“더 빠르고, 자연스러운 경험을 만드는 웹&에디터팀”
미리캔버스 웹&에디터팀이 에디터 2.0의 모듈화와 UX 개선, 성능 최적화를 중심으로 일하는 방식을 소개했습니다. 또한 모니터링, 설계 리뷰, 테스트 코드로 안정성과 확장성을 높이는 과정을 공유했습니다.
#React#애니메이션
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
새로운 기술 블로그가 추가되었어요
필터 1
SLM 기반 Agentic AI: Planner–Caller–Generator 구조 설계와 성능 분석
SLM 기반 P–C–G 구조로 Agentic AI의 역할을 분리해 효율성과 안정성을 높였습니다. 한국어 도구 활용 환경에서 GPT-4o-mini 수준의 성능과 토큰 절감 효과를 확인했습니다.
#LLM#prompt
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스윙 iOS에서 더 개선된 애니메이션 시스템 만들기
iOS 애니메이션의 예기치 않은 동작 원인을 CATransaction과 레이아웃 생명주기 관점에서 정리했습니다. CADisplayLink 기반 SWAnimation으로 진행도 제어, 취소, FPS 측정까지 확장한 사례를 소개했습니다.
#iOS#UIView.animate
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SEO 주도 개발 실천기: 구글이 인정한 ‘좋은 URL’ 99% 달성 여정
SEO 지표를 개발 목표로 삼아 서버와 클라이언트의 병목을 단계적으로 개선했습니다. 그 결과 원티드 플랫폼의 99% URL을 ‘좋은 URL’로 전환했습니다.
#SEO#Next.js
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R-tree를 사용한 가까운 마커 찾기 기능 구현과 개선기
지도에서 드래그 중인 마커의 최근접 마커를 찾는 기능을 구현하고, R-tree와 knn으로 탐색을 최적화했습니다. 최적화 후 CPU 사용률이 줄어들어 지도 UI 성능이 개선되었습니다.
#R-tree#React
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![[Jetpack Compose — Part 3] Jetpack Compose, 데이터로 성능과 안정성을 증명하다](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1200/1*fzHVp60NQLB9-H8fQYCmrA.png)
[Jetpack Compose — Part 3] Jetpack Compose, 데이터로 성능과 안정성을 증명하다
Jetpack Compose 도입 후 성능 불안을 CPU 프로파일러와 내부 원리 이해로 해결한 사례를 다루었습니다. 상태 분리, remember, 전환 개선으로 스크롤 버벅임과 깜빡임을 줄였습니다.
#Jetpack Compose#Android
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쿠팡 파트너스
개발자를 위한 서적을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발서적#프로그래밍
AI 스타일 검색 1편 : OpenSearch Efficient KNN Filtering 도입기
OpenSearch KNN과 필터 조합에서 결과 누락이 발생한 원인을 쿼리 구조에서 찾았습니다. pre-filtering 기반 Efficient KNN Filtering으로 검색 품질과 지연 시간을 함께 개선했습니다.
#OpenSearch#KNN
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Tech Topic 기술 블로그 개선 실험 #1 - 콘텐트, 성능, SEO 및 AEO 관점에서
SK플래닛 기술 블로그의 발행 주기, 주제, 성능 개선 실험이 PV 증가에 미친 영향을 정리했습니다. 또한 SEO와 AEO 관점의 구성 요소를 점검해 블로그 운영 전략을 제안했습니다.
#SEO#AEO
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Chat DIC 프로젝트에서 AWS Bedrock Prompt Caching으로 성능 최적화하기
Chat DIC 프로젝트에서 AWS Bedrock Prompt Caching으로 성능 최적화하기
AWS Bedrock Prompt Caching으로 Chat DIC의 반복 프롬프트 재계산을 줄이고 응답 지연과 Throttling을 개선했습니다. 또한 system과 tools 문맥을 캐싱해 평균 응답 시간을 단축하고 비용도 절감했습니다.
#AWS#LLM
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MySQL Json 데이터 타입의 저장 구조와 성능 비교
MySQL의 JSON 데이터 타입 저장 구조와 성능 차이를 비교하는 글입니다. 5.7.8부터 지원된 JSON 타입의 특징과 일반 문자열 저장 방식의 차이를 다룹니다.
#MySQL#JSON
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“보이지 않는 곳에서 만드는 차이, 플랫폼팀이 만드는 효율과 성장의 무대”
프론트엔드 플랫폼팀이 서비스 안정성, DX, 성능 개선을 위해 맡는 역할을 소개했습니다. 또한 Micro Frontends, 모니터링, CI/CD로 대규모 웹 서비스를 운영하는 방향을 설명했습니다.
#Micro Frontends#React
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Dedicated Log Volumes를 사용한 Amazon RDS for PostgreSQL의 벤치마크
Amazon RDS for PostgreSQL에서 Dedicated Log Volume을 사용해 WAL을 분리하고 성능을 벤치마크한 사례를 다루었습니다. pgbench와 모니터링 지표를 통해 TPS 향상과 지연 시간 감소 효과를 확인했습니다.
#PostgreSQL#CloudWatch
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FE 최적화, 비즈니스로 시작해서 엔지니어링으로 끝내기
비즈니스 가치가 큰 지면부터 p75 LCP를 기준으로 성능 최적화를 진행했습니다. 이미지 경량화, 번들 분리, Preload, Skeleton 적용으로 체감 속도와 지표를 함께 개선했습니다.
#성능#LCP
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에이닷 앱 성능 검증기: ＂빠르다＂를 숫자로 증명하기까지
에이닷 v4.0의 성능을 기능별 지표와 SLO로 나눠 객관적으로 검증했습니다.\nWebView, LLM, 비동기 작업 특성에 맞춘 기준과 측정 절차도 함께 정리했습니다.
#LLM#SLO
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