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NAVER D2
Jun 4비개발자가 한 달 동안 풀스택으로 개발하면서 배운 것
프롬프트부터 MCP까지, 비개발자가 AI를 '길들여' 프로덕션급 서비스를 만드는 실전 전략
LLMPrompt Engineering+3
당근
Jun 4당근 200+개 DB 를 옮기는 ELT 플랫폼, DT Platform 을 만든 이야기
지옥 같던 PR 리뷰에서 탈출하여 데이터 파이프라인 리드타임을 10분의 1로 줄인 비결
ELTApache Spark+3
![[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 5/5] AI 접근성 등급으로 보는 코드베이스](https://cdn.sanity.io/images/v31psllp/production/fa5b3c7e2429ae8264908c69c7d665726ffd5940-1684x1030.png?auto=format&fit=max&w=1200)
Flex
Jun 4[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 5/5] AI 접근성 등급으로 보는 코드베이스
단순한 클린 코드를 넘어, AI 에이전트가 스스로 일할 수 있는 'AI-Native' 아키텍처로 가는 이정표
AI-Ready CodeModule Architecture+3
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Jun 3카산드라의 와이드 파티션을 동적으로 분할하여 시계열 워크로드 최적화하기
데이터 급증과 파티션 쏠림 현상을 해결하기 위한 넷플릭스 엔지니어링 팀의 동적 파티셔닝 전략 대공개
CassandraTime Series+3
Airbnb
Jun 2과거 데이터가 부족할 때, 지리적 데이터에서 답을 찾다: 에어비앤비의 시계열 예측 전략
베이지안 계층 모델로 구현한 '지리적 타임머신': 전 세계 10만 개 경로의 수요를 예측하는 기술적 해법
Bayesian InferenceTime Series Forecasting+3
NAVER D2
Jun 2Inside VictoriaMetrics
수집부터 쿼리까지, 대규모 메트릭 인프라를 지탱하는 내부 아키텍처의 핵심 원리 분석
VictoriaMetricsTSDB+3
NAVER D2
Jun 1AI 에이전트가 코드를 실험하고 개선하는 법
네이버가 Karpathy의 AutoResearch를 실무에 이식하여 QoE 17%를 끌어올린 자율 최적화 비결
AI AgentQoE Optimization+3
Samsung Tech
Jun 1AI 저작권 소송 – 美 법원의 판단 기준
앤트로픽부터 뉴욕타임스 소송까지, 법원이 공정이용(Fair Use)을 가르는 3가지 핵심 잣대 완전 분석
Generative AICopyright Law+3
Netflix
May 29넷플릭스의 고성능 그래프 추상화 계층: 제1부
650TB 대규모 데이터를 실시간으로 요리하는 넷플릭스의 독자적인 그래프 추상화 레이어(Graph Abstraction)를 공개합니다.
Graph ArchitectureHigh Throughput+3
Netflix
May 29사일로에서 서비스 토폴로지로: 넷플릭스가 실시간 서비스 맵을 구축한 이유
eBPF부터 그래프 DB까지, 복잡한 마이크로서비스 숲에서 길을 잃지 않게 해주는 실시간 '살아있는 지도'
MicroserviceseBPF+3
![[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 4/5] Acceptance 증명이 리뷰를 바꾼다](https://cdn.sanity.io/images/v31psllp/production/6705c41b0f4dc43d0e1f65c9a632db8d0f8246c7-1684x1030.png?auto=format&fit=max&w=1200)
Flex
May 29[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 4/5] Acceptance 증명이 리뷰를 바꾼다
AI 에이전트와 시니어 엔지니어가 설계에만 집중하게 만드는 flex의 E2E 테스트 자동화 전략
E2E TestingGradle+3
라인
May 29ODW #8: Slack MCP로 사고 대응과 FAQ 생성 작업 속도를 높이는 실습형 사내 워크숍 후기
MCP 프로토콜로 실현하는 사고 대응 자동화와 지식 관리의 새로운 패러다임
MCPSlack+3