
React Query Key Factory 패턴 사용기
React Query 쿼리 키를 도메인별 factory로 관리해 캐시 구조와 무효화 범위를 명확히 정리하는 방법을 소개했습니다. queryOptions와 useQueries까지 함께 묶어 재사용성과 유지보수성을 높이는 흐름을 설명했습니다.

React Query 쿼리 키를 도메인별 factory로 관리해 캐시 구조와 무효화 범위를 명확히 정리하는 방법을 소개했습니다. queryOptions와 useQueries까지 함께 묶어 재사용성과 유지보수성을 높이는 흐름을 설명했습니다.

사내 AI 에이전트의 컨텍스트 비용과 안전성 문제를 줄이기 위해 v2 구조와 런타임 가드레일을 재설계했습니다. 파일, 채널, 스킬을 필요한 순간에만 제한적으로 읽도록 바꿨습니다.

사내 AI 에이전트 채널랩스를 OpenAI Agents SDK 기반으로 재설계하고, 컨텍스트 비용을 줄이는 구조를 정리했습니다. 파일·채널·스킬을 reference 중심으로 다루며 안전성과 예측 가능성을 높였습니다.

안드로이드 빌드 대기 시간을 줄이기 위해 N3R과 GitHub ARC를 결합한 운영 경험을 공유했습니다. 사내망 제약 환경에서 동적 할당과 다층 캐시로 CI/CD 병목을 완화한 사례입니다.

13년 된 단일 Writer 구조에서 전사 장애가 반복되자, 새로운 DB 전환보다 캐싱과 쿼리 최적화를 먼저 적용했습니다. 그 결과 Writer 연결과 응답 시간이 크게 줄고, 장애 탐지와 복구 체계도 함께 개선했습니다.


폐쇄망 Maven 빌드에서 발생하는 429 에러의 원인과 구조를 정리하고 GitLab Maven Virtual Registry로 해결하는 방법을 설명했습니다. 캐싱 프록시와 upstream 순서 설정으로 외부 요청을 줄이는 실전 팁도 함께 다뤘습니다.
KBO 리그 이닝 교체 때 몰리는 광고 요청을 분산하기 위해 prefetching과 내부 캐시 구조를 적용했습니다. 그 결과 외부 광고 서버 부하와 지연을 줄이고 버퍼링 지표도 개선했습니다.
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Amazon ElastiCache for Valkey의 벡터 검색으로 Interactive AI 스토리텔링 플랫폼의 이미지 응답 속도와 비용 효율을 개선했습니다. CESC와 LLM 검증, 폴백 전략으로 맥락 기반 캐싱과 몰입 경험을 강화했습니다.
TVING 쇼츠 플레이어의 단일 인스턴스 구조와 프리로드 최적화 과정을 정리한 글입니다. 메모리 문제와 VST 지연을 줄여 더 부드러운 시청 경험을 만들었습니다.
TVING 쇼츠 플레이어의 메모리 관리와 전환 지연 문제를 단일 플레이어 구조와 프리로드로 개선했습니다. VST를 낮추고 저사양 단말과 불안정한 네트워크에서도 더 부드러운 시청 경험을 확보했습니다.

네이버 검색의 대규모 VictoriaMetrics 운영 구조와 Hot/Warm 2계층 설계를 소개했습니다. 메모리 한계를 해결하고 180대 장비를 무중단으로 전환한 방법도 공유했습니다.


Claude Code 에이전트의 메모리 계층 구성을 비교 실험했습니다. 세션 캐시만 단독으로 쓸 때 정확도가 가장 크게 높아졌고, 외부 저장소는 오히려 성능을 떨어뜨렸습니다.