검색파트의 반복 작업 자동화 과정
검색 서비스의 반복 요청 처리 과정을 Kotlin과 Spring Boot로 자동화한 사례를 소개했습니다. SSH 터널링과 전략 패턴으로 접근 제약과 작업 확장성을 함께 해결했습니다.
검색 서비스의 반복 요청 처리 과정을 Kotlin과 Spring Boot로 자동화한 사례를 소개했습니다. SSH 터널링과 전략 패턴으로 접근 제약과 작업 확장성을 함께 해결했습니다.

왓챠 추천 서비스에 MLOps를 적용한 배경과 기존 EC2 기반 파이프라인의 문제를 정리했습니다. 도커·쿠버네티스, 온프레미스 GPU, S2S VPN으로 학습 환경과 운영 안정성을 개선했습니다.

5년간의 시행착오 끝에 사용자 피드백 도구 ABC User Feedback를 실제 서비스에 안착시킨 과정을 소개했습니다. 운영 구조와 책임 주체를 먼저 정리하고, 설치 편의성과 데이터 소유권을 핵심 원칙으로 발전시킨 사례입니다.


개발자가 실무에서 도커와 쿠버네티스를 이해하기 위해 필요한 기본 지식을 정리했습니다. 인프라 관리 부담을 줄이고 개발에 집중하기 위한 최소 범위를 안내했습니다.


패브리캐시는 VOD용으로 만든 블럭 단위 분산 캐시 시스템을 소개합니다. 오리진 장애 대응, 멀티 오리진 지원, 웹 서버 비의존 구현이 핵심입니다.


Airflow 개발 환경을 Docker compose로 컨테이너화해 배포와 유사한 상태에서 실행·디버깅할 수 있게 구성했습니다. PyCharm 연동, Executor 분리, 설정 통합으로 개발 생산성과 관리 편의도 높였습니다.


Chiselled Ubuntu Container를 활용한 .NET 앱 컨테이너화 주제입니다. 제공된 내용만으로는 구체적인 방법이나 결과를 충분히 확인하기 어려웠습니다.
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쿠팡은 ML 개발 속도를 높이기 위해 노트북, 피처 스토어, 훈련, 추론, 모니터링을 통합한 플랫폼을 구축했습니다. 하이브리드 클러스터와 CI/CD 연계로 대규모 모델의 개발과 배포 효율을 높였습니다.


스프링부트 3.0 네이티브 이미지를 쿠버네티스에 적용한 배포 방식의 변화를 다뤘습니다. 실행 시간과 이미지 크기 개선 효과를 수치로 보여줬습니다.


쿠팡의 머신러닝 플랫폼이 개발부터 배포, 모니터링까지 전 과정을 어떻게 지원하는지 소개했습니다. 노트북, 피처 스토어, 분산 학습, 추론 서빙, 하이브리드 클러스터 운영이 핵심입니다.


쿠버네티스의 등장 배경과 핵심 개념, 동작 원리를 전반적으로 정리했습니다.\n컨테이너 배포 자동화와 확장, 복구를 통해 운영을 효율화하는 방식도 설명했습니다.


Count-Min Sketch로 대용량 빈도 집계를 준선형 공간으로 줄이는 방법을 설명했습니다. IMQA 히트맵에 Redis Stack과 RedisBloom을 적용하는 방향도 함께 제안했습니다.


AWS Graviton 기반 ARM64로 워크로드를 단계적으로 이전한 사례를 소개했습니다. 멀티 아키텍처 빌드와 Kubernetes 전환 전략으로 비용을 크게 절감했습니다.


Spring Boot와 MongoDB에서 `@Transactional` 사용 시 단일 인스턴스에서는 트랜잭션 오류가 발생했습니다. 레플리카 셋을 구성하고 primary에 연결해야 정상적으로 롤백과 커밋을 처리할 수 있었습니다.