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채널톡
기타

우리는 왜 "친구를 초대했을까"

채널톡이 사내 엔지니어 세션을 바탕으로 친구·지인 초대형 오프라인 행사를 기획한 과정을 공유했습니다. 모객 방식과 네트워킹 설계, 운영 결과와 개선점을 함께 정리했습니다.

#문화#컨퍼런스
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수억 건의 보안 신호 속 진짜 위협 찾기 — AI로 보안 모니터링의 패러다임을 바꾸다
카카오
AI

수억 건의 보안 신호 속 진짜 위협 찾기 — AI로 보안 모니터링의 패러다임을 바꾸다

수억 건의 보안 신호 속에서 실제 위협을 찾아내기 어려운 문제를 다뤘습니다. AI를 활용해 보안 모니터링 방식을 바꾸는 방향을 소개했습니다.

#보안#모니터링
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마이리얼트립
AI

Product Engineer: “코드는 AI가, 나는 제품 관점에서 고민을” AI 네이티브 개발 한걸음

AI가 코드를 작성하고 사람은 목적과 검증에 집중하는 개발 방식이 소개되었습니다. 실서비스에 맞추기 위한 규칙 정리와 검증 체계의 중요성도 강조했습니다.

#Cursor#Figma
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무신사
AI

설 연휴에 Claude Code Agent Teams를 데려갔습니다.

설 연휴 온콜에서 데이터 정합성 이슈를 계기로 Claude Code Agent Teams로 진단 대시보드를 반나절 만에 구축했습니다. API 계약을 먼저 고정하고 FE·BE를 병렬로 개발해 운영 효율과 테스트 생산성을 높였습니다.

#Claude Code#AI 코딩 에이전트
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딜라이트룸
기타

AI로 미국을 정복하다

미국 시장을 겨냥해 알라미 사진 미션을 재설계하고 반복 개선한 사례를 다뤘습니다. 직접 사용과 데이터 검증으로 첫 경험을 쉽게 만들며 유입과 리텐션을 함께 끌어올렸습니다.

#A/B 테스트#분석
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네이버 클라우드 플랫폼
데브옵스

실전으로 알아보는 네이버 클라우드 플랫폼 Developer Tools 활용 가이드

SourceDeploy API로 배포를 시작하고 상태를 폴링해 결과를 확인하는 방법을 다루었습니다. Cloud Functions와 메일 발송을 연결해 성공·실패 알림을 자동화했습니다.

#cloud#API
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배송최적화 시스템 구축기 Part 01. 올리브영이 멀티 센터 체제로 배송 시간을 14시간 단축한 과정
올리브영
백엔드

배송최적화 시스템 구축기 Part 01. 올리브영이 멀티 센터 체제로 배송 시간을 14시간 단축한 과정

멀티 센터 전환에 맞춰 배송최적화 시스템을 도입하고 주문분배·이관을 자동화했습니다. 그 결과 배송 리드타임을 평균 14시간 단축하고 운영 개입을 크게 줄였습니다.

#Redis#API
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2026 보이스피싱 차단 앱 6종 전격 비교: 에이닷전화·익시오·시티즌코난·피싱아이즈·후후·후스콜
데보션
기타

2026 보이스피싱 차단 앱 6종 전격 비교: 에이닷전화·익시오·시티즌코난·피싱아이즈·후후·후스콜

보이스피싱 차단 앱 6종을 기능별로 나누어 비교했습니다. 목적에 따라 AI 통화 관리, 악성앱 점검, 발신자 식별 중 필요한 앱을 선택하면 됩니다.

#모니터링#보안
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급증하는 트래픽 안정적으로 처리하기: 개선편(1) 동적 스케일링
채널톡
백엔드

급증하는 트래픽 안정적으로 처리하기: 개선편(1) 동적 스케일링

벌크액션 트래픽의 지연과 오실레이션 문제를 해결하기 위해 동적 스케일링을 개선했습니다. PWQD와 Time Decay를 결합해 Spike에도 안정적으로 대응했습니다.

#동시성#traffic
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무신사
백엔드

“이 장애, 얼마나 심각한가요?” 사용자 경험을 기준으로 비즈니스 심각도를 정의하다

장애 심각도를 기술 지표가 아니라 사용자 경험과 비즈니스 영향으로 정의한 사례를 소개했습니다. CUJ와 CSP, SLI, SEV를 연결해 대시보드와 얼럿 운영까지 체계화했습니다.

#SRE#SLI
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카카오뱅크
아키텍처

AI 시대의 데이터센터: GPU의 뜨거운 열을 어떻게 식힐 것인가?

AI 데이터센터의 GPU 발열 문제로 공랭식 냉각이 한계에 이르렀다고 설명했습니다. 액체 냉각 도입 시 전력, 물, 안정성까지 인프라 전반의 재설계가 필요하다고 정리했습니다.

#server#cloud
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처음 걸어가는 길, 함께 만든 성과 - 래블업x업스테이지, 독자 AI 파운데이션 모델 1차수 평가 통과 비하인드
데보션
AI

처음 걸어가는 길, 함께 만든 성과 - 래블업x업스테이지, 독자 AI 파운데이션 모델 1차수 평가 통과 비하인드

업스테이지와 래블업이 독자 AI 파운데이션 모델 1차수 평가 통과 과정을 공유했습니다. 대규모 GPU 인프라 운영과 학습 최적화, 자동 복구 체계가 핵심이었습니다.

#LLM#PyTorch
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삼성
AI

기지국에 딱 맞는 AI모델: On-Site Training과 추론 가속화

AI-RAN 시대를 대비해 기지국 내 AI 모델의 추론 가속화와 On-Site Training을 연구하는 글입니다. 엣지 환경에 맞는 모델 적용과 현장 학습 가능성을 다룹니다.

#LLM#추론
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무신사
백엔드

“스케줄이 또 안 돌았어요” — 우리가 Temporal을 선택한 이유

Jenkins 기반 스케줄 운영의 한계를 해결하기 위해 Temporal을 도입했습니다. 자동 재시도와 실행 이력 가시성으로 출고지시와 주문수집을 더 안정적으로 자동화했습니다.

#Temporal#Jenkins
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