Self-POS(무인 계산대) : 무신사다운 오프라인 고객경험을 설계하다. 이 글은 무신사 O4O팀의 Self-POS 프로젝트를 리드한 PM과 엔지니어 관점에서 쓴 글입니다. 기술적 구현은 FE/BE, 하드웨어 검증 과정은 QA 섹션에서 자세히 다루고 있습니다. 들어가며 무신사 오프라인…
KREAM은 기존의 익숙한 업무 방식에서 벗어나, AI를 활용해 더 효율적으로 일하는 방법을 함께 만들어가고 있습니다. 구성원 누구나 직접 도구를 만들고, 개선하고, 공유할 수 있도록 AI 개발 도구를 전사에 제공하고 있으며, 업무에 필요한 다양한 AI 툴과 Creative 도구 역시…
인증서 톺아보기 시리즈 2: 유효기간 감소와 발급/갱신 자동화 들어가며 인증서의 유효기간이 당장 2026년 3월 15일부터 1년에서 200일로 단축되며, 단계적으로 줄어들어 2029년 3월에는 47일이 됩니다. 수동으로 갱신한다면 매일 인증서 교체만 하게 될 것 같은데요. 😭 하지만 A…
안녕하세요! 간단히 자기소개 부탁드려요. 안녕하세요, 저는 피터, 최우혁입니다. CEO Staff이자 Delighthub 스쿼드의 Business Owner로 일하고 있습니다. 나에 대한 한 줄 정의, 혹은 인생의 모토는 무엇인가요? 부지런하고 일하기 좋아하는 사람! 따로 동기부여가 필…
1편에서는 개발자의 역할이 오케스트레이터로 옮겨가는 이유, AI의 5가지 실패 패턴, 그리고 읽기:쓰기 = 10:1 인사이트를 다뤘습니다. 2편에서는 이 원리를 실제 업무에 적용하는 구체적인 실행 프로세스 — 지식 축적 시스템, Task DAG, Branch Hunt, Ralph Loo…
지난 3월 1달 간, AI 토큰 사용 전사 1위가 되었습니다. 지난 53일 동안 AI와 148,000번 넘게 대화했습니다. 그 과정에서 하나 깨달은 게 있는데요. 생산성 차이는 AI를 ‘많이’ 쓰는 데서 오는 게 아니라, AI가 ‘어떻게’ 일하게 하느냐에서 온다는 것이었습니다. 이 글은…
Hello. I’m Inoue, and I work on private cloud infrastructure at LY Corporation. What powers LY Corporation’s massive volume of traffic and data is a large-scale…
들어가며 안녕하세요. ABC Platform 팀에서 메시�징 플랫폼(이하 MessagingHub)을 만들고 있는 송재욱입니다. 메시징은 이제 거의 모든 서비스에서 요구되는 기본 스펙인데요. 이번 글에서는 그중에서도 ‘채팅’에 초점을 맞춰 이야기해 보겠습니다. 서비스에는 여러 종류의 채팅…
AI 검색에 인용되는 기술 문서의 조건 기술 문서의 독자가 바뀌었습니다. 이제 사람만 문서를 읽지 않고, AI 검색 엔진과 AI 코딩 어시스턴트도 기술 문서를 직접 소비하는데요. GitBook의 플랫폼 데이터 분석에 따르면, 2025년 한 해 동안 AI의 문서 페이지 뷰가 500% 이상…
[원문보기] 핵심 인사이트 - 자율형 워크플로우로의 패러다임 전환 단순히 인간의 보조를 넘어, AI가 의사결정과 실행 권한을 갖는 '에이전틱 도구' 중심의 업무 환경 재설계가 기업 경쟁력의 핵심이 될 것입니다. - 데이터 거버넌스와 맥락(Context)의 중요성 AI 에이전트의 오류를…
들어가며 안녕하세요, LINE 서비스의 광고 시스템에서 데이터 파이프라인과 데이터 플랫폼 운영을 담당하고 있는 박민재, 손정호, 정창권입니다. LINE 광고 플랫폼(이하 LINE Ads)은 하루에 수십억 건 이상의 광고를 송출하며, 내부에서는 천억 건에 준하는 데이터를 수집 및 가공하고…
이 글은 버그가 아니라 장애를 잡아라!! QA와 카오스 엔지니어링의 만남 – Application Level 편에 이어지는 두 번째 글입니다. 이전 편에서는 API 응답에 null을 주입해 애플리케이션 Level에서의 취약점을 찾았다면, 이번 Host Level 편에서는 상품 관리와 같…
들어가며 콘텐츠 모더레이션은 사용자가 생성하거나 업로드하는 텍스트, 이미지, 영상, 음성 등의 콘텐츠 중 서비스 정책 및 법적 기준에 위배되는 내용을 탐지해 적절한 조치를 수행하기 위한 기술적 운영 체계를 의미합니다. 단순히 부적절한 콘텐츠를 차단하는 기능을 넘어, 사용자를 보호하고 서…
