카프카 파티션 개수 산정식 설계 여정
Kafka 파티션 수를 처리량과 컨슈머 catch-up 기준으로 계산하는 산정식을 정리했습니다. 운영 환경 실측값을 반영해 토픽별 초기 파티션 수를 일관되게 정하는 방법을 제안했습니다.

Kafka 파티션 수를 처리량과 컨슈머 catch-up 기준으로 계산하는 산정식을 정리했습니다. 운영 환경 실측값을 반영해 토픽별 초기 파티션 수를 일관되게 정하는 방법을 제안했습니다.
카프카 파티션 수를 정하는 산정식과 기준값을 설계한 과정을 정리했습니다. 프로듀서 처리량, 컨슈머 catch-up, 운영 한도를 함께 고려해 초기 파티션 수 판단 기준을 제안했습니다.
AI가 위지윅 에디터 성능 개선을 반복 실험하도록 Auto Research 루프를 구성했습니다. 실제 체감 성능을 반영하는 벤치마크와 점수표 설계가 핵심이라는 점을 확인했습니다.
AI에게 에디터 성능 개선을 맡겨 Auto Research 루프를 실험했습니다. 평가 지표 설계가 핵심이었고, 실제 체감 성능에 맞는 벤치마크가 중요하다고 정리했습니다.
DynamoDB managed GSI의 핫 파티션이 Boot 트래픽까지 막는 구조를 분석했습니다. 이를 해결하기 위해 인덱스 테이블과 쓰기 전파 파이프라인을 설계했습니다.
DynamoDB GSI 핫 파티션이 Boot까지 막는 장애 구조를 분석했습니다. 인덱스 테이블과 스트림 기반 파이프라인으로 쓰기 병목을 분리하는 설계를 소개했습니다.
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.
Chrome DevTools flame chart와 AI를 결합해 Web 앱의 병목을 빠르게 찾고 개선한 사례를 소개했습니다. O(n²) 구조, Worker round-trip, 소켓 이벤트 폭탄을 줄여 성능을 개선했습니다.
상담 데이터를 분석해 SOP 초안을 자동으로 만들고 ALF 세팅 파일로 분리하는 파이프라인을 소개했습니다. 초기 정의 부담을 줄이고 도입 가치를 시간 절감 기준으로 설명하는 방식도 제안했습니다.
상담 데이터를 분석해 유형 분류와 SOP 초안을 자동 생성하는 파이프라인을 소개했습니다. 세팅 초기 정의 부담을 줄이고 ALF 도입을 빠르게 시작하는 방법을 다뤘습니다.
팀챗을 공용 인터페이스로 삼아 AI를 조직의 실행 흐름에 연결한 구축 사례를 소개했습니다. Claude Code 위에 상태머신, K8s 실행기, 메모리 계층을 얹어 보안 대응과 운영 점검까지 확장했습니다.
AI Native 레포를 조직 전체가 쓰는 실행 harness로 확장한 hollon-ai 구축기를 소개했습니다. 팀챗, Kubernetes, 상태머신, 메모리 계층으로 요청부터 복구까지 같은 흐름에 묶었습니다.
채널톡 메인 백엔드 서버의 CI 병목을 단계적으로 분해해 개선한 과정을 정리했습니다. 공유 상태 제거, prepare 분리, 동적 큐와 캐시로 실행 시간을 크게 줄였습니다.
AI가 코드를 빠르게 만들수록 CI 병목과 피드백 속도가 더 중요해졌습니다. 채널톡은 공유 상태 제거와 캐시, 동적 큐로 메인 백엔드 CI를 36.6분에서 15분대까지 줄였습니다.
Istio Ambient mode의 요청 흐름을 Envoy config와 트래픽 경로로 단계별로 해부했습니다. HBONE, ztunnel, Waypoint가 어떻게 구현되는지 실제 설정 기준으로 설명했습니다.
Istio Ambient mode의 요청 흐름을 Envoy config와 트래픽 경로로 해부했습니다. Gateway, Waypoint, ztunnel이 어떻게 HBONE과 리다이렉션을 구현하는지 정리했습니다.
채널톡이 사내 엔지니어 세션을 바탕으로 친구·지인 초대형 오프라인 행사를 기획한 과정을 공유했습니다. 모객 방식과 네트워킹 설계, 운영 결과와 개선점을 함께 정리했습니다.
친구·지인 초대 방식으로 오프라인 엔지니어 세션을 기획한 배경과 운영 과정을 공유했습니다. 초대 구조, 질문 동선, 네트워킹 설계가 참석률과 만족도에 어떤 영향을 줬는지 정리했습니다.