인스타그램을 보다보면 나오는 화려한 광고들은 누가 만들까요? 대 AI 시대에도 광고 소재는 여전히 많은 전문가들의 손을 거쳐 제작되고, 또 수명이 다하면 사라집니다. 그렇기 때문에 마케팅 에이전시에서도, 인하우스 마케팅 부서에서도, 주기적으로 레퍼런스를 찾기 위해 반복적으로 아까운 시간…
Executive Summary - ChatGPT를 넘어 실제 시스템을 제어하는 '에이전트' 시대: 단순 자동화를 넘어, 파일 관리, 웹 브라우징, SaaS 연동까지 가능한 AI 에이전트의 등장과 파급력을 집중 분석합니다. - '코드 없는 개발' 시대: 바이브 코딩의 등장으로 누구나 쉽…
마지막 편입니다. 이번 글에서는 Career Agent 개발 과정에서 실전에 적용했던 다양한 기법들을 공유하려 합니다. Langfuse를 활용한 에이전트 동작 분석, 대화 메모리 관리, 응답 속도 최적화, 그리고 대량 배치 작업의 비용 절감까지. 에이전트의 품질을 한 단계 끌어올리는 데…
안녕하세요, 토스 Director of Data Analytics 우찬희입니다. 저는 Data Intelligence and Analytics Team을 이끌며 전사적으로 주요한 의사결정을 잘 내릴 수 있도록 데이터를 분석하고, 새로운 프레임워크를 만들고 데이터 분석 거버넌스를 만드는…
Executive Summary - AI Agent의 본질은 기능 확장이 아니라 기업의 업무 실행 구조를 재편하는 데 있습니다. - 기업 경쟁력은 Agent 자체보다 Skill, Connector, Plugin, Governance를 운영하는 체계에서 결정됩니다. - 향후 핵심 과제는…
우리가 매일 밤낮으로 코드를 짜고 고도화하는 쓱닷컴(SSG.COM)의 수많은 화면들, 과연 마우스 없이 키보드만으로 탐색하는 고객이나 스크린리더를 통해 화면을 소리로 듣는 사용자들에게도 똑같이 편리하고 부드럽게 작동하고 있을까요? 저희 WEB개발팀은 최근 가장 차분하고도 치열하게 마주하…
안녕하세요. 소셜추천엔진팀에서 숏폼 추천 모델을 개발하고 있는 루퍼트(rupert)입니다. 추천 시스템을 개발하다 보면 코드를 짜는 시간만큼이나 데이터를 들여다보는 시간이 길어집니다. 지표가 조금만 움직여도 “이번 주 CTR이 왜 떨어졌지?”, “실험군 반응은 어땠지?”, “배포 이후…
AWS가 DynamoDB를 만든 방법 Amazon.com을 움직이는 데이터베이스의 비밀 Somma • DevRel - 개발 문화 안녕하세요. 채널팀 Developer Relations 소마입니다. 👋 채널팀에서는 매주 금요일, 팀원들이 업무에서 얻은 지식과 인사이트를 함께 나누는 엔지니…
안녕하세요. 크리에이트립의 서종학입니다. 오늘은 웹뷰에서 관찰된 CSS 애니메이션의 높은 CPU 현상을 기준으로, 해당 이슈의 원인과 해결책에 대해 이야기를 해보려고 해요. 웹 프론트엔드 개발을 조금 해봤다면 이런 이야기를 한 번쯤 들어봤을 겁니다. “애니메이션은 top, left보다…
이 글은 IDG의 아티클을 전재하여 제공합니다. [원문보기] Executive Summary - 글로벌 기업의 52%가 클라우드 곡선의 후행 그룹에 머물러 있으며, 클라우드 역량이 뒷받침되지 않은 AI 투자는 모래 위에 성을 쌓는 것과 같습니다. - 생성형 AI의 실질적인 성능과 신뢰성…
AI ENGINEER NIGHT Q&A 총정리 현장에서 쏟아진 질문, 채널톡 AI팀이 답변 해드려요! Somma • DevRel - AI 안녕하세요. 채널팀 Developer Relations 소마입니다. 👋 지난 6월 10일, 채널톡 오피스에서 AI ENGINEER NIGHT를 진행했…
Jun 12, 2026 Engineering Intel Arc meets Backend.AI: What the Arc Pro B70's 32GB memory buys for agentic AI - Jinho Heo Technical Writer - Kyujin Cho AI Platfor…
