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당근에서 LLM 활용하기
당근마켓
AI

당근에서 LLM 활용하기

당근에서 LLM을 어떻게 활용하는지 서비스 사례와 운영 방법을 소개했습니다. 또한 프로덕션 적용을 위한 파이프라인, 모델 선택, 프롬프트 엔지니어링 원칙을 정리했습니다.

#LLM#RAG
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Data Product (2) AI(데이터)로 실제 운영 효율화가 가능할까?
쏘카
AI

Data Product (2) AI(데이터)로 실제 운영 효율화가 가능할까?

AI 모델만으로 세차 필요 여부를 단정할 수 없어, 판단 기준과 차량 상태 정의를 다시 설계했습니다. 그 결과 세차 요청 로직을 구조화해 운영 효율과 고객 만족도를 함께 높였습니다.

#LLM#ML
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DBT와 Airflow 도입하며 마주한 7가지 문제들
당근마켓
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DBT와 Airflow 도입하며 마주한 7가지 문제들

DBT와 Airflow를 도입하며 겪은 7가지 문제와 해결 방안을 정리했습니다. 데이터 구조화, 연동, 테스트, 백필까지 운영 관점의 설계 경험을 공유했습니다.

#DBT#Airflow
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원티드랩 데이터 마트 — 설립기
원티드
백엔드

원티드랩 데이터 마트 — 설립기

원티드랩의 데이터 마트 설계 과정을 ERD 작성부터 운영 규칙 정립까지 정리했습니다. BigQuery와 Airflow를 활용해 확장성과 품질을 높인 운영 방식도 소개했습니다.

#BigQuery#SQL
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개발 데이터 수집 플랫폼 구축하기
라포랩스
백엔드

개발 데이터 수집 플랫폼 구축하기

사내 개발 편의성 도구의 사용 데이터를 수집하기 위해 Google Analytics와 BigQuery를 활용한 파이프라인을 구축했습니다. DevExEvent와 Publisher 구조로 이벤트 발행을 표준화하고, 운영상 한계도 함께 정리했습니다.

#Kotlin#BigQuery
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Hive 애널리틱스 로그를 활용한 ‘신규 유저 및 보상형 광고’ 데이터 분석 사례
컴투스
백엔드

Hive 애널리틱스 로그를 활용한 ‘신규 유저 및 보상형 광고’ 데이터 분석 사례

Hive 애널리틱스 로그로 신규 유저의 보상형 광고 시청 여부와 이후 LTV, 전환율, 리텐션을 비교 분석했습니다. 광고 시청 집단이 더 높은 과금과 활동성을 보여 세그먼트 추적과 푸시 운영에 활용할 수 있었습니다.

#BigQuery#광고
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Google Cloud Next’23 참관기
요기요
기타

Google Cloud Next’23 참관기

Google Cloud Next’23 오프라인 참관기를 통해 Generative AI와 Duet AI의 흐름을 소개했습니다. BigQuery와 데이터 업무에서의 활용 가능성에 큰 기대를 전했습니다.

#GCP#BigQuery
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Kubernetes-native 로그 플랫폼
watcha
데브옵스

Kubernetes-native 로그 플랫폼

Kubernetes 환경에 맞춰 로그 플랫폼을 다시 설계해 서비스 통합 비용을 줄였습니다. 로그 성격별 파이프라인 분리와 다양한 저장 형식 지원으로 확장성과 운영 효율도 높였습니다.

#Kubernetes#MSA
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이벤트 로그 체계 구축 여정
spoqa
백엔드

이벤트 로그 체계 구축 여정

기존 Firebase 이벤트 로그의 부족한 데이터, 분리된 문서, 디버깅 어려움을 해결하기 위해 새 로그 체계를 설계했습니다. 구글 시트와 Redash를 활용해 문서화, 검증, 운영을 한 흐름으로 묶었습니다.

#Firebase#BigQuery
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BigQuery의 물리적 스토리지 비용을 확 줄일 수 있다!
클라우드메이트
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BigQuery의 물리적 스토리지 비용을 확 줄일 수 있다!

BigQuery Compressed Storage의 GA 예정 소식을 통해 물리적 스토리지 비용 절감 가능성을 소개했습니다. 기존 BigQuery 비용 구조를 더 효율적으로 바꿀 수 있는 점에 주목했습니다.

#BigQuery
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비용과 응답시간 두마리 토끼를 잡는 방법! BigQuery Autoscaler
클라우드메이트
데브옵스

비용과 응답시간 두마리 토끼를 잡는 방법! BigQuery Autoscaler

BigQuery Autoscaler를 소개하며 분석 워크로드 증가에 맞춰 컴퓨팅 자원을 자동 확장하는 방법을 다뤘습니다. 비용과 응답시간을 함께 고려하는 활용 방향을 설명했습니다.

#BigQuery
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빅쿼리(BigQuery)의 가성비를 높이는 법
클라우드메이트
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빅쿼리(BigQuery)의 가성비를 높이는 법

빅쿼리의 비용 효율을 높이는 방법을 다루는 글입니다. 데이터 플랫폼 구축에서 클라우드 환경의 가성비 문제를 짚습니다.

#BigQuery#GCP
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Dataflow로 컬리의 준실시간 수요 예측모델 파이프라인 구축하기 - 1편
마켓컬리
데브옵스

Dataflow로 컬리의 준실시간 수요 예측모델 파이프라인 구축하기 - 1편

컬리의 준실시간 수요 예측 모델을 위해 Dataflow 파이프라인을 도입한 배경과 전체 동작 방식을 설명했습니다. Beam, Flex 템플릿, CI/CD, 권한 설정 등 실무 적용 포인트도 함께 정리했습니다.

#Dataflow#Apache Beam
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컬리의 BigQuery 도입기 - 2부
마켓컬리
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컬리의 BigQuery 도입기 - 2부

BigQuery 도입으로 정형·비정형 데이터 파이프라인을 분리해 구축하고, CDC 기반 적재와 Merge Procedure로 원본 정합성을 맞췄습니다. 또한 데이터 레이크하우스화, 쿼리 성능 개선, 비용 절감 효과를 얻었습니다.

#BigQuery#Kafka
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