HR 부서의 핵심성과지표(KPI)는 채용, 인재 유지, 교육, 조직문화 등 인사 업무가 조직의 성장에 기여하는 정도를 객관적으로 평가하기 위한 지표입니다. 하지만 HR 업무는 당장의 매출이나 수익으로 환산하기 어려운 영역이 많아, 성과를 수치로 보여주기 어렵습니다. 체계적인 KPI 설정…
LLM 시대의 보호 장치, 가드레일 LLM 기반 서비스가 빠르게 확산되면서 LLM 모델의 응답을 공격자가 의도대로 ‘조종’하려는 시도도 함께 늘고 있습니다. 특히 다음과 같은 공격 유형은 실제 서비스 환경에서 지속적으로 관찰되는 시도입니다. - 프롬프트 인젝션(prompt injecti…
안녕하세요, 토스플레이스에서 Data Platform Team을 이끌고 있는 박종익입니다. "인사이트는 분명히 나왔는데, 왜 실행은 느릴까요?" 데이터 조직에 있다 보면 이 질문을 자주 마주하게 됩니다. 분석은 쌓이고, 대시보드는 채워지는데 — 정작 제품이나 사업에 직접적인 변화가 일어…
[원문보기] 핵심 인사이트 - 데이터 관리의 기준이 달라지고 있습니다. 이제 중요한 것은 데이터를 많이 모으는 일이 아니라, 얼마나 정확하고 최신 상태로 유지하며 필요한 곳에 즉시 활용할 수 있느냐입니다. - 실시간성, 데이터 제품화, 레이크하우스가 새로운 운영 기준으로 자리 잡고 있습…
별점 뒤에 숨겨진 리뷰의 온도, LLM으로 한 끗 차이가 다른 추천 만들기 추천프로덕트팀은 데이터 기반의 추천 알고리즘과 정교한 탐색 설계를 통해 사용자가 고민 없이 최적의 맛집을 발견하도록 돕는 조직입니다. 여기에 LLM과 다양한 AI 모델을 활용해 실질적인 서비스 문제를 해결하는 A…
들어가며 안녕하세요. LINE Plus에서 Global E-Commerce 개발을 맡고 있는 장효택입니다. 기존 시스템을 새로운 환경으로 옮기거나 내재화하는 작업은 개발자에게 숙명과도 같습니다. 이때 가장 곤혹스러운 순간은 기존 로직의 근거가 되는 기획서가 없거나, 소스 코드조차 참조할…
*이 글은 연구 개발망에서 진행된 내용을 바탕으로 합니다. 안녕하세요. 토스 Security Researcher 표상영입니다. 지난 글에서는 LLM을 이용해 서비스 취약점 분석을 자동화하면서 마주했던 문제점과 그에 대한 해결책들을 간단히 소개드렸습니다. 이전 글을 작성한 시점부터 벌써…
핵심 인사이트 - AI와 로봇의 융합 가속화: 2020년대 초 시각화에 집중했던 스마트 팩토리가 Physical AI, VLA, 월드 모델 기반 시뮬레이션 도입으로 '알고 행동하는 공장'으로 진화하고 있습니다. - 디지털 트윈, 의사결정 시스템으로 도약: 단순 모니터링을 넘어 LLM 기…
팀에서 Kubernetes를 도입한 이후 관리하고 있던 서비스들의 MSA 전환이 활발히 이루어지고 있습니다. 하지만 전환이 가속화 될수록 서비스간 연결이 복잡해졌습니다. 또한 Filebeat와 Metricbeat로 수집하며 파편화된 정보는 인입된 CS를 분석하기에 매우 힘들고 불필요한…
시작하며 안녕하세요. SRE(Site Reliability Engineer)로 일하고 있는 어다희입니다. 저희 팀은 Media Platform SRE를 비롯해 글로벌 트래픽 관리 업무를 담당하고 있습니다. 그동안 ‘신뢰성 향상을 위한 SLI/SLO 도입’ 시리즈를 통해 SLI/SLO의…
안녕하세요. DevOps팀 아리입니다. 지난 1편에서는 시스템의 탄생 배경을 다뤘다면, 이번 글에서는 NotiHub의 기술적 설계와 그 과정에서 내린 주요 의사결정들을 깊이 있게 공유하고자 합니다. 1. 왜 만들었는가 인터널 툴에는 두 가지 측면이 있습니다. 조직적 측면과 개인적 측면입…
안녕하세요. DevOps팀 아리입니다. 이번 글에서는 여기어때의 이벤트 기반의 통합 알림 플랫폼인 Notification Hub를 왜 구축했는지, 그 과정에서 어떤 어려움이 있었고 어떻게 풀어나갔는지를 공유해보려고 합니다. Notification Hub를 어떻게 구축했는지, 기술적으로…
