Devlake와 Grafana를 활용해 DORA 메트릭 기반의 개발 및 운영 생산성 대시보드를 구축한 경험을 공유한다.
인프랩이 AWS CDK와 Terraform을 거쳐 Pulumi를 최종 IaC 도구로 선택하게 된 배경과 과정을 다룬다.
인프랩은 Spring Boot와 JPA 기반 프로젝트에서 Java와 Kotlin을 혼용하기로 결정했다.
인프런이 비용 효율적인 AI 자막 생성을 위해 Whisper 모델을 활용하여 인프라를 구축한 과정을 다룬다.
Next.js의 standalone 옵션을 적용하여 랠릿의 Docker 이미지 크기를 줄이고 배포 시간을 단축했다.
외부 라이브러리 의존성을 최소화하고 테스트 용이성을 높인 Nest.js용 WebClientModule 설계 경험을 공유한다.
OAS를 기반으로 React Query, Type Guard, Schema Validator를 자동 생성하는 도구의 구현 과정을 소개한다.
인프랩 프런트엔드 개발자가 API 타입 관리의 비효율성을 해결하기 위해 Code generator를 개발하게 된 배경을 다룬다.
테스트 코드는 디버깅 비용을 줄이고 코드 변경에 대한 불안감을 해소하며, 지속 가능한 소프트웨어 개발을 돕는다.
JetBrains의 Code With Me를 활용해 기존 페어 프로그래밍의 단점을 극복하고 효율적인 동시 협업 방식을 실천한 사례를 공유한다.
MongoDB Atlas Search에서 $search와 $sort를 함께 사용할 때 발생하는 성능 저하 원인과 해결 방안을 다룬다.
인프런은 기존 서비스와 신규 React 앱 간의 CSS 스타일 충돌을 해결하기 위해 shadow DOM을 도입했다.
인프랩이 랠릿 서비스의 폼 렌더링 이슈와 코드 복잡도를 해결하기 위해 react-hook-form을 도입한 과정과 성과를 공유한다.
Alpine 기반 이미지와 Debian/Ubuntu 기반 이미지에서 cp 명령 사용 시 심볼릭 링크 처리 방식이 다르게 동작한다.
인프랩은 커뮤니티 규모와 운영 성숙도 측면의 이점을 고려하여 IaC 도구를 AWS CDK에서 Terraform으로 전환했다.
AWS 리소스 연동 테스트 시 발생하는 비용, 보안, 독립성 문제를 해결하기 위해 Localstack을 도입한 사례를 공유한다.
인프런이 100% 할인 이벤트 중 발생한 대규모 트래픽 폭증과 그로 인한 서비스 장애의 기술적 원인을 분석했다.
AI Briefing