올리브영

·Architecture·

AWS, Kotlin, Kafka, OpenSearch, Spring Batch

올리브영은 옴니채널 재고 정합성 한계에 대응하기 위해 인벤토리 데이터 파이프라인을 이벤트 기반 아키텍처로 재설계했으며 확장성과 안정성을 높이려는 목적이다. Spring Batch Partitioning으로 기초재고 생성 리드타임을 절반 수준으로 단축했고, Kafka Fan-Out으로 데이터 파이프라인의 지연을 줄였다. 이전의 단일 API 접근에서 벗어나 서비스별 PUSH/PULL 전략과 이벤트 구독을 도입해 확장성과 신뢰성을 높이고 실시간 재고 서비스를 안정적으로 제공한다.

구글

·Else·

SDK

구글이 ADK 2.0의 개발 배경과 핵심 기능에 대해 명확히 설명하고, 개발자가 업그레이드를 왜 고려해야 하는지 맥락을 제공합니다. 본문은 ADK 2.0의 기능 목록과 개선 포인트를 요약하고, 업그레이드 시 주의 사항과 기대 효과를 제시합니다. 출시 직후의 가이드 성격으로 구성되어 개발자들이 마이그레이션 판단에 필요한 근거를 빠르게 얻을 수 있습니다.

구글코리아

·Else·

Event

구글코리아가 2026 유튜브 웍스 어워드 코리아의 공식 출품 접수를 시작했다는 발표를 오늘 업계에 예고하며 전합니다. 본 광고제는 지난 해 가장 창의적이고 혁신적이며 뛰어난 비즈니스 성과를 기록한 유튜브 캠페인을 전 세계적으로 조명합니다. 출품 접수를 통해 글로벌 캠페인 사례를 공유하고, 차별화된 마케팅 전략 수립에 유용한 실행 가능 인사이트를 제공합니다.

AWS

·AI/ML·

AWS, Titan Embeddings, Graphiti, Neo4j

AWS가 포스코DX의 엔지니어링 암묵지를 AI가 활용 가능한 지식 자산으로 전환하는 파이프라인과 지식 그래프 아키텍처를 소개합니다. 35개 설계 규칙 중 대부분이 일반 LLM에 학습되지 않음을 확인하고, UDK 3축 분류로 암묵지와 자사 규칙을 식별해 Graphiti·Neo4j 기반의 지식 그래프로 구조화했습니다. 또한 PoC 결과는 60초 엔드투엔드 처리와 14종 포맷 수집, 9개 스택 인프라 구성을 가능하게 했고, 하이브리드 검색으로 실무 Q&A의 정확도를 높였습니다.

왓챠

·Architecture·

AWS, LLM, Claude Code, Google Cloud, AI Development Platform

왓챠의 AI 개발 플랫폼 ADP는 비개발 직군도 Claude-Code를 통해 앱을 개발·테스트·배포할 수 있는 중앙화된 솔루션으로 설계되었다. 데이터 카탈로그 MCP와 데이터 저장소 MCP를 내장하고 다층 가드레일과 샌드박스 환경으로 데이터 접근과 코드 유출 우려를 효과적으로 차단한다. 현재 60개 이상 앱이 ADP로 제작되었고, 이 중 95%가 비개발 직원에 의해 개발되었으며, 하루 30건 이상 배포되고 평균 2분 이내의 배포 시간은 달성되었다.

여기어때

·DevOps·

Spring Boot, Java, Docker, jemalloc, jeprof

여기어때의 Docker 환경에서 JVM 힙은 정상인데 네이티브 메모리 누수로 RSS가 급증하는 현상을 원인 추적과 해결 워크플로우로 규명합니다. jeprof로 네이티브 할당의 대부분이 Inflater와 zlib에서 발생함을 확인했고, async-profiler로 자바 코드 경로를 확인해 getResourceAsStream의 흐름에서 문제를 파악했습니다. 핵심 처방은 스트림을 close하고 자원 해제를 보장하는 것과, 컨테이너에서 MALLOC_ARENA_MAX 조정 등의 추가 튜닝으로 RSS를 안정화하는 방식입니다.

여기어때

·DevOps·

Java, Docker, OOM Killer, Native Memory

여기어때의 기술 블로그 글은 Docker 환경에서 JVM 힙은 멀쩡한데도 네이티브 메모리 증가로 서버가 종료되는 현상을 다룹니다. 네이티브 메모리 추적(NMT)과 cgroups, OOM Killer의 작동 원리를 통해 힙 외 메모리 누수의 가능성을 분석하고, 다음 편에서 확정적 해결책을 예고합니다.

여기어때

·Data·

Redis, Java, Spring Data Redis, RedisTemplate

여기어때의 사례 연구는 Spring Data Redis의 Repository와 RedisTemplate 간 성능 차이를 실전 캐시 운영 맥락에서 분석합니다. 피크 타임 Redis CPU 100% 이슈의 근본 원인은 CrudRepository가 해시(Hash)와 인덱스 관리로 다수의 Redis 명령을 수행하는 반면, RedisTemplate은 단일 SET 명령으로 처리된다는 점에 있습니다. 벤치마크와 운영 데이터에 기반한 실무 가이드는 캐시 용도에 대해 RedisTemplate 또는 Spring Cache 사용을 제안하며, 안정적 성능 개선과 메모리 효율성 달성의 실무 노하우를 제공합니다.

슈퍼브에이아이

·AI/ML·

Artificial Intelligence, Robotics, Physical AI, Industrial Automation, Closed World Automation

슈퍼브에이아이의 스페셜리포트는 피지컬 AI가 산업자동화를 재정의하는 방향과 디지털 트윈 및 지능 설비 제어의 연결 가능성을 심층 분석한다. 본문은 Real-Sim, Spatial AI, Zero Spatial AI 등 신개념 아키텍처와 MaaS 확장을 통해 구현 로드맷과 성과 지표를 구체화한다. ABB, FANUC, KUKA 등 로봇 공급망의 흐름과 현장 적용 사례를 통해 향후 자동화 투자와 운영 효율 향상 가능성을 제시한다.

가비아

·DevOps·

AWS

가비아의 교육환경 AX와 데스크톱 가상화는 한정된 AI GPU 자원을 연구 목적과 규모에 따라 유연하게 배분하는 운영 원칙을 제시합니다. 자원은 VM 단위로 할당되며 필요 시 패스스루를 통해 GPU를 단일 인스턴스에 직접 연결하고, 사용량에 따라 자동 초기화로 회수합니다. 대학·연구기관 IT 담당자에게 공정한 자원 배분, 유휴 자원 최소화, 비용 대비 활용률 제고를 돕는 실용적 운영 프레임워크로 작용합니다.