들어가며 안녕하세요, 카카오뱅크 AI코어개발팀에서 AI Research Engineer로 근무하고 있는 Yann, Haki입니다. 저희는 금융위원회와 금융보안원이 주최한 2025 금융 AI Challenge 금융보안 AI 모델 경쟁 트랙에 LostCow 팀으로 참가해 Public 리더보…
Claude Code Hooks - 프롬프트 대신 코드로 정책 강제하기 Claude Code에서 “파일을 수정한 뒤 반드시 포매터를 실행해”라고 프롬프트로 지시하면 어떤 결과가 나올까요? 처음에는 지시를 잘 따르지만, 세션이 길어지거나 작업이 복잡해지면 이를 지키지 않을 때가 있습니다.…
핵심 인사이트 - 2026년 ESG 공시는 주요국에서 선택적 보고가 아닌 법적 의무로 전환되고 있습니다. EU, 미국 일부 주, 아시아, 한국, 호주 등에서 공시 의무화가 확대되며 기업의 규제 대응 필요성이 커지고 있습니다. - 글로벌 ESG 공시의 핵심은 보고서 작성이 아니라 연결 기…
[원문보기] 핵심 인사이트 - AI 성과 측정의 출발점은 생산성 자체가 아니라 사업 성과입니다. 업무 시간 감소 자체보다는 절감된 시간이 매출 확대, 고객 응대 품질 개선, 전환율 상승, 손실 방지 같은 실질 성과로 이어졌는지를 함께 봐야 합니다. - AI ROI는 구축비보다 운영비를…
- blog 수억 건의 보안 신호 속 진짜 위협 찾기 — AI로 보안 모니터링의 패러다임을 바꾸다 1부. 건초더미 속 바늘, 그리고 AI의 필요성 매일 수억 건의 보안 신호가 쏟아집니다. 그중 실제로 대응이 필요한 위협은 과연 몇 건일까요? 엔드포인트에서 발생하는 프로세스 실행, 네트워…
안녕하세요. LY Corporation에서 프라이빗 클라우드 인프라를 담당하고 있는 이노우에입니다. LY Corporation의 방대한 트래픽과 데이터를 지탱하는 것은 저희가 직접 개발해 운영하고 있는 대규모 프라이빗 클라우드입니다. 현재 저희는 구 LINE Corporation에서 사…
ChatGPT Apps SDK와 MCP(Model Context Protocol)로 요기요 배달 서비스를 연동한 프로젝트의 기술적인 설계와 구현, 그리고 개발 과정에서 얻은 인사이트를 공유합니다. 약 1년 전쯤, 한 경제 유튜버가 “곧 모든 앱이 AI로 대체되는 시대가 온다”며 배달 앱…
들어가며 안녕하세요, 무신사 O4O(Online for Offline) 엔지니어링 팀에서 백엔드 개발을 맡고 있는 김성은입니다. O4O 엔지니어링 팀은 무신사가 온라인에서 쌓아온 데이터와 시스템을 오프라인 매장 경험에 연결하는 일을 합니다. 온·오프라인 어디서 구매하든 하나의 회원 경험…
김성환 | #ML Engineer | #Infrastructure #Kubernetes #Azure 저희는 자체 LLM Spotwrite를 활용한 AI 엔터테인먼트 서비스 제타(zeta)를 운영하고 있습니다. 제타는 한국, 일본 AI 서비스 중 사용자가 가장 많은 압도적인 1위 서비스로…
안녕하세요. 카카오의 AI 모델 개발을 담당하는 Daniel(김영준), Jayten(전재열), Wooner(이동진)입니다. 저희 팀은 텍스트와 이미지뿐만 아니라 음성까지 포함한 다양한 모달리티를 이해하고 답변하는 멀티모달 언어모델을 개발하고 있습니다. Vision Language Mod…
핵심 인사이트 - ChatGPT Enterprise는 단순한 업무 보조를 넘어 조직 운영 방식과 의사결정 구조 자체를 고도화합니다. - RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 사내 시스템 연계를 통해 조직 단위의 지식 활용 역량을 비약적으로 높입니다. - AI…
최근 안랩클라우드메이트의 SD파트는 '빌링 3.0' 서비스 고도화 작업을 수행하였습니다. SD파트는 이번 작업을 통해 서비스 오픈 후 발생한 대량 인보이스 발송 시의 성능 저하 문제를 분석하고 해결하였습니다. 예상치 못한 DB 쿼리 타임아웃, 커넥션 고갈, 외부 API 연동 지연 등 실…
클라우드 인프라를 운영하는 사람이라면 누구나 비용 최적화를 원합니다. 하지만 이를 달성하는 것은 누구에게나 쉽지 않습니다. 그래서 이 문제를 해결하기 위해 많은 이들이 FinOps와 같은 프레임워크를 도입해 이 같은 문제를 해결하고자 해왔습니다. FinOps는 클라우드와 같은 기술 분야…