Jun 12, 2026 Engineering Intel Arc meets Backend.AI: What the Arc Pro B70's 32GB memory buys for agentic AI - Jinho Heo Technical Writer - Kyujin Cho AI Platfor…
들어가며 "AI를 쓰면 생산성이 오른다는데, 우리 팀은 어디서부터 시작해야 하지?"라는 고민을 해보신 적 있나요? 기존 레거시 프로젝트를 AI 드리븐 프로젝트(AI-driven project)로 전환하는 'AX(AI transformation)'는 여러 프로젝트에서 당면한 과제가 되었습…
김만수 | #ML Engineer 지난 1편에서는 제타의 답변 재생성 시그널을 활용해 DPO(Direct Preference Optimization)로 모델을 개선한 과정을 소개해 드리며 글 후반에 최근에는 GRPO(Group Relative Policy Optimization)와 같은…
에이전트 옵저버빌리티 - AI 에이전트의 '조용한 실패'를 잡는 법 AI 에이전트를 업무에 도입하는 조직이 늘고 있습니다. 그러나 운영을 맡은 입장에서는 다음과 같은 곤란한 상황을 마주할 수 있는데요. 에이전트가 이상하게 동작해도 모니터링 대시보드에 포착되지 않거나, 로그를 아무리 뒤져…
들어가며 안녕하세요, 카카오뱅크 AI데이터프로덕트개발팀에서 보이스피싱 탐지 모델 개발을 담당하고 있는 Fyve입니다. 저희 팀은 소비자보호팀과 긴밀하게 협력하며 날로 정교해지고 조직적으로 진화하는 보이스피싱 위협으로부터 고객의 소중한 자산을 보호하기 위해 AI 기술을 연구하고 적용하는…
Aurora MySQL의 숨겨진 idle close 동작 — HikariCP "Failed to validate connection" 추적기 1. 들어가며 안녕하세요. 여기어때컴퍼니 숙박플랫폼개선TF팀 카이퍼입니다. 운영 중에 “즉시 장애는 아니지만 분명 무언가 잘못된” 류의 WARN…
date slug author status tags(최대 3개) summary type thumbnail category updatedAt - 13년 된 모놀리식 위에서 모든 사이트가 DB Writer 하나를 공유하던 구조가, 한 고객의 트래픽·코드·실수를 즉시 전사 장애로 번지게 했습…
Executive Summary - AI 사용량은 생산성을 의미하지 않습니다.[1] 중요한 것은 AI를 통해 어떤 업무 가치와 비즈니스 성과를 만들어냈는가입니다. - AI 생산성의 차이는 AI 모델 자체보다 사람의 문제 정의 능력, 판단 능력, 검증 능력, 그리고 업무 프로세스 재설계…
안녕하세요, 당근 데이터 가치화 팀의 Andy예요. 데이터 가치화 팀은 당근의 구성원 누구나 데이터를 쉽게 활용할 수 있도록 데이터 인프라와 플랫폼을 만들고 운영하고 있어요. 그중에서도 오늘 이야기하고 싶은 건 ‘서비스 DB의 데이터를 분석 환경으로 옮기는 일’ 이에요. 별거 아닌 것처…
안녕하세요. 롯데e커머스 TechOps팀에서 DevOps 직무를 맡고있는 신우주입니다. 최근 플랫폼 엔지니어링의 운영 트렌드는 단연 ‘AI를 활용한 자동화 플랫폼 구축’이라고 생각합니다. 롯데온에서도 이러한 흐름에 맞춰 SRE 성격의 AI 에이전트를 운영 중인데요. 이번 글에서는 서비스…
2025년 9월, 국가정보자원관리원에서 화재가 발생했습니다. 결과는 충격적이었습니다. 공무원 전용 클라우드 ‘지드라이브’에 보관 중이던 858TB 규모 업무 자료가 소실되는 결과로 이어졌기 때문인데요. 매일 수백 GB에서 수 TB에 달하는 4K·8K 영상 데이터를 다루는 방송·엔터테인먼…
안녕하세요, 킹덤 서버셀에서 소프트웨어 엔지니어로 근무하고 있는 노수지입니다. 이번 글에서는 킹덤 서버셀에 합류한 이후, 지난 1년 동안 팀의 기술 문화를 체득하고 실제 서비스 코드에 기여하기까지의 과정을 정리해 보려 합니다. 킹덤 서버팀은 Scala를 활용한 함수형 프로그래밍(FP)…
