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유저의 쾌적한 쇼츠 시청을 위해
TVING
프론트엔드

유저의 쾌적한 쇼츠 시청을 위해

TVING 쇼츠 플레이어의 메모리 관리와 전환 지연 문제를 단일 플레이어 구조와 프리로드로 개선했습니다. VST를 낮추고 저사양 단말과 불안정한 네트워크에서도 더 부드러운 시청 경험을 확보했습니다.

#Android#Media3
40005분
AI 시대, 성과 내는 조직일수록 토스식 TPM이 필요한 이유
토스
기타

AI 시대, 성과 내는 조직일수록 토스식 TPM이 필요한 이유

토스는 AI 시대에 늘어나는 회색지대 문제를 해결하기 위해 TPM 역할을 재정의했습니다. 기존 조율을 넘어 구조화와 실행 전환까지 맡는 전략 실행자가 필요하다고 설명합니다.

#TPM#조직
109005분
성공적인 게임 출시를 위한 Amazon GameLift Servers 런칭 단계 가이드 – Part2
AWS
데브옵스

성공적인 게임 출시를 위한 Amazon GameLift Servers 런칭 단계 가이드 – Part2

Amazon GameLift Servers에서 멀티플레이어 게임 출시 전 준비해야 할 운영 항목을 정리했습니다. 서비스 한도 상향, 부하 테스트, 스로틀링 모니터링, Blue/Green 배포가 핵심입니다.

#AWS#Amazon GameLift Servers
26005분
성공적인 게임 출시를 위한 Amazon GameLift Servers 사전 제작 단계 가이드 – Part1
AWS
데브옵스

성공적인 게임 출시를 위한 Amazon GameLift Servers 사전 제작 단계 가이드 – Part1

Amazon GameLift Servers를 활용한 멀티플레이어 게임 출시 사전 준비 항목을 정리했습니다. 테스트, 세션 관리, 큐 배치, 모니터링 설정의 핵심 포인트를 다뤘습니다.

#Amazon GameLift Servers#AWS
40005분
Aurora PostgreSQL에서 한국어 하이브리드 검색 구현하기: pg_bigm + pgvector로 만드는 한국어 특화 RAG
AWS
AI

Aurora PostgreSQL에서 한국어 하이브리드 검색 구현하기: pg_bigm + pgvector로 만드는 한국어 특화 RAG

Aurora PostgreSQL에서 pg_bigm과 pgvector를 RRF로 결합해 한국어 하이브리드 검색을 구현하는 방법을 소개했습니다. 한국어 조사와 자연어 질문의 한계를 보완해 RAG 검색 품질을 높이는 구조와 예시를 제시했습니다.

#Aurora PostgreSQL#pg_bigm
57005분
[코드가 환경을 모르는 구조 6/7] 컨테이너는 왜 폭발하는가
flex
데브옵스

[코드가 환경을 모르는 구조 6/7] 컨테이너는 왜 폭발하는가

실제 DB를 쓰는 통합 테스트는 신뢰도가 높지만, 컨텍스트 분화로 컨테이너가 복제되며 CI가 느려졌습니다. 이를 Gradle BuildService로 공유하고 스키마를 분리해 속도와 격리를 함께 확보했습니다.

#Testcontainers#Spring Boot
5005분
[컬처슬로건 탐방기] 라포랩스– “고객이라는 렌즈로 세상을 보다”
라포랩스
기타

[컬처슬로건 탐방기] 라포랩스– “고객이라는 렌즈로 세상을 보다”

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#문화
48005분
딜라이트룸의 ‘Amazon EKS Auto Mode’를 활용한 멀티 클러스터 운영 효율화 사례
AWS
데브옵스

딜라이트룸의 ‘Amazon EKS Auto Mode’를 활용한 멀티 클러스터 운영 효율화 사례

딜라이트룸은 EKS Auto Mode로 멀티 클러스터 운영 복잡도를 크게 줄였습니다. 또한 로그 수집과 진단 자동화를 더해 장애 대응력도 높였습니다.

#Kubernetes#EKS
32005분
[주간 티빙] 굿바이 유미! 4주 연속 1위로 남긴 유종의 미, 그리고 돌아온 ‘꽃청춘’
TVING
기타

[주간 티빙] 굿바이 유미! 4주 연속 1위로 남긴 유종의 미, 그리고 돌아온 ‘꽃청춘’

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#티빙#드라마
6005분
비엔지니어의 Claude Code 활용 ROI 측정 - 4가지 베이스라인 지표
인포그랩
AI

비엔지니어의 Claude Code 활용 ROI 측정 - 4가지 베이스라인 지표

비엔지니어 환경에서 Claude Code ROI를 측정하는 4가지 베이스라인 지표를 소개했습니다. 로컬 로그와 ccusage 분석으로 토큰, 비용, 도구 사용, 메시지 패턴을 기준점으로 삼는 방법을 설명했습니다.

#Claude Code#LLM
34005분
[코드가 환경을 모르는 구조 6/7] 컨테이너는 왜 폭발하는가
flex
데브옵스

[코드가 환경을 모르는 구조 6/7] 컨테이너는 왜 폭발하는가

실제 DB를 쓰는 통합 테스트가 dirty context로 컨테이너를 복제하며 느려지는 문제를 다루었습니다. Gradle BuildService로 컨테이너를 공유하고 모듈별 스키마를 분리하는 해법을 소개했습니다.

#Testcontainers#Spring Boot
35005분
분산 트레이닝 관점에서의 AWS 인터커넥트 기술 소개 – AWS 환경에서 NCCL을 이용한 GPU 간 통신
AWS
AI

분산 트레이닝 관점에서의 AWS 인터커넥트 기술 소개 – AWS 환경에서 NCCL을 이용한 GPU 간 통신

AWS EFA 환경에서 NCCL이 GPU 간 집합 통신을 어떻게 최적화하는지 소개했습니다. 기본 설정과 플러그인 구조, 알고리즘 선택 원리까지 함께 정리했습니다.

#AWS#NCCL
41005분