

자동화를 생활화 합시다. — Online DDL 테스트 자동화 이야기
온라인 DDL 테스트를 자동화해 알고리즘 선정과 사전 검증 과정을 표준화했습니다. 클론 생성, 비동기 실행, 히스토리 저장, Slack 알림으로 운영 효율과 안정성을 높였습니다.


온라인 DDL 테스트를 자동화해 알고리즘 선정과 사전 검증 과정을 표준화했습니다. 클론 생성, 비동기 실행, 히스토리 저장, Slack 알림으로 운영 효율과 안정성을 높였습니다.

100여 개 대출 기관 API의 성공률을 메트릭과 알림으로 자동 모니터링하도록 개선했습니다. 그 결과 장애를 더 빠르게 발견하고 대응해 API 성공률을 99%까지 올렸습니다.


CloudFront를 정적 콘텐츠 전용으로만 보지 않고 동적 콘텐츠에도 적용한 사례를 소개했습니다. 캐싱 없이도 엣지와 HTTP/3로 성능과 비용 효율을 높일 수 있었습니다.

카카오뱅크가 퍼블릭 클라우드에 펀드 시스템을 구축한 사례를 소개했습니다. Airflow로 금융 규제를 충족하며 배치 작업을 효율화한 과정을 다뤘습니다.


정산 시스템을 PHP에서 Java로 이관하며, 태스크 서버를 SNS·SQS·ECS 기반 Job Runner로 재설계했습니다. 작업 일관성, 재시도성, 확장성을 높이기 위한 아키텍처 선택 과정을 정리했습니다.


AWS re:Invent 2024에서 소개된 S3, Aurora DSQL, Bedrock, SageMaker, Nova 등의 신규 기능을 정리했습니다.\n대규모 데이터 관리, 글로벌 DB, AI 모델 경량화와 GPU 효율화 관점의 참고 포인트를 담았습니다.


Amazon S3 Tables의 발표 내용과 서비스팀 확인 사항을 정리한 글입니다. 분석 워크로드 성능 향상, 자동 유지보수, 비용과 한계를 함께 살펴보았습니다.


외부 API에 의존하던 Reverse Geocoding 기능을 내재화해 비용과 장애 리스크를 줄였습니다. 데이터 선택, GeoHash, Point In Polygon을 거쳐 성능과 운영 효율을 함께 개선했습니다.
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TeamCity를 이용해 셀프계산대의 수작업 배포를 자동화한 과정을 소개했습니다. 빌드 환경 통일과 단계 분리로 휴먼에러를 줄이고 배포 시간을 66.8% 개선했습니다.


캐치테이블 글로벌은 번역 마이크로서비스와 검수 어드민을 도입해 다국어 레이어를 구축했습니다. 또한 AWS DMS CDC와 Kafka를 활용해 기존 도메인 변경을 중앙에서 번역 요청하도록 설계했습니다.

Amazon SageMaker Canvas로 코딩 없이 머신러닝 모델을 만들고 예측하는 실습 과정을 소개했습니다. 데이터 준비부터 모델 분석, 배치·단일 예측, MLOps 연계까지의 흐름을 정리했습니다.

AWS의 생성형 AI 서비스 흐름 속에서 Amazon Q의 기능과 활용 가치를 소개했습니다. 개발 지원, 데이터 분석, 보안과 통합 측면에서 기업 도입 효과를 설명했습니다.