최근 AI 개발의 흐름은 단순한 “질문과 답변”을 넘어, 스스로 작업을 계획하고 도구를 사용하며 결과물을 만들어내는 AI 에이전트(Agent) 중심으로 빠르게 이동하고 있습니다. 과거에는 “프롬프트를 어떻게 잘 쓰느냐”가 중요했다면, 이제는 “AI가 실제 업무 환경에서 얼마나 안정적으로…
프롤로그: 왜 시스템 ��전환을 선택했는가 안녕하세요. ABC Platform 팀에서 플랫폼 기획자로 일하고 있는 김세리입니다. 저는 일본의 음식 배달 서비스인 데마에칸(Demaecan, 出前館)에서 MessagingHub 기획을 담당하고 있습니다. MessagingHub는 독립적이고…
안녕하세요, 클라우드 기술팀 이샘입니다. 오늘은 2026년 3월 31일 GA(정식 출시) 된 AWS DevOps Agent를 활용하여 CI/CD 파이프라인을 자율적으로 운영하고, 배포 실패가 발생했을 때 근본 원인을 자동으로 찾아내는 방법을 소개해드리겠습니다. 기존의 CI/CD 파이프라…
안녕하세요. 펫프렌즈 인터널서비스 물류개발파트 백엔드 개발자 포비입니다. 🙂 저의 두 번째 기술 블로그는 Slack 봇을 실제 운영하면서, 에이전트가 장기·복잡한 작업을 “그럴듯하게”가 아니라 꾸준히 정확하게 수행하게 만드는 설계를 어떻게 적용했는지 정리한 기록입니다. 이번 블로그에서…
폐쇄망 Maven 빌드가 429를 만난다면 - GitLab Virtual Registry로 의존성 에러 해결하기 폐쇄망 CI 환경에서 NAT 게이트웨이 뒤에 Maven 빌드를 돌리다 보면, 다른 빌드 도구에 비해 유독 자주 멈추는 패턴을 마주합니다. 빌드 로그를 확인하면 다음과 같은 에…
May 27, 2026 Engineering eBPF security audit for GPU clusters with Backend.AI - Kyujin Cho AI Platform Architect - Jinho Heo Technical Writer May 27, 2026 Engin…
May 27, 2026 Engineering eBPF security audit for GPU clusters with Backend.AI - Kyujin Cho AI Platform Architect - Jinho Heo Technical Writer May 27, 2026 Engin…
Executive Summary - AI 기반 업무 혁신 가속화: 공공기관의 AI 도입 성공률을 높이는 실질적인 업무 체계 고도화 전략을 제시합니다. - 보안 및 신뢰 중심 AI 활용: 데이터 유출 위험 없이, 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 환경 구축 방안을 분석합니다. - 업무 플랫폼…
라포랩스 Server Platform Team은 제품 조직이 더 빠르게 실험하고 안정적으로 운영될 수 있도록, 엔지니어링 환경과 플랫폼을 설계하는 팀입니다. 플랫폼은 한 번 구축했다고 끝나지 않습니다. 조직 구조와 제품의 성장 속도, 기술 환경의 변화에 맞춰 끊임없이 다시 설계되고 진화…
안녕하세요, 아정네트웍스 Cloud SRE팀 최현수입니다. 저희 팀은 Amazon EKS 기반의 인프라를 운영하며, 수십 개 마이크로서비스의 배포 파이프라인과 네트워크 아키텍처를 관리하고 있습니다. Nginx Ingress Controller의 EOL을 계기로, 이를 Traefik으로…
Executive Summary - AI 프로젝트 80% 이상, 기대 이하의 성과: 2025년 전 세계 AI 투자금 6,840억 달러 중 5,470억 달러가 측정 가능한 성과를 내지 못했습니다. - 기술적 문제 아닌 ‘잘못된 측정’이 주범: AI 실패의 원인은 복잡한 기술적 난제보다,…
안녕하세요 저는 톡메시징플랫폼 서버개발자 쟈미(jyami)입니다. 톡메시징 개발 플랫폼팀은 카카오톡의 메시지 수발신 채팅방 목록 관리와 같은 카카오톡 채팅시스템의 개발, 운영을 담당하고 있습니다. 카카오톡의 채팅 트래픽을 담당하는 부서이기 때문에 어떤 상황에서든 안정적으로 운영하기 위한…
