AI Agent가 복잡한 테이블 데이터 처리하는 방법
AI 에이전트가 표 데이터를 이해하기 어렵다는 문제를 짚고, RAG와 SQL을 결합한 Table Agent 설계를 소개했습니다. 셀 단위 전처리, 도구 호출 루프, 에러 핸들링으로 복잡한 질문 대응력을 높였습니다.
#LLM#RAG
14005분
필터 1
쿼리가 길면 밟힌다! 포스타입에서 데이터베이스를 모니터링 하는 방식
Aurora MySQL에서 Long Query와 긴 트랜잭션이 성능에 미치는 영향을 설명했습니다. 로그, Performance Insights, 스키마 정보를 활용한 모니터링과 개선 방법을 정리했습니다.
#AWS#MySQL
179005분
AWS Athena를 이용하여 ELB 액세스 로그 분석하는 방법
AWS Athena로 ELB 액세스 로그를 S3에서 조회하는 방법을 소개했습니다. 테이블 생성, 파티션 프로젝션, IP·기간 조건 조회 예시를 정리했습니다.
#AWS Athena#ELB
13005분
AWS Athena를 이용하여 ELB 액세스 로그 분석하는 방법
AWS Athena로 ELB 액세스 로그를 조회하기 위한 테이블 생성과 파티션 프로젝션 설정 방법을 소개했습니다. 특정 IP와 기간 조건으로 로그를 분석하는 쿼리 예시도 함께 정리했습니다.
#AWS#Athena
49005분
구성원 인터뷰 - 프로덕트 매니저(PM) CY 님
포스타입 PM이 요구사항을 구체화하고 데이터 기반으로 기능을 기획하는 방식과 사례를 소개했습니다. 또한 자율성과 협업이 큰 PM 파트 문화와 중요한 역량을 함께 전했습니다.
#Jira#Confluence
50005분
데이터 맛집의 비밀 레시피: AI로 SQL 쿼리 자동화하기
반복적인 데이터 요청을 줄이기 위해 기존 SQL 쿼리를 임베딩해 재사용하는 AI 도구 MySQLTrip을 소개했습니다. 검증된 쿼리를 바탕으로 자동 생성과 에러 체크까지 연결해 데이터팀 효율을 높였습니다.
#SQL#Embedding
31005분
Velopers 추천광고
쿠팡 파트너스
개발자를 위한 인기 상품을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발자#노트북#컴퓨터
모두가 AI 로켓에 올라타도록, 당근 운영실이 AI로 일하는 법
당근 운영실이 AI를 도입한 수준을 넘어, 문화와 구조를 바꿔 팀 전체가 AI로 일하는 방식을 공유했습니다. 비개발자까지 LLM 도구를 활용하며 실행과 학습을 확산한 사례입니다.
#LLM#SQL
164005분
[Hands-On] AI 에이전트 직접 구현해보기
기본형 AI 에이전트를 직접 구현하며 도구 사용과 반복 추론 구조를 설명했습니다. Gradio 테스트와 DB, Git 시나리오로 실제 동작도 확인했습니다.
#LLM#langchain
134005분
Spark 1편 – Backend Service – Optimizer
Spark의 동작 방식과 Catalyst, Tungsten 최적화 역할을 소개했습니다. 논리 계획과 물리 계획, Predicate Pushdown 같은 핵심 개념을 설명했습니다.
#Spark#optimizer
75005분
Exposed에서 도망 간 Escape를 찾습니다 (feat. MySQL)
Exposed와 MySQL 조합에서 발생한 SQLSyntaxErrorException의 원인을 단계적으로 추적했습니다. 임시 해결책보다 근본 원인을 찾는 디버깅 접근을 다뤘습니다.
#Exposed#MySQL
42005분
토스증권 Apache Kafka 데이터센터 이중화 구성 #2: 데이터 미러링
토스증권의 Active-Active Kafka 이중화에서 동일한 토픽명 미러링과 무한 루프 방지 방식을 소개했습니다. DLQ, 커스텀 메트릭, 클러스터 분리로 정합성과 운영성을 높인 사례입니다.
#Kafka#Kubernetes
37005분
최초로 공개된 Amazon S3 Tables 대해 개발팀에게 직접 묻다. (미공개 내용 포함)
Amazon S3 Tables의 발표 내용과 서비스팀 확인 사항을 정리한 글입니다. 분석 워크로드 성능 향상, 자동 유지보수, 비용과 한계를 함께 살펴보았습니다.
#AWS#Apache Iceberg
34005분