Babel AST로 기존 코드의 한글을 자동으로 t로 감싸고 번역 자원을 추출했다.
가상 스크롤, 비제어 컴포넌트, Message Queue batching 등을 적용해 Lighthouse 점수를 70점대에서 90점대로 개선했다.
Spring 멀티모듈 프로젝트에서 환경변수를 체계적으로 관리하기 위한 4가지 방법과 최적의 조합을 비교 분석한다.
FuriosaAI가 ECCV와 CoLM에서 멀티모달 학습 및 확산 모델 제어 관련 연구 논문을 발표했다.
카카오페이가 MapKit을 활용해 위치 기반 서비스를 개발하며 겪은 SDK 선정 기준과 Geocoding 최적화 방안을 공유한다.
Kubernetes가 DRA와 CDI를 통해 ML 추론을 위한 하드웨어 최적화와 효율적인 관리를 지원한다.
Monstache를 사용하여 AWS DocumentDB의 상품 데이터를 OpenSearch로 실시간 동기화하는 과정을 공유한다.
올리브영이 DDD 전술적 설계를 바탕으로 레거시 매장 도메인을 현대화하기 위해 도입한 아키텍처와 구현 전략을 소개한다.
올리브영이 10년 된 레거시 시스템인 올리브원을 현대화하기 위해 매장 도메인을 분리하고 DDD 전략을 수립하는 과정을 다룬다.
카카오페이증권이 Amazon Bedrock과 RAG 기술을 활용해 사내 지식 검색 및 업무 지원을 위한 AI 봇 '춘시리'를 구축했다.
카카오페이는 JPA의 @Transactional 설정이 DB 성능에 미치는 영향을 분석하고, 불필요한 트랜잭션을 제거하여 조회 성능을 개선했다.
평균 성능 점수 81점에서 91점으로 상승했으며, 모든 페이지가 80점 이상을 달성했다.
카카오페이 홈 서버 개편 과정에서 Hexagonal Architecture를 도입했다가 제거하며 얻은 실질적인 교훈을 다룬다.
컬리 OMS 팀이 월 최대 3천만 원의 외부 비용 절감과 서비스 안정성 확보를 위해 주소 정제 내재화 프로젝트를 시작했다.
컬리가 행안부 API를 활용한 주소정제 1.0을 운영했으나, API 응답 지연과 커버리지 한계로 인해 시스템을 프리징하고 재설계를 결정했다.
OMS 팀이 행안부 네비게이션용 DB를 활용해 약 1,078만 건의 전국 건물 DB를 구축하고 배송 캐시 구조를 개선했다.
컬리가 복합건물 주소정제 로직을 내재화해 외부 API 호출을 줄이고 정확도 99.2%를 달성했다.
OMS가 외부 주소정제 API 호출량을 1% 미만으로 줄이고 자체 정제 시스템으로 완전히 전환했다.
Go의 handleMessages 함수 처리 지연으로 Goroutine이 누적되어 메모리 사용량이 급증하는 현상을 확인했다.
Ingress-Nginx Controller v1.12.0부터 성능 저하의 주범이었던 upstreamLatency 메트릭이 기본 수집 대상에서 제외되어 고트래픽 환경의 병목 현상 해소에 기여한다.
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