AI 시대의 진짜 병목은 GPU가 아니라 '전기'입니다 몇 년 전만 해도 데이터센터 신축의 관건은 부지와 건축비, 서버 조달이었습니다. 지금은 다릅니다. 사업의 성패를 가르는 첫 질문은 언제나 이것입니다. "그래서, 거기 전기 들어옵니까?" 랙당 전력밀도는 과거 2~5kW에서 40~10…
Executive Summary - PPM(Project & Portfolio Management)은 올바른 프로젝트를 선택하고 제한된 예산과 자원을 전략적으로 배분하는 관리 체계입니다. 개별 프로젝트의 일정과 비용을 관리하는 프로젝트 관리와 달리, 여러 프로젝트의 가치와 우선순위를 포…
소속팀: 마케팅실 작성자: 윤현집 본 시리즈는 베스핀글로벌 윤현집 마케팅실장의 AI 트렌드 세미나 ‘열린 창(窓)으로 업(業)을 바라보기(울산 편)’를 테크블로그 연재용으로 재구성한 콘텐츠입니다. 2회에서는 기술 낙관의 반대편에 있는 경계선을 살펴봤는데요. 이번 회는 그렇다면 무엇을 기…
핵심 요약 | 항목 | 내용 | |---|---| | RTO (Recovery Time Objective) | 장애 발생 후 서비스가 복구되기까지 허용 가능한 최대 시간 | | RPO (Recovery Point Objective) | 장애 발생 시 손실을 허용할 수 있는 최대 데이터…
Executive Summary - AI 책임 체계는 담당자 지정만으로 완성되지 않습니다. AI가 어떤 데이터를 사용하고 어떤 권한으로 작동하는지, 문제가 발생했을 때 누가 중단과 재발 방지를 결정하는지까지 연결되어야 합니다. - AI의 책임 범위는 전체 실행 시스템입니다. 생성형 AI…
이전 시리즈에서는 Cilium의 기본 개념과 Identity, Endpoint, IPAM 등을 쿠버네티스 환경에서 직접 실습했고, Socket LB(East-West Load Balancing)는 TCPDUMP를 기반으로 패킷을 하나하나 분석하며 이해를 진행했다. 다만 내용이 길어지면서…
안녕하세요, 올리브영에서 주문·배송 도메인의 백엔드 개발을 담당하고 있는 데이먼입니다. 오늘은 '배송준비중'이라는 이유로 막혀 있던 주문 취소를, 고객이 앱에서 직접 할 수 있게 바꾼 이야기를 해 보려 합니다. 밤 11시, 한 고객이 결제를 마치고 3분 뒤에야 립스틱을 원하던 것과 다른…
안녕하세요, 올리브영에서 매장·본사 업무 시스템을 개발하고 있는 임밥입니다. 오늘은 오래된 문자 발송 데몬을 걷어내면서, 발송량에 견주면 한참 과해 보이는 구조를 일부러 택했던 이야기를 해보려 합니다. 저희 메시지 발송 시스템의 평소 발송량은 초당 1건에도 미치지 못합니다. 이는 저희…
사장님 입점신청 자동승인 주기를 10분에서 10초로 사장님의 입점신청 요청들은 자동승인 처리가 시작되기까지 최소 3분에서 최대 12분 59초가 걸렸습니다. 이 대기를 10초 이내로 줄인 과정을 기록한 글입니다. 그림 출처: AI 자동생성(https://youmind.com) 세 줄 요약…
안녕하세요. 토스뱅크에서 주택담보대출을 디자인하고 있는 Product Designer 김혜미입니다. 이번 글에서는 전세대출 팀에서 AI 상담 서비스를 디자인했던 과정을 얘기해 보려고 해요. 정보는 충분했지만 확신은 없었다 전세대출 팀에서 하는 고민은 대체로 이런 거예요. 플로우를 어떻게…
AI로 만들고, 디자인으로 완성한 3개월 데이터 분석 툴 '노트북'을 만들며 Rita • Product designer - Design / PM 채널톡은 올해 상반기 '노트북'이라는 데이터 분석 툴을 만들었습니다. 데이터를 직접 조회하고, 셀을 쌓아 분석하고, 대시보드까지 구성할 수 있…
1. AI와 인프라의 결합: 과거의 한계와 MCP의 패러다임 전환 기존의 대규모 언어 모델(LLM)은 뛰어난 추론 능력을 갖추었음에도 불구하고 ‘인프라와의 물리적 격리’라는 명확한 한계를 지니고 있었습니다. - 과거 (Isolating Chatbot): 엔지니어가 터미널(kubectl…
