카카오가 if(kakaoAI)2024 컨퍼런스 둘째 날과 셋째 날 야외 스테이지에서 크루 패널톡을 개최해 AI 개발 경험과 커리어 성장을 논의한다.
Thread Context와 Sentry Tag를 활용해 ELK 환경에서의 로그 추적 및 이슈 분석 효율을 높이는 전략을 제시한다.
올리브영이 기존 EAI 방식의 지연과 의존성 문제를 해결하기 위해 MQ를 도입하여 물류 데이터 전송 속도를 대폭 개선했다.
올리브영 OMS 프로젝트에서 Kafka를 활용해 메시지 중복과 유실을 방지하고 고가용성을 확보한 사례를 공유한다.
Spring Boot 3.x 업그레이드 시 Hibernate의 나노초 처리 버그로 발생한 로그인 오류를 분석하고 해결했다.
ELK 스택과 Sentry를 활용해 정교한 이슈 트래킹을 위한 로깅 및 예외 처리 기반을 마련한다.
Locust의 Python 기반 유연성과 마스터-워커 구조로 블록체인 특유의 nonce 및 서명 문제를 해결하는 부하 테스트 방법을 소개했다.
발표 준비 기간을 한 달로 잡은 것이 큰 착각이었으며, 향후에는 참여 결정 전 세부 내용을 확정하고 일정을 앞당기기로 했다.
실시간 광고 서빙 버킷 시스템과 LLM 기반 스팸 분류 사유 제공 기술 등을 공개했다.
카카오가 VMware 인프라의 CPU 관점 VM 밀도 최적화 연구를 공개하고 벤치마크 기반 참조표를 제시했다.
DML로 multiple treatments의 CATE를 추정해 프로모션 금액을 최적화했다.
카카오뱅크가 'Structure makes Strength'를 주제로 사내 기술 컨퍼런스 Kode Runner 2024를 개최했다.
10월 22일부터 3일간 카카오 AI 캠퍼스에서 90여 개 기술 세션이 진행된다.
카카오페이 알림피드 서비스에서 Java의 URI 클래스와 Spring의 UriComponentsBuilder 간 동작 불일치로 발생한 URL 가공 장애를 분석했다.
사람 개입이 필요한 Slack bot을 버리고 배포 트리거형 자동화로 전환했다.
컬리가 AnyLogic 기반 디지털 트윈으로 피킹 공정을 모사해 동선과 재고 배치 최적화 효과를 검증했다.
SK플래닛이 OPA와 사이드카 패턴을 적용해 JIRA 권한 로직의 복잡성을 낮추고 성능을 개선했다.
컬리가 LLM과 Chain of Thought 기법을 활용해 기존 ML 모델 없이 비정형 리뷰 데이터를 정확하고 투명하게 선별하는 방식을 공개했다.
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