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여기어때
Aug 5실패한 메시지는 어디로 가야 할까?- Kafka Retry/DLT 설계와 운영에서 밟은 3가지 함정
여기어때 정산팀이 non-blocking 재시도와 공통 DLT 라이브러리를 설계하며 정교하게 우회한 3가지 실무 함정
KafkaSpring Kafka+3
채널 톡
Aug 4DynamoDB 핫 파티션을 해결하는 3가지 방법 (3): 조회를 인덱스 테이블로 옮기기
공통 라이브러리 설계로 GSI 없이 복잡한 키 변환부터 무한 루프 없는 페이지네이션까지 완벽히 재현한 채널톡의 마이그레이션 비하인드
DynamoDBNoSQL+3
우아한형제들
Aug 4배포 없이 앱과 로컬 웹을 잇다
지루한 CI/CD 대기 시간 제로! 양방향 웹소켓 터널링으로 로컬 화면을 앱에 즉시 띄우는 프록시 시스템 ITDA 구축기
ProxyTunneling+3
여기어때
Aug 4에이전트가 디자인 시스템 컴포넌트를 “제대로” 쓰게 만드는 방법
Figma Code Connect와 Agent Docs를 이용해 AI가 생성하는 UI 코드의 정확성과 일관성을 극대화하는 프론트엔드 전략
Design SystemAI Agent+3
당근
Aug 4실험을 더 편하게 설계할 수 있게: 당근 실험플랫폼 이야기
코딩 없는 지표 정의부터 LLM 에이전트를 활용한 자동화까지, 당근 실험플랫폼의 진화기
AB TestingData Platform+3
Flex
Aug 3경계를 빌드로 못 박으면, 경계를 옮기는 일도 빌드가 붙잡습니다
컴파일러에게 의존성을 맡겼을 때 찾아오는 '두 번째 청구서'와 변경 리듬을 따르는 실용적 설계 방법론
Multi-ModuleGradle+3
토스
Aug 3DS와 MLE가 함께 일하는 법
노트북 코드에서 완벽한 추상화 계약과 모노레포로 나아간 DS와 MLE의 3단계 협업 진화기
MLOpsMonorepo+3
Netflix
Jul 31분석을 위한 디바이스 사양 모델링
대규모 하드웨어 격차를 극복하는 디바이스 사양 분석과 피처 플래그 모델링의 시너지
Data ModelingFeature Management+3
여기어때
Jul 31늙어버린 당신의 AI
최신 LLM 세대 전환 시 반드시 점검해야 할 프롬프트 및 설정 파일 감사와 정기 검진 자동화 전략
LLMClaude 5+3
여기어때
Jul 31여기어때 리서치 아카데미
리서치 팀의 병목을 해결하고 전사 UX 감수성을 깨운 '리서치 아카데미' 리얼 도전기
UX ResearchUsability Test+3
라인
Jul 31Grafana에서 자연어로 장애 원인을 분석하기: LLM 에이전트 기반 SRELens 개발기
LLM 에이전트와 SRE 운영 지식의 결합으로 탄생한 똑똑한 관측성 분석기 SRELens 개발기
GrafanaLLM Agent+3
Netflix
Jul 30GenRec: 넷플릭스의 LLM 네이티브 추천 시스템을 향하여
수만 개의 피처 가공 대신 한 줄의 프롬프트와 프리필 전용 추론 최적화로 성능과 비용을 모두 극대화한 GenRec 비하인드
LLMRecommendation System+3