Simplicity 4 : 뒤에 개발자 있어요
재사용 가능한 컨퍼런스 구조를 만들기 위해 템플릿 분리, 브라우저 대응, 로드·렌더링 최적화를 진행했습니다. 모바일과 데스크탑 모두에서 자연스럽게 동작하도록 성능과 인터랙션을 다듬었습니다.
#React#mobile
95005분
필터 1
OMS의 최적화된 마이크로서비스 아키텍처 디자인
OMS를 판매처와 풀필먼트를 잇는 인터프리터로 보고, 최소 동기화와 재가공 서빙을 중심으로 마이크로서비스와 shared cache 구조를 설계했습니다. 이를 통해 작은 단위 개발과 상시 배포, 피크 트래픽 흡수를 가능하게 했지만, 팀 전체의 높은 컨텍스트 공유가 필요했습니다.
#MSA#cache
83005분
Redis 캐시로 몰려드는 트래픽을 견디다 — 토니모리 공식몰 성능 개선기
이벤트 트래픽 급증으로 발생한 DB 부하를 Redis 캐시로 완화했습니다. 자동·수동·배치 갱신을 결합해 응답 속도와 운영 안정성을 개선했습니다.
#Redis#cache
262005분
카카오내비의 성장 이야기 - 안정적인 내비 서비스 제공하기
카카오내비가 대규모 트래픽을 안정적으로 처리하기 위해 응답 크기 축소와 웜업, 모니터링을 적용한 사례를 공유했습니다. 운영 관점에서 초기 지연을 줄이고 서비스 상태를 지속적으로 관리하는 방법을 소개했습니다.
#REST API#Spring Boot
166005분
NVIDIA Dynamo: 차세대 분산 추론 프레임워크 리뷰
NVIDIA Dynamo는 분산 추론을 위한 오픈 소스 프레임워크로, Prefill·Decode 분리와 스마트 라우팅으로 성능을 높였습니다.\nKV cache 오프로딩과 NIXL 전송을 통해 GPU 자원 효율과 지연 시간 개선을 노렸습니다.
#LLM#Kubernetes
65005분
Feed-Entity: 당근 피드의 심장
당근은 피드 콘텐츠를 Feed-Entity로 표준화해 여러 서비스의 데이터를 한 구조로 관리했습니다. 수집·변환·검증·서빙을 모듈화하고 지역별 캐시로 읽기 성능과 확장성을 높였습니다.
#Redis#cache
201005분
캐시를 적용하기 까지의 험난한 길 (TPS 1만 안정적으로 서비스하기)
약관 서버의 DB 부하를 줄이기 위해 Redis 캐시와 강한 일관성 전략을 적용했습니다. 캐시 무효화 실패와 이벤트 순서 문제는 트랜잭션 동기화와 정책으로 해결했습니다.
#cache#Redis
471005분
Spark 4편 – Broadcast
Spark의 Broadcast 기능으로 셔플을 줄이고 join 성능을 높이는 방법을 소개했습니다. 작은 데이터셋에는 자동 broadcast 감지와 설정 조건도 함께 설명했습니다.
#Spark#broadcast
37005분
Spark 2편 – Caching 및 Persist
Spark의 Cache와 Persist 개념과 사용 시 주의점을 설명했습니다. 메모리 부족으로 인한 spill over를 줄이는 대응 방법도 소개했습니다.
#Spark#cache
32005분
DIS : AI와 함께하는 빅데이터 검색 혁신과, 데이터 스케일 이슈 해소
DIS : AI와 함께하는 빅데이터 검색 혁신과, 데이터 스케일 이슈 해소
데이터 사일로와 빅데이터 검색 혁신을 다루는 글입니다. 다만 본문이 Cloudflare 오류로 중간에 끊겨 상세 내용은 확인되지 않았습니다.
#빅데이터#검색
0005분
Redis와 클라이언트 캐시 간 데이터 동기화 기술 - Redis Client Caching 살펴보기
Redis 클라이언트 캐시의 최신성 문제를 해결하기 위한 Client Caching 동작 방식을 설명했습니다. Invalidation 메시지로 로컬 캐시를 동기화하는 예제와 적용 흐름도 함께 다뤘습니다.
#Redis#cache
227005분
라이브 게임 에셋 관리 개선기 - 3.DLC를 통한 에셋 패치 시스템
모바일 라이브 게임에서 어드레서블과 S3를 이용한 에셋 패치 시스템 구상을 정리했습니다. 앱 용량과 심사 부담을 줄이기 위한 원격 배포 전략을 살펴보았지만, 실제 적용은 중단했습니다.
#AWS#S3
24005분