여기어때 검색서비스 ‘키워드 통합 시스템’ 구축사례
여기어때가 분산된 검색 키워드 데이터를 MongoDB 기반 단일 허브로 통합한 사례를 소개했습니다. 데이터 관리 일관성과 자동완성 구조 단순화를 통해 확장성을 높였습니다.
#검색#MongoDB
75005분
필터 1
여기어때 검색 광고: 랭킹 부스팅 구축기
검색 광고의 랭킹 부스트 기능을 설계하고, 노출 수 예측 대신 순위 상승 보장 방식으로 전환했습니다.\n데이터 수집, Delta Score 계산, Elasticsearch 가중치 주입과 A/B 테스트 검증 과정을 정리했습니다.
#검색#Elasticsearch
42005분
마케터를 돕는 LLM 기반 DMP - Seg Lens 시스템 개발기
마케터를 돕는 LLM 기반 DMP - Seg Lens 시스템 개발기
LLM과 벡터 검색을 결합해 마케터의 자연어를 실행 가능한 세그먼트로 바꾸는 Seg Lens 개발기를 소개했습니다. 기존 수동 조건 생성의 한계를 줄이고 의미 기반 탐색과 권한 제어를 함께 구현했습니다.
#LLM#DMP
75005분
멀티모듈 프로젝트, 왜 그리고 어떻게 해야 할까?
대규모 검색 API를 멀티모듈 구조로 리팩토링한 사례를 정리했습니다. 도메인 분리와 의존성 정리를 통해 유지보수성과 협업 효율을 높이는 방법을 설명했습니다.
#멀티모듈#클린 아키텍처
264005분
PostgreSQL to ES: (1) Kafka Connect CDC 파이프라인 구성
PostgreSQL 데이터를 Elasticsearch로 동기화하는 Kafka Connect CDC 파이프라인 구성 글입니다. 10년 넘게 운영한 레거시 시스템의 검색 연동 맥락을 소개합니다.
#PostgreSQL#Elasticsearch
66005분
PostgreSQL to ES: (2) Kafka Connect 트러블슈팅
PostgreSQL에서 ES로의 CDC 파이프라인을 Kafka Connect로 구성한 뒤의 트러블슈팅 글입니다. 제공된 본문만으로는 구체적 문제와 해결 내용은 확인되지 않습니다.
#PostgreSQL#Elasticsearch
36005분
에이닷 서비스의 안정성은 내가 챙긴다 ! Grafana(Scar)의 고도화 정리, 시스템의 전반적 소개 및 외부 전파
검색서비스팀의 SCAR 모니터링 시스템 고도화와 전체 구조를 소개했습니다. 기존 로그 기반 방식의 한계를 짚고, 수집·집계·시각화 분리와 품질 지표 확장을 다뤘습니다.
#Grafana#Elasticsearch
47005분
GS리테일의 Amazon Bedrock을 활용한 AI 와인 라벨 이미지 검색 서비스 구축
GS리테일은 Amazon Bedrock으로 와인 라벨 이미지 검색 서비스를 구축했습니다. Claude와 멀티모달 임베딩, Elasticsearch를 결합해 다국어 라벨 검색 품질을 높였습니다.
#Amazon Bedrock#LLM
53005분
GitLab Exact Code Search 가이드 \:\ 코드 검색 효율 극대화하기
GitLab Exact Code Search는 대규모 코드베이스에서 정확한 문자열과 패턴을 빠르게 찾도록 돕는 기능을 소개했습니다. Advanced Search와의 차이, 검색 방식, 활용 기준까지 함께 정리했습니다.
#GitLab#검색
15005분
GitLab Exact Code Search 가이드 \:\ 코드 검색 효율 극대화하기
GitLab Exact Code Search의 개요와 검색 방식, Advanced Search와의 차이를 정리했습니다. 대규모 코드베이스에서 정밀한 코드 탐색과 리팩토링에 유용한 기능입니다.
#GitLab#검색
67005분
당근 데이터 디스커버리 구축기: DataHub와 DataWiki로 여는 데이터 탐색의 첫걸음
DataHub로 메타데이터의 수집과 신선도 관리를 먼저 정비했습니다. 이후 DataWiki와 SSOT를 더해 도메인 맥락까지 담는 데이터 탐색 환경을 구축했습니다.
#DataHub#Airflow
231005분