We Can Do Better: 개발자 플랫폼 효율화 이야기
생산성 향상을 위한 업무 효율화 과정에서 개발자 플랫폼인 WECAN을 구축하는 과정을 소개합니다.
기업 기술블로그의 Backend 관련 글 1516개
생산성 향상을 위한 업무 효율화 과정에서 개발자 플랫폼인 WECAN을 구축하는 과정을 소개합니다.
생성형 AI 모델을 활용해 이미지를 생성할 때 특정 스타일을 부여하려면 LoRA 라는 모델의 개발이 필수적입니다. 하지만 모델 학습을 위한 데이터를 준비하는 데 개발자의 시간과 노력이 너무 많이 듭니다. 이러한 문제를 완화해주는 이미지 학습 데이터 증강 자동화 파이프라인, ‘Data Forge’를 소개합니다.
어플리케이션을 운영하다 보면, 트래픽 증가나 사용자 경험 개선, 비용 절감 등 다양한 요인으로 인한 성능 개선 요구가 꾸준히 제기됩니다. 저희 팀에서 운영하고 있는 Flink 어플리케이션도 비즈니스 요구사항을 만족시키기 위한 지속적인 성능 튜닝이 필요했습니다. 하이퍼커넥트의 대표 Product인 Azar의 핵심이 되는 1:1 매칭 서비스는 Flink 어플리케이션으로 구현되어 있는데, 특히 스와이프 직후 매칭이 이뤄져야 하는 Azar의 특성상,
혹시 데이터 사일로라는 말을 들어보셨나요? 데이터 사일로란, 서로 다른 시스템에서 생성한 데이터가 특정 부서나 업무에서만 사용되고, 다른 분야에서는 제대로 활용되지 못하는 상황을 말합니다. 이런 문제가 지속되면, 사내 데이터가 통합적으로 활용되지 못해 효율적인 의사결정이 어려워지게 됩니다. 따라서, 데이터 사일로 해소를 위해 전사 데이터 카탈로그를 구축하는 과정에서 겪었던 기술적인 어려움과 해결 방법을 소개하고자 합니다.
‘고루틴(goroutine)’은 ‘Go 언어’에서 제공하는 동시성 제어 패러다임으로, 간단하고 효율적으로 구현할 수 있는 강력한 도구이다. goroutine은 Go 언어 내부에서 go 키워드를 활용하여 런타임시 함수를 비동기적으로 쉽게 실행할 수 있게 한다. goroutine의 특징 가벼움: 매우 작은 메모리 스택을 가지고 시작하며, 필요에 따라 동적으로 확장동시성: goroutine을 사용하여 쉽게 동시에 실행되는 작업 관리채널(Channel
안녕하세요. 지그재그 서비스팀 로빈입니다.🙂 오늘은 저희 팀에서 관리하고 있는 상품상세페이지(Product Detail Page. 이하 PDP) 서비스의 프로젝트 아키텍처에 대해 간단히 소개해보려고 합니다. PDP 서비스는 2024년부터 “Domain-Driven 헥사고날 아키텍처"의 프로젝트 구조를 띠고 있는데요, 이렇게 운영한지 어느덧 1년을 향해 가고 있습니다. 국내외 여러 테크 블로그들을 돌아다녀보면 헥사고날 아키텍처란 무엇인지, DD
인트로 지금까지 클라이언트 단에서 사용하는 에셋들을 최적화하고 관리하는 방법들에 대해 알아보았다. 이제는 클라이언트만의 영역을 넘어 외부 서버에서 게임 에셋을 다운로드 하여 사용하는 패치 시스템에 대한 내용을 정리해 볼 것이다. 이번 편에서는 어드레서블 에셋과 AWS를 이용한 게임의 에셋 패치 시스템에 대한 내용을 다룬다. 관련 내용은 이전 글에서도 설명하였으니 이 글을 보기 전에 같이 보고오면 좋을 것이다. 라이브-게임-에셋-관리-개선기-1.
Side Effect를 효율적으로 다루려면 어떤 노력이 필요한지 살펴봅니다.
새로운 IMQA는 앱・웹 애플리케이션의 문제 상황에 대하여 정확하게 판단하고 처리할 수 있도록 다양한 데이터를 지원합니다.
지난 12월, 미국 라스베이거스에서 열린 AWS re:Invent 2024는 전 세계 IT 업계 관계자들이 모이는 큰 축제였습니다. 카카오뱅크의 5명의 개발자와 엔지니어들이 이 행사에 참석하여, 참가자의 시선에서 주요 세션 요약과 글로벌 이벤트 체험 후기, 유용한 팁을 생생하게 전합니다. AWS re:Invent 2024의 열기를 놓치지 말고 함께 느껴보세요!
이직 / 팀 이동 후 어색한 코드를 내 코드로 녹여내기까지의 여정을 공유합니다.
 # 들어가며 안녕하세요. NHN Cloud의 클라우드AI팀 이태형입니다. 로그 데이터가 쌓일수록 조회 속도가 느려지는 문제, 한 번쯤 겪어 보셨을 텐데요. 이 글에서는 이러한 문제를
안녕하세요. 스포카 백엔드팀 프로그래머 이지민입니다. 스포카에서는 식당 점주분들이 식자재 주문을 더 편리하게 하기 위한 많은 노력들을 하고 있습니다. 그중에서도, 주문하려는 품목을 검색하여 원하는 품목을 빠르게 찾을 수 있도록 품목 검색 기능을 제공하고 있는데요. 검색 엔진 도입부터 지금의 검색이 되기까지의 과정들을 이야기해보려고 합니다. 도입 초기에는 검색 엔진에 대한 이해가 깊지 않아, 논리적인 의사결정보다는 다양한 테스트를 통해 더 나은
Kafka Connect와 JDBC 커넥터를 이용해 DB 데이터를 쉽게 Kafka로 전송하는 방법과 발생 가능한 문제를 해결하는 방법을 공유합니다.
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