

Amazon Bedrock AgentCore Observability로 프로덕션 수준의 AI 에이전트 구축하기
Amazon Bedrock AgentCore Observability로 AI 에이전트의 동작, 비용, 지연시간을 프로덕션 수준에서 추적하는 방법을 소개했습니다. OpenTelemetry 기반 자동 계측과 트레이스 분석으로 디버깅과 비용 최적화를 돕습니다.


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Flutter와 Clean Architecture로 주문접수 채널의 멀티 플랫폼 확장성과 유지보수성을 높인 사례를 소개했습니다. 또한 웹뷰 기반 전환으로 배포 속도와 긴급 대응력을 개선하려는 방향을 설명했습니다.

드림어스컴퍼니 Web Frontend 개발자 Louis의 인터뷰로, FLO RE;CORD 개발 경험과 AI 활용 사례를 소개했습니다. 옛날 노래 중심의 플레이리스트와 추천 이유도 함께 전했습니다.

대규모 거래 데이터를 빠르게 서빙하기 위해 Elasticsearch, Druid, StarRocks를 역할별로 조합한 사례를 다뤘습니다. 집계·조인·검색을 분리하고 최적화해 응답 속도와 운영 효율을 높였습니다.
무신사의 AI 인프라 구축과 하이브리드 운영 경험을 정리한 글입니다. 온프레미스 GPU와 AWS를 결합해 비용과 성능을 최적화하는 과정과 시행착오를 공유했습니다.
AI 인프라를 하이브리드 구조로 재설계해 비용과 운영 리스크를 줄인 사례를 다뤘습니다. Cilium, NLB, OpenTelemetry, Gateway API로 지연과 확장성을 함께 최적화했습니다.


AI 시대에 개발자가 오래 살아남기 위한 5가지 전략을 정리했습니다. 온라인 기록, 공유, 리더십, 장인정신이 핵심이라고 강조했습니다.
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품절 조회를 Oracle 함수 중심 구조에서 Kafka Streams 기반 EDA로 전환해 실시간 재고 처리를 개선했습니다. 그 결과 올영세일 기간 Oracle 함수 호출량을 크게 줄이며 서비스 안정성을 높였습니다.
Elasticsearch 데이터 노드 재시작 시 캐시 미적재로 레이턴시가 급증하는 문제를 다뤘습니다. search-coordinator와 웜업 절차로 배포 중에도 안정적으로 트래픽을 받도록 개선했습니다.

에디터 디자인을 다양한 출력물로 빠르고 안정적으로 변환하는 합성 파이프라인을 소개했습니다. 성능, 정합성, 비용을 함께 관리하는 구조와 자동 검증 방향을 다뤘습니다.

토스가 7년 만에 컬러 시스템을 전면 개편한 과정과 토큰 시스템 재구축 방법을 공유했습니다. OKLCH, 시맨틱 토큰, 자동 코드 생성으로 확장성과 일관성을 높였습니다.
AI로 숙소 후기를 요약·구조화해 탐색에 바로 쓸 수 있는 데이터로 전환했습니다. 사용자는 장문 리뷰를 읽지 않고도 핵심 정보를 빠르게 확인할 수 있게 되었습니다.

테스트를 불확실성을 줄이는 피드백 순환 고리이자 비즈니스 리스크 관리 수단으로 설명했습니다. Go의 Table Driven Test, testify, go-cmp, suite 기반 테스트 방식을 소개합니다.

테스트를 불확실성을 줄이는 피드백 순환 고리로 설명하고, 비즈니스 리스크 감소와 연결해 정리했습니다. 또한 Go에서 Table Driven Test, testify, suite, go-cmp를 활용하는 방법을 소개했습니다.