기업 기술블로그의 Performance 관련 글 491개
주요소식 26년 6월 소식에서는 다음과 같은 유용한 정보들을 만나보실 수 있습니다. TypeScript 7.0 RC Go로 재작성된 네이티브 컴파일러를 탑재한 TypeScript 7.0의 릴리스 후보(RC)가 공개되었다. 기존 타입 체크 로직과 구조를 그대로 유지한 채 포팅해 6.0보다 약 10배 빠르며, Bloomberg, Figma, Google, Slack, Vercel 등 여러 기업의 팀과 프리릴리스 빌드를 테스트해 왔다. 향후 한 달
콘텐츠 요약 1. 데스크톱 가상화로 전공별 실습 환경을 중앙 서버에서 즉시 배포하고 GPU 자원을 탄력 배분합니다. 2. 물리 PC에 전공별 환경을 개별 세팅할 경우 관리 ... Read More
'Iceberg가 더 효율적이다' 이론을 실제 운영 데이터로 검증. Athena와 PySpark 환경에서의 다섯 가지 벤치마크 결과를 공유합니다
부제: derived source와 Lucene 10.3으로 stored fields 병목을 해소하고, 무중단·안전 롤백 전략으로 메이저 버전을 올린 이야기 본 게시글은 미리디의 김민석, 최시온, 이동진, 김백규님과 함께 작성하였습니다. 미리디의 미리캔버스 소개 미리캔버스는 “누구나 쉽게, 함께 만드는 디자인”을 지향하는 실시간 협업 디자인 플랫폼입니다. 프레젠테이션, SNS 카드뉴스, 유튜브 썸네일, 포스터까지 다양한 시각 콘텐츠를 브라우저에
부제: 4,000만 건 디자인 리소스의 의미 기반 검색을 위한 듀얼 벡터 설계, 그리고 OpenSearch 2.19에서 마주한 메모리와 IOPS 병목과의 싸움 본 게시글은 미리디의 김민석, 최시온, 이동진, 김백규님과 함께 작성하였습니다. 미리디의 미리캔버스 소개 미리캔버스는 “누구나 쉽게, 함께 만드는 디자인”을 지향하는 실시간 협업 디자인 플랫폼입니다. 프레젠테이션, SNS 카드뉴스, 유튜브 썸네일, 포스터까지 다양한 시각 콘텐츠를 브라우저
(판매가-취득금액)이 모두 판매자의 수입이 되나요? 폭리를 취하는 판매자가 너무 많은 것 같아요.
[ kt cloud DC서부운용센터 서동진 님 ] 요약 이 글에서는 AI 데이터센터에서 발생하는 고조파의 원인과 전력 품질 대책을 다룹니다. 안정적인 전력 운영과 설비 장애 예방을 위한 실무적 판단 기준을 정리합니다. #AI데이터센터 #고조파 #전력품질 #SMPS #능동필터 먼저 짚고 넘어갈 부분이 있습니다. 고조파와 고주파는 서로 다른 개념입니다. 고주파는 수십 kHz 이상의 고속 스위칭 노이즈로 EMI 문제에 해당하고, 고조파는 기본파 60
Redis의 성능 한계와 비용 부담을 줄이기 위해, 호환성 검증과 롤아웃을 거쳐 Valkey 9.0을 운영 캐시 계층에 안착시킨 과정을 정리합니다.
들어가며 포스타입은 얼마 전 WYSIWYG 에디터의 코어를 Froala에서 Lexical로 바꿨습니다. 한 해 100만 편이 넘는 글이 올라오는 서비스에서, 10년의 맥락이 쌓인 에디터를 통째로 들어내는 작업이었습니다. 사실 저희가 1년 전에 한 번 접었던 일입니다. 창작 플랫폼에서 에디터는 창작자가 매일 쓰는 핵심 도구입니다. 그걸 통째로 들어내는 일이라 리스크가 컸고, 얼마나 걸릴지도 가늠이 안 됐거든요. 그만한 값을 치를 가치가 있는지 확
Agentic AI 워크로드에서 CPU가 추론 인프라의 병목이 된 원인을 분석하고 CPU 3사의 최신 데이터센터향 CPU 라인업을 분석해보며 Agentic AI 시대에 다시 떠오른 CPU의 중요성에 대해 알아봅니다.
5G vRAN의 각 계층에 들어가는 AI 모델은 마이크로초 단위의 실시간 제약을 만족해야 하며, 이를 위해 전문가가 수주에 걸쳐 SIMD 최적화 C++ 코드를 수동으로 작성해 왔습니다. 이 과정을 자동화하기 위해 LLM 기반의 전문화된 Agent들이 분석, 전략 수립, 코드 생성 및 검증을 수행하는 Multi-Agent 컴파일러를 개발했습니다. 이 블로그에서는 그 개발 과정과 방법론, 적용 결과를 공유합니다.
이 글은 AI 협업 시대에 테스트 코드는 미래 세션의 AI가 읽는, 실행 가능한 프롬프트라는 새로운 관점을 바탕으로, 테스트 코드의 역할과 작성 방향을 정립합니다. 특히 개발 과정에서 빈번하게 발생하는 AI 세션 간 맥락(Context) 휘발 문제를 해결하는 가장 강력한 동기화 장치로서의 테스트 가치를 설명합니다. 또한 멀티 테넌트 서비스 격리 정책 사례를 통해 @DisplayName에 구현이 아닌 비즈니스 의도와 '왜(Why)'를 담는 구체적
DORA가 4개 지표에서 5대 지표로 바뀌었습니다. 새로 추가된 배포 재작업률과 7가지 팀 유형, AI 시대 개발 생산성을 끌어올리는 세 가지 실행 과제까지. AI 시대 한국 엔터프라이즈를 위한 DORA 실행 가이드를 소개합니다.
네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2026(5월)에서 발표되었던 세션을 공개합니다. 발표 내용 AI 에이전트로 나만의 회사를 차리고, 어디서 접속하든 같은 구성원이 같은 목표로 일하게 만든 이야기입니다. 발표 대상 AI 에이전트 활용에 관심있는 분들 목차 PROLOGUE — Claude Code, 매일 쓰는데 왜 매번 처음인가요? PLATFORM — NaverMadCat이란 ORGANIZATION — 비서실장
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