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필터 1
쏘카의 대규모 인증토큰 트래픽 대응 : 프로젝트 플래닝
쏘카
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쏘카의 대규모 인증토큰 트래픽 대응 : 프로젝트 플래닝

성수기 트래픽과 일정 단축에 대응하기 위해 인증 구조 개선 프로젝트를 페이즈로 나누어 진행했습니다. 꼭 해야 할 일과 하면 좋은 일을 구분해 범위를 줄이고, 캐시와 데이터 최적화까지 이어갔습니다.

#DB#cache
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쏘카의 대규모 인증토큰 트래픽 대응 : 프로젝트 플래닝
쏘카
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쏘카의 대규모 인증토큰 트래픽 대응 : 프로젝트 플래닝

성수기 인증 트래픽에 대비해 인증 로직을 분리하고 DB 부하를 단계적으로 분산했습니다. 우선순위 조정과 데모를 통해 촉박한 일정에도 캐시·데이터 최적화까지 진행했습니다.

#DB#MSA
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Scala for Game Server Development
데브시스터즈
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Scala for Game Server Development

Scala를 게임 서버 개발에 적합한 언어로 보고, 타입 시스템과 함수형 프로그래밍으로 오류를 줄이는 방식을 소개했습니다. 또한 DSL, 매크로, ZIO, actor sharding으로 비즈니스 로직과 동시성 문제를 효과적으로 다루는 사례를 설명했습니다.

#Scala#game server
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난세의 영웅 gRPC
딜리셔스
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난세의 영웅 gRPC

gRPC의 Protocol Buffers, HTTP/2, 이벤트 기반 스트리밍 구조를 Spring Boot에 적용하는 방법을 설명했습니다.\n통신 코드 자동화로 비즈니스 로직에 집중할 수 있지만, 낮은 트래픽에서는 성능 이득이 제한적이었습니다.

#gRPC#Protocol Buffers
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DynamoDB를 사용하는 Go 서비스의 응답 시간 최적화 #2 TLS Handshake
버즈빌
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DynamoDB를 사용하는 Go 서비스의 응답 시간 최적화 #2 TLS Handshake

Go·DynamoDB 환경의 고지연 원인을 TLS Handshake와 짧은 타임아웃에 따른 커넥션 종료로 분석했습니다.\n타임아웃을 70ms로 조정해 재시도를 줄이고 커넥션 재활용을 유도했습니다.

#Go#DynamoDB
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DynamoDB를 사용하는 Go 서비스의 응답 시간 최적화 #2 TLS Handshake
버즈빌
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DynamoDB를 사용하는 Go 서비스의 응답 시간 최적화 #2 TLS Handshake

트래픽 증가 후 일부 gRPC 요청에서 DynamoDB 응답 시간이 길어지는 현상을 다뤘습니다. Go HTTP Client와 TLS Handshake 관점의 점검 경험을 공유합니다.

#Go#DynamoDB
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이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.

#개발서적#프로그래밍
Kubeflow/Katib의 안전한 사용과 커뮤니티 기여
마키나락스
AI

Kubeflow/Katib의 안전한 사용과 커뮤니티 기여

Katib Experiment의 잘못된 입력이 멈춘 상태로 보이는 문제를 분석했습니다. CLI 보완과 검증 로직·테스트 PR로 안전한 HPO 사용성을 개선했습니다.

#Kubeflow#Katib
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하나의 조직에서 TensorFlow와 PyTorch 동시 활용하기
스캐터랩 핑퐁
AI

하나의 조직에서 TensorFlow와 PyTorch 동시 활용하기

PyTorch 리서치와 TensorFlow Serving 배포를 병행한 모델 운영 방식을 소개했습니다. 양방향 가중치 변환과 결과 비교 테스트, 레이어별 차이 대응 방법을 정리했습니다.

#TensorFlow#PyTorch
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타다 시스템 아키텍처
타다
아키텍처

타다 시스템 아키텍처

타다는 빠른 출시를 위해 Kotlin·Spring Boot와 AWS 관리형 서비스를 중심으로 시스템을 구성했습니다.\nSQS 배차, Kinesis 위치 수집, gRPC 실시간 이벤트로 모빌리티 흐름을 분리·확장했습니다.

#Kotlin#Spring Boot
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