지난주 서울 코엑스에서 국내 최대 규모의 방송 미디어 전시회인 KOBA 2026(국제 방송·미디어·음향·조명 전시회)이 개최되었습니다. 미디어 기술의 미래와 트렌드를 한눈에 확인할 수 있는 국내 최대 규모의 행사인 만큼 , 저희 카테노이드 역시 KOBA 현장을 찾았습니다! 올해는 카테노…
도메인 지식을 LLM에게 어떻게 먹일 것인가. 이 질문에 대해 한 달간 세 가지 시도를 했고, 두 번 갈아엎었습니다. 이 글은 LLM Wiki를 RAG와 혼합해, 문서가 늘어도 적은 비용으로 질 좋은 컨텍스트를 제공하기까지 과정에서 겪은 시행착오들입니다. 들어가며 안녕하세요. 딜리버리프…
DevOps 데이터, 자연어 한 줄로 즉시 보고하는 법 "우리 개발팀 이번 분기 성과가 어땠지? 임원 회의가 다음 주인데, 정리할 시간이 빠듯하네." CTO나 개발팀장이라면 한 번쯤 떠올렸을 만한 고민입니다. 코드 리뷰·MR·파이프라인·배포 데이터는 GitLab 안에 모두 쌓여 있는데요…
Executive Summary - 공공부문 디지털 혁신 가속화: 정부 정책에 발맞춰 AI/클라우드 전환의 필요성을 강조하고, 기관 경쟁력 강화를 위한 필수 전략을 제안합니다. - 맞춤형 AI 전환 로드맵 제시: 공통기반 활용부터 전용 환경 구축까지, 기관 특성에 맞는 최적의 AI 전환…
들어가며 안녕하세요. 여기어때 상품개발팀 로지입니다. “MSA로 가야 하지 않을까요?” 서비스가 커지면 흔히 나오는 이야기입니다. 모놀리스에서 기능이 늘어날수록 코드 간 의존이 복잡해지고, 배포 한 번에 전체 서비스가 영향을 받는 상황이 반복되면 자연스럽게 MSA를 떠올리게 됩니다. 하…
카프카 파티션 개수 산정식 설계 여정 Broker 특성, Latency, Peak traffic, Backfill catch-up을 모두 고려한 과정 Pepper • Hi, im pepper! im Software engineer🙂 - Backend 카프카 파티션 개수 설정 전략 Kaf…
date slug author status tags(최대 3개) summary type thumbnail category updatedAt 본격적으로 들어가기 전에 트리아지라는 단어가 어디서 왔는지 짚고 가겠습니다. 트리아지(triage)의 원래 뜻은 응급 환자 분류입니다. 어원은 프랑…
느려터진 에디터 좀 고쳐줘를 AI에게 시켜봤다 Auto Research 기법을 활용한 LLM 기반 자율 성능 개선 시스템 구축 여정 Polar • AX · Forward Deployed Engineer - Frontend 1년전 1년이나 미뤄둔 숙제가 있었어요. 채널톡 위지윅 에디터에…
DynamoDB 핫 파티션을 해결하는 3가지 방법 (1): 인덱스 테이블로 GSI 떼어내기 설계편 GSI Back-Pressure 장애의 구조와 인덱스 테이블을 통한 해결 전략 Jayon • Jinyoung Park, Backend Enginner - Backend 안녕하세요, 채널톡…
비엔지니어의 Claude Code 활용 ROI 측정 - 4가지 베이스라인 지표 저는 지난 블로그에서 AI 코딩 도구의 ROI를 측정하는 4가지 핵심 지표(사용자별 토큰 소비량, 세션·요청당 비용, AI 제안 채택률, 코드 재수정 비율)를 다룬 바 있습니다. 이번 글에서는 이 4가지 지표…
Executive Summary - 업무 혁신 중심의 공공AI: 공공기관의 AI 도입은 단순 기술 도입이 아닌, '어떤 업무를 바꿀 것인가'를 우선적으로 설정하고 업무 프로세스 혁신을 목표로 해야 합니다. - 기관 지식체계 정비 및 활용: AI 활용의 핵심은 양질의 데이터 확보가 아닌,…
Spring Data JDBC Composite PK를 쓰고 싶었을 뿐인데, Batch·Kotlin·Jackson·Gradle까지 함께 정리하게 된 이야기 안녕하세요. 네이버페이 카드 BE 팀 오규석 입니다. 네이버페이에서 카드결제 매입/정산 개발을 담당하고 있습니다. 이 글은 카드 매…