RAG, 들어는 봤는데… 내 서비스엔 어떻게 쓰지? 개요 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)은 LLM이 학습하지 못한 정보를 외부에서 검색하여 활용할 수 있게 하는 기술입니다. 이 글에서는 RAG이 왜 필요한지부터, 교육 운영 시스템에 실제…
들어가며: NeurIPS 2025가 제시하는 차세대 AI 안전 가이드 생성형 모델은 점점 더 우리 생활에 깊숙히 들어오고 있습니다. LY Corporation에서도 다양한 AI 서비스를 개발해 제공하고 있는데 이런 서비스에 가드레일(guardrails)이 없으면 다양한 공격을 받고 유해…
요약: 카카오페이는 전사 프론트엔드 표준 패키지 매니저를 Yarn Berry에서 pnpm으로 전환했습니다. 이 글은 과거의 해결책이었던 Yarn Berry가 변화된 환경에서 새로운 병목이 된 배경과, 이를 해결하기 위해 pnpm을 선택한 과정을 담고 있습니다. 단순히 두 기술의 기능을…
안녕하세요, 카카오뱅크의 June, Levi, Ryan입니다. 저희는 지난 12월 전 세계 개발자들의 열기로 가득했던 AWS re:Invent 2025 현장에서 기술의 현재와 미래를 직접 확인하고 돌아왔습니다. AWS re:Invent는 매년 겨울, 도시 전체를 거대한 IT 축제의 장으…
요약 이 글은 스스로 목표를 세우고 실행까지 수행하는 에이전틱 AI의 구조와 동작 방식을 쉽게 정리합니다. 특히 OpenClaw 사례를 통해 LLM이 로컬 환경을 직접 제어하는 온디바이스 자율 에이전트 구조에 대해 구체적으로 설명합니다. 또한 AI 에이전트끼리 상호작용하는 새로운 플랫폼…
TL;DR 네트워크 호출 없이 모바일 기기 내부에서 작동하는 이미지 이해 기능을 개발했습니다. 이 과정에서 거대 모델(teacher)의 정교한 표현력을 작은 모델(student)에게 전수하여 성능은 유지하면서 크기와 연산량을 획기적으로 줄이는 '지식 증류(knowledge distill…
TL;DR 네트워크 호출 없이 모바일 기기 내부에서 작동하는 이미지 이해 기능을 개발했습니다. 그 과정에서 거대 모델(teacher)의 정교한 표현력을 작은 모델(student)에게 전수하여 성능은 유지하면서 크기와 연산량을 획기적으로 줄이는 '지식 증류(knowledge distill…
안녕하세요. 배송최적화 스쿼드에서 백엔드 개발을 담당하고 있는 리아입니다.🐣 오늘은 저희 스쿼드에서 최근까지 진행해온 배송최적화 시스템 구축 과정을 공유하려 합니다. 서비스의 비약적인 성장에 발맞춰 단일 센터 구조에서 멀티 센터 구조로 전환하는 과정은 단순한 인프라 확장을 넘어, 기존의…
이 인터뷰에서 꼭 짚어야 할 3가지 인사이트 - AI 전환의 난관 극복: 많은 기업이 AI 도입에 어려움을 겪는 가운데, 삼성SDS AI사업팀은 AI 풀스택 역량을 바탕으로 실제 비즈니스 혁신(AI Transformation)을 위한 솔루션을 제시합니다. 단순 기술 도입을 넘어, 기업의…
안녕하세요. 당근 Taxonomy 팀 윈터(winter.jung), 지원(jiwon)이에요. 저희 팀은 택소노미(Taxonomy)라고 부르는 카테고리 체계를 만들고, 그 체계를 기반으로 중고거래, 모임 게시글 등 당근에 올라오는 게시글을 자동으로 분류해 실제 서비스가 사용하도록 적재하는…
안녕하세요! 당근 ML Foundation 팀에서 ML Engineer로 일하고 있는 Hawke와 Ben.Kim이에요. 저희 팀은 개인화 추천 개선을 위한 “기반 기술”을 만드는 역할을 하고 있어요. 이 글에서는 유저의 장기 행동 로그를 Transformer로 학습해 유저 임베딩을 만들…
여기어때에서는 1년에 두 번, 현장실습생을 채용하고 있어요. 2025년 하반기에는 총 16명의 실습생이 함께해 주셨는데요. 기술·영업·인사 등 다양한 직무 속 각자의 자리에서 멋지게 활약해 주셨답니다! 오늘은 각 직무에서 경험한 생생한 현장실습 후기를 들려드리려고 해요. Get 주디Ju…