AI 추론 메모리 병목과 서버 변화는 2026년 AI 인프라를 이해할 때 반드시 짚어야 할 흐름입니다. AI 인프라를 이야기할 때 가장 먼저 떠오르는 요소는 여전히 GPU입니다. 대형 언어 모델 학습, 멀티모달 모델 처리, 고성능 AI 데이터센터 구축 모두 GPU 성능과 밀접하게 연결되…
안녕하세요, kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다. AI 서비스를 실제 비즈니스로 구현하기 위해서는 모델뿐 아니라 충분한 컴퓨팅 자원, 서비스에 최적화된 클라우드 환경, 대규모 워크로드를 안정적으로 운영할 수 있는 인프라가 함께 뒷받침되어야 합니다. kt cloud summit 20…
Memory DB는 무엇으로 가득 차 있었을까 - 2부 : BCAST 전환과 Failover 안녕하세요. 할당시스템 파트 서버 엔지니어, Simon 이상원입니다. 'MemoryDB는 무엇으로 가득 차 있었을까?'의 2부 글입니다. 1부에서는 MemoryDB 메모리의 85%를 채우고 있던…
Sep 23, 2026 Engineering Building a Unified AI Accelerator Testbed on OpenStack and Public Cloud - Yubin Kim Software Engineer Sep 23, 2026 Engineering Building…
Executive Summary - 공개 웹 데이터의 고갈과 '데이터 배기가스'의 가치 상승: 기업 내부에 방치되었던 일상적 업무 기록인 '데이터 배기가스(Data Exhaust)'가 AI 에이전트의 성능을 결정짓는 가장 희소하고 값진 훈련 자산으로 재평가되고 있습니다. - 정적 데이터…
안녕하세요! 카카오에서 유저 편의성을 높이는 데 관심이 많은 토리입니다. 카카오에는 정말 다양한 서비스와 그 안에 쌓이는 방대한 데이터가 있습니다. 이 많은 콘텐츠와 유저를 잘 이어주는 역할을 하는 것이 바로 추천이고, 그중에서도 "얼마나 이 유저에게 맞는 콘텐츠를 보여주는가"는 서비스…
AI Agent “Megatron” 이야기 — LangChain/LangGraph 기반 Agentic Loop와 MCP로 연결한 실행 백엔드가, 반복되던 CDC 온보딩 절차를 대화 하나로 줄인 과정을 실제 구현 기준으로 이야기해 봤습니다. “Data & AI Platform Peace…
| | | $ whoami --team ❯ kt cloud 플렛폼엔지니어링팀 김재혁 님 | | | Tech-Frontier.md | | 1. 문제 정의 — 왜 "표준 템플릿"이 필요했나 새로운 서비스를 시작할 때마다 우리는 비슷한 고민을 반복하고 있었습니다. 팀 안에는 JSP, PHP를…
Executive Summary - LLM 추론의 병목은 GPU 연산량보다 메모리일 수 있습니다. 긴 컨텍스트와 동시 요청이 늘면 KV Cache가 HBM(High Bandwidth Memory)을 빠르게 점유해 Cache 재계산과 응답 지연을 일으킵니다. - 이 문제는 GPU를 추가하…
안녕하세요! 카카오뱅크에서 이번 KodeRunner 2026의 기획과 총괄 운영을 담당한 기술XR팀의 Ashley, Chedda입니다. 2022년 첫발을 내디뎠던 카카오뱅크의 사내 기술 컨퍼런스 KodeRunner(이하 코드러너)가 어느덧 다섯 번째 해를 맞이했습니다. 해를 거듭하며 코…
안녕하세요. 혜택 스쿼드에서 백엔드를 개발하는 정진성입니다. 쇼핑적립은 제휴몰에서 구매하면 구매액의 일부를 적립금으로 돌려주는 서비스입니다. 저는 이 적립금이 쌓이고, 쓰이고, 소멸되는 과정을 개발하고 있습니다. 2026년 봄, 유효기간 6개월인 이벤트 적립금이 지급됐습니다. 유효기간은…