이 글은 IDG의 아티클을 전재하여 제공합니다. [원문보기] Executive Summary - 비용 절감의 함정과 집단 지성: AI 도입의 목적을 단순한 인건비 절감에 두는 것은 조직의 '지식 생태계'를 파괴하는 전략적 패착입니다. 진정한 경쟁력은 AI가 복잡한 데이터를 처리하고, 인…
Executive Summary - 멀티 AI 운영의 시대: ChatGPT, Gemini, Claude 등 다양한 범용 AI 모델을 효율적으로 관리하고 활용하는 'AI 하네스' 프레임워크를 제시합니다. - 기업의 AI 도입 실패에 대한 불안감 해소: 데이터 보안, 정책 준수, 일관성 유…
date slug author status tags(최대 3개) summary type thumbnail category updatedAt 사용자가 결제 페이지에서 갑자기 이탈했다고 해봅시다. 그 직전에 어떤 화면을 봤고, 어떤 버튼을 눌렀고, 어떤 에러를 만났을까요? 단순한 에러 로그…
들어가며 안녕하세요, 당근 파이썬 챕터에서 활동하고 있는 데니와 엘빈이에요. 당근에는 특정 프로그래밍 언어에 관심 있는 구성원들이 자발적으로 모여 해당 언어의 전사 정책과 생태계 이슈를 논의하는 챕터 그룹이 있어요. Go, Ruby 등 여러 언어를 위한 챕터가 각각 운영되고 있고, 파이…
이봉석 | #ML Researcher 스캐터랩은 제타에서 자체 LLM을 이용해 수많은 유저들에게 즐거움을 주고 있습니다. 매주 수십 개의 모델 후보가 학습되고 그중 일부가 라이브 서비스에 배포되고 있습니다. 이 과정에서 ML 리서처들이 매번 마주하는 가장 큰 고민은 결국 "어떻게 더 재…
안녕하세요. 뱅킹코어개발팀 Jerome입니다. 저는 카카오뱅크에서 코어뱅킹 개발, 그중에서도 대출 상품의 신청·심사 영역을 담당하고 있습니다. 은행 업무에서 예금, 적금, 이체, 대출, 카드, 외환 등 실제 돈이 오가는 계정(통장·회계 처리) 업무를 담당하는 시스템을 코어뱅킹 시스템 또…
AI 코딩 도구 ROI를 정확히 측정하는 4가지 핵심 지표 Claude Code, Cursor, GitHub Copilot과 같은 AI 코딩 도구의 ROI는 오늘날 많은 기술 조직의 화두인데요. 특히 AI 비용 관리와 도구 활용을 동시에 최적화해야 하는 요즘, AI 코딩 도구의 정당성을…
Feature Flag API의 p99 레이턴시 개선기 (+오픈소스 기여) 1%가 겪는 레이턴시 Supply 그룹에서는 Feature Flag 도입 후 A/B 테스트 활용도를 높이기 위해 evaluation 결과를 적재하는 인프라 지원이 필요했습니다. 이를 위해 기존에 사용 중인 오픈소…
1. 개요 사물인터넷(IoT) 기술이 발전함에 따라 수많은 디바이스에서 발생하는 데이터를 효율적으로 수집하고 관리하는 능력이 현대 클라우드 아키텍처의 핵심 요소가 되었습니다. 하지만 수백만 대의 디바이스를 안전하게 연결하고, 끊김 없는 메시지 통신을 유지하며, 데이터를 적재적소에 배분하…
비개발자의 AI 협업 도전기 — 생산성 측정하려다 서버까지 띄운 9일 - 등록일 - 2026.04.29 - | - 코멘트 - 772 "조직이 잘하고 있는지 어떻게 알 수 있을까?" 이 질문에서 출발해 사내 가이드 문서와 AI를 붙들고 직접 측정 도구를 완성하기까지 9일이 걸렸습니다. 그…
Claude Code Routines로 DevOps PR 리뷰·의존성 점검 자동화하기 Claude Code의 Routines는 추론이 필요한 반복 작업을 사용자 개입 없이 자동으로 처리하는 기능입니다. 사용자가 노트북 PC를 꺼도, 자리에 없어도 정해진 시점이나 이벤트에 따라 Claud…
이 글은 IDG의 아티클을 전재하여 제공합니다. [원문보기] Executive Summary - AI 리스크의 ‘블랙박스’ 특성이 보험 시장의 예측 가능성을 파괴하고 있습니다. 전통적 보험은 사고의 재현성을 전제로 하나, 생성형 AI의 비결정론적 특성과 바이브 코딩 기반의 불투명한 로직…