여기어때 Secret 플랫폼 구축기 Part 3: 시크릿 저장소를 운영 가능한 상태로 만들기 — 컨테이너화부터 CI/CD, 로그 수집까지 안녕하세요 여기어때컴퍼니 DevOps팀 다나입니다. 앞선 두 편에서 Secrethub가 무엇인지, 어떻게 설계했는지를 다뤘습니다. 이번 글에서는 설계…
메시지 전송 트래픽 100배에도 끄떡 없는 User 테이블로 뜯어고치기 (2) DynamoDB Export/Import + AWS Glue 기반 마이그레이션 수행과 성과 Jayon • Jinyoung Park, Backend Enginner - Backend 안녕하세요, 채널톡 백엔드…
당신의 팀은 같은 LLM을 쓰고 있나요? 현재 많은 개발팀이 LLM을 도입하고 있지만, 냉정하게 들여다보면 그것은 '각자도생'에 가깝습니다. 같은 모델, 같은 IDE를 쓰는데도 결과물의 차이는 극심합니다. 어떤 엔지니어는 '컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)'에 대…
급증하는 트래픽 안정적으로 처리하기: 개선편(2) 논리적 파티셔닝 같은 Redis 위의 차선 분리 공사 — 논리적 파티셔닝과 Partition별 독립 스케일링 Vita 🪼 • MJ Park (Backend Engineer) - Backend 개요 이전 글에서는 동적 스케일링을 통해 벌크…
급증하는 트래픽 안정적으로 처리하기: 개선편(1) 동적 스케일링 Spike 트래픽에 흔들리지 않는 Worker 스케일링 알고리즘 만들기 Nero • Core BE - API - Backend 이 글은 급증하는 트래픽 안정적으로 처리하기: 구현편 에서 다루었던 내용의 확장으로 실제 프로덕…
요약: 배포 직후 발생하는 DB Connection Timeout과 응답 지연 문제를 해결하기 위해, 단순한 설정 변경을 넘어 원인을 분석하고 JVM 웜업(Warm-up) 을 도입한 과정을 공유합니다. 배포 직후 성능 저하 문제를 어떻게 해결했는지, 그리고 고민 과정과 해결책은 무엇이었…
안녕하세요, Business Insight팀 데이터 분석가 이준수(루카)입니다. 여행을 준비하다 보면 피치 못할 사정으로 예약을 취소해야 하는 순간이 옵니다. 플랫폼 입장에서는 ‘취소’가 아쉬운 지표일 수 있지만, 데이터를 깊이 들여다보면 취소는 단순한 이탈이 아니라 ‘더 나은 조건을…
안녕하세요, 큐레이터 서비스를 담당하고 있는 Partner Growth PM 최혜원, Backend Engineer 권혁주입니다. 큐레이터 서비스는 인플루언서가 SNS를 통해 상품을 소개하고, 해당 경로를 통해 발생한 구매 성과에 대해 수수료를 지급받는 팀 무신사의 공식 어필리에이트 서…
오늘날 기업 환경에서 데이터 기반 의사결정의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 기획자, 마케터, 운영 담당자 등 비개발 직군에서도 데이터 조회에 대한 니즈가 급증하고 있으며, 원하는 시점에 원하는 데이터를 얼마나 빠르게 확보할 수 있느냐가 비즈니스 경쟁력을 좌우하는 시대가 되…
안녕하세요. 카카오페이증권 DevOps 팀 Sean.baek (션), Lina.a (리나)에요. 우리는 전사 Cloud, redis, kafka, 로깅 플랫폼, AI Chatbot(춘시리), FinOps와 다양한 오픈소스 플랫폼을 운영하고 있어요. 2022년 9월에 입사했을 때, 하루에…
핵심 인사이트 - AI 기반 사이버 위협의 부상: 2026년에는 AI 기술을 악용한 사이버 공격이 크게 증가할 것으로 예상됩니다. AI Agent의 과도한 위임 및 남용으로 인한 데이터 유출, 시스템 침해 등의 위험이 높아지고 있어 AI 활용 전 과정에 대한 체계적인 통제 및 관리 시스…
추측이 아닌 데이터로: 3개 서비스 27개 SLO와 54개 모니터를 설정하고 배포 자동화까지 구축한 2주의 집중 작업 | AI 활용으로 7일 만에 완성한 O4O 팀의 SRE 실전 가이드 서론: 배포할 때마다 터지는 알림들 안녕하세요, O4O 엔지니어링팀에서 백엔드 개발을 담당하고 있는…
