급증하는 트래픽 안정적으로 처리하기: 개선편(2) 논리적 파티셔닝
급증하는 트래픽 안정적으로 처리하기: 개선편(2) 논리적 파티셔닝
단일 Queue의 HOL Blocking과 인스턴스 단위 스케일링 비효율을 논리적 파티셔닝으로 개선했습니다. Partition별 독립 스케일링으로 10만 건 처리 시간을 25분에서 4분으로 줄였습니다.
#Redis#Kafka
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
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필터 1
급증하는 트래픽 안정적으로 처리하기: 개선편(1) 동적 스케일링
벌크액션 트래픽의 지연과 오실레이션 문제를 해결하기 위해 동적 스케일링을 개선했습니다. PWQD와 Time Decay를 결합해 Spike에도 안정적으로 대응했습니다.
#동시성#traffic
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온디바이스 AI 얼굴 식별 파이프라인 최적화
온디바이스 얼굴 식별 파이프라인의 병목을 정량 분석해 최적화한 사례를 소개했습니다. 연산 흐름 조정과 병렬화로 응답 시간과 처리량을 크게 개선했습니다.
#Android#ML
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뱅크샐러드가 게임을 만들 때 데이터 정합성을 유지하는 법 (feat. 낙관적 락)
뱅크샐러드는 게임형 앱테크 서비스의 데이터 정합성을 위해 낙관적 락을 적용했습니다. 버전 필드와 상태 분리, 시간 차분 정산으로 재시도 없이도 안정성을 확보했습니다.
#낙관적 락#동시성
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AI에게 “어떻게 생각해?”라고 묻지 마세요
AI에게 “어떻게 생각해?”라고 묻지 마세요
AI에게 바로 답을 묻기보다 먼저 관점을 제시하고 선택하게 하는 Prothesis 프레임워크를 소개했습니다.병렬 분석으로 기준을 명시화하고 Unknown Unknown을 Known Unknown으로 바꾸는 활용 사례를 설명했습니다.
#LLM#Claude Code
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“디자인이 완성되는 순간, 빠르고 안정적인 출력 경험을 만들어요”
“디자인이 완성되는 순간, 빠르고 안정적인 출력 경험을 만들어요”
미리캔버스 합성팀이 디자인을 다양한 출력물로 빠르고 안정적으로 변환하는 파이프라인과 운영 방식을 소개했습니다. 고해상도 처리, 정합성 검증, 비용 최적화까지 함께 다뤘습니다.
#node.js#비동기
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“디자인이 완성되는 순간, 빠르고 안정적인 출력 경험을 만들어요”
“디자인이 완성되는 순간, 빠르고 안정적인 출력 경험을 만들어요”
에디터 디자인을 다양한 출력물로 빠르고 안정적으로 변환하는 합성 파이프라인을 소개했습니다. 성능, 정합성, 비용을 함께 관리하는 구조와 자동 검증 방향을 다뤘습니다.
#node.js#동시성
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올영세일 선착순 쿠폰, 미발급 0%를 향한 여정
올영세일 선착순 쿠폰의 미발급 문제를 Redis와 MQ 비동기 구조에서 분석하고 개선했습니다. 이중 카운터 전략으로 정합성을 100% 확보하면서 성능 저하를 최소화했습니다.
#Redis#Message Queue
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쿠팡 파트너스
개발자를 위한 서적을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발서적#프로그래밍
도장 파는 개발자 vs 공장 짓는 개발자
도장 파는 개발자 vs 공장 짓는 개발자
마이크로 코딩과 매크로 코딩의 차이를 통해 시니어 IC 성장 관점을 설명했습니다. 코드 품질을 넘어 비즈니스 흐름과 시스템 전체 영향을 보는 태도를 강조했습니다.
#리팩토링#TDD
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29CM 주문서 결제 혜택 UX 개편기:그래서 얼마에 살 수 있는 거에요?
주문서 결제 혜택을 더 직관적으로 보여주도록 UX와 상태 관리 구조를 개편했습니다. 그 결과 구매전환율과 혜택 사용 비중, 결제 속도가 함께 개선되었습니다.
#React#UI/UX
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그 많던 메시지는 누가 다 먹었을까?
그 많던 메시지는 누가 다 먹었을까?
카카오뱅크 알림탭에서 발생한 간헐적 동시성 문제를 ShardingSphere 내부 상태와 초기화 경쟁으로 분석했습니다. SQL 대체와 Warm-Up으로 해결하고, 핵심 라이브러리 관리 체계도 도입했습니다.
#동시성#ShardingSphere
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Flutter Riverpod 200% 활용하기
Flutter 상태 관리 라이브러리 Riverpod의 기본 사용법과 서버 데이터 처리, 캐시, 오프라인 대응 같은 응용법을 소개했습니다. 또한 provider 설계 단순화, watch 최적화, 생명 주기 관리 같은 유의점도 정리했습니다.
#Flutter#Riverpod
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“누구세요?”는 이제 그만 – AI 예측 LLM 개발기
미저장 연락처의 관계를 예측하는 AI 기능 고도화 과정을 소개했습니다. 데이터 정제와 LLM 학습으로 정확도를 13% 이상 높였습니다.
#LLM#ML
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Python 개발자를 위한 비동기 개념정리
Python 개발에서 비동기와 동기, 블로킹과 논블로킹의 차이를 정리했습니다. I/O 작업에는 유리하지만 CPU 중심 작업에는 주의가 필요하다고 설명했습니다.
#Python#비동기
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