2026년 7월 2일
Ambient mode에서 Pod은 Ready인데 mesh 트래픽이 실패하는 partially enrolled 문제를 다뤘습니다. istio-cni 준비 전에는 일반 Pod이 스케줄되지 않도록 startup taint와 untaint-controller를 활용했습니다.
2026년 6월 26일
Istio Ambient mode에서 워크로드 재시작 시 간헐적 503이 발생한 원인을 추적했습니다. 오래된 HBONE connection 재사용과 ztunnel의 graceful close 부재가 핵심이었고, reset retry로 증상을 완화했습니다.
2026년 6월 26일
Istio Ambient mode에서 Pod IP 재사용과 stale connection 재사용이 겹쳐 간헐적 503이 발생했습니다. 로그와 pcap, socket을 교차 검증하고 reset retry로 증상을 완화했습니다.
2026년 6월 19일
사내 AI 에이전트의 컨텍스트 비용과 안전성 문제를 줄이기 위해 v2 구조와 런타임 가드레일을 재설계했습니다. 파일, 채널, 스킬을 필요한 순간에만 제한적으로 읽도록 바꿨습니다.
2026년 6월 19일
사내 AI 에이전트 채널랩스를 OpenAI Agents SDK 기반으로 재설계하고, 컨텍스트 비용을 줄이는 구조를 정리했습니다. 파일·채널·스킬을 reference 중심으로 다루며 안전성과 예측 가능성을 높였습니다.
2026년 6월 15일
DynamoDB의 설계 철학과 내부 구조, 대규모 트래픽 대응 방식을 소개했습니다. 셀 기반 아키텍처와 AZ 운영, 커넥션 재사용 같은 실무 인사이트도 함께 정리했습니다.
2026년 6월 15일
AWS가 DynamoDB를 설계하고 운영하는 핵심 원칙과 내부 구조를 소개했습니다. 대규모 트래픽, 셀 기반 아키텍처, 배포·라우팅 최적화 사례를 함께 다뤘습니다.
2026년 6월 12일
AI ENGINEER NIGHT에서 나온 RAG, 에이전트, 평가 관련 질문에 채널톡 AI팀이 답변을 정리했습니다. 문서 구조 보존 청킹과 재탐색 전략, 데이터 게이트와 pass@k 평가 방식을 소개했습니다.
2026년 6월 12일
채널톡 AI팀의 AI ENGINEER NIGHT Q&A를 정리한 글입니다. RAG, 에이전트 설계, 데이터 평가와 운영 전략을 실무 관점에서 공유했습니다.
2026년 6월 11일
AI 태스크 QA를 자동화하기 위해 시나리오 생성, AI 사용자 대화, 평가, 개선 루프를 구성했습니다.외부 API 의존을 줄이고 이벤트 기반 처리와 캐싱을 적용해 반복 검증 비용과 수작업을 줄였습니다.
2026년 6월 11일
비결정적 AI 태스크를 자동으로 QA하는 에이전트 개발 과정을 소개했습니다. DFS 기반 시나리오 생성, AI 사용자 대화, 평가와 개선 루프까지 구현했습니다.
2026년 5월 21일
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2026년 5월 21일
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2026년 5월 18일
Kafka 파티션 수를 처리량과 컨슈머 catch-up 기준으로 계산하는 산정식을 정리했습니다. 운영 환경 실측값을 반영해 토픽별 초기 파티션 수를 일관되게 정하는 방법을 제안했습니다.
2026년 5월 18일
카프카 파티션 수를 정하는 산정식과 기준값을 설계한 과정을 정리했습니다. 프로듀서 처리량, 컨슈머 catch-up, 운영 한도를 함께 고려해 초기 파티션 수 판단 기준을 제안했습니다.
2026년 5월 14일
AI가 위지윅 에디터 성능 개선을 반복 실험하도록 Auto Research 루프를 구성했습니다. 실제 체감 성능을 반영하는 벤치마크와 점수표 설계가 핵심이라는 점을 확인했습니다.
2026년 5월 14일
AI에게 에디터 성능 개선을 맡겨 Auto Research 루프를 실험했습니다.\n평가 지표 설계가 핵심이었고, 실제 체감 성능에 맞는 벤치마크가 중요하다고 정리했습니다.
2026년 5월 14일
DynamoDB managed GSI의 핫 파티션이 Boot 트래픽까지 막는 구조를 분석했습니다. 이를 해결하기 위해 인덱스 테이블과 쓰기 전파 파이프라인을 설계했습니다.
2026년 5월 14일
DynamoDB GSI 핫 파티션이 Boot까지 막는 장애 구조를 분석했습니다. 인덱스 테이블과 스트림 기반 파이프라인으로 쓰기 병목을 분리하는 설계를 소개했습니다.
2026년 4월 27일
AI와 Chrome DevTools flame chart를 함께 써서 Web 성능 병목을 빠르게 찾고 개선한 사례입니다. 배열 순회, Worker 통신, 소켓 이벤트를 줄여 하루 만에 체감 성능을 높였습니다.