Feb 20, 2026 Engineering The Pulse of 500+ GPUs: Monitoring Large-Scale AI Training Clusters - Hanjeong Lee Research Intern Feb 20, 2026 Engineering The Pulse o…
Feb 20, 2026 Engineering The Pulse of 500+ GPUs: Monitoring Large-Scale AI Training Clusters - Hanjeong Lee Research Intern Feb 20, 2026 Engineering The Pulse o…
이 글은 IDG의 아티클을 전재하여 제공합니다. [원문보기] 핵심 인사이트 - 금융 산업은 규제와 내부 통제가 강력하기 때문에 AI Agent 도입 시 자율성보다 통제 가능성이 우선 고려됩니다. - 현재 AI Agent는 금전 집행보다는 정보 수집, 문서 검토, 이상 탐지, 후속 조치…
AI를 뺄래야 뺄수가 없다 요즘 링크드인, 뉴스, SNS 등 뭘 틀어도 AI를 안볼래야 안볼수가 없을 정도로 모두의 화두가 되고 있는데 현실인데요. 솔직히 말하면 너무 많은 이야기가 오가고 하루 아침에 바뀌는것도 많아 약간은 어지러운 것도 사실입니다. 약간의 여담을 덧붙히자면… 개인적으…
소개 안녕하세요. 쏘카 자산개발(Asset)팀 백엔드 개발자 원스톤입니다. 저는 자산개발팀에서 존 관리 시스템을 포함한 다수의 내부 시스템을 담당하며, 쏘카 존과 차량 도메인을 개발하고 있습니다. 이 글에서는 6년 동안 비즈니스를 멈추지 않으면서 레거시 코드와 테이블 구조를 점진적으로…
목차 - 소개 - 개선 목적 - 테스트 코드 0%에서 시작하다 - 신뢰 기반 이원화 — 기술 얘기인 척하는 조직 문화 얘기 - 서비스를 멈추지 않고 테이블을 고치는 법 - TL이 되고 시작한 문서화 - 6.1 Postman 팀 워크스페이스 - 6.2 10개 시스템 ERD 작성 - 마치며…
들어가며 안녕하세요. LINE VOOM 서비스의 포스트 서버를 개발하고 있는 서용준입니다. 이번 글에서는 저희 팀이 약 7개월에 걸쳐 슬로우 쿼리 문제를 해결한 과정과 그 과정에서 배운 교훈을 공유하고자 합니다. 저희 서비스에서는 헤비 유저의 소셜 프로필을 조회할 때 간헐적으로 슬로우…
들어가며 안녕하세요. LINE NEXT DevOps 팀에서 일하고 있는 이동원입니다. 저는 쿠버네티스 기반 인프라 운영과 CI/CD 구축, 모니터링 및 장애 대응 등 인프라 운영 관리 전반의 업무를 담당하고 있으며, 최근에는 AI를 활용한 개발 생산성 향상과 자동화에 깊은 관심을 두고…
현재 스캐터랩은 제타에서 자체 LLM을 이용해 수많은 유저들에게 즐거움을 주고 있습니다. 이 과정에서 저희 ML 리서처는 제타라는 서비스에 최적화된 LLM을 찾기 위해 매주 10개 이상의 모델을 학습하고 배포하고 있는데요. 이때 무엇보다 고민이 되는 지점은 “어떤 기준으로 모델을 업데이…
지난 (1)편에서는 카오스 엔지니어링을 시작하며 겪었던 이슈와 진행 과정을 소개했습니다. 이번 글에서는 카오스 실험을 통해 얻은 인사이트를 정리해보겠습니다. 작성에 앞서 실험 환경에 대해 소개하겠습니다. 24시간 365일 서비스를 운영해야 하는 특성상, 운영 환경에 직접 장애를 주입하는…
안녕하세요, 카카오뱅크 인프라팀에서 데이터센터 운영을 담당하고 있는 Jin입니다. 몇 년 전부터 전 세계적으로 ‘AI 골드러시’가 시작되었습니다. 기업들은 앞다퉈 더 똑똑한 AI 모델을 선보이며 치열하게 경쟁하고 있지만, 이 전쟁의 승패를 가를 또 다른 격전지는 바로 인프라입니다. 그…
전국 지자체의 CCTV 통합관제센터가 '지능형 CCTV'를 중심으로 빠르게 재편되고 있어요. 단순히 영상을 녹화하고 저장하는 '기록'의 시대를 지나, 이제는 AI가 스스로 위험을 감지하고 실시간으로 대응하는 '지능형 관제'가 새로운 표준이 됐죠. 하지만 단순히 고성능 카메라를 늘리는 것…
안녕하세요, 토스페이먼츠 Security Engineer 김영재, 조성현입니다. 여러분이 토스페이먼츠의 서비스를 사용할 때마다, 보이지 않는 곳에서는 수많은 보안 시스템이 여러분을 보호하고 있습니다. 악의적인 트래픽을 차단하고, 이상 행위를 탐지하며, 가맹점과 함께 보안 수준을 높여가는…
