모든 블로그
RIDI

RIDI

도메인ridicorp.com
주요 카테고리 Backend · AI · Frontend

활동 요약

대표 인기 포스트RiGrid: Server Driven UI를 통해 변화에 민첩하게 대응하기139 조회
최근 30일
1개
평균 조회
40
누적 조회
522
전체 글
13개
마지막 발행
2026. 6. 30.
블로그 방문

최신 게시글 (13)

AI

매주 한 번, 우리는 AI로 일하는 법을 나눴습니다.

리디 개발센터가 6주간 AI 활용 세미나를 열고 실제 업무 적용 사례와 실패담을 공유했습니다. 작업 환경 설계, 작업 단위 축소, 검증과 가드레일의 중요성을 정리했습니다.

#LLM#prompt#자동화
1900

아키텍처

RiGrid: Server Driven UI를 통해 변화에 민첩하게 대응하기

서버 주도 UI인 RiGrid로 비즈니스 데이터와 UI 데이터를 분리해 결합도를 낮췄습니다. Grid, Cell, GraphQL 기반 설계로 유지보수성과 확장성을 높였습니다.

#Server Driven UI#GraphQL#MSA
13900

백엔드

Transactional Outbox message-relay 개선하기

MySQL 기반 message-relay의 쿼리 지연과 lock wait 문제를 분석하고 개선한 사례를 소개했습니다. NOWAIT와 LIMIT 조합으로 lock 경합을 줄여 성능을 안정화했습니다.

#MySQL#Kafka#Redis
3100

AI

리디 추천 시스템, MLOps Platform에 올라탈 결심

리디는 추천 시스템을 SageMaker 기반 MLOps 플랫폼으로 재구성해 운영 복잡도를 줄였습니다. 모델 버전 관리, 롤백 자동화, 실시간 추론으로 더 동적인 추천 경험을 준비했습니다.

#MLOps#AWS SageMaker#ML
3100

백엔드

리디 추천 시스템 Phase 2 – Feature Store 도입기

리디가 추천 시스템 고도화를 위해 Feature Store를 도입한 배경과 구축 과정을 소개했습니다. 키워드 추천에서 빠른 실험과 성과 개선을 확인했습니다.

#Feature Store#추천 시스템#ML
3200

백엔드

Transactional Outbox 패턴으로 메시지 발행 보장하기

Transactional Outbox 패턴으로 DB 트랜잭션과 메시지 발행의 원자성을 보완하는 방법을 소개했습니다. 리디는 Polling Publisher와 락 조합, 지연 삭제로 Kafka 메시지 신뢰성과 운영 성능을 함께 개선했습니다.

#Kafka#MySQL#Redis
3500

백엔드

리디와 함께하는 CRM 여정

리디가 Braze 기반 CRM 캠페인을 통해 고객 세분화와 맞춤형 알림 실험을 진행한 사례를 공유했습니다. 수동 테스트에서 검증한 뒤 Athena, replica DB, Kafka로 자동화하고 빈도 제한과 단계적 배포로 운영 안정성도 확보했습니다.

#CRM#Braze#A/B 테스트
2100

프론트엔드

API 문서화, TS 타입만 있으면 해결! – Tspec

TypeScript 타입과 JSDoc만으로 API 문서와 OpenAPI Spec을 자동 생성하는 Tspec을 소개했습니다. 기존 코드 변경을 최소화하면서 문서화, 테스트, 최신화 부담을 줄이는 방법을 설명했습니다.

#TypeScript#REST API#OpenAPI
3300

프론트엔드

예상보다 24배 많은 콘텐츠에 프론트가 대처하는 방법

6,000개 작품 규모의 이벤트 페이지를 위해 리스트 가상화와 스켈레톤, gzip 등을 적용해 성능을 개선했습니다. 또한 필터링과 탐색 기능을 보강해 대량 콘텐츠에서도 사용성을 높였습니다.

#React#SSR#virtualization
3300

백엔드

리디에서 Kafka를 사용하는 법

리디에서 내부 API를 Kafka 기반 이벤트 버스로 전환한 활용 사례를 소개했습니다. 실시간 랭킹, 분석, 작업 큐, 이벤트 처리에 Kafka를 적용한 방식과 예시 코드를 다뤘습니다.

#Kafka#event bus#CloudEvents
4600

AI

리디의 머신러닝 파이프라인 톺아보기

리디 데이터사이언스팀이 기존 시스템을 활용해 머신러닝 파이프라인을 구축한 사례를 소개했습니다. 학습, 배포, A/B 테스트, 모니터링까지 유기적으로 연결해 운영 효율을 높였습니다.

#ML#MLOps#Airflow
2700

기타

React 리팩토링, 10년 넘은 리디북스 웹도 OK

프론트엔드 기술 스택 대통합 The post React 리팩토링, 10년 넘은 리디북스 웹도 OK appeared first on 리디주식회사 RIDI Corporatio

3500

기타

리액트 네이티브로 13년 된 네이티브 앱 전환하기

리디북스 모바일 앱, 크로스 플랫폼 도입 과정 The post 리액트 네이티브로 13년 된 네이티브 앱 전환하기 appeared first on 리디주식회사 RIDI Co

4000