

안드로이드에서 On-Device로 Gemma 1 & 2 실행하기
안드로이드에서 Gemma 1과 Gemma 2를 On-Device로 실행하는 방법을 정리했습니다. MediaPipe와 MLC LLM의 설정 절차, 모델 실행 방식, 장점도 함께 소개했습니다.


안드로이드에서 Gemma 1과 Gemma 2를 On-Device로 실행하는 방법을 정리했습니다. MediaPipe와 MLC LLM의 설정 절차, 모델 실행 방식, 장점도 함께 소개했습니다.


Amazon Bedrock Agent와 RAG로 EKS 클러스터를 조회하고 Trivy CIS 보고서를 요약하는 실습을 다뤘습니다.\n지식 기반, Action Group, Lambda, OpenSearch Serverless를 연결해 한국어 자연어로 운영 자동화를 구현했습니다.


엔터프라이즈 확장에 맞춰 워크스페이스 기반 인가 체계를 재설계한 사례를 소개했습니다. RBAC와 중앙 집중형 인가 서비스, CDC 동기화로 복잡성과 운영 리스크를 줄였습니다.


컬리의 피킹 공정을 시뮬레이션으로 구현하고 실제 데이터와 비교해 모델 타당성을 검증했습니다. 또한 동선 형태와 재고 배치 전략을 실험해 현장 의사결정에 활용했습니다.


여기어때 iOS 앱에서 RxSwift 의존성을 줄이고 Combine과 Async/Await 기반으로 네트워크 구조를 리팩토링했습니다. 전면 로딩바 대신 화면별 로딩 상태를 처리해 사용자 상호작용도 개선했습니다.

OPA로 JIRA 권한을 Rego 정책과 JSON 데이터로 구현하고, Spring Security와 연동해 백엔드 권한 체크를 구성했습니다. 쿠버네티스에서는 OPA를 사이드카로 배포해 지연을 줄였지만, 데이터 동기화 방안이 추가로 필요했습니다.

OPA와 Rego로 JIRA 권한을 구현하고, Spring Security와 연동해 백엔드에서 권한 체크를 구성했습니다. 쿠버네티스 사이드카 배포로 지연을 줄였지만, 정책과 데이터 동기화는 추가 과제로 남았습니다.

토스가 말하는 일 잘하는 개발자의 기준을 소개하는 대담형 콘텐츠입니다. 좋은 코드보다 제품 결과와 문제 정의, 메이커로서의 기여를 더 강조했습니다.
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상품 상세 페이지의 실시간 뷰어 수 집계를 위해 Redis와 MongoDB를 비교했습니다. 성능은 Redis가 유리했지만 비용과 운영 복잡성까지 함께 검토해야 했습니다.
상품 상세에서 몇 명이 보고 있는지 실시간 집계하는 기능의 설계를 Redis와 MongoDB로 비교했습니다. 성능, 만료 처리, 운영 복잡도와 비용을 함께 고려해 선택 기준을 정리했습니다.
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무신사 후기 목록 API의 병목을 분석해 상품 단위 캐시와 로직 분리를 적용했습니다. 무진장 기간 기준 응답속도와 pods 수를 함께 줄여 안정성을 높였습니다.