

단일 LLM Gateway 아키텍처 : Claude Code와 Codex를 Amazon Bedrock을 통해 한 곳에서
Claude Code와 Codex를 Amazon Bedrock에서 함께 쓰기 위한 단일 LLM Gateway 아키텍처를 소개했습니다.개발자 선택의 자유를 유지하면서 인증, 예산, 보안, 관측을 한곳에서 통합하는 운영 방안을 정리했습니다.


Claude Code와 Codex를 Amazon Bedrock에서 함께 쓰기 위한 단일 LLM Gateway 아키텍처를 소개했습니다.개발자 선택의 자유를 유지하면서 인증, 예산, 보안, 관측을 한곳에서 통합하는 운영 방안을 정리했습니다.
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최소주문금액바에 대한 4번의 A/B 실험을 통해 전환과 객단가의 관계를 검증했습니다. 메인 지표와 보조 지표를 함께 보며 다음 가설을 만드는 과정의 중요성을 정리했습니다.

검색 리랭킹의 콜드 스타트와 임베딩 공간 불일치 문제를 안정화 기법으로 해결했습니다. 오프라인과 A/B 테스트에서 성능과 매출 개선도 확인했습니다.

프런트엔드 개발의 병목을 컨텍스트 통합 문제로 보고, AI를 프롬프트가 아닌 워크플로로 활용하는 방법을 설명했습니다. 계획-구현-검증-PR까지 닫힌 루프를 만들면 재작업을 줄이고 품질을 높일 수 있다고 정리했습니다.

K8s 환경에서 반복 재시작의 원인이 OOMKilled일 때 Heap Dump와 MAT로 원인을 추적하는 방법을 다뤘습니다. 로그로 보이지 않는 메모리 누수와 참조 관계를 분석해 DB I/O 병목까지 찾아내는 흐름을 설명했습니다.
음악사업본부가 기획사와 플랫폼을 연결하며 유통, 마케팅, 정산 전반을 맡는 역할을 소개했습니다. 데이터 기반 전략과 투명한 정산, 애자일한 협업 문화로 음악 IP의 성장을 지원한다고 설명했습니다.

메뉴 권한처럼 변경은 적고 조회는 많은 데이터를 싱글톤 인메모리 캐시로 관리하는 방법을 소개했습니다. 이를 통해 로그인 시 DB 부하를 줄이고 응답 속도와 유지보수성을 개선했습니다.

토스 QA Platform 팀이 매주 반복되는 대규모 릴리즈에서 품질을 지키는 방식과 자체 테스트 도구들을 소개했습니다. AI와 자동화를 활용하되 사람은 품질 기준과 최종 판단에 집중하는 방향을 제시했습니다.
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Appium E2E 자동화에서 테스트 실행과 운영을 GitHub Actions와 n8n으로 분리한 구조를 정리했습니다. 실패 원인 추적과 알림·기록 변경을 쉽게 하기 위한 경계 설정이 핵심입니다.

실시간 모니터링에서 계산식 메타데이터 동기화 문제를 다뤘습니다. `putIfAbsent()` 한계를 보완하기 위해 `replace()`로 변경 감지와 이벤트 발행을 개선했습니다.