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SSG.COM 사내 Agent 개발기
SSG.COM
AI

SSG.COM 사내 Agent 개발기

사내 Confluence 문서를 자연어로 찾는 LLM Agent 개발 과정을 소개했습니다. 검색 쿼리 생성, 요약, 캐싱, OCR 등 운영 최적화 포인트도 다뤘습니다.

#LLM#NLP
242005분
MongoDB CQRS 성능 개선기: 예상치 못한 Tomcat NDJSON 병목 해결
네이버 페이
백엔드

MongoDB CQRS 성능 개선기: 예상치 못한 Tomcat NDJSON 병목 해결

CQRS와 MongoDB 도입 후에도 엑셀 다운로드가 느린 원인을 Tomcat의 NDJSON flush 병목에서 찾았습니다. 1000개씩 버퍼링해 직접 write하도록 바꿔 성능 개선을 이끌었습니다.

#MongoDB#CQRS
105005분
AI와 SDLC의 만남: GenAI로 혁신하는 소프트웨어 개발
AWS
AI

AI와 SDLC의 만남: GenAI로 혁신하는 소프트웨어 개발

생성형 AI가 SDLC 전 과정을 어떻게 바꾸는지 단계별로 정리했습니다. Amazon Bedrock, Amazon Q Developer, Kiro를 활용한 명세서 기반 개발과 운영 지원을 소개했습니다.

#LLM#AWS
78005분
[퀸잇] 첫 여름 블랙프라이데이 성료…여름 비수기에도 거래액 47%↑
라포랩스
기타

[퀸잇] 첫 여름 블랙프라이데이 성료…여름 비수기에도 거래액 47%↑

퀸잇이 첫 여름 럭퀸세일을 통해 비수기에도 거래액과 주문 지표를 크게 늘렸습니다. 브랜드 데이 협업으로 입점 브랜드 매출도 함께 성장했습니다.

#검색#패션
9005분
(인터뷰) AI와 함께 10시간 만에 서비스 개발하기
카카오
기타

(인터뷰) AI와 함께 10시간 만에 서비스 개발하기

X

#해커톤#kakao
89005분
우리 스쿼드에서 같이 일하실래요?
올리브영
아키텍처

우리 스쿼드에서 같이 일하실래요?

올리브영의 스쿼드 운영 방식과 MSA 결합 사례를 소개했습니다. 2주 스프린트, Jira 포인트 관리, 회고·플래닝 흐름까지 정리했습니다.

#MSA#Redis
194005분
프론트엔드 개발자를 위한 5가지 스크롤 복구 시나리오와 실전 코드 팁
올리브영
프론트엔드

프론트엔드 개발자를 위한 5가지 스크롤 복구 시나리오와 실전 코드 팁

SPA 환경에서 스크롤 복구가 어려운 이유와 상황별 해결 방법을 정리했습니다. React Query, 무한 스크롤, 가상화 리스트에서의 실전 팁도 함께 소개했습니다.

#React#React Query
215005분
Google Cloud Day Seoul 2025 참관기
카카오모빌리티
AI

Google Cloud Day Seoul 2025 참관기

Google Cloud Day Seoul 2025 현장에서 카카오모빌리티의 Gemini 기반 AI 주소 자동 붙여넣기 기능과 개발 경험을 소개했습니다. 프롬프트 개선, 보안 대응, 온디바이스 AI 결합을 통해 얻은 성과와 인사이트를 공유했습니다.

#Gemini#Google Cloud
82005분
프론트엔드 테스트 비용과 효용 사이에서
펫프렌즈
프론트엔드

프론트엔드 테스트 비용과 효용 사이에서

프론트엔드 테스트의 비용과 효용을 배송 정보 렌더링 사례로 살펴본 글입니다. 테스트 기준 시각 고정, 공통화, 순서 검증으로 커버리지를 높인 과정을 정리했습니다.

#test#refactoring
181005분
Node.js 와 OpenAI Realtime Websocket API 로 만드는 Voice Chat 서비스
데보션
AI

Node.js 와 OpenAI Realtime Websocket API 로 만드는 Voice Chat 서비스

Node.js Stream으로 OpenAI Realtime Websocket API 음성 채팅 예제를 구성했습니다. 마이크 입력과 스피커 출력을 연결해 실시간 음성 처리를 보여주었습니다.

#node.js#OpenAI
84005분
Distributed Cache 도입기 (3): RDB 조회 90% 감소시키기
채널톡
백엔드

Distributed Cache 도입기 (3): RDB 조회 90% 감소시키기

BillSetting 조회 부하를 줄이기 위해 로컬 캐시와 Redis 글로벌 캐시를 시도했지만 각각 한계와 병목을 겪었습니다. 이후 Redis Pub/Sub 기반 분산 캐시로 전환해 RDB 조회를 93% 줄였습니다.

#Redis#cache
2005분
Distributed Cache 도입기 (3): RDB 조회 90% 감소시키기
채널톡
백엔드

Distributed Cache 도입기 (3): RDB 조회 90% 감소시키기

BillSetting 조회 부하를 줄이기 위해 로컬 캐시와 Redis 글로벌 캐시를 검토했지만 각각 한계가 있었습니다. 결국 Redis Pub/Sub 기반 분산 캐시로 전환해 RDB 조회를 93% 줄였습니다.

#Redis#cache
6005분