🧑💻 요약 AI 개발을 두고 "이러다 다 죽는다"는 속도조절론과 "멈추면 바로 탈락"이라는 가속론이 팽팽히 맞서고 있습니다. 앤트로픽·오픈AI 등 AI 개발사는 속도 조절과 인간의 통제 강화를 요구하고, 엔비디아는 해결 가능하다며 가속을 외치고 있습니다. 한국은 "늦출 여유가 없다"며…
안녕하세요. 아정당 플랫폼 백엔드 챕터의 박영민입니다. 아정당 플랫폼 프로덕트 팀은 애자일 방법론에 따라 스프린트 단위로 일합니다. 정기 배포는 주 1회지만, 비즈니스 특성상 핫픽스도 자주 나갑니다. 저희 서버는 쿠버네티스(Kubernetes) 위에서 돌아갑니다. 쿠버네티스는 컨테이너로…
Hello. We are the Security Development Division (LINE Plus Security R&D) team, working to integrate AI into internal security operations. This is the first part…
이벤트 전송 기능을 개발하기 전에 테스트 로그를 전송하면, 이벤트와 속성이 의도한 구조와 자료형으로 수집되는지, 수집된 데이터로 원하는 지표를 구성할 수 있는지 미리 확인할 수 있다. Hive 애널리틱스에서는 데이터 > 이벤트의 ETL 시뮬레이션으로 테스트 로그를 전송하고, 데이터 미리…
관련글 테스트 로그로 수집 구조와 지표 검증하기: 이벤트 로그 전송 2편 이벤트 전송 기능을 개발하기 전에 테스트 로그를 전송하면, 이벤트와 속성이 의도한 구조와 자료형으로 수집되는지, 수집된 데이터로 원하는 지표를 구성할 수 있는지 미리 확인할 수 있다. Hive 애널리틱스에서는 데이…
병원이 의료 AI를 진료에 활용하려면 데이터를 연결하고 관리할 기반과 의료진의 사용 절차를 마련하고, 운영 책임을 분명히 해야 합니다. 이번 IHF 2026에서는 병원들이 이 조건을 어떻게 준비하고 있는지 실제 사례를 통해 살펴봤습니다. 10월 20일 서울 코엑스 마곡 컨벤션센터에서 열…
안녕하세요, 당근 커뮤니티홈팀에서 백엔드를 개발하는 제이(Jay)예요. 당근 앱의 커뮤니티 탭에는 이웃이 알려 주는 동네 정보부터 소소한 일상과 취미까지 나누는 동네생활, 모임, 카페, 아파트가 모여 있어요. 커뮤니티홈팀은 이 서비스들의 글을 한데 모아 보여 주는 피드를 맡고 있어요.…
critical-script, 배달의민족 웹뷰 로딩 성능을 30% 개선한 인라인 스크립트 로딩 전략 이야기 들어가며 배달의민족 앱은 일부 지면을 웹뷰로 구성하는 하이브리드 앱입니다. 대표적인 커머스 서비스인 B마트의 가게홈 지면도 웹뷰로 구성됩니다. 웹뷰는 한 번의 개발로 iOS와 An…
SaaS는 사업자가 운영하는 소프트웨어를 설치 없이 인터넷으로 구독해 사용하는 클라우드 서비스입니다. SaaS는 네트워크부터 애플리케이션까지 사업자가 관리하고 데이터·계정·접근 권한은 사용자가 직접 관리합니다. SaaS 도입 전에는 공동 책임 범위·데이터 내보내기·SLA·요금 기준 네…
어느 날 한 개발자분께 메시지가 왔습니다. 배치가 실행되지 않아 확인해 보니 Jenkins의 디스크가 가득 차 멈춰 있었습니다. 빌드 이력 보존 설정(logRotator)이 빠진 잡들의 이력이 정리되지 않고 계속 쌓인 것이 원인이었습니다. 그 사이 큐에는 실행을 기다리는 배치가 3,00…
안녕하세요. 토스증권 DBA Team 조규범입니다. 주문과 체결을 처리하는 API 뒤에는 Oracle DB가 있습니다. 이 DB에서 커밋이 늦어지면 커밋을 기다리던 세션이 모두 함께 멈추고, API 응답도 그만큼 늦어지는데요. 거래가 몰리는 정규장 시간에는 짧은 지연도 그냥 넘기기 어렵…
date slug author status tags(최대 3개) summary type thumbnail category updatedAt 지난 6월 오전 10시, 한 고객사가 가수 앨범 예약판매를 열었습니다. 웹 서버 앞 로드밸런서(ALB)로 들어온 요청이 오픈 1시간 전 초당 60건…
Executive Summary - 현대화의 우선순위는 도입 연도보다 업무 지연, 반복 입력, 데이터 불일치 등 사업에 미치는 영향으로 정해야 합니다. - AI를 활용한 자체 개발과 SaaS는 구독료뿐 아니라 개발·검증·운영·변경 비용을 같은 기간으로 비교해야 합니다. - 시스템 통합에…
