 전에 반드시 확인해야 할 점도 함께 짚었습니다.
#모니터링
4005분
AI 개발을 위해 꼭 필요한 ‘GPU’란? 개념부터 서비스 추천까지 완벽 정리!
GPU의 기본 개념과 CPU와의 차이, AI에서 중요한 이유를 정리한 글입니다. GPU 서버를 효율적으로 쓰는 서버호스팅과 코로케이션 서비스도 함께 소개했습니다.
#GPU#ML
27005분
API 상품 연동 실패율을 줄일 수 있는 방법은?
API 상품 연동 실패 사유를 내부 차단과 제휴사 응답으로 나눠 분석했습니다. 실패 사유를 가이드화한 화면과 자동 재처리로 조치율을 높인 사례를 소개했습니다.
#REST API#API
28005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
5월을 대비하는 자세: 성능 테스트 및 모니터링 시나리오
종합소득세 시즌의 급증 트래픽에 대비해 성능 테스트와 모니터링 체계를 구축했습니다. K6, CloudWatch, Grafana, APM을 활용해 병목을 찾고 HikariCP, HTTP Client, Kafka, Redis를 튜닝했습니다.
#성능#모니터링
16005분
AWS Bedrock과 Claude 3.5 Sonnet을 활용한 자동 상품 이미지 검수 시스템 구축기
AWS Bedrock과 Claude 3.5 Sonnet으로 상품 이미지 자동 검수 시스템을 구축한 사례를 다뤘습니다. 프롬프트 최적화와 운영 통제를 통해 정확도와 처리 속도를 개선했습니다.
#AWS#Claude
22005분
에이닷은 어떻게 먼저 말을 걸어 오는 걸까?
에이닷의 선톡 기능을 Context 수집·가공·활용과 평가 시스템으로 구현한 방식을 소개했습니다. 사용자 반응과 피로도를 함께 고려해 먼저 말을 거는 개인화를 고도화했습니다.
#LLM#prompt
14005분
캐치테이블 지도 개발기(1편)
캐치테이블은 지도 탐색 비중을 높이기 위해 웨이팅·픽업 표시와 검색 개선을 진행했습니다. 확대 레벨별 노출 정책과 반복 테스트로 더 편한 지도 사용성을 만들었습니다.
#UI/UX#검색
51005분
MVP를 빠르고 효과적으로 개발하기: 우리는 협업해요
MVP를 빠르게 만들기 위해 테크 스펙, 맥락 공유, 유연한 변경 대응 중심의 협업 방식을 소개했습니다.\n문서화와 페어 협업으로 설계 정렬과 품질 향상을 이끌어낸 사례입니다.
#협업#OpenAPI
61005분