Hive 채팅 시스템 구축기
Hive 채팅 시스템의 실시간 통신 구조와 라우팅, 부가기능 분리 전략을 정리했습니다. Netty, WebSocket, Akka, gRPC, Armeria를 활용한 설계 고민을 공유했습니다.


Hive 채팅 시스템의 실시간 통신 구조와 라우팅, 부가기능 분리 전략을 정리했습니다. Netty, WebSocket, Akka, gRPC, Armeria를 활용한 설계 고민을 공유했습니다.

goroutine 내부 에러를 테스트할 때의 비결정성을 줄이는 방법을 다뤘습니다. sync.WaitGroup과 채널 기반 Waiter로 종료 대기와 에러 전파를 제어하는 구조를 소개했습니다.

Public LCD 의존으로 생길 수 있는 지연과 장애를 줄이기 위해 Full Node를 직접 구축했습니다.\n버전별 설정과 복구 절차를 맞추자 응답 성능도 크게 개선됐습니다.

Xcode의 다양한 중단점과 감시점으로 디버깅 지점을 정밀하게 찾는 방법을 소개했습니다.\n라인, 심볼, 런타임, 제약, 테스트 실패와 watchpoint 활용까지 정리했습니다.

Steam 윈도우 게임에서 발생하는 주요 어뷰징 유형과 대응 방안을 정리했습니다. 계정 보호, 클라이언트 보안, VAC와 보안솔루션 활용의 필요성을 설명했습니다.

Hive 애널리틱스 로그로 신규 유저의 보상형 광고 시청 여부와 이후 LTV, 전환율, 리텐션을 비교 분석했습니다. 광고 시청 집단이 더 높은 과금과 활동성을 보여 세그먼트 추적과 푸시 운영에 활용할 수 있었습니다.

게임 유저를 활동력과 구매력 기준으로 분류하는 BigQueryML 기반 모델 개발 사례를 소개했습니다.\n주기적 학습·서빙 자동화와 대시보드 제공으로 마케팅 활용도를 높였습니다.

사내 IT 인프라를 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드로 나누어 소개했습니다. 서버·네트워크·스토리지 구성과 모니터링, 유지보수로 안정성을 높이는 운영 방식을 설명했습니다.

하이브 커뮤니티는 게임과 연동되는 포럼형 커뮤니티 서비스로, 별도 웹 개발 없이 운영할 수 있도록 구성했습니다. 16개 언어 지원과 쿠폰, 공지, 제재 관리 기능으로 글로벌 게임 운영을 돕습니다.

상위·하위 인텐트를 함께 추론하는 챗봇을 위해 MTL 기반 PLE 모델과 CurricularFace loss를 적용했습니다.\n기존 앙상블보다 성능과 관리 효율을 함께 개선한 사례를 소개했습니다.

모바일 앱을 개발할 때 서버에서 비트맵 이미지를 받아 보여주는 기능을 구현해야 할 경우가 있습니다. 안드로이드에서는 BitmapFactory와 같은 저수준 API만을 제공

게임은 게임 본연의 기능 이 외에도 유저가 게임을 직접 하기까지 마켓 출시를 위해 신경 써야 할 부분들이 있습니다. 유저를 식별할 수 있는 로그인 과정이 있어야 하며 출시