박상예 | #Branding #Marketing #Japan 저 그리고 제타팀은 매일 숫자로만 유저를 만납니다. 글로벌 월간 활성 사용자 400만, 일본에서만 200만, 하루 평균 4시간. 숫자는 매일 갱신되는데, 그 숫자 뒤에 누가 있는지는 한 번도 본 적이 없었습니다. zeta는 손…
안녕하세요. 아정당 CRM BE 챕터에서 CRM 서버를 개발하고 있는 조규민입니다. 개발 틈틈이 팀의 슬랙 봇 C.Bot을 만들고 있습니다. 이 글에서는 배포 담당자 알림 한 줄로 시작한 봇이 AI를 만나 팀의 동료가 되기까지의 과정을 공유합니다. 2025년 11월 5일, 개발 채널에…
들어가며 안녕하세요, 토스 Data Warehouse 팀의 Data Analytics Engineer 김문수입니다. 이 글에서는 데이터 웨어하우스(DW) 마트를 만드는 중앙 DW Airflow를 멈추지 않고, 도메인별 DW Airflow와 dbt 기반의 선언적 파이프라인으로 옮겨 온 과…
Executive Summary - 도입을 넘어 '운영'으로의 패러다임 전환: 기업용 생성형 AI의 성패는 단순한 모델 도입이 아니라, 데이터 접근 권한 관리, 업무 규칙의 일관된 적용, 실행 결과의 통제 등 정교한 'AI 운영 역량' 확보에 달려 있습니다. - AI 에이전트 시대의 4…
PaaS는 애플리케이션을 개발·배포·실행하는 플랫폼을 인터넷으로 빌려 쓰는 클라우드 서비스 모델입니다. PaaS의 책임 범위는 애플리케이션 바로 아래에서 나뉩니다. 제공자는 네트워크부터 운영체제와 런타임까지 관리하고 사용자는 애플리케이션과 데이터를 운영합니다. PaaS 과금 방식은 사용…
셋톱박스에서 발생하는 장애와 불량을 규칙 기반으로 즉시 감지하고, On-Device AI로 향후 장애/불량 가능성까지 예측하는 이중 자가 복구 시스템(Two-path Self-Healing) 시스템 PoC를 진행 했습니다. 서버 연결 없이 단말 내부에서 분석과 복구를 수행하며, 고객이…
우리가 일해온 방식에 이름을 붙였습니다 Move Fast · Deep Dive · Share Out, 실제 업무에서는 어떻게 나타날까요? Channel Talk - 개발 문화 그 어느 때보다 빠르게 변하고 있고, 누구도 처음부터 정답을 알고 출발하지 않습니다. 결국 차이를 만든 것은 더…
DDoS 공격 상황에서의 성능 붕괴 무작위 패턴의 DDoS 공격(예: 위조된 소스 IP 및 포트를 사용하는 SYN flooding attack)은 OVS datapath의 구조적 전제 조건을 직접적으로 타격합니다. OVS의 고성능은 트래픽의 locality에 의존하기 때문입니다. 이 l…
ISMS-P 개편 대비, Teleport로 접근 권한과 접속기록 준비하기 정부가 ISMS-P(정보보호 및 개인정보보호 관리체계 인증) 인증제도 개편을 추진하고 있습니다. 인증을 받은 기업에서도 침해사고가 잇따르기 때문인데요. 이번 개편은 주요 개인정보처리자에게 인증을 의무화하고, 서면…
Executive Summary - 다양한 GPU를 하나의 통합 자원처럼: 멀티클러스터링으로 여러 클러스터의 GPU를 필요에 따라 함께 선택하고 활용합니다. - 장애, 없앨 수 없다면 손실을 줄여봅시다: 장애 감지·복구 시간을 줄여 유효 학습 시간 비율(ETTR)을 높여야 합니다. -…
버그 티켓, AI에게 맡겨봤습니다 — QUBA 개발기 QA가 등록한 Jira 버그 티켓을 AI Agent가 먼저 조사하고, 원인과 수정안까지 제안한다면 어떨까요? 사이드 프로젝트로 시작한 버그 처리 자동화 Agent ‘QUBA’의 설계 과정과, 분석 품질을 좌우한 데이터 임베딩·RAG…
소속팀: HQ 작성자: 한선호 2027 AI 전망과 AI MSP의 다음 단계 — 글로벌 Top 10 리포트로 읽는 AI 에이전트 시대 Oct 13, 2026 · @minji kang 들어가며: 2026년, AI는 시험 단계를 넘어섰다 2026년 글로벌 리포트 10편이 공통으로 가리키는…
소속팀: HQ 작성자: 한선호 BESPIN GLOBAL TECH BLOG AI 에이전트를 ‘디지털 직원’으로 관리하다 베스핀글로벌이 전사 업무 자동화의 효과를 숫자로 증명한 방법, Agent Workforce Management(AWM) Vertical Solution 1팀 · 2026…
