
End to End 유저 모니터링 RUM 으로 한방에 해결!!
RUM 기반의 엔드투엔드 모니터링 서비스 nFront RUM을 소개했습니다. 외부 작업 없이 품질 측정과 AI 리포트를 제공하는 내부 솔루션을 다뤘습니다.

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앱 스토어 스크린샷은 시각보다 브랜드 맥락을 먼저 정리해야 한다고 설명했습니다. 왓챠와 왓챠피디아를 서로 다른 사용자 흐름에 맞춰 설계하고, 오래 유효한 구성으로 운영까지 고려했습니다.

메가MGC커피가 RDS for MySQL을 Aurora Serverless v2로 전환해 오전 피크 트래픽 대응력을 높였습니다. 또한 Read Replica 기반 Cut-over와 ACU 조정으로 안정성과 비용 효율을 함께 확보했습니다.

이미지 분해에서 분석과 실행을 분리해 원본 픽셀을 보존하는 파이프라인을 설계했습니다. WebGPU와 로컬 AI를 활용해 비용과 속도를 함께 개선했습니다.
당근 레슨/과외가 숨은 수요를 발견하고 PMF를 찾기까지의 과정을 공유했습니다. 수요자 중심 실험과 진입점 개선으로 전국 오픈 단계까지 확장한 사례입니다.
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공모전 브리핑 작성의 진입 장벽을 낮추기 위해 AWS Bedrock과 Strands Agents SDK 기반 AI 에이전트를 도입했습니다. 초안 생성과 검수, 분석을 분리해 응답 속도와 운영 효율을 높이고, 브리핑 이탈률도 줄였습니다.

웹과 모바일 UI의 차이를 타이포그래피, Safe Area, 내비게이션, 버튼 배치 중심으로 정리했습니다. 모바일에서는 공간 배치보다 우선순위와 엄지 조작성을 더 중요하게 봐야 한다는 점을 설명했습니다.

다이얼로그 수정 폼에서 useEffect 기반 수동 바인딩으로 발생한 상태 꼬임 문제를 정리했습니다. React Hook Form의 values로 선언적 동기화를 적용해 잔상과 레이스 컨디션을 줄였습니다.

세 플랫폼에 흩어진 배포 이력을 APM 트레이스 기반 신호로 통합했습니다.\n장애 스레드에 직전 배포를 자동 첨부해 대응 속도를 높였습니다.
네이버 API를 하나의 콘솔에서 연동하고 운영할 수 있는 NAVER API HUB 출시를 소개했습니다. 하나의 키로 여러 API를 쓰고 종량제로 유연하게 사용할 수 있습니다.

플랫폼팀이 코드 바깥의 환경 실체를 선언으로 만드는 방식을 설명했습니다. Kafka 토픽 선언과 검증, 추적 가능한 거버넌스 사례를 다뤘습니다.