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

삼성전자 BDA에서 LLM을 활용한 자연어 기반 분석 서비스 구축 사례를 소개합니다. 생성형 AI와 빅데이터를 결합해 에이전틱 AI로 진화하는 방향을 다룹니다.


LG유플러스는 UCMP에 AI Agent를 도입해 클라우드 관리와 분석을 자연어로 제공했습니다. Bedrock AgentCore Runtime과 MCP Server로 확장성과 운영성을 함께 확보했습니다.


AI가 대신 쇼핑하는 시대를 준비하기 위한 블록체인, Web3, AP2, x402, UCP의 역할을 정리했습니다. 통제 가능한 AI 커머스를 만들기 위한 표준화 흐름을 소개했습니다.

FE 관련 주요 소식을 모아 소개한 큐레이션 글입니다. React 최적화, 합성 컴포넌트 패턴, jQuery 4.0.0 변경점을 함께 다뤘습니다.


SageMaker HyperPod에 Karpenter 기반 관리형 노드 오토스케일링이 추가되었습니다. KEDA와 함께 사용해 추론·학습 워크로드를 메트릭 기반으로 탄력적으로 확장할 수 있습니다.


사내 최신 스펙과 코드 불일치 문제를 해결하기 위해 RAG 기반 챗봇을 도입했습니다. 메타데이터 필터링과 하이브리드 검색으로 정확도를 높이고 배포 파이프라인과 동기화했습니다.

인도 경제의 고성장과 젊은 인구, UPI 기반 디지털 인프라를 중심으로 성장 배경을 정리했습니다. 또한 핀테크·이커머스·SaaS 기회와 함께 정치·규제 리스크도 함께 짚었습니다.

LY Corporation이 대규모 지표 데이터를 다루기 위해 관측 가능성 플랫폼과 시계열 데이터베이스를 단계적으로 고도화한 과정을 소개했습니다. 또한 데이터 통합과 AI, MCP 연동을 통해 지능형 플랫폼으로 확장할 계획을 공유했습니다.

고객 타게팅 정교화를 위해 주문·쿠폰·장바구니 데이터를 ClickHouse 기반 OLAP로 옮긴 과정을 정리했습니다. 다만 ReplacingMergeTree, JOIN, Point Query 한계를 보완하려고 하이브리드 아키텍처를 함께 도입했습니다.

고객 타게팅 정교화를 위해 대용량 커머스 데이터를 처리할 OLAP로 ClickHouse를 도입했습니다. 다만 JOIN, Point Query, 업데이트성 데이터 제약은 Hot/Cold 분리와 보조 저장소로 보완했습니다.

딜라이트룸은 매주 금요일 오전 자축 시간을 통해 한 주의 성과와 에피소드를 함께 나눴습니다. 이 루틴이 팀 간 거리감을 줄이고 동기부여를 높이는 문화로 자리 잡았습니다.