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B마트 주문 유실을 없애보자: 네트워크 편
우아한 형제들
데브옵스

B마트 주문 유실을 없애보자: 네트워크 편

비마트 주문 유실을 줄이기 위해 회선 장애에 대응하는 백업망 구축 과정을 공유했습니다. LTE 라우터와 IPSEC 설계로 1년간 주문 유실 없이 운영한 사례를 다뤘습니다.

#네트워크#LTE
2200
글로벌 서비스에서 지역 통신사 네트워크 이슈 트러블슈팅하기
하이퍼커넥트
데브옵스

글로벌 서비스에서 지역 통신사 네트워크 이슈 트러블슈팅하기

XY 국가 일부 사용자에게 통신사 Z 환경에서만 STOMP timeout이 반복 발생했습니다.\n데이터 분석, mobile proxy 재현, SNI 핫픽스로 원인을 좁히고 오류를 해소했습니다.

#SRE#모니터링
2800
가비아
데브옵스

“Mac 개발자는 Windows PC를 따로 사야 하나요?” : DaaS 활용법

Mac 개발자가 Windows 환경이 필요할 때 DaaS로 별도 PC 없이 접속하는 활용법을 소개했습니다. 클라우드 기반 가상 데스크톱의 확장성, 보안, 관리 편의성도 함께 정리했습니다.

#cloud#DaaS
2900
LINE 앱의 잡음 제거 기술 성능 측정 방법
라인
AI

LINE 앱의 잡음 제거 기술 성능 측정 방법

LINE 앱의 잡음 제거 성능을 정량적으로 측정하는 방법을 소개했습니다. 48kHz 음성 데이터와 다양한 잡음 조건을 3QUEST의 S-MOS, N-MOS로 평가했습니다.

#ML#모니터링
2600
서버 증설 없이 처리하는 대규모 트래픽
토스
백엔드

서버 증설 없이 처리하는 대규모 트래픽

대규모 트래픽이 몰린 라이브 쇼핑 서비스에서 Redis, DB, Gateway 병목을 줄인 방법을 공유했습니다. 서버 증설보다 모니터링과 캐시, 비동기 처리, 요청 통합을 통한 성능 개선이 핵심이었습니다.

#Redis#Kafka
3500
요기요 채널링 서비스 런칭 회고
요기요
아키텍처

요기요 채널링 서비스 런칭 회고

요기요 채널링 서비스를 신규 마이크로서비스로 설계하고 런칭한 회고를 공유했습니다. API Gateway와 패키지 구조 설계로 확장성과 가독성을 높이고 파트너별 요구를 반영했습니다.

#MSA#API Gateway
2900
네이버 D2
프론트엔드

네이버 통합 검색의 웹 성능 - 데이터 수집과 시각화

네이버 통합 검색의 웹 성능을 실제 사용자 환경 기준으로 측정하고 관리하기 위해 LCP 필드 데이터와 대시보드를 구축했습니다. 실시간 모니터링과 상세 분석을 분리해 성능 현황 파악과 원인 분석이 가능하도록 설계했습니다.

#웹 성능#웹 바이털
2800
허튼짓은 그만: Kafka Streams를 활용한 실시간 이상 로그인 감지 시스템 도입하기
무신사
백엔드

허튼짓은 그만: Kafka Streams를 활용한 실시간 이상 로그인 감지 시스템 도입하기

Kafka Streams로 로그인 성공·실패 이벤트를 실시간 분석해 이상 로그인 감지 시스템을 구축했습니다. 상태 저장소, windowing, 모니터링 설정으로 보안 대응성과 운영 안정성을 높였습니다.

#Kafka#Kafka Streams
4600
카카오뱅크
데브옵스

테라폼의 풍미를 더해주는 서버 설정 자동화 한 스푼

Terraform으로 온프레미스 서버 생성과 운영 자동화를 다룬 글입니다. AWX와 Prometheus 연동을 포함한 인프라 관리 흐름을 소개합니다.

#Terraform#자동화
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네이버 D2
프론트엔드

네이버 통합 검색의 웹 성능 - 모니터링과 성능 개선

네이버 통합 검색은 성능 리포트와 알람으로 웹 성능 변화를 지속적으로 모니터링했습니다. 또한 JavaScript 로딩 시점을 조정해 LCP를 개선하고 오류를 함께 관리했습니다.

#모니터링#성능
3000
Terraform과 AWS Well-Architected Framework를 이용한 마이그레이션과 현대화
메가존클라우드
데브옵스

Terraform과 AWS Well-Architected Framework를 이용한 마이그레이션과 현대화

AWS Well-Architected와 Terraform으로 안전한 마이그레이션·현대화 방안을 소개했습니다. 또한 Sentinel, Drift Detection, Continuous Validation을 활용한 운영 거버넌스 구성 사례를 설명했습니다.

#Terraform#AWS
2800
llama3에 대한 Andrej Karpathy의 생각
메가존클라우드
AI

llama3에 대한 Andrej Karpathy의 생각

Andrej Karpathy가 Llama 3의 성능, 데이터, 학습 규모를 긍정적으로 평가했습니다. 동시에 더 긴 컨텍스트와 더 작은 모델에 대한 아쉬움도 언급했습니다.

#LLM#MCP
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올리브영 QA는 Datadog을 어떻게 활용하고 있을까?
올리브영
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올리브영 QA는 Datadog을 어떻게 활용하고 있을까?

올리브영 QA가 Datadog을 이용해 배포 전후 이슈를 감지하고 로그, RUM, Synthetics로 품질을 관리한 사례를 소개했습니다. 추가로 Session Replay와 User Journeys 같은 기능의 활용 가능성도 살펴보았습니다.

#Datadog#QA
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실시간 추천 서비스를 위해 메시지 큐잉 도입하기(with Redis Streams)
라인
데브옵스

실시간 추천 서비스를 위해 메시지 큐잉 도입하기(with Redis Streams)

LINE VOOM 실시간 추천을 위해 Go 채널 대신 Redis Streams 기반 큐잉 구조를 도입한 과정을 소개했습니다. 클러스터 메모리 집중 문제를 쿠폰 수집가 문제로 풀고, 운영 스위치와 모니터링 API까지 마련했습니다.

#Redis Streams#Kafka
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