요약 이 글은 국제 표준 OOXML 기반의 DOCX 포맷 구조를 중심으로, 워드 문서가 다양한 편집 프로그램에서 동일하게 열리고 수정될 수 있는 원리를 설명합니다. DOCX 파일을 ZIP 기반의 XML 묶음으로 바라보고, document.xml·styles.xml·numbering.xm…
이 글은 IDG의 아티클을 전재하여 제공합니다. [원문보기] 핵심 인사이트 - Physical AI란 생성형 AI의 추론 능력이 센서, 로봇, 엑추에이터와 결합돼, AI가 물리적 환경에서 직접 보고하고 판단하고 행동하는 단계로 확장된 형태입니다. - 제조 현장에서 Physical AI를…
- blog 잃어버린 리포트를 찾아서: 카카오 메시징 시스템의 경쟁 조건 문제와 안티 패턴 제거 과정 상상해 보세요. 친구가 당신에게 편지를 보냈습니다. 보냈다는 친구의 말도 맞고, 우체국의 발송 기록도 멀쩡합니다. 집 앞에는 집배원이 다녀간 흔적까지 남아 있습니다. 그런데 정작 우편함…
Hello, I’m Young Hee Park from the Cloud Service CBU, where I’m responsible for the private cloud that supports our development services. LY Corporation has bui…
들어가며 안녕하세요. 개발 서비스용 프라이빗 클라우드를 담당하고 있는 Cloud Service CBU 박영희입니다. LY Corporation은 서비스 개발에 필요한 인프라와 플랫폼을 제공하기 위한 프라이빗 클라우드를 내부에서 구축해 사용하고 있으며, LY Corporation으로 합병…
Behind Lablup x Upstage's Phase 1 Win for the Sovereign AI Foundation Model Project The Upstage consortium, with Lablup as infrastructure partner, passed Phase…
Behind Lablup x Upstage's Phase 1 Win for the Sovereign AI Foundation Model Project The Upstage consortium, with Lablup as infrastructure partner, passed Phase…
어느 날 아침, 슬랙 알림이 울렸습니다. “출고지시 스케줄이 실행 안 된 것 같은데 확인 부탁드려요.” Jenkins 콘솔을 열어보니 job이 멈춰있었고, 모니터링 job마저 함께 멈춰있었습니다. 급하게 수동으로 출고지시를 트리거하고 나서야 물류센터 작업이 시작될 수 있었습니다. 이런…
Hello. My name is Gi Jun Oh, and I am responsible for the development and operation of the in-house time series database (TSDB) in the Observability Infrastruct…
안녕하세요. LY Corporation Observability Infrastructure 팀에서 사내 시계열 데이터베이스(time-series database, TSDB)의 개발 및 운영을 맡고 있는 오기준입니다. LY Corporation의 사내 프라이빗 클라우드 플랫폼은 단순한 가…
이 글은 IDG의 아티클을 전재하여 제공합니다. [원문보기] 핵심 인사이트 - Agentic AI란 목표 달성을 위해 여러 시스템을 넘나들며 스스로 판단하고 실행하는 자율형 AI입니다. - Enterprise Agentic AI의 핵심 과제는 알고리즘이 아니라, 데이터 품질, 통합된 구…
팀을 위한 Claude Code 거버넌스 가이드 Claude Code는 보안을 염두에 두고 설계됐다고 하죠. 이는 기본적으로 읽기 전용 권한을 적용하며, 모든 수정 작업이나 명령 실행 전에 명시적 승인을 요구하는 권한 기반 아키텍처를 제공합니다. 또 파일 시스템 격리와 네트워크 격리를…
