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Redis 6.x에서 Valkey 9.0으로: 운영 캐시 성능과 비용을 함께 개선한 전환기
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Redis 6.x에서 Valkey 9.0으로: 운영 캐시 성능과 비용을 함께 개선한 전환기

Redis OSS 6.x 캐시를 Valkey 9.0으로 전환해 성능과 비용을 함께 개선한 사례를 정리했습니다. 업그레이드 중 client 재연결과 클러스터 대응 검증이 핵심이었습니다.

#Valkey#Redis
4005분
[외부 초청 세션] AWS가 DynamoDB를 만든 방법
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[외부 초청 세션] AWS가 DynamoDB를 만든 방법

AWS가 DynamoDB를 설계하고 운영하는 핵심 원칙과 내부 구조를 소개했습니다. 대규모 트래픽, 셀 기반 아키텍처, 배포·라우팅 최적화 사례를 함께 다뤘습니다.

#DynamoDB#AWS
51005분
LINE Games의 AI Agent를 통한 게임 퍼블리싱 가속화 여정
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LINE Games의 AI Agent를 통한 게임 퍼블리싱 가속화 여정

LINE Games가 Amazon Bedrock 기반 AI Agent로 퍼블리싱 기술 지원을 자동화한 사례입니다. 문서 수집·정제·검색을 고도화하고 스트리밍과 캐싱으로 응답 속도와 운영 효율을 높였습니다.

#LLM#RAG
59005분
당근의 AWS 기반 피처 플랫폼 구축 여정, Part 2: 피처 수집
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당근의 AWS 기반 피처 플랫폼 구축 여정, Part 2: 피처 수집

당근은 AWS 기반 피처 플랫폼의 수집 계층을 스트림과 배치로 나누어 구성했습니다. 대규모 이벤트와 배치 작업을 안정적으로 처리하며 운영상의 개선점도 함께 정리했습니다.

#AWS#Kafka
61005분
당근의 AWS 기반 피처 플랫폼 구축 여정, Part 1: 구축 배경과 피처 서빙
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당근의 AWS 기반 피처 플랫폼 구축 여정, Part 1: 구축 배경과 피처 서빙

당근은 추천 시스템 고도화를 위해 AWS 기반 피처 플랫폼을 설계하고, 다단계 캐시와 일관된 스키마로 피처 서빙을 구성했습니다. 캐시 미스, 정합성, 관통 문제를 완화하며 대규모 트래픽을 안정적으로 처리하는 구조를 소개했습니다.

#AWS#Feature Store
57005분
Smart Agentic AI 구축을 위한데이터베이스 설계
AWS
아키텍처

Smart Agentic AI 구축을 위한데이터베이스 설계

에이전트 서비스의 실행 이력과 툴 매핑을 DynamoDB, Redshift, Valkey로 나눠 설계하는 방법을 설명했습니다. 액세스 패턴 기반 스키마와 분석·캐시 구조로 성능과 추천 정확도를 높이는 방향을 제안했습니다.

#DynamoDB#Redshift
48005분
디프로모션의 DynamoDB, zero-ETL, ElastiCache Serverless 도입기
AWS
데브옵스

디프로모션의 DynamoDB, zero-ETL, ElastiCache Serverless 도입기

디프로모션은 성장 과정에서 기존 데이터 구조의 한계를 보완하기 위해 DynamoDB, zero-ETL, ElastiCache Serverless를 도입했습니다. 실시간 동기화와 캐시 최적화로 응답 속도와 운영 효율을 함께 개선했습니다.

#DynamoDB#OpenSearch
50005분
Amazon Elasticache Valkey 8.0은 더 빠른 스케일링과 개선된 메모리 효율을 제공합니다
AWS
데브옵스

Amazon Elasticache Valkey 8.0은 더 빠른 스케일링과 개선된 메모리 효율을 제공합니다

Amazon ElastiCache가 Valkey 8.0을 지원하며 더 빠른 스케일링과 개선된 메모리 효율을 제공했습니다. 서버리스 확장 속도와 노드 기반 클러스터의 메모리 사용량이 모두 개선되었습니다.

#AWS#ElastiCache
33005분
[아이디어스] 2022 AWS re:Invent 탐방기
아이디어스
기타

[아이디어스] 2022 AWS re:Invent 탐방기

AWS re:Invent 2022 현장 참여 경험과 행사 구성을 정리한 탐방기입니다. 참석 전 세션 예약, 앱 활용, 이동 시간 확보 같은 실용 팁을 안내했습니다.

#AWS#cloud
13005분