Go embed: 최소 변경으로 불필요한 메모리 사용 줄이기 세줄 요약 - 외부 파일(GeoIP DB)을 읽는 부분에서 heap 비중이 큰 것을 발견 - GeoIP DB를 mmap으로 읽는 방법과 []byte 로 직접 embed하는 방법을 비교, 두 방식 모두 heap 복사 제거 가능…
Executive Summary - AI의 성과는 모델보다 업무 연결 방식에 달려 있습니다. 팔로알토네트웍스의 82% 자동화 사례는 AI 에이전트를 반복 업무와 연결하고, 데이터·시스템·사람의 검토 지점을 함께 설계했을 때 성과가 커질 수 있음을 보여줍니다. - AI 자동화는 사람의 업…
안녕하세요! 😆 'ItemLM: 상품 정보 기반의 임베딩 생성기', 'T4 GPU 1장으로 일궈낸 올리브영의 Gemma 3 기반 sLLM 구축기'에 이어 세 번째 글로 돌아왔습니다. 올리브영에서 머신러닝으로 다양한 문제를 풀고 있는 🪄 데이터 사이언티스트 안일호입니다. 지난 글에서는 T…
배달의민족 전자계약서 화면 개편기: AI에게 맡긴 것과 사람이 챙긴 것 들어가며 전자계약서는 파트너(사장님)가 배달의민족을 처음 시작할 때 작성하는 전자문서입니다. 영업 담당자가 파트너와 함께 작성하고, 계약 내용을 바꿀 때도 같은 문서를 씁니다. 이 문서를 쓰는 작성 화면은 사업자 정…
관련글 담당 프로젝트에 맞게 데이터 접근 범위 관리하기 여러 게임을 운영하는 조직에서는 구성원마다 담당 프로젝트와 필요한 데이터 접근 범위가 다르다. Hive 애널리틱스의 조직 관리는 조직 단위로 프로젝트와 멤버를 묶어, 데이터 관리자가 개별 사용자 권한을 매번 설정하지 않고도 업무 책…
관련글 게임 분석 콘텐츠, 템플릿으로 빠르게 구성하기 게임 데이터를 분석하려면 목적에 맞는 지표·차원·이벤트 구성을 매번 새로 정해야 한다. 처음 시도하는 분석일수록 이 준비 과정에 시간이 걸린다. Hive 애널리틱스의 템플릿은 대시보드·차트·퍼널·리텐션에서 자주 쓰는 구성을 미리 제공…
고성능 GPU 1만 장은 칩만으로 약 7MW를 소비해 소도시급 전력에 맞먹습니다. 전력밀도·발열·하중을 일반 서버실이 감당하지 못해 전용 데이터센터가 필요합니다. AI GPU는 서버·랙·상면과 전력·냉각 설비를 갖춘 데이터센터에서만 제대로 작동합니다. GPU 확보 후 시작되는 고민 ‘G…
안녕하세요. 기술본부 데이터인텔리전스셀 박현기입니다. 이 글에서는 Databricks Unity Catalog의 Metric View를 신규 런칭 게임의 데이터 파이프라인에 도입하면서, 대시보드와 분석 에이전트가 같은 지표 정의를 읽게 하기 위해 데이터 구조를 어떻게 나눴는지, 그 과정…
Executive Summary - AX는 AI 기능을 추가하는 일이 아니라, AI와 사람이 일하는 방식에 맞춰 업무와 비즈니스를 다시 설계하는 일입니다. AI가 핵심 업무의 기반이 될수록 기업은 그 기반을 누가, 어떤 조건으로 통제하는지 결정해야 합니다. - 소버린 AI는 기업의 업무…
기술성과 사업성을 충분히 검증받은 딥테크 스타트업이라도 산업 현장 적용을 전제로 한 실증(PoC) 기회를 확보하기까지는 적지 않은 시간이 소요됩니다. 대·중견기업 현업 부서와의 접점이 제한적이고 PoC 레퍼런스 부재가 초기 매출 전환과 후속 투자유치의 병목으로 작용하는 경우가 많기 때문…
안녕하세요, 프로덕트 디자이너 김정민입니다. 이번 글에서는 하이어링 센터에서 시작해 잡코리아까지 이어진 지원자 관리 개편 과정을 소개합니다. PM·엔지니어와 함께 전반적인 제품 경험을 설계하며, 익숙한 서비스를 새롭게 바꾸기 위해 어떤 고민과 선택이 있었는지, 그 과정을 함께 봐주시면…
글. 이단비(Tabie) / Service Factory팀 안녕하세요, 여기어때컴퍼니 Service Factory팀 타비입니다. 올해 초 팀을 옮긴 후 받은 첫 과제는 바이브코딩으로 서비스를 하나 만들어보는 것이었습니다. 여행 유튜브 영상을 AI가 요약해서 숙소 검색까지 이어주는 작은…