장애 대응의 성패를 가르는 First Action: 우아한형제들의 장애 관리 라이프사이클 First Action에 따라 달라지는 장애 영향 우아한형제들의 2025년 장애를 돌아보면 인지는 비교적 빠른 편이었습니다. 그러나, 장애로 고객 경험의 악영향이 오래 이어진 사례들이 적지 않았습니…
프라이빗 클라우드 내 OKD Kubernetes 환경에서 GPU 디바이스를 활성화하고 Ollama LLM을 구성하여 프라이빗 환경의 LLM 챗봇을 구현합니다. 이와 더불어 GPU 인프라를 모니터링하고 시각화하는 방안을 알아봅니다. Written by 윤인수님 안녕하세요. LG U+ IT…
안녕하세요, 올리브영에서 인증 시스템을 개발하는 망고입니다. 커머스 플랫폼에서 사용자의 진짜 여정은 로그인에서 시작됩니다. 로그인에 성공하면 사용자는 "인증"된 상태로 사이트를 이용할 수 있게 되며, 특히 올리브영과 같은 커머스 플랫폼에서 인증은 주문, 결제, 배송 조회 등 모든 핵심…
팀 내 전처리 프레임워크 dagster 도입기 안정적인 문서 전처리 시스템을 위한 dagster 도입 과정 Jave • Jave Jang, AI Team. - AI 안녕하세요. AI 팀의 ML 엔지니어 제이브입니다. 이번에 팀에서 워크플로우 오케스트레이션 도구인 dagster를 도입하고…
[원문보기] 핵심 인사이트 - AI 추론은 학습된 모델이 실제 환경에서 데이터를 해석하고 판단을 수행하는 단계로, AI의 실질적 가치를 만들어내는 핵심 과정입니다. - AI 추론은 지연과 비용, 보안 요구를 고려해 클라우드 중심의 학습과 엣지 기반의 실시간 추론을 결합하는 하이브리드 전…
안녕하세요. SpoonLabs에서 DBA로 일하고 있는 Beaver(이선영)입니다. SpoonLabs의 데이터 분석 환경은 1일 1회 생성되는 RDS 스냅샷 기반 데이터에 의존해 왔습니다. 이 방식은 운영 DB의 부하를 줄여준다는 확실한 장점은 있었지만, 비즈니스가 성장함에 따라 다음과…
핵심 인사이트 - AI 에이전트 등장으로 소프트웨어 라이선스 패러다임 전환: 기존 '사용자 수' 기반에서 AI 에이전트의 '행위'와 '성과' 기반으로 과금 모델이 변화하고 있습니다. - 빅테크 중심의 다양한 라이선스 전략 경쟁: 마이크로소프트, AWS, 세일즈포스, SAP, 오라클 등…
들어가며 앞선 글에서는 정산 시스템이 왜 본질적으로 어려운 문제인지, 그리고 MASS가 멱등성과 결정적 계산이라는 설계 원칙을 선택한 이유를 살펴보았습니다. 이번 글에서는 그 설계가 실제로 어떤 기술 선택과 구조를 통해 구현되었는지, MASS 정산 시스템의 실전 구축 과정을 이야기합니다…
안녕하세요. 펫프렌즈 프리오더팀 프론트엔드 개발자 박재훈입니다. 저희 프론트엔드 챕터에서는 오랜 시간 해결하지 못한 과제가 있었습니다. 바로 Next.js 서버의 메모리 누수 현상인데요. 펫프렌즈 서비스는 상품 상세 페이지를 시작으로 점진적으로 Vue.js에서 Next.js로 전환해왔으…
그동안 ALB(Application Load Balancer)의 상태 확인은 대상 그룹(Target Group)의 Target Health 화면과 일부 CloudWatch 지표에 의존해 왔습니다. 그러나 이 정보만으로는 "정확히 어떤 요청이 어떤 이유로 실패했는지" 파악하는 데 한계가…
AWS 사용자라면 누구나 한 번쯤 답답한 상황을 겪어보셨을 겁니다. 바로 EC2 인스턴스 중지를 시도했음에도 불구하고 몇 분이 지나도록 'stopping(중지 중)' 상태에서 넘어가지 않고 멈춰있는 경우입니다. 이런 상황은 긴급한 작업이나 장애 대응 시 시간을 지연시키는 주범이 되기도…
DynamoDB Limit 설정으로 RCU 97% 절감한 이야기 안녕하세요, 버즈빌 Supply Platform 팀의 Jed입니다. 대규모 트래픽 환경에서 낮은 지연 시간과 높은 가용성은 중요한 요소입니다. 따라서 버즈빌에서는 "Single-digit millisecond perform…
하이퍼커넥트의 Match Group AI 팀은 다양한 도메인의 머신러닝 모델을 연구하고, 이를 글로벌 서비스에 적용하고 있습니다. 그중 하나로, 사용자의 갤러리에 저장된 수천 장의 사진 중 프로필에 적합한 사진을 추천하는 AI 기술을 연구하고 있습니다. 이번 포스트에서는 안드로이드 온디…