

5월 트래픽 폭증을 대비한 데이터베이스 관리 전략
5월 트래픽 폭증에 대비해 RDS 모니터링과 자원 분리 전략을 강화했습니다. 커밋 지연 원인을 찾아 파라미터를 조정해 처리량을 개선했습니다.
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5월 트래픽 폭증에 대비해 RDS 모니터링과 자원 분리 전략을 강화했습니다. 커밋 지연 원인을 찾아 파라미터를 조정해 처리량을 개선했습니다.

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LLM과 sLLM의 자체 품질 평가 필요성을 정리하고, 리더보드 사례와 함께 LLM을 활용한 평가 프로세스를 설계한 글입니다. 프롬프트 일관성과 평가 기준 관리 같은 운영 과제도 함께 다뤘습니다.

네이버페이 월렛과 DAN 24에서의 NFT 티켓·디지털 아트 활용 사례를 소개했습니다. 블록체인 용어를 쉽게 풀고 오프라인 경험을 확장하는 방향을 공유했습니다.

하루 6천 개가 넘는 Spark Job을 자동으로 점검하기 위해 Spark Analyzer를 개발했습니다.\nHistory Server 메트릭과 임계치 기반 규칙으로 성능 문제를 탐지하고 알림으로 연결했습니다.


SwiftUI View에서 `task`의 실행 맥락과 `MainActor` 보장 여부를 살펴보셨습니다. Swift 6에서는 property wrapper에 의한 actor inference가 제거되므로 `@MainActor` 명시가 중요합니다.


A/B 테스트의 개념과 필요한 조건을 정리한 글입니다. 명확한 가설, 충분한 트래픽, 비즈니스 영향까지 함께 봐야 한다고 설명했습니다.


암호화의 기본 개념과 종류를 정리하고, 단방향·양방향 방식의 차이를 설명했습니다. 또한 AES와 RSA를 중심으로 실제 동작 원리와 활용 맥락을 자세히 다뤘습니다.
![[SpringBatch 연재 05] JdbcPagingItemReader로 DB내용을 읽고, JdbcBatchItemWriter로 DB에 쓰기](https://devocean.sk.com/thumnail/2024/10/28/c6ab0423c449accde8c39729cbb0156dfab20487cabc4d636480ad301c57ef85.png)

JdbcPagingItemReader로 DB 데이터를 페이지 단위로 읽고 파일로 저장하는 방법을 다루었습니다. JdbcBatchItemWriter로 파일 데이터를 DB에 빠르게 적재하는 구성도 함께 설명했습니다.

Playwright와 Jira, Slack 봇을 연계해 장애 알림과 티켓 관리를 자동화한 시스템 구축 과정을 소개했습니다. 쿠버네티스 크론잡과 재시도 튜닝으로 오탐을 줄이고 운영 효율을 높인 사례입니다.

Beacon API로 클릭 로그 수집을 전환해 페이지 이탈 시 유실을 줄이고 안정성을 높였습니다. 점진적 실험과 분석으로 사용자 경험까지 함께 정상화했습니다.


새로운 배송 시스템을 점진 전환과 롤백 가능 구조로 설계해 안정적으로 교체했습니다. 현장 협업과 반복 검증을 통해 배송 불가와 장애 없이 전환을 완료했습니다.