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레거시 정산 개편기: 신규 시스템 투입 여정부터 대규모 배치 운영 노하우까지
토스
백엔드

레거시 정산 개편기: 신규 시스템 투입 여정부터 대규모 배치 운영 노하우까지

20년 레거시 정산 시스템을 분할정복과 데이터 모델 개선으로 개편했습니다. 대규모 배치는 테스트 자동화, 카나리 투입, Jenkins 기반 운영으로 안정성과 성능을 함께 높였습니다.

#Spring Batch#Jenkins
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AWS CloudWatch Agent .json 이슈
농심NDS
데브옵스

AWS CloudWatch Agent .json 이슈

AWS CloudWatch Agent는 실제 실행 시 .toml을 사용하고, .json은 입력용 설정 파일로 변환됩니다. 설정이 안 반영되거나 파일이 사라진 듯 보이면 원본 보관과 fetch-config 절차를 다시 확인해야 합니다.

#AWS#CloudWatch
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펫프렌즈
백엔드

MongoDB 커넥션 풀 모니터링과 알림 시스템 구축기

MongoDB 커넥션 풀 사용률이 80%를 넘을 때 실시간 알림이 가도록 모니터링 시스템을 구축했습니다. 이를 통해 이벤트성 트래픽 급증을 사전에 감지하고 풀 설정도 조정했습니다.

#MongoDB#OpenSearch
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우아한 형제들
기타

기획부터 개발까지 전부 직접 했습니다 – 우테코 7기 크루 서비스 론칭!

우테코 7기 크루들이 기획부터 운영까지 직접 겪은 서비스 론칭과 개선 과정을 소개했습니다. 실제 사용자 피드백을 바탕으로 기능과 구조를 계속 다듬은 협업 경험을 담았습니다.

#websocket#LLM
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네이버 D2
AI

VLOps:Event-driven MLOps & Omni-Evaluator

Event-driven MLOps와 Omni-Evaluator 구조를 소개한 세션입니다. 메시지 기반 오케스트레이션으로 확장성과 느슨한 결합을 확보한 점이 핵심입니다.

#MLOps#cloud
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네이버 D2
AI

사용자의 목소리를 AI로 재현하다: LLM기반 Multi Agent UX플랫폼 개발기

LLM 기반 멀티 에이전트 UX 플랫폼과 사용자 페르소나봇 NSona의 개발 과정을 공유했습니다. 디자이너·리서처·개발자가 함께 만든 새로운 AI 협업 모델과 평가 방식을 소개했습니다.

#LLM#prompt
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AWS Fault Injection Service와Amazon ARC Region Switch로복원략 향상하기
AWS
데브옵스

AWS Fault Injection Service와Amazon ARC Region Switch로복원략 향상하기

AWS ARC Region switch와 FIS를 결합해 크로스 리전 장애 조치를 자동화하는 방법을 소개했습니다. Synthetic canary와 CloudWatch로 장애를 감지하고 보조 리전 전환을 검증했습니다.

#AWS#cloud
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우아한 형제들
데브옵스

우아한형제들이 장애를 놓치지 않고 탐지하는 방법

기존 시스템 지표 모니터링의 한계를 보완하기 위해 서비스 이상 탐지 시스템을 도입했습니다. 중앙값 기반 탐지와 대응 자동화로 정밀도와 탐지율을 높이고 전파 시간을 크게 줄였습니다.

#SRE#모니터링
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밸런스히어로
AI

FSD 시대의 일하는 법: AI-Native 전환 측정하기

AI를 단순한 보조 도구가 아니라 업무 전환의 수단으로 보는 관점을 제시했습니다. ANTI 지표로 AI-Native 전환 수준을 측정하고 Level 4 업무를 늘리는 방법을 설명했습니다.

#LLM#자동화
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네이버 D2
AI

경험이 쌓일수록 똑똑해지는 네이버 통합검색 LLM Devops Agent

네이버 통합검색의 장애 대응을 위해 LLM Devops Agent를 설계하고 평가한 사례를 소개했습니다. v1의 한계를 바탕으로 v2 구조와 이상 탐지, 알람·액션 추천 방향을 공유했습니다.

#LLM#검색
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바비톡
아키텍처

Search Box MSA 전환 여정: 서비스 분리와 확장 전략

레거시 검색 시스템을 OpenSearch 기반 MSA로 분리해 안정성과 운영성을 높였습니다. 대규모 마이그레이션과 문서화, 모니터링 체계를 정비해 향후 AI 검색 확장 기반도 마련했습니다.

#MSA#OpenSearch
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네이버 D2
AI

AI와 함께하는 프로젝트 자동화 : 더 빠르고, 더 스마트하게

로컬 LLM과 mcp-agent를 연결해 빌드 실패 분석과 크래시 로그 요약, Slack 리포트 자동화를 구현한 사례를 소개했습니다. AI를 프로젝트 자동화 동료로 활용하는 방법을 공유했습니다.

#LLM#MCP
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한계에 도달한 전시 서버, 그리고 우리의 해답
11번가
백엔드

한계에 도달한 전시 서버, 그리고 우리의 해답

전시 API 서버의 트래픽 증가와 Scale-in 전환에 맞춰 성능 최적화 과정을 정리했습니다. MongoDB 커넥션, 재시도 정책, 캐시와 조회 로직을 조정해 TPS와 안정성을 함께 높였습니다.

#Java#MongoDB
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네이버 D2
백엔드

API 호출식 웜업의 부작용을 넘어서 : 라이브러리만 데우는 JVM 웜업

JVM JIT Compiler 웜업의 기본과 기존 API 호출식 웜업의 부작용을 짚고, 라이브러리만 데우는 방식을 소개했습니다. 구현과 검증을 통해 이점과 한계를 함께 정리했습니다.

#Java#web
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