관련글 차원값을 원하는 기준으로 묶어 비교하기 국가 코드나 가격·레벨 같은 원본 차원값은 그대로 조회하기보다 권역이나 구간처럼 분석 목적에 맞는 기준으로 다시 묶어 봐야 할 때가 많다. Hive 애널리틱스 차트의 구간 설정을 사용하면 원본 로그를 바꾸지 않고 문자형 값은 그룹으로, 숫자…
관련글 여러 번의 연산으로 필요한 지표 만들기 Hive 애널리틱스 차트에서는 이벤트와 속성에 1차 연산을 적용해 측정값을 만들고, 2차 연산으로 일정 간격별 결과의 최대·최소·평균·최신 값을 다시 계산할 수 있다. 이를 활용하면 월간 일평균 AU나 오늘의 최대 동시 접속자 수처럼 한 번…
AI 번역본입니다. 영어 원문 보기첨부된 슬라이드, 동영상, 이미지는 원본 언어로 제공됩니다. Figma, 더 가볍게. 버즈빌은 이번 분기에 Figma 계정을 Organization에서 Professional로 전환해 달라고 요청했습니다. 디자인팀의 일하는 방식이 달라진 데 따른 결정입…
안녕하세요. 토스증권 Data Infra 팀 장재영입니다. 토스증권에서는 벡터 검색 워크로드를 지원하기 위해 Milvus 기반의 검색 환경을 구성했는데요. 실제 서비스에 적용하기 전에, 요구하는 검색 품질과 응답 속도를 만족하려면 어느 정도의 물리 서버 자원이 필요한지 확인해야 했습니다…
글. 심수현(Dante) / 전시개발팀 안녕하세요. 전시개발팀에서 여기어때 서비스를 개발하고 있는 단테입니다. 저희 팀은 레거시 API와 신규 API의 응답이 같은지 비교하기 위해 쉐도잉이라는 방법을 사용합니다. 쉐도잉(Shadowing)이란? 실제 요청을 신규 로직에도 보내 기존 로직…
글. 박이슬(스노우) / 공통플랫폼개발팀 안녕하세요, 여기어때컴퍼니 공통플랫폼개발팀 스노우입니다. 1편에서는 Confluence와 Jira에 흩어진 문서를 모아 검색 가능한 형태로 바꿨고, 2편에서는 그 위에 LightRAG와 Navigator를 얹었습니다. 여기까지 오면 질문을 던졌을…
글. 양현진(Cople) / 전시개발팀 안녕하세요. 전시개발팀 코플입니다. 저는 올해 사내에서 팀 이동을 하게 되었습니다. 공통플랫폼개발팀에서 약 2년 반 정도 플랫폼 개발 경험을 쌓고 전시개발팀으로 이동한 지 약 5개월이 지났습니다. 처음 경험하는 서비스 도메인 영역에서 우선적으로 서…
아정당 신규 PM의 한 달 회고: 온보딩부터 A/B 테스트까지, AI와 함께한 제품 개선 여정 안녕하세요. 아정당 제품 조직에서 플랫폼 기획챕터와 인터넷 스쿼드를 이끌고 있는 PM(Product Manager) 최순현입니다. 저는 지난 8월 아정당에 합류한 이후, 약 한 달 만에 담당하…
감전 사고, 흔한 '저압'이 품고 있는 치명적인 위협 전기는 눈에 보이지도, 냄새가 나지도 않습니다. 그래서 더욱 치명적입니다. 흔히 수만 볼트의 특고압 철탑이나 대형 변압기만 위험하다고 생각하기 쉽지만, 실제 감전 사망 사고의 절대다수는 우리가 매일 만지는 220V/380V의 '저압(…
Executive Summary - 엔터프라이즈 클라우드의 역할은 단순히 인프라 제공을 넘어 복잡한 IT 환경을 표준화하고 통제하는 '기업 통합 운영체계'로 재설계되어야 합니다. - AI 기술 스택의 운영 복잡성을 해결하기 위해 표준 운영, 워크로드 최적화, 보안 내재화, 운영 자동화라…
설정값에서 OpenFeature까지, 피처 플래그는 어떻게 바뀌어 왔을까요 2012년 8월 1일 아침, Knight Capital의 주문 시스템에서 오래전에 사용을 멈춘 Power Peg 코드가 다시 실행됐습니다. 45분 동안 154개 종목에서 약 4백만 건의 체결이 발생했습니다. 이…
플랫폼 행성에 떨어진 서비스 개발자 느닷없이 거센 돌풍이 불어 낯선 땅에 착륙했다든지, 망망대해에서 방향을 잃고 외딴 섬에 표류하게 되었다든지, 시공간이 뒤틀려 새로운 행성에 도착했다든지. 낯선 곳에서 홀로 남겨져 살아남아야 하는 이야기들이 참 많습니다. 그중에서도 소설을 원작으로 한…