Hello. I'm Ki-cheol Cheon, a site reliability engineer (SRE) on the Service Reliability team. Our SRE team is constantly working to provide users with reliable…
1만 7천 개 → 2만 5천 개 CCTV 연동 규모 대폭 확대 과거 1만 7천 대였던 연동 CCTV 규모는 약 2만 5천 대로 확대되었습니다. 현재 국토교통부, 경찰청, 기상청, 산림청, 해양수산부 등 주요 행정기관과 전국 지자체의 영상을 통합 모니터링하고 있습니다. 2025년 역대 최…
1. 서론 안녕하세요. 컬리 데이터서비스개발팀의 ML Engineer 윤준호입니다. 분명 ‘배송 완료’ 알림을 받았는데 문 앞이 텅 비어있거나, 다른 곳으로 잘못 배송되어 당황했던 경험이 한 번쯤 있으신가요? 컬리의 배송은 ‘정확성’이 곧 고객 경험과 비용으로 직결됩니다. 잘못된 주소지…
AI를 활용한 Web 성능개선 실전 사례 한달 걸릴 작업을 AI를 사용해서 하루만에 임팩트 내기 Mong • 행복해서웃는게아니라웃어서행복한것이다 - Frontend 성능개선은 타이밍 개발하면서 성능을 항상 챙기기는 어렵습니다. 기능을 만들고, 버그를 고치고, 일정을 맞추다 보면 성능 부…
지난 2025년 11월 27일, 올리브영 글로벌엔지니어링센터의 가장 큰 행사인 2025 워크숍이 열렸습니다. 이번 워크숍은 한 해를 돌아보는 자리를 넘어, 2026년 전사 전략과 센터 키워드를 공유하고, GenAI를 활용해 직접 서비스를 구현해보는 해커톤, 그리고 15가지 핵심 전략 키…
이제 AI와의 대화는 흔해진 시대. 사람과의 대화를 기억하는 것 처럼 AI와의 대화는 어떻게 기억하시나요? 매번 새로운 대화를 열어 처음부터 다시 대화를 시작하시나요? 저도 요새 수십 개의 AI 세션을 동시에 여러 프로젝트에 걸쳐 돌립니다. 일부러 작업을 잘게 쪼개서 새 세션을 열기도…
date slug author status tags(최대 3개) summary type thumbnail category updatedAt - 자연어로 질문하면 SQL을 짜서 실행하고 결과를 정리해 돌려주는 Slack AI 봇 쿼리곰을 만들었습니다. - 첫 주는 반짝, 둘째 주는 조용했…
안녕하세요. 여기어때컴퍼니 공통플랫폼개발팀 플랫폼엔지니어 코플 입니다. 이번 글은 Right-Sizing라는 업무를 진행하면서 기준을 정하고 활용해 얻은 경험을 공유하는 글을 작성했습니다. Right-Sizing 란 무엇일까? Right-Sizing이란 Kubernetes 환경에서 각…
1. 들어가며 안녕하세요. 숙박플랫폼개선TF팀 카이퍼입니다. 배포는 늘 긴장의 순간입니다. 특히 운영 환경에서 실시간 트래픽을 받고 있는 서비스의 새 버전을 내보낼 때, “이번에도 무사히 넘어가겠지” 라는 막연한 기대에 기대고 계시다면 이미 위험 신호일 수 있습니다. 저희 팀은 EKS…
안녕하세요, 토스 Data Online Processing(DOP) 팀의 이유진입니다. 토스에서는 서비스 조회와 분석 쿼리를 한 플랫폼에서 빠르게 처리하기 위해 StarRocks를 실시간 OLAP 엔진으로 도입했어요. 하나의 클러스터 위에 성격이 다른 워크로드가 쌓이다 보니, "누구의…
안녕하세요. 요기요 모바일팀에서 Android 앱을 개발하는 이원종입니다. 플랫폼 서비스를 운영하는 조직이라면 장애나 이슈를 빠르게 감지하고 즉시 대응하기 위해 온콜(On-Call) 제도를 운용하고 있을 겁니다. 요기요 모바일팀의 온콜 담당자는 매일 크래시와 성능 지표를 확인하고, 앱…
안녕하세요. 토스플레이스에서 ‘판다(PANDA)’를 기획하고 만든 Data Analysis Team Leader 김윤아, Data Analytics Engineer 정이을 입니다. 업무를 하다 보면 이런 순간이 있지 않으셨나요? “지금 이 데이터만 빠르게 확인할 수 있으면 좋을텐데.”…
