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구성원 인터뷰 - 프로덕트 매니저(PM) CY 님
포스타입
기타

구성원 인터뷰 - 프로덕트 매니저(PM) CY 님

포스타입 PM이 요구사항을 구체화하고 데이터 기반으로 기능을 기획하는 방식과 사례를 소개했습니다. 또한 자율성과 협업이 큰 PM 파트 문화와 중요한 역량을 함께 전했습니다.

#Jira#Confluence
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데이터 맛집의 비밀 레시피: AI로 SQL 쿼리 자동화하기
마이리얼트립
AI

데이터 맛집의 비밀 레시피: AI로 SQL 쿼리 자동화하기

반복적인 데이터 요청을 줄이기 위해 기존 SQL 쿼리를 임베딩해 재사용하는 AI 도구 MySQLTrip을 소개했습니다. 검증된 쿼리를 바탕으로 자동 생성과 에러 체크까지 연결해 데이터팀 효율을 높였습니다.

#SQL#Embedding
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모두가 AI 로켓에 올라타도록, 당근 운영실이 AI로 일하는 법
당근마켓
기타

모두가 AI 로켓에 올라타도록, 당근 운영실이 AI로 일하는 법

당근 운영실이 AI를 도입한 수준을 넘어, 문화와 구조를 바꿔 팀 전체가 AI로 일하는 방식을 공유했습니다. 비개발자까지 LLM 도구를 활용하며 실행과 학습을 확산한 사례입니다.

#LLM#SQL
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교보DTS
AI

[Hands-On] AI 에이전트 직접 구현해보기

기본형 AI 에이전트를 직접 구현하며 도구 사용과 반복 추론 구조를 설명했습니다. Gradio 테스트와 DB, Git 시나리오로 실제 동작도 확인했습니다.

#LLM#langchain
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Spark 1편 – Backend Service – Optimizer
베스핀글로벌
백엔드

Spark 1편 – Backend Service – Optimizer

Spark의 동작 방식과 Catalyst, Tungsten 최적화 역할을 소개했습니다. 논리 계획과 물리 계획, Predicate Pushdown 같은 핵심 개념을 설명했습니다.

#Spark#optimizer
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카카오뱅크
백엔드

Exposed에서 도망 간 Escape를 찾습니다 (feat. MySQL)

Exposed와 MySQL 조합에서 발생한 SQLSyntaxErrorException의 원인을 단계적으로 추적했습니다. 임시 해결책보다 근본 원인을 찾는 디버깅 접근을 다뤘습니다.

#Exposed#MySQL
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토스증권 Apache Kafka 데이터센터 이중화 구성 #2: 데이터 미러링
토스
데브옵스

토스증권 Apache Kafka 데이터센터 이중화 구성 #2: 데이터 미러링

토스증권의 Active-Active Kafka 이중화에서 동일한 토픽명 미러링과 무한 루프 방지 방식을 소개했습니다. DLQ, 커스텀 메트릭, 클러스터 분리로 정합성과 운영성을 높인 사례입니다.

#Kafka#Kubernetes
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최초로 공개된 Amazon S3 Tables 대해 개발팀에게 직접 묻다. (미공개 내용 포함)
데보션
기타

최초로 공개된 Amazon S3 Tables 대해 개발팀에게 직접 묻다. (미공개 내용 포함)

Amazon S3 Tables의 발표 내용과 서비스팀 확인 사항을 정리한 글입니다. 분석 워크로드 성능 향상, 자동 유지보수, 비용과 한계를 함께 살펴보았습니다.

#AWS#Apache Iceberg
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토니모리 공식몰 API 응답시간 2차 개선기 (SQL 실행계획 최적화 및 index)
토니모리
백엔드

토니모리 공식몰 API 응답시간 2차 개선기 (SQL 실행계획 최적화 및 index)

토니모리 공식몰 API의 응답 시간을 개선한 사례를 다뤘습니다. COUNT(*)를 EXISTS로 바꾸고 인덱스를 추가해 조회 성능을 높였습니다.

#SQL#DB
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다양한 벤더의 SQL 파싱하는 핵심 기술, QSI(Query Structural Interface)
QueryPie
백엔드

다양한 벤더의 SQL 파싱하는 핵심 기술, QSI(Query Structural Interface)

다양한 데이터베이스 쿼리를 하나의 구조로 통합하는 QSI를 소개했습니다. 이를 통해 일관된 접근 제어, 마스킹, 민감 데이터 모니터링을 강화하는 방법을 설명했습니다.

#SQL#AST
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다양한 벤더의 SQL 파싱하는 핵심 기술, QSI(Query Structural Interface)
QueryPie
백엔드

다양한 벤더의 SQL 파싱하는 핵심 기술, QSI(Query Structural Interface)

다양한 데이터베이스 쿼리 문법 차이를 QSI로 통합해 보안 분석의 일관성을 높인 사례를 소개했습니다. 실시간 분석, 데이터 마스킹, 접근 제어로 글로벌 컴플라이언스 대응 방안을 설명했습니다.

#SQL#AST
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쿼리파이가 Agentless 철학을 고집하는 이유
QueryPie
아키텍처

쿼리파이가 Agentless 철학을 고집하는 이유

멀티클라우드와 컨테이너 확산으로 Agent 기반 보안의 한계가 커진 이유를 설명했습니다. QueryPie는 Agentless 프록시 구조로 접근제어와 로깅을 통합해 효율과 가시성을 높였다고 소개했습니다.

#ZeroTrust#cloud
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다양한 벤더의 SQL 파싱하는 핵심 기술, QSI(Query Structural Interface)
QueryPie
AI

다양한 벤더의 SQL 파싱하는 핵심 기술, QSI(Query Structural Interface)

다양한 데이터베이스 쿼리를 하나의 구조로 통합해 분석하는 QSI를 소개했습니다. 실시간 쿼리 분석과 세밀한 접근 제어로 데이터 보안과 컴플라이언스 대응을 강화하는 방법을 설명했습니다.

#SQL#AST
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무신사 성장과 함께 거대해져온 600줄짜리 쿠폰 쿼리와의 아름다운 이별
무신사
백엔드

무신사 성장과 함께 거대해져온 600줄짜리 쿠폰 쿼리와의 아름다운 이별

600줄짜리 쿠폰 쿼리를 분리·캐싱·로직 이관으로 개선한 사례를 소개했습니다. 평균 지연시간과 DB 사용률을 낮추며 유지보수성과 비용 효율을 높였습니다.

#SQL#cache
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