Executive Summary - 계정 탈취의 피해는 접근 권한에 따라 커집니다. 공격자는 탈취한 계정의 권한으로 다른 시스템과 자료에 접근할 수 있습니다. 피해 범위는 계정 권한과 인증·활동 기록을 연결해 확인해야 합니다. - MFA·SSO는 인증 예외까지 점검해야 합니다. 추가 인…
"이 YAML은 누가 작성하나요?" kt cloud에서 NEXT 프로젝트를 진행하던 시절, 회의에서 심심치 않게 오가던 질문입니다. 배포 파이프라인을 작성하고 수정하는 건 개발자 몫이었고, Kubernetes 매니페스트를 손보는 것도, CI 스크립트가 실패하면 원인을 추적하는 것도 결국…
date slug author status tags(최대 3개) summary type thumbnail category updatedAt TL;DR - 조사를 이끄는 DevOps 봇을 만들고, 계정과 저장소를 넘나드는 조회는 AWS DevOps Agent에게 맡겼습니다. - 에이전트는…
How Demo Day Care Visualized Benchmark Results with AI:GO At JunctionX Korea 2026 hackathon, held at POSTECH in Pohang from August 21 to 23, Lablup and FuriosaA…
안녕하세요. 무신사 PEL 조직 공통서비스 파트에서 백엔드 개발을 하는 조현근입니다. 사내 여러 서비스가 함께 쓰는 공통 플랫폼을 담당하고 있습니다. 이번 로깅 문제도 그 과정에서 살펴보게 됐습니다. 트래픽이 많은 한 서비스에서 장애가 발생했습니다. 해당 팀의 장애 분석 자료를 보다가…
관련글 게임 이용자의 재방문 흐름, 리텐션으로 확인하기 전체 이용자 수만으로는 재방문 여부를 알 수 없으므로, 같은 시점에 특정 행동을 한 이용자를 하나의 집단으로 묶어 이후 복귀했는지 살펴봐야 한다. Hive 애널리틱스의 리텐션은 기준 이벤트와 복귀 이벤트를 설정해 재방문 또는 다른…
관련글 MMP와 게임 이벤트를 연결해 이용자 행동 확인하기 유입 정보와 게임 이벤트를 함께 봐야 유입 이후의 이용자 행동까지 확인할 수 있다. Hive 애널리틱스는 Airbridge, AppsFlyer, Adjust 연동을 지원하며, 연동한 MMP 이벤트를 차트·퍼널·리텐션에서 게임 이…
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안녕하세요. 토스 Commerce Personalization Team에서 토스 쇼핑의 추천 시스템을 만들고 있는 ML Engineer 구국원입니다. 추천 시스템은 흔히 더 좋은 모델을 만드는 문제로 보입니다. 하지만 실제 서비스를 운영하다 보면 모델 바깥에도 성능을 좌우하는 중요한 결…
마이리얼트립은 '창업가처럼 일한다'를 정해진 역할에 경계를 두지 않고, 문제를 자신의 것으로 받아들여 결과를 내는 방식으로 정의합니다. 이번 신입 공개채용에서 찾는 사람도 이 방식으로 일할 사람입니다. 그렇다면 신입에게 창업가처럼 일한다는 건 실제로 어떤 모습일까요? 작년 초에 입사해…
AI 경쟁의 중심이 모델과 서비스에서 이를 실제로 구동하는 인프라로 빠르게 확장되고 있다. 고성능 AI를 구현하려면 반도 체와 컴퓨팅 자원, 데이터, 클라우드, 네트워크는 물론 산업현장과 현실 세계에 AI를 연결하는 소프트웨어와 하드웨어 기 반까지 함께 갖춰져야 한다. AI 산업의 지속…
Executive Summary - 분산학습의 진입 장벽은 학습 코드뿐 아니라 인프라(GPU 클러스터·고속 네트워크·스토리지), 분산 소프트웨어(병렬화 전략·버전 정합), 운영(스케줄링·모니터링·장애 대응)의 세 계층을 함께 준비해야 한다는 데 있습니다. Managed Training…
Spring Boot 4.1까지 나온 지금, 무엇이 바뀌었고 무엇을 먼저 준비해야 할까요 Spring Boot 4로 올린 서비스 하나가 기동조차 하지 못한 적이 있습니다. 로그는 짧았습니다. 보안 설정 클래스가 Jackson2ObjectMapperBuilder 빈을 주입받으려 했는데,…
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…
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…
