뷰노 개발팀의 큰 변화에 대하여
뷰노가 생체신호·헬스케어 사업 확장에 맞춰 개발 조직을 여러 팀으로 개편했습니다. AI 기반 심정지 예측·심전도 제품 개발과 B2C 기술 과제를 소개합니다.


뷰노가 생체신호·헬스케어 사업 확장에 맞춰 개발 조직을 여러 팀으로 개편했습니다. AI 기반 심정지 예측·심전도 제품 개발과 B2C 기술 과제를 소개합니다.

Redis Key와 Session ID로 공유 파일의 점유 락을 구현했습니다. 만료 이벤트와 WebSocket 종료를 활용해 잔존 락을 해제했습니다.

PostgreSQL의 pg_trgm 기반 GIN 인덱스로 환자 정보 부분 일치 검색을 개선했습니다. 100만 건 환경에서 `%LIKE%` 검색은 약 9~10배 빨라졌습니다.

서버에서 클라이언트로 이벤트를 전달하는 Polling, Comet, SSE, WebSocket 방식을 비교했습니다. 통신 빈도와 연결 유지 비용을 기준으로 Polling 또는 WebSocket을 선택할 수 있습니다.

Prometheus와 Grafana로 GPU 클러스터 리소스를 수집·시각화하는 구성을 소개했습니다. Python 커스텀 exporter로 GPU 점유율 등을 보고하고 수집 주기별 부하를 고려했습니다.

분리된 멤버십·크레딧 체계를 통합하기 위해 Kong 기반 MSA와 JWT SSO를 구축했습니다. 향후 캐싱, 메시지 브로커, 통합 관측 체계 도입을 검토합니다.

Python 리스트와 JavaScript 배열의 주요 메서드를 대응시켜 비교했습니다. 원본 변경 여부와 반환값, 예외 처리 차이를 정리했습니다.

병리 슬라이드 뷰어의 대량 Gland Canvas 렌더링 지연을 분석했습니다. Spatial index와 화면별 필터링·그룹화로 렌더링 대상을 줄였습니다.

신규 구성원이 많은 SW 개발팀이 Futurespective 워크숍으로 협업 규칙을 논의했습니다. 산출물 공동 소유와 주간 공유를 포함한 5가지 그라운드룰을 마련했습니다.

뷰노 SW 개발팀의 기술 블로그 개설 배경과 개발 영역을 소개했습니다. 의료 AI SW 현장의 문제 해결 사례를 공유할 계획입니다.
