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토스
Jun 223. 우리 팀의 문서화는 왜 실패할까? (1)
토스 개발자들이 의지가 아닌 시스템으로 문서화 난제를 해결한 방법
Technical WritingDocumentation+3
아임웹
Jun 22AI가 쓴 SQL을 안전하게 쓰는 법
아임웹이 LLM의 불안정한 환각을 제어하고 안전한 프로덕션급 Text-to-SQL 파이프라인을 구축한 실전 아키텍처
LLMText-to-SQL+3
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Jun 19데이터 프로젝트: 넷플릭스 규모에서의 데이터 자산 관리
조직 개편에도 무너지지 않는 내구성 있는 데이터 거버넌스, 'Data Projects' 아키텍처 공개
IAMData Platform+3
Netflix
Jun 19넷플릭스의 카산드라 데이터 이동 아키텍처 진화 과정
모놀리식 구조를 깨고 S3 백업에서 직접 데이터를 추출하는 차세대 카산드라 아키텍처로의 전환기
CassandraApache Iceberg+3
Netflix
Jun 19사일로에서 서비스 토폴로지로: 넷플릭스가 실시간 서비스 맵을 구축한 이유
eBPF와 그래프 DB로 구현한 실시간 서비스 토폴로지가 복잡한 분산 시스템의 가시성을 해결하는 방법
MicroserviceseBPF+3
Netflix
Jun 19VMAF v1: 좋은 것만으로는 충분하지 않습니다
더 정확해진 4K·모바일 평가부터 압도적인 처리 속도까지, 업그레이드된 오픈소스 VMAF의 모든 것
VMAFVideo Compression+3
라포랩스
Jun 19광고 성과 데이터 StarRocks 도입기
퀸잇이 대규모 트래픽 속에서 DB 부하를 차단하고 S3 비용을 95%나 절감한 StarRocks 아키텍처 튜닝 여정
StarRocksOLAP+3
토스
Jun 19Spark Connect on Kubernetes #1: 견고한 Spark Connect 만들기
단일 장애점부터 리소스 경합까지, Kubernetes 환경에서 Spark Connect를 운영하며 마주한 난관과 해결책
Apache SparkKubernetes+3
![[의존성의 방향을 따라 5/5] Evergreen이 가능했던 이유](https://cdn.sanity.io/images/v31psllp/production/c2a9ffeaccce03f3fd36a570ed6a7017e427d998-1684x1030.png?auto=format&fit=max&w=1200)
Flex
Jun 19[의존성의 방향을 따라 5/5] Evergreen이 가능했던 이유
빅테크 기업들이 입을 모아 말하는 자동화의 핵심, 일관된 빌드 구조가 만드는 기술 부채 해소 전략
GradleOpenRewrite+3
토스
Jun 19전문성 밖으로 나아가기
테크니컬 라이터가 직접 설계한 자동화된 지식 생태계와 플랫폼 '토독' 이야기
Technical WritingSSoT+3
라인
Jun 17ID-JAG The Hard Way: 실패로 배우는 AI 에이전트 보안 핸즈온
성공보다 값진 '실패'를 통해 배우는 AI 시대 차세대 인가 표준 ID-JAG의 모든 것
ID-JAGOAuth 2.0+3
미리디
Jun 16AI 스타일 검색 2편 : 듀얼 벡터 검색과 OpenSearch 3.3 버전업
단순 키워드 매칭을 넘어 의미와 스타일을 동시에 잡는 하이브리드 검색 최적화 전략
OpenSearchSigLIP+3