date slug author status tags(최대 3개) summary type thumbnail category updatedAt TL;DR - 사내 인프라 문의는 2024년 745건에서 올해 9월까지 1,267건으로 늘었습니다. 사람을 늘리는 대신, 누가 받아도 같은 맥락에서…
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…
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! 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…
| | | $ 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…
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…
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…
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 - 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…
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…
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. 토스증권 Data Infra 팀 Data Engineer 장재영입니다. 지난 상반기 동안 ML Platform 팀의 김진웅 님과 함께 Kubernetes 기반 GPU 클러스터를 구축했는데요. 오늘은 그 과정에서 겪은 문제와 해결 방법을 공유하려고 합니다. 토스증권의 서비스와…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
문서로만 지키던 아키텍처 규칙, 테스트 코드로 강제하기 들어가며 제가 속한 파트너셀프서비스팀은 코딩 컨벤션을 사내 위키 문서와 AI 에이전트가 참조할 수 있는 규칙 문서에 정의해놓고 개발하고 있습니다. 하지만 그 규칙을 잘 지키고 있는지 확인하는 방법이 코드 리뷰뿐이었다는 점이 문제였습…
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…
Executive Summary - 말해봐요, 왜 그랬는지: 추천이든 거절이든, 이유를 보여주지 못하는 서비스는 편리할 수는 있어도 믿음을 얻기는 어려워요. - 오답 뒤의 첫마디: AI는 어디서든 틀릴 수 있어요. 신뢰를 가르는 건 틀린 다음이에요. 회사가 발을 빼느냐, ‘우리 말’로…
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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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…
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…
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…
Executive Summary - 패키지에서 자유 여행으로: 고객마다 그 자리에서 다른 화면이 만들어지는 시대. 누구에게나 같은 화면을 보여주던 전제가 흔들리고 있어요. - 같은 앱, 다른 세계: 같은 앱을 열어도 사용자의 역할, 습관, 목적에 따라 레이아웃과 정보의 우선순위가 달라져…
Executive Summary - 검색에서 위임으로: 고객은 목표를 말하고, 에이전트가 탐색·비교·정리를 대신해요. 고객의 역할이 찾는 사람에서 맡기는 사람으로 바뀌어요. - 과정은 에이전트가, 판단은 내가: 에이전트가 모든 결정을 대신하는 건 아니에요. 과정은 에이전트가 달리고, 최…
글. Remy(유정인) / 검색플랫폼개발팀 요약: EC2에서 EKS로 옮긴 뒤 두 시간마다 메모리가 500MB씩 튀었습니다. 원인은 로그 gzip 압축과 페이지 캐시였습니다. 안녕하세요. 검색플랫폼개발팀 레미입니다. 토요일 새벽 한 시가 다 된 시각에, 메모리 사용률이 90%를 넘었다는…