

1년 동안 Workload의 절반을 ARM64로 Migration하기
AWS Graviton 기반 ARM64로 워크로드를 단계적으로 이전한 사례를 소개했습니다. 멀티 아키텍처 빌드와 Kubernetes 전환 전략으로 비용을 크게 절감했습니다.


AWS Graviton 기반 ARM64로 워크로드를 단계적으로 이전한 사례를 소개했습니다. 멀티 아키텍처 빌드와 Kubernetes 전환 전략으로 비용을 크게 절감했습니다.


QA 리소스 부족과 단말 한계를 보완하기 위해 Appium 자동화와 AWS Device Farm을 활용한 사례를 소개했습니다.\n로컬 구성부터 가상환경 실행, 로그·영상 수집까지의 과정과 시행착오를 정리했습니다.


회원 서비스의 병목 원인을 트랜잭션, DTO 변환, 스레드 설정에서 찾았습니다. 읽기 트랜잭션 축소, 수동 매핑, 톰캣 스레드 조정과 웜업으로 응답 편차를 크게 개선했습니다.


구글 머신러닝 부트캠프 2023 4기 모집 소식입니다. 이론과 실습, 멘토링과 채용 연계를 함께 제공하는 3개월 온라인 프로그램입니다.


메모리 누수의 개념과 원인을 GC Root 관점에서 설명했습니다. 리소스 해제, static 변수 관리, 약한 참조 활용으로 예방하는 방법을 정리했습니다.

월별 수동 정산을 일별 모듈형 정산으로 바꾸고 자동화한 과정을 소개했습니다. 멱등성, 락, 비동기 분산 처리로 중복 정산을 막고 지급 시간을 크게 줄였습니다.

사파리와 iOS에서만 나타나는 스크롤·회전 관련 동작 차이를 사례별로 설명했습니다. 브라우저 감지보다 실제 동작 기준으로 보정하는 접근을 권장했습니다.
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React Query의 내부 구조와 useQuery 실행 흐름을 살펴보았습니다. Query 상태 변화가 QueryObserver와 리스너를 거쳐 컴포넌트 리렌더링으로 이어지는 과정을 정리했습니다.


올플래시 스토리지 도입 시 성능만 보지 말고 워크로드, 비용, 네트워크, 호환성을 함께 검토해야 한다고 정리했습니다. 벤더 수치와 실제 레퍼런스를 비교하고 TCO까지 확인하는 점이 중요합니다.

AWS DMS의 기본 사용법과 실제 적용 경험을 공유했습니다. RDS 통합과 함께 DevOps 관점의 활용 흐름을 다뤘습니다.


카탈로그 리뷰 API의 DB 부하 문제를 로컬 캐시 한계를 중심으로 분석했습니다. 글로벌 캐시 도입과 최신화 흐름 검증으로 API 개선 과정을 정리했습니다.


기존 대출비교 DB와 여신관리 서비스를 분리해 MSA 구조로 전환한 과정을 정리했습니다. DDD, Multi Datasource, CQRS, 트래픽 전환과 성능 개선 결과까지 함께 다뤘습니다.