Executive Summary - AI 서비스의 평가 대상은 모델에서 서비스 전체로 확장되었습니다. AI가 문서 검색, 업무 시스템 호출, 다단계 실행까지 수행하면서 도입 전 품질 평가가 중요한 통제 장치가 되었습니다. - 모델 성능 점수만으로는 실제 서비스 품질을 판단할 수 없습니다…
대규모 데이터 인프라 환경에서 안정적이고 빠른 데이터 입수는 하위 분석 작업과 비즈니스 의사결정의 중요한 초석이라고 생각합니다. 기존 인프라에서는 1,200여 개의 데이터 파이프라인이 Oozie XML을 통해 관리되고, 데이터 입수 도구로 Sqoop이 사용되고 있었습니다. 해당 시스템은…
안녕하세요. kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다. AI 인프라의 고집적·고도화로 데이터센터 환경이 복잡해지면서, 어떻게 보다 효율적이고 지능적으로 데이터센터를 구축하고 운영할 것인가가 중요한 과제로 떠오르고 있습니다. 이러한 과제에 대한 해법을 공유하기 위해, kt cloud가 오…
새 모델이 나올 때마다 우리는 먼저 리더보드를 봅니다. 모델의 지능이 얼마나 높은지, 수학을 잘 푸는지, 코드를 잘 짜는지. 점수가 높으면 자연스럽게, 이 모델이면 우리 서비스도 더 좋아지겠다는 기대를 하게 되죠. 하지만 실제 서비스에 붙여 보면 꼭 그렇지만은 않습니다. 영어를 잘 이해…
GitLab CI에 AI 에이전트를 연결할 때 점검할 5가지 CLAUDE.md나 AGENTS.md는 코딩 에이전트에게 무엇을 하라고 지시하는 파일입니다. 이 파일은 마크다운 문서라서 단순 문서로 취급되기 쉬운데요. 그러나 CI에서 에이전트가 읽는 순간, 이 파일은 문서를 넘어 파이프라인…
Executive Summary - AI 경쟁력의 패러다임 전환: 기업 AX의 핵심이 '최고 성능 모델의 확보'에서 '업무 목적에 따른 유연한 모델 교체 및 통제 능력'으로 이동하고 있습니다. - 데이터 기반의 실무적 선택 기준: 일반 벤치마크가 아닌 자사 업무 맞춤형 기반의 품질 평가…
안녕하세요, 올리브영 글로벌 매장 서비스를 개발하고 있는 백엔드 개발자 봉자언니🐱입니다. '올리브영 글로벌 매장'이라 하면 생소하신 분이 계실 수도 있을 것 같은데요, 올리브영은 지난 5월 미국 캘리포니아주 패서디나에 미국 첫 매장을 열었고, 6월에는 LA 센추리시티에 두 번째 매장을…
“왜 우리는 항상 눈으로 직접 로그를 봐야 할까? AI가 읽고 판단하게 할 수는 없을까?” AI는 통신 표준도, 프로토콜 절차도 이미 알고 있습니다. 문제는 지식이 아니라, AI가 직접 모뎀 로그를 읽을 수 있게 만드는 것입니다. 이번 포스트는 이 문제를 해결하기 위해 분석 도구를 직접…
AI가 데이터센터의 전력·물·폐열 부담을 동시에 키우면서 전력만 재는 PUE 하나로는 효율을 모두 확인하기 어려워졌습니다. AI 데이터센터 시대에는 실제 환경 성능을 보기 위해 물은 WUE, 폐열은 ERF, 재생에너지는 REF로 지표를 추가해 네 축을 함께 봅니다. 선도 사업자는 이미…
AI 전환, 우리가 도운 건 돕는 사람이었습니다 1편 "AI로 바뀐 건 업무가 아니라 사람이었습니다"는 옆자리 동료가 덜 힘들어졌으면 좋겠다는 마음이 계속될 것 같다는 말로 끝났습니다. 혹시 못 읽으셨어도 따라오실 수 있게 배경만 짧게 정리합니다. 저는 우아한형제들에서 개발자를 길러내는…
이 글은 IDG의 아티클을 전재하여 제공합니다. [원문보기] Executive Summary - AI 교육의 목표는 업무에서 일어날 변화로 정의해야 합니다. 교육 전에 개선할 업무와 기대하는 결과를 정하면, 무엇을 배우고 어떻게 평가할지도 구체화됩니다. - 직무별 실습에는 결과를 검증하…
