CI/CD 옵저버빌리티 도입 전략 가이드
CI/CD 옵저버빌리티는 파이프라인 전 과정을 관찰해 병목과 장애 지점을 찾는 접근입니다.\n조직 목표에 맞는 메트릭을 선정하고 모니터링과 알림을 자동화하는 것이 중요합니다.
#CI/CD#Observability
15005분
필터 1
CI/CD 옵저버빌리티 도입 전략 가이드
CI/CD 옵저버빌리티의 개념과 필요성, 구현 방식, 모범 관행을 정리했습니다. 조직 목표에 맞는 메트릭을 정하고 파이프라인 가시성을 높이는 방법을 다뤘습니다.
#CI/CD#OpenTelemetry
55005분
무신사 X GitHub Copilot은 정말로 우리의 생산성을 높였을까?
무신사는 GitHub Copilot의 생산성 효과를 30명 규모의 데이터와 설문으로 검증했습니다. 일부 지표는 개선됐지만 코드 품질 관리와 가이드라인의 중요성도 확인했습니다.
#GitHub Copilot#GitHub
178005분
토스증권 Apache Kafka 데이터센터 이중화 구성 #3: Offset Sync
토스증권이 Kafka Active-Active 환경에서 consumer offset sync를 구현한 방식을 소개했습니다. Timestamp 검색과 Header 참조를 나눠 쓰며 유실을 막고, 작업 상황의 중복까지 줄이도록 운영했습니다.
#Apache Kafka#Active-Active
30005분
CI 빌드 오류의 원인 분석에서 해결까지의 여정
Jenkins CI에서 빌드 실패가 급증한 원인을 로그 처리 병목으로 좁혀 분석했습니다. Gradle 로그를 줄여 타임아웃 문제를 해결하고 수행 시간도 단축했습니다.
#CI/CD#Jenkins
35005분
Prometheus 3.0으로 갈아타기 (feat. prometehus 3.0 업그레이드 가이드)
Prometheus 3.0의 주요 기능 개선과 변경 사항, 마이그레이션 시 주의점을 정리했습니다. 업그레이드 전 쿼리와 설정을 점검할 체크리스트도 함께 제시했습니다.
#Prometheus#OpenTelemetry
19005분
장애 모의 훈련 그리고 배운 점
Hyperconnect SRE팀이 Azar 핵심 컴포넌트를 대상으로 첫 장애 모의 훈련을 진행한 과정을 공유했습니다. 실제형 시나리오와 stage 환경 보강을 통해 완화 우선 대응과 팀 간 지표 공유의 중요성을 확인했습니다.
#SRE#Redis
22005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
![공통 Kafka 전환기 [Part 1. 공통 Kafka 전환 배경 및 전략]](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1200/1*Zgg56jduWlHfsjk4HhqKHQ.png)
공통 Kafka 전환기 [Part 1. 공통 Kafka 전환 배경 및 전략]
도메인별로 분산 운영하던 Kafka Cluster를 공통 Cluster로 통합한 배경과 전략을 정리했습니다. KRaft, SASL/SCRAM, AKHQ, Grafana를 활용한 표준 운영 방향도 소개했습니다.
#Kafka#KRaft
46005분
29CM QA팀은 어떻게 테스트 자동화 지표를 활용하여 신뢰성을 확보할 수 있었을까?
App 테스트 자동화의 흔들리는 신뢰성을 정량 지표로 관리하며 개선했습니다. PostgreSQL과 Grafana로 Fail률과 수행시간을 추적해 근본 원인을 찾아 해결했습니다.
#test#자동화
29005분
우리는 어떻게 해외주식 서비스 안정화를 이뤘는가
해외주식 서비스의 브로커 지연과 데이터 병목 문제를 트래픽 제어, 자동 failover, MongoDB 도입으로 개선했습니다. 정규장 피크와 서비스 성장에 맞춰 기존 도구를 활용한 운영 안정화 사례를 소개했습니다.
#Kafka#MongoDB
25005분
AWS Node Auto Scaler Karpenter 도입기
Karpenter를 도입해 EKS 노드 확장 속도를 높이고 비용 최적화를 시도했습니다. 스파크성 트래픽과 Spot 운영 이슈를 보완하며 안정성과 효율을 함께 개선했습니다.
#AWS#Kubernetes
33005분
Tracing NodeJs Applications with OpenTelemetry
Node.js 애플리케이션에 OpenTelemetry를 붙여 Grafana Tempo로 트레이스를 수집하는 방법을 소개했습니다. 자동 계측과 수동 span, 분산 추적 활용 가능성도 함께 설명했습니다.
#node.js#TypeScript
18005분