
MSA 환경에서의 유연한 HTTP 클라이언트 설계 전략
MSA 환경에서 HTTP 클라이언트를 유연하게 설계하는 전략을 다루었습니다.\n통신 실패와 다양한 시나리오를 일관성 있게 제어하는 방법을 소개했습니다.
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MSA 환경에서 HTTP 클라이언트를 유연하게 설계하는 전략을 다루었습니다.\n통신 실패와 다양한 시나리오를 일관성 있게 제어하는 방법을 소개했습니다.

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라포랩스 ML 엔지니어 인터뷰로, 퀸잇의 개인화 추천 고도화와 ML 활용 범위를 소개했습니다. 고객·플랫폼 효용과 빠른 PoC를 기준으로 기술을 선택하는 방식도 다뤘습니다.


애자일의 변화 수용 원칙은 당시의 불확실한 환경을 반영한 맥락이라고 설명했습니다. 현재는 더 정교한 기획과 관리가 중요하며, 잦은 기획 변경을 무조건 용인하는 것은 경계해야 한다고 주장했습니다.


Spring Batch Job 실행 중 배포가 겹치면 jar 파일 변경으로 예외가 발생하는 문제를 다루었습니다. 심볼릭 링크를 활용해 무중단 배포를 적용한 과정을 소개했습니다.


컬리는 TC-권역 할당을 조합 최적화 문제로 정의해 배송 효율을 높이는 방법을 소개했습니다. OR-Tools의 solver와 현실 데이터를 활용해 권역 재분할까지 적용했습니다.

코딩 중 막힐 때를 돕기 위한 삼성의 코딩 AI 도구 `code.i`를 소개한 글입니다. 제공된 본문이 불완전해 세부 기능이나 효과는 확인되지 않았습니다.

카카오페이 온라인 결제 서비스의 성능 개선 기록을 공유했습니다.\n온라인 결제 시스템의 처리 성능을 2.5배 높인 사례입니다.


AWS re:Invent 2023 현지 참석 경험과 행사 운영 방식을 소개했습니다. AI/ML 중심 흐름과 클라우드 비용 최적화 관점을 인상적으로 정리했습니다.


GPT-4와 ada embeddings로 리뷰 기반 맛집 추천 서비스를 구현한 과정을 정리한 글입니다. 검색 정확도 문제를 겪으며 벡터 검색과 리뷰 데이터의 한계도 함께 살펴보았습니다.


대용량 데이터 등록에서 JPA 배치와 JDBC 배치를 직접 비교해 성능을 확인했습니다. 단일 MySQL 환경에서는 JDBC 템플릿 배치를 선택해 생산성과 속도를 함께 높였습니다.


ASIC 플로어플랜 배치 최적화를 강화학습으로 풀어낸 사례를 설명합니다. 넷리스트 연결성과 배치 정보를 함께 다루기 위해 GNN과 CNN을 결합했습니다.