Executive Summary - 요청 건수 기준의 한도와 균등 분배를 전제로 만들어진 기존 API Gateway는 LLM 추론에서 한계를 드러냅니다. 특정 사용자의 자원 독점을 막지 못하고, 위험한 입력을 거를 장치가 없으며, GPU를 늘려도 특정 서버에만 요청이 쌓입니다. - In…
여러분들은 예상치 못한 먼 타지의 영상에서 의외의 아이디어를 얻어본 적, 있으신가요? 인프런은 언어의 장벽을 넘어 폭 넓은 지식을 전달해드리기 위해 자막, 더빙에 이어 영상 화면에 있는 글자까지 번역하는 영상 화면 번역 기능을 준비하고 있습니다. 최근에 인프런에서 공개한 DeNA × A…
오프라인 강의는 몰입도가 높지만, 한 번 지나간 설명을 다시 확인하기 어렵습니다. 그래서 이제 학원에서는 VOD 다시보기를 현장 수업을 보완하는 복습 도구로도 활용하고 있습니다. 실제로 대면 수업과 녹화 강의를 함께 제공한 연구에서는 강의 녹화본 시청 비율이 평균 약 53%에 달하기도…
Voice Turn Detection 모델 개발기 VoiceALF가 “입을 뗄 타이밍”를 배우게 하려면 Bard • KR Office Applied AI Engineer - AI 전화는 생각보다 고도화된 의사소통이다 채널톡은 VoiceALF를 통해 전화 상담의 여러 문제를 AI로 풀고…
글. 정용욱(Eric) / 서비스웹개발팀 안녕하세요. 서비스웹개발팀의 에릭입니다. 마지막 편입니다. 폴더 이름 앞의 기호 두 개가 어떻게 규칙이 됐는지 이야기합니다. 그리고 1편에 적어 둔 걱정 다섯 가지에 답하면서 시리즈를 마무리하겠습니다. 해외선 예약 상세 화면을 만들다 보면 파일이…
글. 정용욱(Eric) / 서비스웹개발팀 안녕하세요. 서비스웹개발팀의 에릭입니다. 이번 편은 상태관리입니다. 프로젝트를 시작하며 전역 저장소를 넣자고 해 놓고, 결국 안 넣었습니다. 그 사이에 판단이 어떻게 바뀌었는지를 적었습니다. 프로젝트를 시작하면서 상태관리 라이브러리를 하나 넣자고…
글. 변자룡(Jr)/유저혜택개발팀 안녕하세요. 여기어때 유저혜택개발팀 제이알입니다. 요즘 업무에 AI를 활용하지 않는 분은 없을 거라 생각합니다. 다만 사용하는 방식은 다들 제각각이겠죠. 제 경우를 말씀드리면, 집에서는 OpenClaw 같은 개인 비서형 AI를 쓰고 있습니다. 어제 뭘…
글. 박준희(Kuiper) / 숙박플랫폼개선TF팀 안녕하세요. 여기어때 숙박플랫폼개선TF팀 박준희(카이퍼)입니다. 1편에서 OpenTelemetry Collector 로 span 을 받아 ClickHouse 에 쌓는 데까지 다뤘습니다. 요약하면 이렇습니다. 이제 이 데이터를 화면으로 만…
글. 박준희(Kuiper) / 숙박플랫폼개선TF팀 안녕하세요. 여기어때 숙박플랫폼개선TF팀 박준희(카이퍼)입니다. APM 도구를 써보신 분이라면 이런 화면을 보신 적이 있으실 겁니다. 가로축은 시간, 세로축은 응답시간, 그리고 요청 하나하나가 점으로 흩뿌려지는 산점도. 이 시리즈가 끝나…
글. 신영민(Gladi) / 서비스QA팀 안녕하세요. 여기어때컴퍼니 서비스QA팀 글라디입니다. 오늘은 입사 후 겪은 업무 변화에 대해 이야기해보려고 하는데요. QA라는 직무의 틀은 같지만, 검증 대상, 즉 업무 영역이 바뀐다고 해서 검증 과정이 얼마나 달라지는지 한번 이야기해보겠습니다.…
안녕하세요. 아정당 플랫폼 FE챕터를 이끌고 있는 장순우입니다. 개발자가 아닌 사람이 만든 화면이 매일 프로덕션에 올라가는 구조를 만들었습니다. 어쩌다 이런 걸 만들게 됐는지부터 이야기하겠습니다. 아정당이 운영하는 서비스는 하나가 아닙니다. 인터넷, 렌탈, 이사, 청소부터 상조, 카드,…
안녕하세요, 토스뱅크 프론트엔드 개발자 이다용입니다. 토스뱅크 프론트엔드에서는 Next.js Pages Router를 주로 사용해요. 그런데 Pages Router는 유지보수 모드예요. 보안 패치와 버그 수정은 이어지지만 새 기능은 들어오지 않죠. 언젠가 다음에 쓸 것을 정해야 했고,…
