카카오페이증권이 서비스 가용성 99.999%를 달성하기 위해 AWS, IDC, KakaoCloud를 활용한 멀티 및 하이브리드 클러스터 환경을 구축했다.
카카오페이가 AWS AI 서비스를 활용해 개인 맞춤형 대출 상품을 추천하는 음성 상담 챗봇을 구현했다.
AI를 활용해 거래 내역을 이미지 캘린더로 시각화하고 자연어 검색을 지원하는 금융 관리 서비스를 구현했다.
카카오페이가 실시간 OLAP 솔루션인 Apache Pinot을 운영하며 얻은 클러스터 구성 및 장애 대응 노하우를 공유한다.
Hibernate, HikariCP, MySQL Connector/J 등 다양한 계층에서 PreparedStatement가 동작하는 내부 구현을 분석한다.
카카오페이가 AWS Generative AI를 활용한 사내 해커톤 '2025 카페톤'을 오프라인으로 개최했다.
OpenSearch의 Analyzer를 활용해 데이터를 토큰화하고 정교한 검색 기능을 구현하는 방법을 살펴본다.
카카오페이증권이 금융 규제를 준수하며 엔지니어링 생산성을 높이기 위해 내부 개발자 플랫폼(IDP) WECAN을 구축했다.
Effect System을 활용해 사이드 이펙트를 명시적으로 관리하고 코드의 예측 가능성을 높이는 방법을 제시한다.
복잡한 테스트 Given 절을 단순화하기 위해 Fixture와 java-test-fixtures를 활용한 재사용 전략을 제안한다.
AWS는 re:Invent 2024에서 Nitro System, Graviton, Trainium을 통해 컴퓨팅 성능 향상과 비용 절감을 위한 기술을 선보였다.
AWS가 SageMaker와 Bedrock 업데이트를 통해 AI 모델 훈련 및 서비스 개발 효율성을 강화했다.
AWS re:Invent 2024에서 소개된 헤지펀드와 은행 등 금융권의 생성형 AI 도입 및 구축 사례를 정리한다.
AWS re:Invent 2024에서 무제한 확장성을 갖춘 Aurora DSQL과 Apache Iceberg 기반의 S3 Tables가 공개되었다.
카카오페이가 어드민과 서빙 서버 간 실시간 데이터 동기화를 위해 Redis Pub/Sub과 Polling을 활용한 피처 플래그 플랫폼을 개발했다.
Ideavim의 :! 명령어를 활용해 셸 스크립트를 호출함으로써 IntelliJ 내에서 나만의 커스텀 플러그인을 간편하게 구현할 수 있다.
Spring 멀티모듈 프로젝트에서 환경변수를 체계적으로 관리하기 위한 4가지 방법과 최적의 조합을 비교 분석한다.
카카오페이가 MapKit을 활용해 위치 기반 서비스를 개발하며 겪은 SDK 선정 기준과 Geocoding 최적화 방안을 공유한다.
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.
카카오페이 홈 서버 개편 과정에서 Hexagonal Architecture를 도입했다가 제거하며 얻은 실질적인 교훈을 다룬다.
카카오페이 정보플랫폼팀이 데이터 조합 및 파이프라인 처리를 위해 Spring Cloud Stream을 도입한 사례와 이점을 공유한다.
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