Batch Scheduler 내재화 — OnQuartz 개발 여정
Batch Scheduler 내재화 — OnQuartz 개발 여정
외부 Batch Scheduler를 Quartz 기반으로 내재화한 과정과 최종 구조를 공유했습니다. 배포·롤백·중복 실행·무한 RUNNING 같은 운영 예외를 줄이기 위한 시행착오도 함께 정리했습니다.
#Quartz#Spring
79005분
새로운 기술 블로그가 추가되었어요
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Kubernetes 제대로 아는 DevOps 엔지니어를 구분하는 8가지 질문과 답변
Kubernetes를 DevOps 면접과 실무에서 설명하는 8가지 핵심 질문과 답변으로 정리했습니다. 주요 개념과 운영 트러블슈팅 점검 루틴까지 함께 다뤘습니다.
#Kubernetes#container
24005분
Kubernetes 제대로 아는 DevOps 엔지니어를 구분하는 8가지 질문과 답변
Kubernetes를 제대로 이해하는 DevOps 엔지니어를 구분하는 면접·실무 질문 8가지를 정리했습니다. 장애 진단 루틴과 오토스케일링, 네트워킹까지 핵심 개념을 함께 설명했습니다.
#Kubernetes#container
99005분
한계에 도달한 전시 서버, 그리고 우리의 해답
전시 API 서버의 트래픽 증가와 Scale-in 전환에 맞춰 성능 최적화 과정을 정리했습니다. MongoDB 커넥션, 재시도 정책, 캐시와 조회 로직을 조정해 TPS와 안정성을 함께 높였습니다.
#Java#MongoDB
111105분
개인화 추천 시스템 1편 - 유저의 행동은 “언어”일까? : Collaborative Embedding 구축기 (feat. Knowledge Distillation)
상품 텍스트를 Semantic ID로 압축하고 유저 행동을 Transformer로 해석해 개인화 추천 모델을 구축했습니다. 지식 증류와 데이터 엔지니어링으로 정확도와 속도를 함께 개선하고 A/B 테스트 성과를 확인했습니다.
#추천 시스템#Transformer
96005분
이건 첫 번째 클릭! 히트맵 같이 보기
이건 첫 번째 클릭! 히트맵 같이 보기
네이버 통합검색 클릭 로그를 히트맵과 히스토그램으로 시각화하는 방법을 소개했습니다. 실시간으로 변하는 검색 서비스에 대응하며 얻은 시행착오와 노하우도 공유했습니다.
#검색#데이터 시각화
71005분
입사 2일차에 앱 기능 배포하며 만들어가는 임팩트
입사 2일차에 실제 앱 기능을 배포하며 빠르게 실무에 적응한 프론트엔드 인턴 인터뷰입니다. 레거시 정리와 성능 개선, 모니터링 도구 활용을 통해 팀의 생산성과 안정성에 기여한 경험을 전했습니다.
#React#Sentry
27005분
AICX: AI로 5초 만에 항공권 환불 수수료 계산하기
AICX: AI로 5초 만에 항공권 환불 수수료 계산하기
항공권 환불 규정 계산을 AI와 코드로 분담해 자동화한 사례를 다뤘습니다. 최종적으로 응답 시간을 5초 이내로 줄이고 고객 경험도 개선했습니다.
#LLM#Python
117005분
장시간 비동기 작업, Kafka 대신 RDB 기반 Task Queue로 해결하기
장시간 비동기 작업, Kafka 대신 RDB 기반 Task Queue로 해결하기
장시간 엑셀 생성 작업에서 Kafka Consumer 타임아웃으로 중복 발송이 발생했습니다. RDB 기반 Task Queue와 Heartbeat로 재시도와 장애 복구를 안정화했습니다.
#Kafka#RDB
32005분
LLaDA: Diffusion language model과 LLM reversal curse
디퓨전 방식 언어모델 LLaDA의 학습·추론 구조와 reversal curse 완화 가능성을 다뤘습니다. 코드 FIM 태스크에서의 잠재력과 추론 효율 한계도 함께 정리했습니다.
#LLM#ML
47005분
DBT, Airflow를 활용한 데이터 계보 중심 파이프라인 만들기
DBT, Airflow를 활용한 데이터 계보 중심 파이프라인 만들기
DBT와 Airflow로 데이터 계보 중심 파이프라인 Flow.er를 구축한 사례를 소개했습니다. 운영 비용 절감과 조직 확장을 위한 구성 요소와 개선 경험을 공유했습니다.
#DBT#Airflow
80005분
당근페이 AI Powered FDS로 가는 여정: 룰엔진구축부터 LLM 적용까지
당근페이 AI Powered FDS로 가는 여정: 룰엔진구축부터 LLM 적용까지
당근페이는 FDS에 룰엔진을 먼저 구축해 이상거래를 유연하게 탐지하도록 만들었습니다. 이후 LLM과 RAG를 붙여 거래 맥락까지 반영하는 AI Powered FDS로 확장했습니다.
#LLM#RAG
127005분