AI 네이티브 디자인 플레이북 이 글은 영문 원본을 바탕으로 작성되었습니다. 지난 한 달간, 버즈빌 디자인 팀은 단 6명으로 5개의 웹 애플리케이션을 배포하고 344건의 커밋을 기록했습니다. 놀랍게도 이 과정에서 Figma는 거의 사용되지 않았습니다. 엔지니어링 스프린트 할당도, 핸드오…
네이버 검색의 대규모 메트릭 저장소, VictoriaMetrics 운영기 - 등록일 - 2026.04.22 - | - 코멘트 - 443 12.5억 개의 시계열과 555조 개의 데이터포인트를 다루는 VictoriaMetrics 아키텍처와 무중단 장비 전환 네이버 검색 서비스를 안정적으로…
AI Native 레포에서 조직으로: hollon-ai 구축기 @hollon으로 작동하는 채널톡의 harness Perry • Software Enginner - AI 안녕하세요, 채널톡 소프트웨어 엔지니어 페리입니다. 이전 글에서 저는 AI Native 개발의 비결은 모델이 아니라 시…
안녕하세요. 커머스전시 스쿼드에서 사용자에게 노출되는 전시 시스템을 개발하고 있는 우투리입니다. 저희 스쿼드는 고객이 올리브영 온라인몰에 진입했을 때 가장 먼저 마주하는 홈 화면을 비롯하여, 상품을 탐색하고 구매를 결정하기까지의 전 과정을 담당하고 있습니다. 고객이 빠르게 원하는 상품을…
시작하며 안녕하세요. Service Reliability 팀에서 SRE(site reliability engineer)로 일하고 있는 천기철입니다. SRE 팀은 사용자에게 안정적이고 신뢰할 수 있는 서비스를 제공하기 위해 끊임없이 노력하고 있습니다. 구체적으로 말씀드리면 SLI(serv…
이 글은 1부: 데이터도 정답도 없다에서 이어집니다. 1부에서는 Tinder의 AI-enabled Discovery 기능에서, “당신은 왜 이 사람과 잘 맞을까요?”라는 질문에 답하는 설명을 만들기 위한 정책 수립 과정을 다뤘습니다. 이번 글에서는 그 정책을 실제 평가 시스템으로 바꾸는…
Claude Code Checkpoints로 잘못된 작업 되돌리기 Claude Code로 단계가 많거나 시간이 오래 걸리는 작업을 진행하다 보면 중간에 Claude가 잘못된 방향으로 일하는 상황을 마주하게 됩니다. 여러 파일에 걸친 리팩토링 도중 의도와 다른 방향으로 변경하거나, 수정한…
핵심 인사이트 - AI 혁신 가속화 및 클라우드 시장 판도 변화: 생성형 AI의 급성장으로 클라우드 인프라 수요가 폭발적으로 증가하며, 기업들은 단순 클라우드 사용을 넘어 ‘어떻게’ 클라우드를 운영할 것인가에 집중하고 있습니다. - 멀티 클라우드, 유연성·비용 효율성·데이터 주권 확보의…
AI 네이티브 채용 시리즈 3부작 중 Part 2입니다. Part 1: “The Philosophy” Part 3: “The Human” (준비 중) Part 1에서 철학을 이야기했습니다. 모호함이 곧 테스트이고, 정답에 도달한 사람이 아니라 질문을 이해한 사람을 찾는다는 것. 3-Ti…
채널톡 메인 백엔드 서버 CI 개선기 AI 네이티브 시대에도 엔지니어링이 중요한 이유 Perry • Software Enginner - Backend 안녕하세요, 채널톡 소프트웨어 엔지니어 페리입니다. AI 에이전트가 코드를 빠르게 만들 수 있게 되면서 병목은 달라졌습니다. 예전에는 구…
들어가며 2020년 9월 출시 직후, 퀸잇에는 검색이 없었습니다. 퀸잇은 4050 여성을 위한 패션 커머스입니다. 사용자가 "블라우스"를 찾으려면 카테고리를 하나하나 탐색 했고, 우리는 그날 MySQL LIKE '%keyword%'로 첫 검색을 만들었습니다. 그로부터 5년이 지났습니다.…
[원문보기] 핵심 인사이트 - 섀도우 AI는 관리되지 않은 AI 활용 상태로, 생산성과 보안 리스크가 공존하는 IT 거버넌스 이슈입니다. - 섀도우 AI 대응의 핵심은 차단이 아니라 승인·제한·금지 기준과 실험 환경을 통한 ‘통제 가능한 활용 체계’ 구축입니다. - 가시성 확보와 데이터…
