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마이리얼트립DevOps
채널 톡
Oct 26우리가 굳이 엔지니어의 고민까지 기록하는 이유
기술 블로그의 부담을 줄이고 의사결정의 맥락을 연결하는 채널 DevRel의 DEV POSTING 이야기
DevRelDeveloper Experience+3
Netflix
Oct 22Single-tenant Titus: 멀티 테넌트 컨테이너 플랫폼에서의 VM 수준 격리
멀티 테넌트 컨테이너 플랫폼 Titus에서 하드웨어 레벨의 노이즈 이웃 문제를 극복하고 VM 수준 격리를 도입한 기술적 여정
TitusContainers+3
Flex
Oct 22팀 이름을 DevOps가 아니라 Cloud Platform으로 지은 이유
티켓 요청 처리반에서 벗어나 개발자와 AI 에이전트가 함께 쓰는 자율적 인프라 플랫폼 구축기
Platform EngineeringDevOps+3
왓챠
Oct 22감으로 맞추던 값을 식을 세워서 kubernetes 최적화하기
왓챠 플랫폼팀이 인코딩 인프라 비용은 최대 74% 줄이고 전체 작업 속도는 35% 끌어올린 모델 기반 최적화 가이드
KubernetesCost Optimization+3
무신사
Oct 19빠른 기기가 왜 기다려야 하지?
공유 Queue 기반 동적 분배와 대기 시간 단축으로 모바일 BVT 수행 시간을 절반으로 줄인 비결
AppiumTest Automation+3
토스
Oct 19평균 CPU는 여유로운데, 커밋은 왜 느릴까?
평균 지표 뒤에 숨어 있던 NIC 인터럽트 병목을 발굴하고 4소켓 서버의 하드웨어 배치를 재설계한 극적인 성능 개선기
Oracle DBLinux+3
Netflix
Oct 16온톨로지 기반 관찰 가능성: 넷플릭스 규모의 엔드투엔드 지식 그래프 구축
파편화된 모니터링 도구와 LLM의 불확실성을 W3C 온톨로지 표준과 결정론적 AI 에이전트 아키텍처로 극복한 넷플릭스의 대규모 엔지니어링 사례
ObservabilityKnowledge Graph+3
라인
Oct 16AI로 E2E 회귀 테스트 자동화하기: ‘딸깍’을 파이프라인으로 바꾸기까지
LINE Plus QA 엔지니어가 AI 생성 코드의 거짓 성공 한계를 극복하고 회귀 테스트 196개를 자동화한 실전 가이드
AI Test AutomationE2E Testing+3
Netflix
Oct 14넷플릭스 Stratum 미디어 처리: 자동화된 컨테이너 리소스 최적화
안전한 컨테이너 자동 감축(Right-Sizing)을 구현한 Stratum Resource Tuner의 설계와 메커니즘
NetflixStratum+3
Netflix
Oct 14대규모 학습 및 추론 작업을 위한 신뢰할 수 있는 GPU 컴퓨팅
하드웨어 감지부터 자동 복구까지, 넷플릭스가 GPU 가용성을 99.95%까지 끌어올린 4단계 아키텍처
KubernetesGPU Compute+3
토스
Oct 14Spark Connect on Kubernetes #2: Operator로 만드는 Control Plane
토스증권 데이터 인프라팀이 겪은 컨트롤 플레인 설계와 드라이버 무중단 전환 기술 노하우
Spark ConnectKubernetes+3
채널 톡
Oct 14기업들은 왜 코어밸류를 중요하게 생각할까?
긴 문구를 버리고 실천 사례를 더해 일하는 방식을 진정으로 안착시킨 데브렐 및 조직 문화 혁신 전략
Engineering CultureCore Values+3