Executive Summary - 멀티 AI 시대의 새로운 병목, 'Context Silo'의 등장: 기업 내 AI 도입이 가속화됨에 따라, 각 AI가 참조하는 업무 맥락과 판단 기준이 서로 달라지는 '컨텍스트 사일로' 현상이 기업 전체의 최적화를 방해하는 주요 장애물로 부상함. -…
안녕하세요, 데브옵스 엔지니어 포카입니다. 인프랩에서는 자막 번역, 강의 상세 생성, 학습 에이전트, 커뮤니티 답변 등 꽤 많은 곳에서 LLM API를 쓰고 있습니다. 처음에는 각 서비스가 필요한 제공 업체에서 API 키를 발급받아 직접 호출하는 방식이었는데요. 사용처가 서른 곳을 넘어…
목차 1. 왜 신뢰연구환경(TRE, Trusted Research Environment)인가? 1.1 데이터를 확보해도, 허들은 남아 있습니다 정밀 의료의 시대에 연구 기관의 경쟁력은 데이터를 얼마나 가졌는가가 아니라, 얼마나 안전하게 쓸 수 있는가로 옮겨 가고 있습니다. 방대한 임상·…
관련글 게임 출시 이후의 데이터부터 분석하기 QA·소프트 론칭·CBT 데이터가 정식 서비스 지표와 섞이면 실제 이용자 수와 매출을 정확히 파악하기 어렵다. Hive 애널리틱스의 시간 설정에서 프로젝트별 출시일을 등록하면, 분 단위로 지정한 시점 이전의 이벤트는 지표 집계에서 제외된다.…
관련글 게임 지표의 구성 비중을 원하는 기준으로 살펴보기 Hive 애널리틱스의 파이 차트는 측정값 전체에서 각 항목이 차지하는 수치와 비율을 함께 보여주며, 비율 기준을 날짜 또는 차원값 중에서 선택할 수 있다. 날짜 기준으로는 조회 기간 중 어떤 시점이 비중을 크게 차지했는지, 차원…
AI 질문은 입력·네트워크·서버 배정·GPU 추론·응답까지 5단계를 거쳐 데이터센터를 왕복합니다. AI 질문 한 번은 약 0.3Wh를 씁니다. LED 전구를 2분 켜는 전력이지만, 하루 수십억 건이 쌓이면 연간 3.65TWh로 도시 하나의 1년 전력과 맞먹습니다. AI 사용량이 급증하면…
한꺼번에 짊어지던 배치를 내려놓고, 하나씩 흘려보내는 워크플로로 Temporal 도입은 부담스러웠고, 그렇다고 배치를 그대로 둘 순 없었습니다 – 입맛대로 골라 Claude로 뚝딱 만든 워크플로 엔진 개발기 ℹ️ 이 글에 등장하는 수치와 설정값(대기 시간, 타임아웃, 재시도 횟수 등)은…
세션을 채우는 고민에서, 더 재밌게 만드는 고민으로 매주 열리는 세션을 지켜낼 수 있던 디테일, 탄토의 보따리 Tanto 🐳 • DevOps Engineer - 개발 문화 안녕하세요. DevOps 엔지니어이자 데브 세션팀에서 디테일 담당 탄토입니다. 데브 세션이 5년 넘게 매주 이어지고…
격리 안 된 테스트의 초록불은, 에이전트가 믿을 수 없습니다 테스트를 짤 시간이 없던 시대는 끝났다 예전에는 테스트를 못 짜는 이유가 대개 시간이었습니다. 기능을 먼저 붙이고, 테스트는 여유가 생기면 쓰기로 미뤄 두다가 결국 못 쓰는 일이 흔했죠. 그런데 이제는 에이전트가 그 테스트를…
이제 디자이너가 PR을 올립니다 이 글은 영문 원본을 바탕으로 작성되었습니다. 6개월, 432개의 pull request, 디자인팀 하나. 무엇이 좋아졌고 무엇을 치렀는지 정리했습니다. 얼마 전, 저희 디자이너 한 명이 광고 참여 플로우에서 행운뽑기 컨셉을 살펴보고 있었습니다. 뭘 고치…
if(kakao)2026 첫째 날은 AI 방향성, 신뢰와 안전, Model & Agent, 상생과 성장에 대해 이야기합니다. 키노트를 제외한 총 23개의 기술 세션들이 아래와 같이 진행됩니다. 1. You Only Train Once: 더 효율적으로 Kanana SLM 개발하기 (류민호…
