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Tech팀의 트랜드캐칭 세미나 참석
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Tech팀의 트랜드캐칭 세미나 참석

Tech팀이 Smart Tech Korea 컨퍼런스에서 자동화, AI, 물류, 로봇, 보안 트렌드를 살펴봤습니다. 이를 통해 현재 개발 중인 프로덕트의 가능성과 팀의 방향성을 다시 확인했습니다.

#세미나#컨퍼런스
29005분
Testcontainers에 의한 docker container 생성 폭발을 막아라
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데브옵스

Testcontainers에 의한 docker container 생성 폭발을 막아라

Testcontainers로 생기는 컨테이너 폭증과 메모리 고갈 문제를 Gradle BuildService로 줄였습니다. 하나의 컨테이너를 재사용하고 스키마 초기화 방식을 정리해 CI 시간을 크게 단축했습니다.

#Testcontainers#Docker
13005분
[7월 4주차 위클리 업데이트] 이번 주 발표된 Google for Developers 최신 소식을 확인하세요! (제미나이 1.5 플래시)
Google for Developers
AI

[7월 4주차 위클리 업데이트] 이번 주 발표된 Google for Developers 최신 소식을 확인하세요! (제미나이 1.5 플래시)

Google for Developers의 7월 4주차 주요 업데이트를 정리한 소식입니다. Gemini 1.5 Flash, Android 보안, 프라이버시 샌드박스 등 최신 발표를 모았습니다.

#Gemini#Android
7005분
캐치테이블 프론트 신입 적응기 part1. 회사생활편
캐치테이블
기타

캐치테이블 프론트 신입 적응기 part1. 회사생활편

캐치테이블 프론트 신입 2명의 6개월 회사생활 적응기를 담은 인터뷰입니다. 친절한 조직 문화와 다양한 사내 제도 덕분에 빠르게 성장하고 있음을 전했습니다.

#신입#회사생활
60005분
SEO 톺아보기 – 정말 SSR이 SEO에 좋을까?
한글과컴퓨터
프론트엔드

SEO 톺아보기 – 정말 SSR이 SEO에 좋을까?

SSR이 SEO에 유리한 이유를 크롤링·인덱싱·랭킹 관점에서 설명했습니다. 다만 서비스 성격과 검색 엔진 특성에 따라 CSR도 충분할 수 있으며, SEO는 렌더링 방식 외 요소까지 함께 봐야 합니다.

#SEO#SSR
26005분
네이버 뉴스 서비스가 장애를 예방하는 방법 - 카오스 엔지니어링
네이버 D2
데브옵스

네이버 뉴스 서비스가 장애를 예방하는 방법 - 카오스 엔지니어링

Toxiproxy로 nbase-arc와 ZooKeeper 장애를 네트워크 결함으로 모사해 테스트했습니다.외부 인프라 의존 서비스의 복구 경로를 사전에 검증하는 방법을 소개했습니다.

#카오스 엔지니어링#Toxiproxy
27005분
아키텍처에 대한 고민은 처음이라
당근마켓
아키텍처

아키텍처에 대한 고민은 처음이라

계층형과 육각형 아키텍처를 실제 서비스 사례로 비교하며 적용 기준을 설명했습니다. 도메인 변화와 외부 의존성이 큰 환경에서는 육각형 아키텍처가 유리하다고 정리했습니다.

#Layered Architecture#Hexagonal Architecture
98005분
BigQuery와 Gemini로 리뷰 분석 업무 자동화하기
마켓컬리
AI

BigQuery와 Gemini로 리뷰 분석 업무 자동화하기

BigQuery에서 Gemini Pro를 활용해 리뷰 요약과 분류, 홍보 문구 생성을 자동화하는 방법을 소개했습니다. JSON 응답, 배치 처리, RAI 결과 확인으로 정합성과 효율을 높이는 팁도 함께 다뤘습니다.

#BigQuery#Gemini
31005분
데이터로 풀어보는 마케팅 최적화
브랜디
AI

데이터로 풀어보는 마케팅 최적화

패션 커머스 플랫폼에서 CTS, 어트리뷰션 모델, 피처스토어를 활용한 마케팅 최적화 사례를 다뤘습니다. 퍼포먼스와 CRM 캠페인을 데이터로 개선한 흐름과 성과, 과제를 함께 정리했습니다.

#마케팅#데이터 분석
24005분
살아남기 1.3 : 파이썬으로 실행 파일 만들기 (Pyinstaller)
현대자동차그룹
기타

살아남기 1.3 : 파이썬으로 실행 파일 만들기 (Pyinstaller)

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#Python
10005분
속성을 활용한 추천 고도화 : Part 2. 무신사가 개인화 추천을 하는 방법
무신사
백엔드

속성을 활용한 추천 고도화 : Part 2. 무신사가 개인화 추천을 하는 방법

무신사는 패션 속성과 행동 시그널을 활용해 개인화 추천을 고도화했습니다. 스타일 세분화와 속성 조합으로 CTR과 클릭 수를 높이고 추천 다양성도 개선했습니다.

#추천#개인화추천
57005분
[Project Loom] Virtual Thread에 봄(Spring)은 왔는가
카카오페이
백엔드

[Project Loom] Virtual Thread에 봄(Spring)은 왔는가

대규모 트래픽 환경에서 Virtual Thread를 적용한 경험을 공유한 글입니다. Project Loom과 Spring 조합의 적용 가능성을 살펴봅니다.

#Java#Spring Boot
35005분