

성공적인 게임 출시를 위한 Amazon GameLift Servers 사전 제작 단계 가이드 – Part1
Amazon GameLift Servers를 활용한 멀티플레이어 게임 출시 사전 준비 항목을 정리했습니다. 테스트, 세션 관리, 큐 배치, 모니터링 설정의 핵심 포인트를 다뤘습니다.


Amazon GameLift Servers를 활용한 멀티플레이어 게임 출시 사전 준비 항목을 정리했습니다. 테스트, 세션 관리, 큐 배치, 모니터링 설정의 핵심 포인트를 다뤘습니다.


Aurora PostgreSQL에서 pg_bigm과 pgvector를 RRF로 결합해 한국어 하이브리드 검색을 구현하는 방법을 소개했습니다. 한국어 조사와 자연어 질문의 한계를 보완해 RAG 검색 품질을 높이는 구조와 예시를 제시했습니다.
![[코드가 환경을 모르는 구조 6/7] 컨테이너는 왜 폭발하는가](https://flex.team/blog/og/main.jpg)

실제 DB를 쓰는 통합 테스트는 신뢰도가 높지만, 컨텍스트 분화로 컨테이너가 복제되며 CI가 느려졌습니다. 이를 Gradle BuildService로 공유하고 스키마를 분리해 속도와 격리를 함께 확보했습니다.

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딜라이트룸은 EKS Auto Mode로 멀티 클러스터 운영 복잡도를 크게 줄였습니다. 또한 로그 수집과 진단 자동화를 더해 장애 대응력도 높였습니다.
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비엔지니어 환경에서 Claude Code ROI를 측정하는 4가지 베이스라인 지표를 소개했습니다. 로컬 로그와 ccusage 분석으로 토큰, 비용, 도구 사용, 메시지 패턴을 기준점으로 삼는 방법을 설명했습니다.
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![[코드가 환경을 모르는 구조 6/7] 컨테이너는 왜 폭발하는가](https://cdn.sanity.io/images/v31psllp/production/84f3d9c344480bec28c26726a1ef04c0407b32cd-1684x1030.png)

실제 DB를 쓰는 통합 테스트가 dirty context로 컨테이너를 복제하며 느려지는 문제를 다루었습니다. Gradle BuildService로 컨테이너를 공유하고 모듈별 스키마를 분리하는 해법을 소개했습니다.


AWS EFA 환경에서 NCCL이 GPU 간 집합 통신을 어떻게 최적화하는지 소개했습니다. 기본 설정과 플러그인 구조, 알고리즘 선택 원리까지 함께 정리했습니다.
2025년 TVING 데이터로 메가 IP의 역할을 유입, 잔존, 초기 몰입 관점에서 분석했습니다. 메가 IP는 단순 인기 콘텐츠를 넘어 OTT 성장 흐름과 연결되는 콘텐츠로 관찰됐습니다.
TVING 2025 데이터로 메가 IP의 OTT 기여를 유입, 잔존, 초기 몰입 관점에서 분석했습니다. 단순 조회수보다 플랫폼 성장에 미치는 흐름을 함께 봐야 한다고 정리했습니다.

인도 핀테크 IPO 시장이 Paytm 이후의 침묵을 끝내고 두 번째 시즌에 들어섰습니다. 흑자와 합리적 밸류를 갖춘 회사들이 다시 시장의 선택을 받고 있습니다.