if(kakao)2026 둘째 날은 안정성과 인프라, 거버넌스, AI-DLC, Model & Agent에 대해 이야기합니다. 키노트를 제외한 총 30개의 기술 세션들이 아래와 같이 진행됩니다. 1. 유휴 서버를 찾다가 Hybrid Cloud까지 갔습니다: 비용 가시화에서 Unit Eco…
안녕하세요, 카카오뱅크 알림경험엔지니어링팀 서버 개발자 Remy, Kenneth, Jett입니다. 플랫폼 개발자는 항상 딜레마에 직면합니다. 성능을 높이면 코드가 복잡해지고, 코드가 복잡해지면 다른 개발자가 이해하기 어려워집니다. Lock-Free 자료구조, Work-Stealing 알…
Memory DB는 무엇으로 가득 차 있었을까 - 1부 : 클라이언트 캐싱과 tracking item 안녕하세요. 할당시스템 파트 서버 엔지니어, Simon 이상원입니다. 최근 저희 할당시스템 파트에서 활용하는 MemoryDB(Redis)의 메모리 사용량이 85%까지 차올랐습니다. 사용…
어드민 하나를 만들려면 무엇을 해야 할까요? 프로젝트를 스캐폴딩하고, 필요한 의존성을 추가하고, 빌드 도구를 고르고, 인증을 붙이고, 배포를 설정해요. 그다음 프론트엔드 코드를 작성하고 API를 연결한 후 빌드해서 배포해요. 어드민이라면 여기에 개인정보 마스킹, 정보 조회 사유 수취,…
⛳️핵심 요약 카카오엔터프라이즈가 주요 증권사를 대상으로 ‘증권형 AI 인프라 전략 세미나’를 개최했습니다. 증권업계의 AI 도입과 활용 사례, LLM 서빙 방법론에서부터 온프레미스와 클라우드의 장점만을 결합한 ‘카카오클라우드 하이브리드 GPUaaS’까지 AX를 위한 AI 인프라 구축…
관련글 게임 지표의 변화, 과거와 비교하기 오늘의 수치만 보면 지표가 높은지 낮은지 판단하기 어렵고, 라이브 이벤트나 업데이트 이후 성과를 점검하려면 과거 시점과의 비교가 필요하다. Hive 애널리틱스는 차트와 대시보드에 기간 비교를 설정해 기준 기간과 비교 기간의 수치, 증감률을 한…
관련글 서로 다른 통화로 발생한 매출 한눈에 보기 여러 게임을 서비스하거나 하나의 게임을 여러 국가에 서비스하면 시장마다 다른 통화로 매출이 발생해 그대로 비교하기 어렵다. Hive 애널리틱스의 통화 설정은 조직이 매출 분석에 쓸 통화를 미리 등록해 두는 기능으로, 등록한 통화를 차트에…
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📌 핵심 요약 3D 공간정보 및 디지털 트윈 전문 기업 '이지스(EGIS)가 대용량 3D 데이터 처리 및 AI 시각화 연산을 위해 카카오클라우드를 기반으로 클라우드 네이티브 전환을 완료했습니다. 인프라 운영 비용 30% 절감, 데이터 처리량 3배 증가, 평균 응답 시간 50% 이상 단축…
글. 안소진(Heidi) / UX Designer 지난 글에서는 여기어때 홈이 가진 문제를 짚고, 카드의 형태보다 각 모듈의 역할을 먼저 정의해야 한다는 방향을 세웠습니다. 이번 글에서는 그 방향을 실제 화면으로 옮긴 과정을 공유합니다. 각 모듈이 고객의 어떤 일을 대신 해줘야 하는지…
Benchmark Contamination과 Double-Blind Evaluation 새로운 AI 모델이 공개될 때마다 다양한 벤치마크 점수가 함께 발표됩니다. 추론, 수학, 코딩, 안전성 등 모델의 능력을 하나의 숫자로 비교할 수 있기 때문에 벤치마크는 AI 모델의 성능을 판단하는…
Executive Summary - 퍼블릭 클라우드 도입률 66%: 전년 대비 4%P 상승했지만, 공공·방산은 크게 증가하고 건설·서비스는 소폭 감소하는 등 업종별 차이는 이어지고 있습니다. - CSP 경쟁력, AI 지원 역량으로 확장: 가격·보안의 응답률은 낮아진 반면, 최신 기술 대…
안녕하세요. 회원/CS기획팀 서비스 기획자 김윤겸입니다. 요즘 ‘바이브코딩’이 유행하고 있습니다. 내가 무엇을 원하는지 AI에게 설명하면 AI가 코드를 작성해주고, AI와 대화하면서 원하는 결과물을 만들어갈 수 있게 되었습니다. 바이브코딩의 확산과 함께 기획자와 개발자의 경계가 점점 허…
