모던 백엔드 강좌 소개
2026년 기준 Java 25와 Spring Boot 4.x 중심의 백엔드 변화와 실무 전환 포인트를 소개했습니다. 단일 예제 프로젝트로 마이그레이션 판단과 AI 통합까지 다루는 커리큘럼입니다.
#Java#Spring Boot
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실험을 더 편하게 설계할 수 있게: 당근 실험플랫폼 이야기
당근 실험플랫폼이 지표 UI화, 상호배제 그룹, Experiment MCP로 실험 운영 병목을 줄인 사례를 소개했습니다. 실험 설계와 반복 작업을 더 빠르고 편하게 만들기 위한 구조와 자동화 방향을 다뤘습니다.
#A/B 테스트#LLM
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경계를 빌드로 못 박으면, 경계를 옮기는 일도 빌드가 붙잡습니다
Gradle 멀티모듈로 경계를 강하게 고정하면 잘못된 의존은 막을 수 있지만, 경계를 옮기는 비용도 커졌습니다. 그래서 함께 바뀌는 리듬을 기준으로 모듈 경계를 다시 설계하는 방법을 정리했습니다.
#Gradle#멀티모듈
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잘 말하는 AI를 넘어, 원하는 대로 말하는 AI로: Kanana-o 음성 생성 고도화 과정
Kanana-o 음성 생성 고도화 과정을 소개하는 글입니다. 잘 말하는 AI를 넘어 원하는 대로 말하는 음성 AI를 목표로 한 맥락을 다룹니다.
#음성 생성
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Beyond AI That Speaks Well: Making Kanana-o Speak the Way Users Want
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#LLM
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벡터DB를 걷어내고 유사글 추천 되살리기 — 임베딩 배치 Agent 개발기
벡터DB를 걷어낸 뒤 MySQL과 배치로 유사글 추천을 다시 구현했습니다. Gemini 임베딩과 운영 사고 대응까지 포함해 비용과 안정성을 함께 개선했습니다.
#MySQL#벡터DB
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통합테스트 시나리오 설계와 관리
통합 테스트를 TS/TC 구조로 재설계해 역할별 흐름과 예외 케이스를 체계화했습니다.\n환경별 검증과 ID 관리 원칙으로 회귀 테스트와 추적성을 높였습니다.
#test#QA
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#개발자#노트북#컴퓨터
애플리케이션 계층에서 관계 다루기
애플리케이션 계층에서 관계를 다루는 이유와 구조를 정리했습니다. DB/JPA에 맡기기보다 이벤트 전파와 메타데이터로 관계를 명시적으로 관리하는 방식입니다.
#JPA#DB
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“같은 트래픽, CPU는 86% 덜 쓴다” — 100만 사이트 플랫폼 아임웹의 Valkey 9.1 실측 결과
아임웹이 Valkey 9.1 업그레이드로 캐시 엔진 효율을 실측한 사례를 공유했습니다. 같은 트래픽에서 CPU와 지연 시간이 줄고, 메모리와 운영 안정성도 개선되었습니다.
#Valkey#Redis
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AI 기반 온라인 서비스 24X7 즉시 대응 체계 구축
AI를 활용해 온라인 서비스의 24시간 즉시 대응 체계를 구축한 사례를 소개했습니다. 기존 모니터링과 알림 환경을 바탕으로 상시 관제 필요성을 다뤘습니다.
#모니터링#Slack
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DS와 MLE가 함께 일하는 법
DS와 MLE가 모델을 주고받는 방식을 인터페이스 중심으로 정리해 협업 효율을 높였습니다. 또한 AI 작성 코드까지 팀 컨벤션으로 묶어 리뷰와 배포를 더 매끄럽게 만들었습니다.
#LLM#ML
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분산 학습을 위한 AWS 컴퓨트 선택 가이드 (2편: 초대규모 스케일링과 인스턴스 확보)
AWS 분산 학습용 컴퓨트를 초대규모로 확장하는 울트라클러스터와 울트라서버를 설명했습니다. 또한 ODCR과 Capacity Block으로 GPU 용량을 미리 확보하는 전략을 비교했습니다.
#AWS#EC2
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AI와 개발하기: 숨은 결정을 드러내기
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#개발
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[보안] N2SF 접근통제 요건, 어떻게 충족할까? | Secure Access·Sub Account 실전 활용법
N2SF 접근통제 요건을 실제 환경에서 어떻게 충족할지 살펴본 글입니다. Secure Access와 Sub Account를 활용한 실전 적용 방향을 소개했습니다.
#cloud#보안
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