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드림어스컴퍼니 2025년 상반기 영업이익 흑자 전환 축하 이벤트
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기타

드림어스컴퍼니 2025년 상반기 영업이익 흑자 전환 축하 이벤트

드림어스컴퍼니의 2025년 상반기 흑자 전환 소식과 사내 축하 이벤트를 소개했습니다. 전사적 리밸런싱을 바탕으로 수익 구조가 개선되었고 하반기 도약을 다짐했습니다.

#회의#문화
0005분
에이닷 앱 성능 검증기: "빠르다"를 숫자로 증명하기까지
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백엔드

에이닷 앱 성능 검증기: "빠르다"를 숫자로 증명하기까지

에이닷 v4.0의 성능을 기능별 지표와 SLO로 나눠 객관적으로 검증했습니다.\nWebView, LLM, 비동기 작업 특성에 맞춘 기준과 측정 절차도 함께 정리했습니다.

#LLM#SLO
62005분
[번역글] 핵심은 인지 부하입니다 - 인지 부하와 소프트웨어 개발 효율성에 대한 고찰
데보션
아키텍처

[번역글] 핵심은 인지 부하입니다 - 인지 부하와 소프트웨어 개발 효율성에 대한 고찰

인지 부하를 줄이는 설계가 개발 효율성과 유지보수성을 높이는 핵심이라고 설명합니다. 복잡한 조건문, 얕은 모듈, 과도한 추상화 대신 단순한 인터페이스와 명확한 구조를 권장합니다.

#인지 부하#refactoring
126005분
여기어때 CI/CD 개선기 Part 5: Slack으로 완성되는 배포 가시성
여기어때
데브옵스

여기어때 CI/CD 개선기 Part 5: Slack으로 완성되는 배포 가시성

GitLab CI와 ArgoCD Notifications로 배포 알림을 통합하고 세분화했습니다.\n팀별 대응과 관제 가시성을 함께 높이도록 Slack 알림 구조를 개선했습니다.

#GitLab CI#ArgoCD
95005분
여기어때 CI/CD 개선기 Part 4: 공통 Helm Chart 설계와 추상화
여기어때
데브옵스

여기어때 CI/CD 개선기 Part 4: 공통 Helm Chart 설계와 추상화

서비스마다 제각각이던 Helm Chart를 공통 템플릿과 values.yaml로 분리해 표준화했습니다. 또한 공통 Values와 테스트를 더해 유연성과 안정성을 함께 확보했습니다.

#Helm#Kubernetes
39005분
노벨 경제학상 수상자가 바라 본 어피닛..."금융 포용에 기여"
밸런스히어로
AI

노벨 경제학상 수상자가 바라 본 어피닛..."금융 포용에 기여"

어피닛이 AI 기반 대안신용평가로 금융 포용을 확대하는 비전을 소개했습니다. 제임스 로빈슨은 이를 전 세계가 주목할 혁신으로 평가했습니다.

#핀테크#신용평가
1005분
토스증권 Iceberg 적용기 #1: CDC 환경은 왜 제대로 동작하지 않을까?
토스
백엔드

토스증권 Iceberg 적용기 #1: CDC 환경은 왜 제대로 동작하지 않을까?

Iceberg CDC에서 발생하는 정합성 이슈와 원인을 정리하고, Position Delete 중심의 처리 원칙을 설명했습니다. Kafka key 설정, Commit Timeout, Schema Evolution 대응으로 중복 문제를 해결한 사례를 공유했습니다.

#Iceberg#CDC
166005분
여기어때 CI/CD 개선기 Part 5: Slack으로 완성되는 배포 가시성
여기어때
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여기어때 CI/CD 개선기 Part 5: Slack으로 완성되는 배포 가시성

GitLab CI와 ArgoCD Notifications로 CI/CD 알림을 통합하고 세분화했습니다.\n환경별 채널 분리와 노이즈 제거로 배포 가시성을 높였습니다.

#GitLab CI#ArgoCD
46005분
여기어때 CI/CD 개선기 Part 3: Helm Chart Registry 도입기
여기어때
데브옵스

여기어때 CI/CD 개선기 Part 3: Helm Chart Registry 도입기

Helm Chart를 서비스별로 흩어 관리하던 구조를 AWS ECR 기반 Registry로 중앙화했습니다. 버전 관리와 롤백 체계를 정비해 배포 일관성과 운영 효율을 높였습니다.

#CI/CD#Helm
39005분
항공 해외제휴업체 정산 자동화 스토리
마이리얼트립
AI

항공 해외제휴업체 정산 자동화 스토리

항공 해외제휴 정산 업무를 Python과 Cursor로 자동화해 1분 이내로 단축했습니다. 업무 당사자의 이해와 AI 협업이 확장성까지 확보한 핵심이었습니다.

#Python#Cursor
91005분
Text2SQL은 왜 자꾸 틀릴까?
데보션
AI

Text2SQL은 왜 자꾸 틀릴까?

LLM 기반 Text-to-SQL의 오류 유형과 빈도를 정리하고, 기존 수리 방식의 한계를 분석했습니다. 규칙 기반 감지와 LLM 보조 수정을 결합한 MapleRepair의 실무적 효과를 소개했습니다.

#LLM#SQL
120005분
엔터프라이즈 AI 에이전트 성능 평가 가이드 \:\ 인포그랩 NEXA의 LLM-as-a-Judge 실전 적용 사례
인포그랩
AI

엔터프라이즈 AI 에이전트 성능 평가 가이드 \:\ 인포그랩 NEXA의 LLM-as-a-Judge 실전 적용 사례

엔터프라이즈 AI 에이전트는 전통적인 LLM 평가만으로는 충분히 측정하기 어려웠습니다. NEXA는 LLM-as-a-Judge로 도구 정확성과 효율성을 평가하는 방식을 적용했습니다.

#LLM#RAG
20005분