모놀리식인데, 도메인 하나만 따로 띄웁니다 명령 한 줄로 뜨는 것 저희 백엔드에서 이슈 도메인은 프로덕션에서 혼자 돌지 않습니다. 앞에 Gateway가 있고, 옆에 인증 서버가 있고, 채번이나 조직 조회 같은 걸 다른 도메인 서비스에 물어봅니다. 정상입니다. 실서비스는 원래 그렇게 얽혀…
1편: MATCH란 무엇인가 2편: MATCH Console & MAI 3편: 통합임베딩으로 개인화 푸시 안녕하세요. 무신사 Core-E Personalization 팀에서 개인화 모델을 개발하고 있는 오승모, 방효석입니다. 이 시리즈에서는 MATCH를 중심으로 데이터를 더 나은 결정으…
안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 🙌 가천대학교 클라우드공학과에 재학 중인 두 분, Tory(이유석)와 Serin(김서연)이 카카오클라우드에서 3개월간의 현장 실습을 성공적으로 마쳤습니다. 전공 수업에서 차곡차곡 쌓아온 지식이 실제 기업 현장에서 실무 프로젝트로 실현되며 한 단계 더 깊…
스캐터랩은 자체 LLM으로 제타(zeta)의 수많은 유저에게 매일 새로운 이야기를 전하고 있습니다. 그동안 저희 블로그에서는 가장 재밌는 모델을 찾는 법, 유저 신호로 선호를 학습하는 법, 그것을 온라인으로 학습하는 법을 소개해 드렸는데요. 오늘은 조금 다른 층의 이야기를 해보려고 합니…
글. 이예슬(Sophia) / 서비스웹개발팀 안녕하세요. 서비스웹개발팀 소피아입니다. 올여름 국내 숙소 검색에 다중 카테고리 선택과 동적 필터를 적용하면서, 개발 프로세스 실험을 하나 함께 진행했습니다. QA가 테스트 케이스(TC)를 개발이 끝나기 전에 넘겨주면, 개발자가 그 TC를 실…
AI가 분석한 리서치 결과, 어떻게 만들고 전달할까요? 1. 들어가며 사용자경험분석팀에서는 리서치 업무를 지원하는 사내 서비스인 리서치 AI 도우미를 만들고 있어요. “배민클럽을 선택한 이유는 무엇인가요?”처럼 수천 명이 자유롭게 답한 설문응답을 이해하기 쉬운 카테고리로 분류해 보고서를…
DynamoDB 핫 파티션을 해결하는 3가지 방법 (4): 쓰기 샤딩 단건 조회를 유지한 쓰기 샤딩과 약 20억 건의 단계적 마이그레이션 Jayon • Jinyoung Park, Backend Enginner - Backend 안녕하세요, 채널톡 백엔드 엔지니어 제이온입니다. 지난 1~…
안녕하세요, 카카오스타일 지그재그 전시BE파트 밀리입니다. 전시 개발자로서 혹시 이런 하루를 보내고 있나요? if문은 퇴근을 안 해요. 켜는 것도 배포, 끄는 것도 배포예요. 바쁘면 지난 이벤트 분기가 다음 이벤트 때까지 코드에 남아 있어요.ACCENT_400이랑 KEY_COLOR_DE…
ArgoCD로 GitOps 구축할 때 막히는 5가지 지점: 홈랩 + GitLab Self-Managed 실습 안녕하세요. 인포그랩 DevOps 엔지니어 Toma입니다. GitOps를 도입할 때 배포보다 준비 단계에 시간을 많이 쓰고 계시지는 않나요? 대표 도구인 ArgoCD를 설치하고…
이 글은 IDG의 아티클을 전재하여 제공합니다. [원문보기] Executive Summary - AI 에이전트 평가는 결과가 아닌 행동 전체를 검증하는 일입니다. 에이전트는 계획을 세우고 도구를 호출하며 여러 단계를 거쳐 업무를 수행합니다. 따라서 최종 답변뿐 아니라 실행 경로, 컨텍스…
지난 글 LLM as a Judge를 활용한 CodeBuddy 성능 평가에서는 사내 AI 코드 리뷰 서비스 코드버디(CodeBuddy)의 응답 품질을 어떻게 측정할 것인지를 다뤘습니다. 평가 체계를 세우고 나니 다음 질문이 따라왔습니다. "그래서 이 리뷰가 실제로 무엇을 막아주고 있는가…