교촌에프앤비의 AWS Transform을 이용한 국내 최초의 VMware 마이그레이션 사례
Agentic AI 기반 자동화로 컨설팅 파트너 없이 성공한 교촌에프앤비 사례 회사소개 교촌에프앤비는 1991년 창립 이래 대한민국 치킨 프랜차이즈 업계를 선도해온 기업입니다. ‘교촌치킨’이라는 대표 브랜드를 통해 전국 1,000여 개 매장을 운영하며, 최근에는 해외 시장 진출에도 적극적으로 나서고 있습니다. 교촌에프앤비는 디지털 혁신을 통한 고객 경험 향상과 운영 효율성 제고를 위해 클라우드 전환을 추진해왔습니다. 배경 및 과제 교촌에프앤비는
Amazon RDS 및 Amazon Aurora와 Amazon OpenSearch Ingestion 통합하기
본 게시글은 AWS Bigdata Blog에 게시된 Integrating Amazon OpenSearch Ingestion with Amazon RDS and Amazon Aurora를 한국어 번역 및 편집하였습니다. 수백만 개의 항목에 대한 강력한 검색 기능은 높은 관련성을 유지하면서 빠르고 정확하며 손쉽게 제공되어야 합니다. 관계형 데이터베이스는 구조화된 데이터를 저장하는 데 널리 사용되는 방법이며, 조직에서는 핵심 비즈니스 정보를 저장하기
복잡한 비즈니스 로직, 파이프라인으로 다듬기
카카오뱅크 대출 심사 과정에서는 사용자의 소득 정보가 필수적으로 필요합니다. 하지만 대출 심사처럼 복잡한 비즈니스 로직과 단계가 많아질수록, 코드가 길어지고 서로 강하게 결합되어 유지보수가 점점 더 어려워지는 문제가 발생합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 GitLab CI/CD 파이프라인에서 영감을 받아, 복잡한 데이터 가공 로직을 보다 유연하고 테스트하기 쉬운 구조로 개선한 경험을 공유하고자 합니다.
추천시스템을 바꾼다는 것: 구조적 선택이 유저 행동을 어떻게 바꾸는가
ML Engineer, 장성원 님
지피지기면 백전불태 2편: TPU의 등장과 부상
2016년 탄생한 구글의 AI 칩 TPU의 등장 배경에 대해 알아보고, 10년간 쌓아올린 하드웨어와 소프트웨어 구조를 파헤쳐보면서 엔비디아 맞서기 위한 구글의 AI 반도체 시장 전략에 대해 분석해봅니다.
AI 기반 금융 플랫폼 아키텍처와 혁신적인 금융 여정
저희 플랫폼의 핵심 역량을 완성한 Financial Platform Journey Revamp (FPJR) 프로젝트의 모습과 그 의의를 소개하고자 합니다. FPJR은 AFINIT이 처음부터 지향해 온 기술 기반 금융 서비스 비교 플랫폼으로서의 정체성을 공고히 하는 핵심 구조입니다.
Spark History MCP + AI Agent로 Spark 분석 자동화하기
안녕하세요! FLO 데이터&추천팀의 Ken, Julian입니다. 저희 데이터&추천팀에서는 매일 수십 개의 Spark 배치 작업을 운영하고 있습니다. 추천 모델 학습, 사용자 행동 데이터 집계, 데이터마트 생성, 사용자 추천 데이터 추출 등 다양한 ETL 파이프라인이 Amazon EMR 클러스터에서 돌아가고 있죠. 그런데 이 Spark 작업들이 실패하면... 정말 머리가 아픕니다. "어? 새벽 3시에 돌린 작업이 실패했네? 로그 보러 가야겠다..
Kafka Streams 기반 EDA 구축 사례: 올리브영 품절 시스템 현대화 프로젝트
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당근 검색 엔진, 쿠버네티스로 쉽게 운영하기 2편 — 데이터 노드 웜업 적용
2025년 12월 인도 핀테크 뉴스
12월 인도 핀테크 관련 정부 규제, 경쟁사 및 업계 동향을 공유합니다.
'우리는 이미 만들고 있었다' - 개발조직 AI 리얼스토리(2025년판)
안녕하세요, 테크편집부입니다. 지난 여름 사내 세미나에서 '우리는 이미 만들고 있었다' 라는 주제로 공유된 개발조직 AI 구현 사례를 블로그 스타일로 재편집/정리였사오니 참고하시기 바랍니다. *SK플래닛은 OK캐쉬백과 Syrup Wallet 앱으로 알려져 있는 회사로, 그밖에도 다양한 사내외 AI & Data…
NAVER DAN 2025 참관기
NAVER DAN 2025 참관기 Introduction 안녕하세요? HyperAccel ML팀 박신현입니다. 2025년 11월 6~7일 양일간 코엑스에서 열렸던 NAVER DAN 2025에 다녀와서 느낀 점을 공유하려고 합니다. 참관 동기 이번 컨퍼런스 참관의 주요 목적은 다음과 같습니다: 확장 가능한 스토리지 인프라 인사이트 확보: 컴퓨팅 클러스터 내 노드끼리 데이터를 공유하는 것을 넘어, 서로 다른 클러스터 간 데이터를 주고 받을 수 있는
배달대행사 API 연동과 장애 대응 - 오늘드림 서비스 개발기
오늘 주문하면 오늘 받는 오늘드림 서비스, 이를 위해 뒤에서는 얼마나 바쁘게 돌아갈까요? 안녕하세요. 올리브영 배송 및 물류 스쿼드에서 백엔드 개발을 담당하고 있는 맹곰이입니다.✌️ 올리브영은 택배 배송과 오늘드림 두 가지 배송 서비스를 제공하고 있는데요. 이 중 택배 배송과 관련 있는 물류시스템과 데이터 전송 방식은 "올리브영 물류시스템에서는 데이터를 어떻게 주고 받을까?"라는 제목으로 지난 해에 소개드렸습니다. 오늘은 물류시스템만큼 많은 트
Kafka Streams 윈도우 도입기
재고 정산 처리에 Kafka Streams window를 도입하며 겪은 이야기
Kafka Streams 윈도우 도입기
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통합 데이터 허브로 가는 길 - Part 3
기능 구현과 운영전략
Lustre Changelog DR
목차 인사말 전통적인 rsync 방식의 한계와 파일 히스토리 기반 DR Lustre Changelog Changelog의 동작 원리 Changelog 활성화 및 확인 changelog_mask 이벤트 타입 Changelog 읽기 글루시스 DR 솔루션 주요 특징 시스템 구성 시스템 아키텍처 컴포넌트별 상세 기능 동작 원리 1. 이벤트 수집 단계 2. 동기화 처리 단계 3. 이벤트 처리 상태 관리 4. 예상치 못한 종료 시 복구 메커니즘 5. 오류
14억 인도의 '금융 포용'을 이끄는 숨은 주역, NBFC를 아시나요?
인도 금융의 모세혈관 NBFC, 어떻게 14억 인구의 삶을 바꿨을까요? 전통 은행의 한계를 넘어 디지털 혁신으로 급성장 중인 인도의 비은행 금융 회사(NBFC)