VS Code Copilot에 커스텀 지침을 넣어 반복 프롬프트 없이 개인·프로젝트 규칙을 반영하는 방법을 소개했습니다.\n지침 파일과 프롬프트 파일을 활용해 코드 생성, 테스트, 커밋 메시지까지 일관되게 관리할 수 있었습니다.
Chain-of-Draft는 LLM이 핵심만 간결하게 추론하도록 유도해 토큰 사용량과 지연 시간을 줄이는 프롬프팅 기법을 소개했습니다. 다양한 벤치마크에서 CoT와 비슷한 정확도를 유지하면서도 효율을 높인 결과와 한계를 함께 정리했습니다.
지도와 리스트를 하나의 화면에서 자연스럽게 전환하는 하이브리드 뷰를 도입한 과정을 다뤘습니다. 웹 뷰 성능 최적화로 사용자 수와 예약 완료 지표도 개선했습니다.
DeepSeek VLM 모델을 정보유출 걱정 없이 로컬 환경에서 구축하는 방법을 다룹니다. 민감한 데이터를 다루는 경우 로컬 실행을 통한 보안 확보를 고려할 수 있습니다.
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Spark에서 파티션이 병렬성, 메모리, 파일 수에 미치는 영향을 설명했습니다.\n입력·출력·셔플 파티션 설정을 조정해 성능을 최적화하는 방법을 소개했습니다.
Spark의 Cache와 Persist 개념과 사용 시 주의점을 설명했습니다. 메모리 부족으로 인한 spill over를 줄이는 대응 방법도 소개했습니다.
Spark의 동작 방식과 Catalyst, Tungsten 최적화 역할을 소개했습니다. 논리 계획과 물리 계획, Predicate Pushdown 같은 핵심 개념을 설명했습니다.
![[BigData] Spark 개요 정리](https://bespin-wordpress-bucket.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/wp-content/uploads/2025/03/image-10.png)
Spark의 개요와 주요 구성요소, 장점을 정리한 글입니다. 대용량 데이터 처리에서 Pandas보다 Spark가 더 적합한 성능 사례도 비교했습니다.
AWS Parameter Store와 CodeBuild 환경변수를 활용해 EKS에서 단일 애플리케이션을 여러 POD로 다중 배포하는 방법을 소개했습니다. 또한 CodeBuild의 EKS 인증 오류를 IAM 권한 추가로 해결한 과정을 다뤘습니다.
Amazon DocumentDB의 문서 압축 기능으로 저장 공간과 I/O 비용을 줄이는 방법을 소개했습니다. 샘플 데이터셋 기준 최대 34% 절감 사례와 적용 시 유의점을 함께 설명했습니다.
EKS에서 단일 애플리케이션을 환경별 변수만 바꿔 여러 POD으로 배포하는 방식을 소개했습니다. Parameter Store와 CodeBuild 설정, ECR 연동과 빌드 명령 변경 내용을 다뤘습니다.
