

Python에서 Golang으로: 에이닷 에이전트 Workflow Engine 전환기
Python 기반 에이전트 워크플로우 엔진을 Golang으로 전환한 사례를 소개했습니다. 고루틴과 채널로 스트리밍과 병렬 오케스트레이션을 구현해 응답 시간과 인프라 효율을 개선했습니다.
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Python 기반 에이전트 워크플로우 엔진을 Golang으로 전환한 사례를 소개했습니다. 고루틴과 채널로 스트리밍과 병렬 오케스트레이션을 구현해 응답 시간과 인프라 효율을 개선했습니다.


Aurora MySQL에 몰리던 외부 연계 데이터와 약관 동의 데이터를 DynamoDB와 S3로 분리해 저장 구조를 개선했습니다. 이를 통해 읽기 부하와 처리 지연을 줄이고, 트래픽 증가에도 안정적인 운영 기반을 마련했습니다.


AWS Backup의 개념과 핵심 구성요소, 복제와 모니터링 연동을 소개했습니다.\nEC2 기준 백업 설정 예시와 복원 검증의 중요성도 함께 정리했습니다.


당근은 AWS 기반 피처 플랫폼의 수집 계층을 스트림과 배치로 나누어 구성했습니다. 대규모 이벤트와 배치 작업을 안정적으로 처리하며 운영상의 개선점도 함께 정리했습니다.


당근은 추천 시스템 고도화를 위해 AWS 기반 피처 플랫폼을 설계하고, 다단계 캐시와 일관된 스키마로 피처 서빙을 구성했습니다. 캐시 미스, 정합성, 관통 문제를 완화하며 대규모 트래픽을 안정적으로 처리하는 구조를 소개했습니다.

Jira Automation으로 반복적인 티켓 관리와 필드 입력을 줄이는 방법을 소개했습니다. 트리거, 조건, Smart Value, 웹 요청을 활용한 Slack 알림 사례도 다뤘습니다.

SK플래닛 Tech Topic의 블로그 개선 실험을 통해 콘텐츠, 성능, SEO, AEO를 함께 점검한 사례를 소개했습니다.개발자 선호 주제와 페이지 최적화로 유입과 검색 노출을 높인 운영 방향을 정리했습니다.


온프레미스 환경에서 Omniverse App Streaming을 위한 MetalLB와 내부 Container Registry 구축 과정을 설명했습니다. L2/BGP 방식의 차이와 TLS 기반 레지스트리 연동까지 함께 다뤘습니다.


제로 클릭 시대에 맞춘 GEO 전략과 AI 친화적 콘텐츠 제작 방법을 정리했습니다. 브랜드 엔티티와 채널 운영을 정비해 AI 인용과 전환을 높이는 실무 과제를 소개했습니다.


실시간 채팅 중심 고객센터를 게시판 기반 케이스 운영으로 전환해 응답과 해결 시간을 줄였습니다. 자동 정보 주입과 통합 어드민으로 품질과 운영 효율도 함께 높였습니다.

반복적인 프로모션 카드 제작을 줄이기 위해 Figma 플러그인을 개발한 사례입니다.\n상품 URL 한 줄로 카드 10장을 약 90초에 생성하며 팀의 업무 방식을 바꿨습니다.


SK플래닛 기술 블로그의 발행 주기, 주제, 성능 개선 실험이 PV 증가에 미친 영향을 정리했습니다. 또한 SEO와 AEO 관점의 구성 요소를 점검해 블로그 운영 전략을 제안했습니다.