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그룹웨어란? 협업툴·ERP와의 차이점까지!
가비아
기타

그룹웨어란? 협업툴·ERP와의 차이점까지!

그룹웨어는 전사 공통 업무를 통합 관리하는 시스템이고, 협업툴과 ERP는 중심 업무가 다릅니다. 도입 시 기능 수보다 조직 연계성과 기존 시스템 연동·이관 안정성을 확인해야 합니다.

#그룹웨어#협업툴
6005분
DynamoDB 핫 파티션을 해결하는 3가지 방법 (3): 조회를 인덱스 테이블로 옮기기
채널톡
백엔드

DynamoDB 핫 파티션을 해결하는 3가지 방법 (3): 조회를 인덱스 테이블로 옮기기

DynamoDB GSI의 조회 경로를 인덱스 테이블과 공통 라이브러리로 전환한 사례를 정리했습니다. limit, 커서, 삭제 데이터 처리 함정을 규칙화해 GSI를 최종 제거했습니다.

#DynamoDB#GSI
2005분
Amazon Aurora 및 Amazon RDS의 PostgreSQL 18: 보안, 모니터링 및 개발자 기능 향상
AWS
백엔드

Amazon Aurora 및 Amazon RDS의 PostgreSQL 18: 보안, 모니터링 및 개발자 기능 향상

Amazon Aurora와 RDS의 PostgreSQL 18에서 보안, 모니터링, 복제, 개발자 기능 개선을 정리했습니다.\nMD5 인증 중단, uuidv7(), COPY 및 RETURNING 개선, 복제 슬롯 보호 방법을 함께 소개했습니다.

#PostgreSQL#Amazon Aurora
4005분
여기어때
AI

에이전트가 디자인 시스템 컴포넌트를 “제대로” 쓰게 만드는 방법

AI 에이전트가 Figma 디자인을 코드로 바꾸는 흐름에서 디자인 시스템 컴포넌트를 제대로 쓰게 만드는 방법을 다룹니다. 디자인과 코드 변환 과정의 기준을 정리하는 데 초점을 둡니다.

#Figma#디자인 시스템
13005분
합성 데이터 없이 로봇 월드 모델을 학습하는 방법
AWS
AI

합성 데이터 없이 로봇 월드 모델을 학습하는 방법

합성 데이터와 원시 픽셀 중심의 로봇 학습 한계를 짚고, 단안 영상에서 장면 시맨틱을 추출하는 F.R.A.N.T.Z. 접근을 소개했습니다. 또한 추출 결과를 어포던스와 정책 학습으로 연결하고, JEPA 스타일 월드 모델로 확장하는 방향을 제시했습니다.

#AWS#computer vision
2005분
Kubernetes 환경 OOMKilled 원인 분석
넥스트리
데브옵스

Kubernetes 환경 OOMKilled 원인 분석

Kubernetes에서 발생하는 OOMKilled의 원인과 JVM 메모리 구성을 함께 분석했습니다. Heap뿐 아니라 Non-Heap, Off-Heap까지 고려해 JVM 옵션을 조정하는 방법을 정리했습니다.

#Kubernetes#OOMKilled
17005분
모던 백엔드 강좌 소개
넥스트리
백엔드

모던 백엔드 강좌 소개

2026년 기준 Java 25와 Spring Boot 4.x 중심의 백엔드 변화와 실무 전환 포인트를 소개했습니다. 단일 예제 프로젝트로 마이그레이션 판단과 AI 통합까지 다루는 커리큘럼입니다.

#Java#Spring Boot
30005분
당근마켓
아키텍처

실험을 더 편하게 설계할 수 있게: 당근 실험플랫폼 이야기

당근 실험플랫폼이 지표 UI화, 상호배제 그룹, Experiment MCP로 실험 운영 병목을 줄인 사례를 소개했습니다. 실험 설계와 반복 작업을 더 빠르고 편하게 만들기 위한 구조와 자동화 방향을 다뤘습니다.

#A/B 테스트#LLM
21005분
경계를 빌드로 못 박으면, 경계를 옮기는 일도 빌드가 붙잡습니다
flex
아키텍처

경계를 빌드로 못 박으면, 경계를 옮기는 일도 빌드가 붙잡습니다

Gradle 멀티모듈로 경계를 강하게 고정하면 잘못된 의존은 막을 수 있지만, 경계를 옮기는 비용도 커졌습니다. 그래서 함께 바뀌는 리듬을 기준으로 모듈 경계를 다시 설계하는 방법을 정리했습니다.

#Gradle#멀티모듈
10005분
잘 말하는 AI를 넘어, 원하는 대로 말하는 AI로: Kanana-o 음성 생성 고도화 과정
카카오
AI

잘 말하는 AI를 넘어, 원하는 대로 말하는 AI로: Kanana-o 음성 생성 고도화 과정

Kanana-o 음성 생성 고도화 과정을 소개하는 글입니다. 잘 말하는 AI를 넘어 원하는 대로 말하는 음성 AI를 목표로 한 맥락을 다룹니다.

#음성 생성
7005분
Beyond AI That Speaks Well: Making Kanana-o Speak the Way Users Want
카카오
기타

Beyond AI That Speaks Well: Making Kanana-o Speak the Way Users Want

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#LLM
2005분
벡터DB를 걷어내고 유사글 추천 되살리기 — 임베딩 배치 Agent 개발기
데보션
AI

벡터DB를 걷어내고 유사글 추천 되살리기 — 임베딩 배치 Agent 개발기

벡터DB를 걷어낸 뒤 MySQL과 배치로 유사글 추천을 다시 구현했습니다. Gemini 임베딩과 운영 사고 대응까지 포함해 비용과 안정성을 함께 개선했습니다.

#MySQL#벡터DB
53005분