안녕하세요. 크리에이트립(Creatrip)의 강병준입니다. 저는 사내에서 FE 업무뿐만 아니라, AI를 활용한 개발 생산성 향상과 코드 품질 개선에도 깊이 관여하고 있는데요, 오늘은 그 중 하나인 AI 코드 리뷰의 품질을 개선해온 과정을 공유해보려고 합니다. GitHub Octovers…
AI의 역할이 단순 코드 생성을 넘어 요구사항 분석, 설계, 테스트까지 개발 라이프사이클 전반으로 빠르게 확장되고 있습니다. 올리브영 개발 조직 역시 AI를 개인의 생산성 도구가 아닌, 소프트웨어 개발 프로세스 전반에 녹이는 방법을 고민하고 있었습니다. 개발자가 AI를 선도적으로 잘 쓰…
Hello! My name is Ssup, and I work as an engineer on the Cluster team within Karrot’s SRE organization. Our team handles a wide range of responsibilities — from…
안녕하세요. SRE팀 클러스터 파트에서 근무하고 있는 Ssup(썹)이에요. 저희 클러스터 파트는 AWS EKS 클러스터 운영부터 Istio 기반의 서비스 메쉬 네트워크 구성, Prometheus, Loki와 같은 모니터링 컴포넌트 관리까지 다양한 업무를 담당하고 있어요. 당근의 대부분의…
안녕하세요, 토스 Data Service Platform Team 이승민, 최원용입니다. 저희 팀에서는 광고 노출 횟수의 슬라이딩 집계를 제공하고 있습니다. 짧은 구간(1분~1시간)은 Flink로, 장기 구간은 Airflow 배치로 운영하는 구조였는데요. 이 글은 장기 구간까지 Flin…
GitLab Duo Agent Platform으로 개발 업무 80%를 AI에 맡기기 개발자는 실제로 코드 작성에 얼마나 시간을 쓸까요? GitLab에 따르면, 전체 업무 시간의 약 20%에 불과합니다. 나머지 80%는 코드 리뷰, 보안 취약점 분석, CI/CD 파이프라인 점검, 문서 작…
핵심 인사이트 - AI 시대, SaaS 기업의 위기와 기회: 2026년 '사스포칼립스'로 촉발된 엔터프라이즈 소프트웨어 시장의 변화 속에서 SaaS 기업은 새로운 생존 전략을 모색해야 합니다. - AI 기업들의 도전: AI 에이전트 기반 워크플로우가 기존 SaaS 모델을 위협하는 가운데…
안녕하세요, 라포랩스 Server Platform Team의 Server Engineer 하성준입니다. Kubernetes 환경에서 Spring Boot Application을 운영하다 보면 아래와 같은 상황들을 자주 마주하게 됩니다. - 상황 1. 갑작스러운 트래픽 증가로 HPA가 S…
AI 에이전트에 메모리를 더 많이 주면 더 똑똑해질까? AI 에이전트는 CI/CD 파이프라인 리뷰를 곧잘 해냅니다. 이는 Job 순서 오류, 하드코딩된 값, 캐시 설정 누락과 같은 문제를 정확히 탐지하죠. 그러나 에이전트를 운영하다 보면 한 가지 비효율이 눈에 띕니다. LLM 기반 에이…
Hello. I'm Dahee Eo, a site reliability engineer (SRE). Our team is responsible for Media Platform SRE work as well as global traffic management. In our previou…
신현아: 스캐터랩의 폭발적인 성장을 백엔드에서 든든하게 받치고 계신 분이죠. 백엔드 엔지니어링 리드, 조한용 님입니다! 한용님, 스캐터랩에는 합류하신 지 얼마나 되셨고, 어떤 과정을 거쳐 지금의 리드 역할을 맡게 되셨는지 먼저 간단히 소개해 주실 수 있을까요? 조한용: 안녕하세요 :)…
Orchestration 길드 멤버인 Fukuyama입니다. Yahoo!プレイス(이하 Yahoo!플레이스)라는 서비스에서 프런트엔드 개발을 담당하고 있습니다. 먼저 Orchestration 길드를 소개하겠습니다. Orchestration 길드는 임원진이 선발한 엔지니어가 모여 AI를 활…