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AWS 네트워크 데이터 전송 및 처리 요금, 아키텍처로 이해하기 [2부: 리전 안의 트래픽]
AWS
데브옵스

AWS 네트워크 데이터 전송 및 처리 요금, 아키텍처로 이해하기 [2부: 리전 안의 트래픽]

같은 리전 안에서 AZ 경계를 넘는 트래픽의 과금 규칙을 서비스별로 정리했습니다. NLB, RDS, ElastiCache, EKS에서 비용을 줄이는 설정과 관측 방법도 함께 설명했습니다.

#AWS#AWS EKS
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주식회사 SEGA, 소규모 팀으로 「Sonic Rumble Party」 글로벌 출시를 위한 Amazon DynamoDB 및 Amazon ElastiCache Serverless for Valkey 활용 사례
AWS
백엔드

주식회사 SEGA, 소규모 팀으로 「Sonic Rumble Party」 글로벌 출시를 위한 Amazon DynamoDB 및 Amazon ElastiCache Serverless for Valkey 활용 사례

SEGA가 소규모 팀으로 글로벌 GaaS를 운영하기 위해 DynamoDB와 ElastiCache Serverless를 도입한 사례를 소개했습니다. 단일 테이블 설계와 캐시 최적화로 운영 부담과 비용을 줄이고 안정적인 성능을 확보했습니다.

#DynamoDB#ElastiCache
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“같은 트래픽, CPU는 86% 덜 쓴다” — 100만 사이트 플랫폼 아임웹의 Valkey 9.1 실측 결과
AWS
데브옵스

“같은 트래픽, CPU는 86% 덜 쓴다” — 100만 사이트 플랫폼 아임웹의 Valkey 9.1 실측 결과

아임웹이 Valkey 9.1 업그레이드로 캐시 엔진 효율을 실측한 사례를 공유했습니다. 같은 트래픽에서 CPU와 지연 시간이 줄고, 메모리와 운영 안정성도 개선되었습니다.

#Valkey#Redis
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Redis 6.x에서 Valkey 9.0으로: 운영 캐시 성능과 비용을 함께 개선한 전환기
아임웹
백엔드

Redis 6.x에서 Valkey 9.0으로: 운영 캐시 성능과 비용을 함께 개선한 전환기

Redis OSS 6.x 캐시를 Valkey 9.0으로 전환해 성능과 비용을 함께 개선한 사례를 정리했습니다. 업그레이드 중 client 재연결과 클러스터 대응 검증이 핵심이었습니다.

#Valkey#Redis
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[외부 초청 세션] AWS가 DynamoDB를 만든 방법
채널톡
기타

[외부 초청 세션] AWS가 DynamoDB를 만든 방법

AWS가 DynamoDB를 설계하고 운영하는 핵심 원칙과 내부 구조를 소개했습니다. 대규모 트래픽, 셀 기반 아키텍처, 배포·라우팅 최적화 사례를 함께 다뤘습니다.

#DynamoDB#AWS
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LINE Games의 AI Agent를 통한 게임 퍼블리싱 가속화 여정
AWS
AI

LINE Games의 AI Agent를 통한 게임 퍼블리싱 가속화 여정

LINE Games가 Amazon Bedrock 기반 AI Agent로 퍼블리싱 기술 지원을 자동화한 사례입니다. 문서 수집·정제·검색을 고도화하고 스트리밍과 캐싱으로 응답 속도와 운영 효율을 높였습니다.

#LLM#RAG
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#개발서적#프로그래밍
당근의 AWS 기반 피처 플랫폼 구축 여정, Part 2: 피처 수집
AWS
데브옵스

당근의 AWS 기반 피처 플랫폼 구축 여정, Part 2: 피처 수집

당근은 AWS 기반 피처 플랫폼의 수집 계층을 스트림과 배치로 나누어 구성했습니다. 대규모 이벤트와 배치 작업을 안정적으로 처리하며 운영상의 개선점도 함께 정리했습니다.

#AWS#Kafka
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당근의 AWS 기반 피처 플랫폼 구축 여정, Part 1: 구축 배경과 피처 서빙
AWS
AI

당근의 AWS 기반 피처 플랫폼 구축 여정, Part 1: 구축 배경과 피처 서빙

당근은 추천 시스템 고도화를 위해 AWS 기반 피처 플랫폼을 설계하고, 다단계 캐시와 일관된 스키마로 피처 서빙을 구성했습니다. 캐시 미스, 정합성, 관통 문제를 완화하며 대규모 트래픽을 안정적으로 처리하는 구조를 소개했습니다.

#AWS#Feature Store
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LINE Games의 DB 현대화와 GenAIOps 전환 여정
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LINE Games의 DB 현대화와 GenAIOps 전환 여정

LINE Games의 DB 현대화와 운영 자동화 전환 사례를 소개했습니다. 완전 관리형 서비스와 GenAI 도구로 비용과 운영 부담을 줄이는 방향을 다뤘습니다.

#MongoDB#Amazon DocumentDB
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Smart Agentic AI 구축을 위한데이터베이스 설계
AWS
아키텍처

Smart Agentic AI 구축을 위한데이터베이스 설계

에이전트 서비스의 실행 이력과 툴 매핑을 DynamoDB, Redshift, Valkey로 나눠 설계하는 방법을 설명했습니다. 액세스 패턴 기반 스키마와 분석·캐시 구조로 성능과 추천 정확도를 높이는 방향을 제안했습니다.

#DynamoDB#Redshift
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디프로모션의 DynamoDB, zero-ETL, ElastiCache Serverless 도입기
AWS
데브옵스

디프로모션의 DynamoDB, zero-ETL, ElastiCache Serverless 도입기

디프로모션은 성장 과정에서 기존 데이터 구조의 한계를 보완하기 위해 DynamoDB, zero-ETL, ElastiCache Serverless를 도입했습니다. 실시간 동기화와 캐시 최적화로 응답 속도와 운영 효율을 함께 개선했습니다.

#DynamoDB#OpenSearch
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Amazon Elasticache Valkey 8.0은 더 빠른 스케일링과 개선된 메모리 효율을 제공합니다
AWS
데브옵스

Amazon Elasticache Valkey 8.0은 더 빠른 스케일링과 개선된 메모리 효율을 제공합니다

Amazon ElastiCache가 Valkey 8.0을 지원하며 더 빠른 스케일링과 개선된 메모리 효율을 제공했습니다. 서버리스 확장 속도와 노드 기반 클러스터의 메모리 사용량이 모두 개선되었습니다.

#AWS#ElastiCache
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고성능 캐시 아키텍처 설계 - 로컬 캐시와 Redis로 대규모 증정 행사 관리 최적화
올리브영
백엔드

고성능 캐시 아키텍처 설계 - 로컬 캐시와 Redis로 대규모 증정 행사 관리 최적화

증정 행사 조회 트래픽 급증 문제를 해결하기 위해 RDS, ElastiCache, 로컬 캐시를 결합한 다중 레이어 캐시를 적용했습니다. 그 결과 TPS는 크게 증가하고 Redis 네트워크 송신량은 대폭 감소했습니다.

#cache#Redis
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