
미래의 클라우드를 창조하다
LY Corporation의 프라이빗 클라우드 Flava가 향후 어떻게 진화할지 소개했습니다. 개발자 경험, 보안, 스토리지, AI 기반 운영 자동화를 중심으로 미래 방향을 제시했습니다.
새로운 기술 블로그가 추가되었어요

LY Corporation의 프라이빗 클라우드 Flava가 향후 어떻게 진화할지 소개했습니다. 개발자 경험, 보안, 스토리지, AI 기반 운영 자동화를 중심으로 미래 방향을 제시했습니다.


옐로우버스 일정 시스템은 변경이 연쇄 전파되는 DB 구조 때문에 큰 비용을 치르고 있었습니다. 이를 append-only, decoupling, lazy generation으로 재설계해 안정성과 운영 효율을 높였습니다.
정산파일 자동화 과정에서 파일 기반 예외 업무를 내부 DB 구조로 옮기고, 규칙과 검증 로직을 재설계했습니다. 파트너별 기준은 YAML 설정으로 분리해 유지보수성과 추적 가능성을 높였습니다.

SQS 기반 알림톡 처리로 전환한 뒤 DB 커넥션 타임아웃과 데드락이 발생한 원인을 분석했습니다. REQUIRES_NEW 제거와 SQS 메시지 수 조정으로 커넥션 경합을 해소했습니다.
상용 TMS의 불편을 해결하기 위해 Cursor AI와 React로 자체 29TMS를 구축했습니다. 핵심 기능과 API를 직접 구현해 운영 민첩성과 응답 성능을 크게 높였습니다.
상용 TMS의 한계를 AI 협업으로 보완해 맞춤형 29TMS를 자체 구축한 사례를 소개했습니다. 구체적인 프롬프트와 구조 설계가 AI 코딩의 완성도를 높였다고 정리했습니다.

네이버페이 주문의 DB CDC 복제 도구를 ergate로 전환한 경험을 공유했습니다. Flink와 Spring으로 복제, 검증, 복구를 분리해 성능과 운영 편의성을 개선했습니다.


게시판 전환 후 드러난 해석 비용과 품질 편차를 Synapse AI 3단 레이어로 줄였습니다. 요약·검색·작성 자동화와 HITL 전환으로 응답 속도와 일관성을 함께 높였습니다.
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.


제조·건설 현장의 수기 근태관리 한계를 짚고, GPS 기반 출퇴근과 전자결재 연동으로 해결하는 방법을 소개했습니다. 여러 현장을 통합 관리하면서 법적 리스크와 이중 작업을 줄이는 방안을 설명했습니다.


일신비츠온은 MSSQL 레거시를 PostgreSQL로 옮기기 위해 DMS와 Babelfish를 먼저 활용했습니다. 복잡한 저장 프로시저와 함수는 Amazon Q Developer로 보완해 자동 변환율과 작업 속도를 크게 높였습니다.


라포랩스 리빙 그룹 리드의 직무와 팀 운영 방식, 데이터 기반 실험 문화를 소개했습니다. 초기 카테고리 확장에 함께할 퍼포먼스 중심 인재를 찾는 내용입니다.


올리브영 주문결제 스쿼드가 KPT 회고로 문제를 실행 과제로 바꾸며 협업 문화를 개선했습니다. PR 템플릿, 데일리 스크럼, 장바구니 캐싱으로 코드 품질과 운영 안정성도 높였습니다.
지번주소와 도로명주소의 구조, 표기 방식, 코드 체계를 정리했습니다.\n주소 데이터를 표준화해 위치 기반 서비스에 활용하는 방법을 설명했습니다.


MySQL InnoDB의 넥스트 키 락을 2원 2규칙으로 정리해 동작 원리를 설명했습니다. 동등 조건, 범위 조건, LIMIT, DESC 정렬에서의 잠금 차이도 예제로 살펴보았습니다.